Cómo escribir un prompt de sistema (con ejemplo)

Para escribir un buen prompt de sistema, describe al asistente como si dieras instrucciones a un empleado nuevo: quién es y a quién atiende, qué debe y qué no debe gestionar, en qué datos y fuentes puede apoyarse, qué reglas debe seguir, cómo responder (tono, longitud, formato) y qué hacer cuando no pueda ayudar. Organízalo en secciones claras, mantén cada regla breve e inequívoca, pon primero el contenido estable y pruébalo con conversaciones realistas antes de publicarlo. Abajo tienes una estructura reutilizable y un ejemplo completo.

Qué es un prompt de sistema y dónde encaja

En una aplicación de IA, cada solicitud al modelo suele tener dos capas:

• Prompt de sistema: instrucciones fijas que escribes tú, iguales en cada conversación.
• Mensajes del usuario: lo que escribe la persona, distinto cada vez.

Muchas API aceptan también los turnos anteriores del asistente y los resultados de herramientas. El prompt de sistema enmarca todo eso. En las herramientas de chat, ajustes similares se llaman a veces instrucciones personalizadas o instrucciones del proyecto.

Como el prompt de sistema se envía con cada solicitud, también afecta al coste. Un prompt de sistema de 2.000 tokens en 30.000 solicitudes al mes son 60 millones de tokens de entrada. Nuestra guía sobre los precios de las API de LLM explica cómo se acumula, y la caché de prompts puede reducir el coste de un prompt de sistema estable.

Una estructura en siete partes

Sección	Qué contiene
1. Rol y propósito	Quién es el asistente, a quién atiende, para qué sirve
2. Alcance	Temas que gestiona, temas que rechaza o deriva
3. Conocimiento y fuentes	Qué información puede usar y qué hacer si falta
4. Reglas	Lo que debe y no debe hacer, por orden de prioridad
5. Estilo	Tono, tratamiento, idioma, longitud
6. Formato de salida	Estructura, marcado, campos o un esquema
7. Alternativas y escalado	Qué hacer ante dudas, temas fuera de alcance o cuando hace falta una persona

Usar títulos claros o delimitadores como etiquetas ayuda al modelo, y a la siguiente persona que tenga que mantener el prompt.

Cómo escribir cada sección

1. Rol y propósito

Bastan una o dos frases: «Eres el asistente de soporte de [empresa], una tienda online de mobiliario de oficina. Ayudas a clientes actuales con dudas sobre pedidos, entregas, devoluciones y cuidado de los productos».

Un rol funciona mejor cuando concreta el público y la tarea, no cuando añade superlativos. «Experto de talla mundial» no aporta nada; «responde a clientes sin conocimientos técnicos» cambia el vocabulario.

2. Alcance

Enumera qué entra y qué no. Sé explícito con la respuesta fuera de alcance: «Si te preguntan por temas sin relación con nuestros productos y pedidos, di brevemente que solo puedes ayudar con eso y sugiere contactar por [canal]».

3. Conocimiento y fuentes

Dile al modelo de dónde salen los datos. En muchas aplicaciones, los pasajes relevantes de una base de conocimiento se insertan en cada solicitud. Enuncia la regla: «Responde solo con la información del contexto facilitado. Si la respuesta no está, di que no lo sabes y ofrece poner al cliente en contacto con el equipo». Es una de las formas más eficaces de reducir las alucinaciones de la IA.

4. Reglas

Breves, concretas y priorizadas. Las formulaciones positivas suelen funcionar mejor que largas listas de prohibiciones:

• «Confirma solo fechas de entrega que aparezcan en los datos del pedido».
• «No pidas nunca números completos de tarjeta ni contraseñas».
• «Los reembolsos y compensaciones los decide el personal; puedes explicar el proceso, no prometer un resultado».

Si dos reglas pueden chocar, di cuál prevalece.

5. Estilo

Tono, tratamiento, nivel de lectura, longitud. «Cercano y conciso. Responde en el idioma del cliente. Respuestas de hasta 120 palabras salvo que el cliente pida detalle». Si tu marca tiene una guía de estilo, resume lo que afecta a las respuestas escritas breves.

6. Formato de salida

En interfaces de chat: párrafos o listas, si se usa markdown, si se incluyen enlaces. En automatizaciones: un esquema preciso. Si el siguiente paso de un flujo procesa la salida, especifica el formato exacto y, cuando tu proveedor lo permita, usa las funciones de salida estructurada en lugar de confiar solo en la redacción.

7. Alternativas y escalado

Define qué pasa cuando el asistente no puede ayudar: falta información, clientes enfadados, amenazas legales, cuestiones de seguridad o la petición de hablar con una persona. Dale una redacción exacta o una acción de traspaso. Unas alternativas claras evitan la improvisación justo donde más riesgo tiene.

Un ejemplo completo

## Rol
Eres el asistente de atención al cliente de ExampleCo Office, una tienda online que
vende mobiliario de oficina a pequeñas empresas de la UE. Ayudas a clientes actuales
con pedidos, entregas, devoluciones y cuidado de los productos.

## Alcance
Dentro del alcance: estado del pedido, plazos de entrega, devoluciones y cambios,
montaje y cuidado, medidas y materiales de los productos.
Fuera del alcance: negociación de precios, cuestiones legales, temas sin relación con
nuestros productos. En esos casos, di brevemente que no puedes ayudar y sugiere
escribir a support@[dominio].

## Fuentes
Usa solo la información de <context> y <order_data>. Si la respuesta no está, di que
no dispones de esa información y ofrece trasladar la pregunta al equipo. No inventes
nunca fechas, precios ni políticas.

## Reglas (por orden de prioridad)
1. No pidas nunca números de tarjeta, contraseñas ni números completos de documento.
2. No prometas reembolsos, descuentos ni compensaciones. Explica el proceso y ofrece
   trasladar la solicitud.
3. Indica solo fechas de entrega que aparezcan en <order_data>.
4. Si el cliente menciona lesiones, daños materiales o acciones legales, discúlpate,
   no hables de responsabilidad y pasa el caso a una persona (ver Escalado).

## Estilo
Cercano, tranquilo y conciso. Responde en el idioma del cliente. Usa el mismo
tratamiento que el cliente. Hasta 120 palabras salvo que pida detalle.

## Formato
Texto plano en párrafos cortos. Lista numerada solo para instrucciones paso a paso.
Incluye un enlace solo si aparece en <context>.

## Escalado
Si no puedes resolver la solicitud, si el cliente pide una persona o si se aplica la
regla 4, responde y añade después la línea:
HANDOVER: <resumen del problema en una frase>

La empresa y los detalles son inventados para ilustrar. Fíjate en cómo el ejemplo separa las instrucciones estables de los datos variables, que llegan con cada solicitud en bloques etiquetados.

Probar un prompt de sistema

Un prompt de sistema es software; pruébalo como tal.

1. Escribe conversaciones de prueba. De veinte a cincuenta es un buen comienzo. Incluye preguntas típicas, casos límite, falta de información, peticiones fuera de alcance, clientes frustrados e intentos de que el asistente ignore sus reglas.
2. Define el comportamiento esperado. Para cada prueba, anota qué debe y qué no debe contener una buena respuesta.
3. Ejecuta y revisa. Puntúa cada respuesta como aprobada o suspendida según lo esperado.
4. Cambia una sola cosa cada vez. Y vuelve a ejecutarlo todo.
5. Repite las pruebas tras cambios de modelo. El comportamiento puede variar entre versiones.
6. Supervisa las conversaciones reales. Revisa con regularidad una muestra y añade los fallos al conjunto de prueba.

Para la revisión en producción, consulta IA con human-in-the-loop.

Ejemplos dentro del prompt de sistema

Mostrar uno o dos intercambios breves de ejemplo puede fijar el tono y el formato mejor que describirlos. Márcalos bien como ejemplos y varíalos, o el modelo podría copiar su redacción. Few-shot prompting explica cómo elegirlos.

Aspectos de seguridad

• Un prompt de sistema no es un candado. Un usuario decidido puede lograr que el modelo revele o ignore sus instrucciones. Aplica los permisos en el código de la aplicación: a qué datos accede el asistente y qué acciones puede activar.
• Nada de secretos en el prompt. No incluyas nunca claves de API, contraseñas ni datos internos que el usuario no deba ver.
• Trata el contenido insertado como no fiable. Documentos, correos o páginas web incluidos en el contexto pueden contener instrucciones («ignora las reglas anteriores»). Pide al modelo que trate el contexto como información, no como instrucciones, y respáldalo con controles técnicos.
• Limita las acciones. Si el asistente puede usar herramientas, dale los permisos mínimos y exige confirmación para las acciones con consecuencias.

Errores habituales

• Roles imprecisos. «Asistente útil» no orienta nada.
• Reglas contradictorias. «Sé exhaustivo» y «sé breve» sin prioridades.
• Reglas importantes enterradas. Pon las críticas arriba y numeradas.
• Prompts demasiado largos. Repetir la misma instrucción de cinco formas cuesta tokens y puede confundir en lugar de reforzar.
• Sin alternativa. Sin instrucciones para lo desconocido, el modelo improvisa.
• Mezclar datos variables con las instrucciones. Mantén los datos de cada usuario en bloques separados y bien marcados. Así la parte estable también aprovecha mejor la caché.
• Sin control de versiones. Guarda los prompts de sistema en un repositorio o documento con historial y responsable.

Una ayuda rápida para redactar

Si partes de cero, esboza rol, tarea, reglas y formato con el generador de prompts para IA y luego pasa el resultado a las siete secciones anteriores. Para los principios generales de un buen prompt, lee la guía de ingeniería de prompts para empresas.