Muchos amigos me preguntan cómo consigo estar ocupado con el trabajo todos los días y a la vez dedicar tiempo a aprender y escribir publicaciones. La respuesta es sencilla: utilizo la inteligencia artificial para aprender sobre inteligencia artificial. Aquí comparto herramientas, trucos y prompts que he usado en los últimos dos años en el trabajo, sin florituras, solo contenido práctico que funciona.

Empieza por elegir un buen cliente de IA. Si usas modelos de lenguaje para aumentar tu productividad diaria, la interacción por chat sigue siendo la vía principal. Por eso un cliente de IA sólido es esencial. Prefiero aplicaciones que permitan conectar servicios de modelos diversos, añadir prompts de sistema personalizados y soportar herramientas MCP. Esta base es la que sostiene la mayoría de consejos prácticos que describo a continuación.

Con una sola clave API puedes acceder a varios modelos comerciales y de código abierto. Esto facilita probar Gemini, GPT, Claude, Qwen y otros sin cambiar de plataforma. En el cliente puedes crear agentes con diferentes prompts de sistema según el caso de uso, ajustar parámetros del modelo y lanzar conversaciones. Además, usar un cliente de escritorio que permita mantener la base de conocimiento local y conectar modelos autoalojados mejora la seguridad de los datos para ti y tu empresa.

Algunas sugerencias sobre modelos y ajustes. No son reglas rígidas, sino mi experiencia personal. Para código me gusta usar Gemini 3.0 Pro por su precisión en la generación y la menor necesidad de depuración. Para tareas generales GPT-5 es un equilibrio excelente entre coste y capacidad. Qwen3 es muy bueno en localización y manejo de idiomas, aunque su tono puede ser excesivamente positivo para mi gusto. Selecciono modelos comerciales para tareas críticas y modelos de código abierto cuando construyo agentes que requieren personalización.

Parámetros que ajusto a diario. Temperatura: para código pongo valores bajos como 0.01 para asegurar respuestas consistentes. Para conversación habitual mantengo 0.7, y cuando busco creatividad la subo a 0.8 o 0.9. Longitud de contexto: muchas personas no la valoran, pero puede ser clave. Para agentes de traducción fijé contexto en 2 para que no guarde historial y cada entrada se traduzca de forma independiente. Max tokens: ajusto según la tarea, bajo para razonamiento y alto para generación de artículos largos.

Prueba las MCP. Personalmente creo que MCP potencia mucho a los clientes LLM. Permiten integrar búsquedas web avanzadas, extracción de contenido desde URLs y memoria estructurada. Un ejemplo práctico es sustituir la búsqueda web por defecto por una basada en MCP que deja que el modelo genere keywords de búsqueda dinámicamente durante la conversación, resultando en respuestas mucho más precisas. Herramientas como fetch para obtener contenido de una página o memory para construir un grafo de conocimiento son esenciales cuando desarrollas agentes personalizados.

Consejos para escribir prompts eficientes. Tras el lanzamiento de modelos como Gemini 3.0 ganó popularidad usar prompts en JSON para estructurar la salida, pero la realidad es que el formato ideal depende del tipo de datos en el que se entrenó el modelo. Muchos LLM fueron entrenados con abundante Markdown, por eso responden bien a Markdown. Mi recomendación práctica es usar Markdown para estructura y ser claro en las instrucciones; el texto plano también funciona si es preciso.

Plantilla universal para prompts de sistema. Uso un marco simple que llamo Quién, Puede, Hace. Define rol, tareas y requisitos con subtítulos. Por ejemplo el rol puede ser un analista de datos que divide tareas en subtareas resolubles con Python. Las tareas dirigen el flujo paso a paso, los requisitos limitan lo que no debe hacer el modelo y la sección de salida indica formato, tono y estilo. Esta estructura reduce ambigüedades y minimiza alucinaciones.

Haz que el propio LLM revise tu prompt. Después de fijar un prompt de sistema le pido al modelo que repita en detalle lo que entiende. Si además pido la réplica en Markdown obtengo una versión editable que puedo integrar de vuelta en mi prompt. Es un truco simple que evita repetir ajustes caros y acelera la puesta a punto entre modelos diferentes.

Aprende fundamentos de LLM de forma sistemática. Comprender cómo funcionan los modelos ayuda a saber por qué ciertas técnicas funcionan y otras no. Recomiendo cursos introductorios que enseñen prompts, manejo de alucinaciones y diseño de agentes. Esa base técnica acelera el progreso en proyectos reales y mejora la calidad de los prompts que desarrolles.

Ejemplos prácticos de prompts que uso. Para generar imágenes de portada permito que un LLM redacte primero un prompt optimizado para modelos de imagen y luego lo paso a un generador como DALL·E 3. Para traducciones diarias tengo un agente que detecta idioma y traduce al opuesto manteniendo tono conversacional y vocabulario sencillo. Para traducir artículos literales pido mantener saltos de párrafo, no introducir ni eliminar código y preferir voz activa y claridad.

Asistente de investigación en data science. En mi trabajo desarrollo un asistente enfocado en ciencia de datos con requisitos claros: veracidad, código ejecutable, uso de Python 3.12 o superior, buenas prácticas y preferencia por pathlib y context managers. También configuro el agente para usar búsquedas avanzadas cuando necesita información adicional. Con este enfoque y modelos potentes he acelerado mucho mi aprendizaje práctico en proyectos reales.

Asistente diario de propósito general. Para consultas cotidianas prefiero respuestas honestas y útiles que no endulcen la realidad. En el prompt marco que si el asistente no sabe algo debe admitirlo y que no dé respuestas inventadas. Esto mejora la confianza en las respuestas y evita pérdida de tiempo corrigiendo información falsa.

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