Ingeniería de Prompts en Ciencia
Estructura básica de un prompt
Estructura básica de un prompt de alta calidad para IA generativa en investigación científica
Podemos pensar en el siguiente esquema modular con partes requeridas y opcionales. Esta estructura es adaptable según el uso: revisión de literatura, curación, formulación de hipótesis, redacción, entre otros.
🧩 1. Contexto (obligatorio)
¿De qué se trata el tema o problema? ¿En qué disciplina estamos?
-
Define el área del conocimiento (ej: biotecnología, educación, epistemología).
-
Aclara el marco o situación específica (ej: enfoque comparativo entre modelos de aprendizaje automático).
Ejemplo:
Estoy trabajando en un artículo de epistemología sobre los fundamentos del conocimiento científico en entornos de IA generativa...
❓ 2. Objetivo / Tarea (obligatorio)
¿Qué se espera que haga la IA?
-
Revisar, resumir, comparar, redactar, inferir, clasificar, curar, etc.
Ejemplo:
...y necesito que me ayudes a formular una hipótesis relevante basada en literatura reciente.
Recomendamos la siguiente tabla para especificar la acción, a través del verbo, que indica el objetivo a ser alcanzado por por el prompt:
| Nivel Teórico-Práctico |
Rol del investigador | Desempeño esperado de la IA | Verbos sugeridos para prompt |
|---|---|---|---|
| Conocimiento | Recordar hechos o definiciones clave | Recuperar o nombrar información conocida | Liste, Defina, Nombre, Escriba |
| Comprensión | Pedir interpretación o explicación | Reformular en sus propios términos | Explique, Resuma, Parafrasee |
| Aplicación | Aplicar principios a nuevas situaciones | Resolver problemas concretos usando conocimiento | Aplique, Use, Demuestre, Ejemplifique |
| Análisis | Descomponer ideas complejas | Comparar, categorizar, establecer relaciones | Analice, Compare, Clasifique |
| Síntesis | Generar ideas originales | Combinar elementos en estructuras nuevas | Cree, Elabore hipótesis, Planee |
| Evaluación | Formular juicios razonados | Evaluar con criterios explícitos | Juzgue, Argumente, Justifique |
| Metacognición (opcional) | Reflexionar sobre la formulación del prompt | Sugerir mejoras, reconocer errores o sesgos | Revise, Mejore, Diagnostique |
Adaptación de la taxonomía para interacción Humano-IA elaborada en colaboración entre CyTA y ChatGPT - OpenAI (2025).
🧾 3. Estilo o formato esperado (opcional pero recomendable)
¿Cómo querés que sea la respuesta? ¿Qué tipo de resultado esperás?
-
Estilo académico, técnico, narrativo, breve, extendido.
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Formato: lista, tabla, párrafo, estructura enumerada, LaTeX, etc.
Ejemplo:
Respondé en forma de hipótesis científica con justificación en 3 párrafos breves.
📚 4. Referencias / Fuentes (opcional pero muy útil)
¿Querés que tenga en cuenta sitios, artículos, corpus, autores o fechas?
-
Usar basado en, considerando, o citar URLs confiables.
-
Aclará si es para consulta, inspiración, o uso estricto.
Ejemplo:
Basate en lo desarrollado en este artículo de CyTA sobre curación semántica: https://www.cyta.com.ar/ta/curation_semantic.php?id=230403
🔁 5. Condicionamientos o restricciones (opcional)
¿Hay algo que no deba hacer? ¿Qué debe priorizar o evitar?
-
No inventar citas, evitar contenido especulativo, usar solo fuentes verificables.
Ejemplo:
No uses información anterior a 2020. Evitá contenido especulativo y priorizá papers con revisión por pares.
🧪 6. Tipo de salida esperada (recomendable si hay ambigüedad)
¿Qué tipo de respuesta esperás: textual, estructurada, visual, código?
Ejemplo:
Respondé con una tabla que compare los enfoques epistémicos según tres autores clave.
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Prompts Comparativos
Importancia de los Prompts Comparativos en Investigación Científica
En la investigación científica, la comparación estructurada de conceptos, métodos o resultados permite identificar diferencias, similitudes y relaciones causales que no son evidentes a simple vista. Los prompts comparativos favorecen el razonamiento crítico, promueven la evaluación epistémica rigurosa y fortalecen la capacidad de construir nuevas teorías o mejorar las existentes. Al solicitar comparaciones precisas, el investigador activa procesos de análisis profundo que enriquecen la comprensión y abren caminos para nuevas hipótesis, desarrollos o aplicaciones interdisciplinarias.
Ejercicio
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