13/365 Del Prompting al Diálogo: Una nueva forma de relación humano-IA
El problema con el prompting tradicional
Cuando empezamos a usar inteligencia artificial generativa, todos caemos en la misma lógica: formular la pregunta perfecta para obtener la respuesta perfecta. Internet se llenó de "prompts mágicos", fórmulas que supuestamente desbloquean el potencial oculto de ChatGPT, Claude o cualquier otro modelo.
La premisa implícita es transaccional: tú pides, la IA entrega. Como un camarero que toma nota y trae el plato. Si el plato no está bien, el problema fue tu pedido. Necesitas un prompt mejor.
Esta lógica funciona para tareas simples: "Traduce este texto", "Resume este documento", "Escribe un email formal". Petición clara, resultado predecible.
Pero cuando el problema es complejo —cuando no sabes exactamente qué necesitas, o cuando la solución requiere múltiples iteraciones, contexto específico y decisiones que solo tú puedes tomar— el modelo transaccional se rompe.
Y ahí es donde la mayoría se frustra y concluye: "La IA no es tan útil como dicen".
El cambio de verbo: de "haz" a "necesito"
Durante los últimos quince meses, he mantenido más de 500 conversaciones con IA para construir un ecosistema de aplicaciones educativas. No soy programador. Soy profesor de Educación Física.
En algún momento, sin ser consciente de ello, dejé de dar órdenes y empecé a comunicar necesidades.
La diferencia parece sutil, pero lo cambia todo.
Enfoque tradicional:
"Haz una página web con un formulario de login y una base de datos de usuarios"
Mi enfoque:
"Necesito que mis alumnos puedan acceder a una aplicación de forma sencilla, pero sin recoger datos personales porque son menores. ¿Cómo podríamos resolverlo?"
En el primer caso, estoy prescribiendo la solución. Asumo que sé lo que necesito técnicamente (formulario, base de datos) y pido ejecución.
En el segundo caso, expongo el problema real (acceso sencillo + privacidad de menores) y abro espacio para que la IA proponga soluciones que quizás yo ni siquiera conocía.
¿La diferencia? En el primer caso obtengo lo que pedí. En el segundo, a menudo obtengo algo mejor de lo que habría sabido pedir.
Del prompting al diálogo: qué cambia
Cuando dejas de formular prompts y empiezas a mantener diálogos, varias cosas se transforman:
De transacción a relación. Una transacción termina cuando recibes lo que pediste. Un diálogo continúa, se profundiza, evoluciona. Cada mensaje construye sobre el anterior. La IA "recuerda" el contexto y tú vas refinando tu comprensión del problema.
De ejecución a colaboración. En el modelo transaccional, la IA ejecuta y tú evalúas. En el diálogo, ambos aportáis: la IA tiene el conocimiento técnico, tú tienes el contexto real —tu aula, tus alumnos, tus limitaciones, tus valores—. Ninguno tiene la imagen completa solo.
De respuesta única a conversación iterativa. El prompt busca la respuesta correcta a la primera. El diálogo asume que la primera respuesta es un borrador, un punto de partida. "Esto está bien, pero ¿y si además...?", "Vale, pero en mi caso hay una restricción que no te conté...".
El contexto se convierte en ingrediente esencial. Un buen prompt intenta comprimir todo el contexto en una sola formulación. Un diálogo permite que el contexto emerja gradualmente, a medida que descubres qué información es relevante.
Lo que el humano aporta
Hay algo que descubrí sin buscarlo: en esta forma de trabajar, el humano no sobra. Al contrario, se vuelve imprescindible.
La IA sabe programar. Sabe de servidores, de bases de datos, de frameworks. Sabe infinitamente más que yo de cuestiones técnicas.
Pero la IA no sabe:
- Que mis alumnos tienen entre 6 y 12 años
- Que el wifi del colegio es inestable
- Que necesito algo que funcione sin crear cuentas
- Que los datos de menores son sagrados y no pueden salir de mi control
- Que el diseño tiene que ser intuitivo para niños que apenas saben leer
- Que no tengo presupuesto para servicios de pago
Todo eso lo aporto yo. Y ese contexto —que parece "no técnico"— es precisamente lo que convierte una solución genérica en una solución real.
Mi rol no es saber programar. Mi rol es saber qué necesito y por qué.
Una nueva alfabetización
Llevamos años hablando de "alfabetización digital": saber usar ordenadores, navegar por internet, protegerse de fraudes. Después llegó la "alfabetización en datos": entender estadísticas, interpretar gráficos, detectar sesgos.
Creo que ahora necesitamos algo distinto: alfabetización dialógica con IA.
No se trata de memorizar prompts. No se trata de aprender fórmulas mágicas ni trucos de ingeniería de instrucciones.
Se trata de aprender a:
- Comunicar necesidades en lugar de prescribir soluciones
- Aportar contexto relevante de forma progresiva
- Mantener conversaciones iterativas donde cada intercambio refina el resultado
- Reconocer qué sabes tú que la IA no puede saber
- Establecer criterios de calidad explícitos antes de evaluar resultados
Esto no requiere conocimientos técnicos. Requiere un cambio de mentalidad: dejar de ver a la IA como una herramienta que ejecuta órdenes y empezar a verla como un colaborador con el que trabajas.
Cualquiera puede hacerlo
Si yo pude —profesor de Educación Física, sin formación en programación, sin background técnico— cualquiera puede.
No porque sea fácil. No porque la IA haga magia.
Sino porque la clave no está en el conocimiento técnico. Está en la forma de relacionarse.
Y relacionarse es algo que los humanos llevamos haciendo toda la vida.
Este artículo forma parte del Bloque EDUmind, una serie sobre inteligencia artificial, educación y creación tecnológica desde la práctica docente.
Luis Vilela Acuña es docente de Educación Física en la Xunta de Galicia, creador del ecosistema educativo EDUmind
Contacto: [email protected] | edumind.es