Prompt engineering

Para quién

• — Áreas que usan ChatGPT, Claude o Gemini sin un estándar interno y obtienen resultados desparejos.
• — Equipos que pasan horas reescribiendo el mismo tipo de mensaje (informes, contratos modelo, respuestas a clientes).
• — Empresas que ya implementaron una herramienta de IA y quieren sacarle el rendimiento que prometía el demo.

Qué incluye

• — Identificación de las 5 a 10 tareas con mayor potencial de automatización en tu equipo.
• — Diseño de prompts versionados, con plantillas reutilizables y variables documentadas.
• — Workflows multi-paso cuando una sola pasada no alcanza (cadena de prompts, validación, revisión humana).
• — Criterios de evaluación: cómo medir si un prompt funciona. Métricas concretas, no impresión subjetiva.
• — Política de uso responsable: qué información sí se puede pegar, cuál no.
• — Capacitación práctica al equipo, con casos reales del día a día.
• — Documentación viva en el formato que tu organización ya usa (Notion, Confluence, repo Git).

El cruce con cumplimiento

Cada prompt que tu equipo manda a un modelo público es un envío de datos a un proveedor extranjero. Si en ese prompt hay datos personales, secreto profesional o información protegida por NDA, ya estamos en territorio Habeas Data. Diseño los workflows para que esto no pase por accidente y, cuando hace falta, oriento la migración a modelos privados o RAG local.

Plazos y formato

Engagement típico: 4 a 6 semanas. Trabajo con un equipo de 2 a 5 personas que conocen las tareas reales. La idea es que después del proyecto, tu equipo siga iterando sin necesitarme.