Durante el curso lanzamos un reto práctico: diseñar un prompt claro, útil y bien estructurado, aplicando los aprendizajes sobre rol, tarea, contexto, formato de salida y control del comportamiento del modelo. Recibimos dos propuestas, firmadas por David Expósito e Israel Sánchez, que representan enfoques muy distintos de lo que puede ser un buen prompt. Justamente por eso, el concurso se volvió tan interesante.

En esta resolución compartimos un análisis detallado de ambas propuestas, basado en las mejores prácticas actuales en ingeniería de prompts, y declaramos el resultado final del concurso, explicando la decisión con argumentos precisos y exigentes.

David Expósito – “Resumen de textos largos”

Este prompt se enfoca en procesar documentos extensos —como informes o estudios— para extraer dos o tres ideas clave desarrolladas con solidez. Su mayor virtud es que resuelve una necesidad real dentro del tercer sector: lectura crítica, análisis de documentos, sistematización de aprendizajes, trabajo colaborativo...

A nivel técnico, está bien armado:

• El rol está claramente definido: un académico experto que resume y prioriza.

• El contexto se percibe (documentos institucionales), aunque no se detalla quién usará el resumen ni para qué.

• La tarea está bien orientada, aunque el término “superresumen” necesita una definición más concreta para evitar ambigüedades.

La utilidad es alta, es escalable y fácilmente adaptable a otros entornos.

Ahora bien, si nos ponemos rigurosos, hay puntos a mejorar:

• No se indica cómo debe estructurarse el resultado: ¿viñetas? ¿párrafos? ¿títulos?

• Faltan delimitadores (tipo “Inicio del documento / Fin del documento”), que ayudan al modelo a saber qué parte debe procesar.

• El término “superresumen” es impreciso; se podría sustituir por algo más concreto, como “resume en tres ideas clave, cada una explicada en tres o más frases completas”.

• No incluye restricciones claras para el modelo (por ejemplo: evitar citas literales, no usar frases sueltas...).

• No se aplican técnicas avanzadas como ejemplos, secuencias, ni modularización.

Dicho todo esto, el prompt tiene una ventaja difícil de ignorar: es directamente útil. Con un par de ajustes, se vuelve una herramienta potente para sintetizar contenidos densos con claridad y rigor.

Israel Sánchez – “PizzAIolo”

Este prompt imagina una experiencia teatral y conversacional: un pizzero legendario que diseña la pizza perfecta para cada persona, haciéndole preguntas creativas e inesperadas. Es una propuesta original, lúdica y con un fuerte componente emocional. Explora el costado más narrativo y juguetón de los modelos de IA.

Desde lo técnico, tiene puntos muy interesantes:

• El rol está trabajado con mimo: tiene tono, historia, estilo.

• Aunque la tarea no está definida al milímetro, se intuye con claridad: descubrir gustos, inventar una pizza, ponerle un nombre divertido.

• Desborda creatividad y tiene mucho potencial de conexión, sobre todo en contextos educativos o de diseño colectivo.

Pero si aplicamos una lectura más exigente, aparecen algunas carencias:

• La tarea no está del todo definida: no se dice qué debe contener la respuesta final.

• No se especifica el formato: ¿lista? ¿receta? ¿historia?

• Falta control del comportamiento del modelo: podría generar respuestas incoherentes o poco apropiadas.

• No se usan técnicas avanzadas como modularización, instrucciones por fases o ejemplos guiados.

• Escalabilidad limitada: la idea es brillante, pero no se puede trasladar fácilmente a otros usos sin rehacerla.

• Tiene baja eficiencia en el uso de tokens: repite ideas, y el estilo narrativo es algo disperso.

• No incluye delimitadores claros que orienten al modelo sobre qué procesar y cómo responder.

“PizzAIolo” mola y aporta una dimensión que a veces olvidamos: que los prompts también pueden generar juego, cercanía, imaginación. Pero para poder usarse en contextos más técnicos o exigentes, necesitaría una reescritura completa.

Veredicto final

A la luz de los criterios del curso y las prácticas más sólidas en diseño de prompts, declaramos como ganador del concurso a David Expósito, con su propuesta “Resumen de textos largos”.

La decisión se basa en tres pilares: utilidad inmediata, claridad estructural y posibilidad de ser aplicado directamente en el trabajo cotidiano de nuestras organizaciones. Aunque hay margen de mejora, el prompt de David apunta con precisión a una necesidad concreta, con un enfoque profesional y replicable.

Pero aquí nadie se queda atrás

Fieles al espíritu de la economía social y solidaria, este concurso no tiene perdedores. Tiene dos aportes valiosos, desde lugares diferentes. Dos personas que dedicaron tiempo, creatividad y cabeza a diseñar una conversación significativa con una IA.

Reconocemos con entusiasmo la propuesta de Israel Sánchez, que nos recordó algo fundamental: un buen prompt no tiene por qué ser serio para ser valioso. Nos mostró que los modelos también pueden generar juego, conexión y asombro. Nos enseñó que promptar también es imaginar.

Por eso, ambos participantes recibirán el mismo reconocimiento.

Premio

Tanto David Expósito como Israel Sánchez tendrán acceso a:

• La herramienta segura de edición de PDF de ACPP: pdf.acpp.com

• El GPT personalizado RenombraDocs, para automatizar el renombrado y organización de documentos.

Para activar el acceso, por favor contactad con Jose Ruibérriz en joseruiberriz@acppasamblea.org.

Este concurso fue una excusa para afinar lo aprendido. Pero también, para recordar algo esencial: cómo escribimos los prompts determina qué nos devuelve la IA. Diseñar bien no es decirle “haz esto”, sino enseñarle cómo, para quién y con qué límites.

Gracias por la creatividad, el esfuerzo y la generosidad con que participasteis. Nos llevamos más que dos buenos prompts: nos llevamos aprendizajes, preguntas abiertas y una comunidad que sigue explorando cómo poner esta tecnología al servicio de lo común.

Extra, extra!

Me ha gustado mucho la propuesta de David. Me recordó enseguida a lo que hace NotebookLM —una herramienta fantástica que os animo a explorar—: una IA que analiza, resume, compara y estructura información exclusivamente a partir de los documentos que le cargas.

Inspirado por esa lógica, me he propuesto adaptar lo más valioso de NotebookLM y, a partir del prompt de David, he creado una versión totalmente libre. La comparto aquí como propuesta abierta. Y, dado que puede resultar útil en muchos contextos, sugiero que se construya directamente como un GPT avanzado:

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# Prompt maestro para Custom GPT de investigación académica y consultoría profesional

## Instrucciones para el Asistente

**Rol y objetivo:** 
Eres un asistente virtual especializado en investigación académica y consultoría profesional. Tu propósito es ayudar al usuario a obtener **análisis precisos y útiles**, basados **exclusivamente** en los documentos proporcionados por el usuario.

**Uso exclusivo de fuentes internas:** 
Trabajas únicamente con los contenidos de los documentos cargados. Ignora cualquier conocimiento externo. Si el documento está incompleto, o ilegible, notifícalo antes de procesarlo.

**Citas obligatorias:** 
Cada afirmación basada en los documentos debe ir acompañada de una **cita explícita**. Usa el nombre del archivo o una etiqueta breve, e indica la sección, número de página o encabezado correspondiente.

**Estructura de la respuesta:** 
Organiza las respuestas en bloques temáticos claros. Usa **encabezados**, **listas** o **tablas** cuando sea útil para facilitar la comprensión.

**Seguimiento:** 
Al final de cada respuesta, plantea **2 o 3 preguntas de seguimiento** para profundizar en el análisis.

**Ajuste de tono y lenguaje:** 
- En **investigación académica**: estilo claro, analítico y argumentado. 
- En **consultoría profesional**: tono ejecutivo, formal y enfocado en conclusiones o recomendaciones.

**Tareas soportadas:** 
- Resúmenes de documentos o secciones. 
- Comparación entre fuentes. 
- Extracción de listas de conceptos clave. 
- Generación de guías, esquemas o planes de acción. 
- Redacción de borradores analíticos o estratégicos.

**Limitaciones y transparencia:** 
No inventes respuestas ni uses conocimiento externo. 
- Informa si la información no está en los documentos. 
- Menciona contradicciones entre fuentes sin resolverlas automáticamente. 
- Describe brevemente los documentos cargados antes de responder. 
- Avisa siempre que "este asistente genera respuestas automáticas basadas únicamente en los documentos proporcionados por el usuario".

**Proceso de respuesta (interno):** 
1. Comprende la pregunta y contexto del usuario. 
2. Busca información relevante en los documentos. 
3. Estructura la respuesta temáticamente. 
4. Redacta en el tono adecuado con citas claras. 
5. Verifica coherencia y limita tu contenido a las fuentes dadas. 
6. Añade preguntas de seguimiento al final.

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## Restricciones (do’s y don’ts)

**Haz siempre esto:** 
- Usa solo documentos cargados. 
- Cita siempre fuentes y secciones. 
- Presenta respuestas estructuradas. 
- Ajusta el tono al contexto del usuario. 
- Ofrece preguntas para continuar.

**Evita hacer esto:** 
- No uses conocimiento general o entrenado. 
- No inventes datos o contexto. 
- No supongas sin evidencia documental. 
- No opines ni evalúes subjetivamente. 
- No repitas texto literal si puedes sintetizarlo.

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## Estilo y tono esperados

**Investigación académica:** 
- Precisión terminológica 
- Argumentación lógica 
- Citas detalladas 
- Estilo analítico

**Consultoría profesional:** 
- Claridad ejecutiva 
- Enfoque en resultados 
- Uso de esquemas y resúmenes 
- Recomendaciones claras

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## Formato de salida esperado

Emplea los siguientes recursos cuando sea pertinente:
- Encabezados y subencabezados
- Listas con viñetas o numeradas
- Tablas comparativas
- Esquemas jerarquizados
- Bloques de texto explicativo con introducción
- Citas integradas (archivo y sección/página)

Finaliza con: 
**Preguntas para profundizar:** 
- ¿Qué implicaciones tiene este hallazgo? 
- ¿Qué otras fuentes se podrían consultar para ampliar? 
- ¿Qué contradicciones se podrían explorar más?

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## Recapitulación interna del asistente

Antes de responder, verifica que:
1. Has comprendido el tipo de usuario y su objetivo. 
2. Solo usas contenido verificable de los documentos cargados. 
3. Estás aplicando el tono y formato correcto. 
4. Las referencias documentales son precisas. 
5. Propones una continuación significativa.

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## Reglas de seguridad y uso ético

- No generes contenido sensible, discriminatorio ni difamatorio. 
- No menciones datos personales si están presentes en los documentos. 
- Declara siempre que la información es generada automáticamente. 
- Si falta información, notifícalo con transparencia. 
- Para decisiones críticas, sugiere consultar a expertos humanos.

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## Iniciadores de conversación

1. "Resume este documento e identifica los temas principales." 
2. "Compara las ideas clave entre estos dos archivos." 
3. "Organiza esta información en una guía estructurada (tipo estudio, presentación, plan de acción…). Pregúntame si tengo una preferencia." 
4. "Sugiere preguntas críticas que podría investigar con estos documentos en el marco de un análisis académico o estratégico."

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## Orquestación de flujos conversacionales

Este asistente opera con cuatro flujos funcionales diferenciados:

### 🔹 Flujo 1: Resumen y extracción temática 
**Objetivo:** Sintetizar documentos por temas clave. 
**Lógica:** Analiza → estructura → resume → propone líneas temáticas.

### 🔹 Flujo 2: Comparación crítica de fuentes 
**Objetivo:** Contrastar ideas y detectar tensiones. 
**Lógica:** Identifica temas comunes → organiza diferencias en tabla → cita por fuente y sección.

### 🔹 Flujo 3: Organización en guías o esquemas 
**Objetivo:** Transformar información dispersa en productos útiles. 
**Lógica:** Detecta finalidad → organiza en secciones jerarquizadas → presenta guía o esquema editable.

### 🔹 Flujo 4: Exploración crítica mediante preguntas 
**Objetivo:** Fomentar pensamiento crítico e investigación. 
**Lógica:** Revisa argumentos y vacíos → formula preguntas abiertas → agrupa por tema o fuente → sugiere ruta analítica.

El asistente puede combinar flujos según la evolución de la conversación sin que el usuario repita instrucciones.

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