Ingeniería de la interfaz es principalmente adivinar y está bien: lo que muchos llaman prompt engineering funciona, pero no es ingeniería en el sentido clásico. Ingeniería sugiere precisión, repetibilidad y predictibilidad; que una entrada produzca el mismo resultado hoy y mañana. Los prompts no comparten esas garantías: el mismo enunciado puede devolver una explicación impecable un día, una alucinación al siguiente y una negativa por políticas tras una actualización del modelo.

Un ejemplo cotidiano: pide explicar recursión a un programador novel en menos de 100 palabras y obtendrás respuestas válidas pero muy distintas según el modelo: unas usan muñecas rusas, otras espejos infinitos y otras una receta de cocina autorreferencial. Todas correctas, todas impredecibles.

El flujo real de trabajo es iterativo y humano: redactas un prompt, recibes algo mediocre, pones piensa paso a paso, añades instrucción de experto, ajustas la redacción decenas de veces hasta que el resultado tiene el tono y la utilidad que buscas. No es ingeniería; es depuración lingüística: tantear una caja negra educada hasta afinar el resultado.

Los prompts funcionan porque aplican buenas prácticas de comunicación: ser claro, estructurado, dar contexto y acotar el problema. Si sabes explicar un concepto complejo a una persona junior, sabes escribir un buen prompt. Lo crucial no es el truco del prompt, sino saber qué resultado esperas: definir el problema, evaluar la calidad de la respuesta, iterar y tener dominio del asunto.

El futuro tiende a reducir la necesidad de afinar prompts: los modelos mejoran en interpretar lenguaje natural desordenado, hacer preguntas aclaratorias, corregirse y resolver razonamientos en varios pasos. Vamos hacia sistemas que aceptan objetivos en lugar de instrucciones formateadas, donde el agente maneja internamente la orquestación de prompts. En ese escenario la habilidad clave será fijar metas claras y descomponer problemas, no recitar fórmulas de prompting.

Quizá deberíamos llamarlo comunicación con IA, modelado de intención o incluso prompt vibing. Mientras las herramientas maduran, saber hablar con un compañero conversacional probabilístico es una habilidad puente útil, pero no debe venderse como la próxima disciplina ingenieril exclusiva.

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Consejo práctico: toma tu prompt más trabajado y ejecútalo en tres modelos distintos; lo más probable es que obtengas tres respuestas viables pero divergentes. Eso no es un fallo, es la naturaleza de los modelos de lenguaje. Si quieres transformar esa variabilidad en resultados consistentes, hablemos y construyamos una solución a medida que combine IA, seguridad, servicios cloud aws y azure y analítica con Power BI.

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