👉🏼 Solicito cita a través del bot telefónico, y al introducir mi código postal DICE QUE PERTENECE A OTRA LOCALIDAD A HORA Y MEDIA DE MI CIUDAD. Cuelgo.
👉🏼 Llamo de nuevo para intentar hablar con personal de la oficina.
7️⃣ La persona que me atiende desde la oficina que figura en la web oficial como "habilitada para acreditación de certificados" me comunica que desde allí no se realiza esa operación. Que llame a la Agencia Tributaria.
👉🏼 Resulta que si consultas el localizador de oficinas en mapa o listado, no retorna los mismos resultados. En mi caso, la oficina correcta sale en el mapa y no en el enlace de "acreditación" 🤷🏻♂️
8️⃣ Llamo por teléfono, les explico y me dicen que sólo con cita previa.
8️⃣ Me dicen que llame a otro número para la cita previa. Tras una hora, y unas cuentas llamadas, siempre comunica o nadie responde (he comprobado, es el correcto)
9️⃣ Finalmente descubro que también puedo pedir cita mediante web 😄
Toca esperar unos días y descubrir el desenlace
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🤖 ¿Sigues obteniendo respuestas genéricas de la IA?
❌ El problema no es el modelo, es tu instrucción.
✏️ Te dejo un documento que he creado con la traducción la "estructura del prompt perfecto" que explican en detenimiento los expertos de Claude.
Y te explico la masterclass 🧵⬇️
¿Por qué tratamos a las herramientas de IA más potentes del mundo como si fueran un simple buscador?
Todos caemos en esto: creemos que nuestro prompt es clarísimo… y el modelo entiende otra cosa.
Acabo de ver una masterclass de Anthropic sobre Prompt Engineering en Claude (personalmente mi modelo favorito para programar) que lo deja claro: para obtener resultados alucinantes, debemos dejar de preguntar y empezar a dirigir.
Te cuento un poco más:
En la clase, usaron un gran ejemplo: analizar un complejo informe de un accidente de tráfico.
👎 El primer intento (el que hacemos todos): Un prompt simple. El resultado: Claude creyó que era un accidente de esquí.
👍 El intento profesional: Un prompt estructurado. El resultado: Un análisis preciso que determinaba la culpa, formateado exactamente como se necesitaba para una aplicación real.
La diferencia no es magia. Es método. Estos son los 5 pasos que transformaron el resultado y que puedes aplicar hoy mismo:
La diferencia no es magia. Es método. Estos son los 5 pasos resumidos que transformaron el resultado y que puedes aplicar hoy mismo:
1️⃣ Define el Rol y el Objetivo: No lances una pregunta al aire. Asígnale un rol a la IA ("Eres un perito de seguros experto...") y dile cuál es el objetivo final ("...y tu misión es determinar la causa y la culpa basándote en estos documentos").
2️⃣ Proporciona el Contexto Completo: Al igual que un colaborador humano, la IA necesita el "dossier" completo. En el vídeo, le "enseñan" a la IA la estructura del formulario del informe. No asumas que sabe, dale toda la información de base.
3️⃣ Da Instrucciones Paso a Paso: Desglosa la tarea en un proceso lógico. "1. Primero, analiza el formulario. 2. Segundo, interpreta el boceto. 3. Tercero, basándote en 1 y 2, emite un veredicto". Esto estructura su "pensamiento".
4️⃣ Muestra, no solo Describas (Ejemplos): Este es el punto de inflexión para tareas complejas. Dale uno o dos ejemplos de un análisis perfecto. Esto calibra su criterio y lo alinea con tus expectativas.
5️⃣ Especifica el Formato de Salida: ¿Necesitas un JSON para tu app? ¿Una tabla? ¿Una lista de puntos clave para un email? Pídelo explícitamente. Ahorrarás horas de trabajo manual.
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