Por Marina Avilés, publicado el 26 junio 2025
¿Le estás sacando todo el potencial a las herramientas de IA generativa? Para poder responder a esta pregunta debes saber que no basta con pedirle determinadas cosas, sino en hacerlo de la manera correcta. Es ahí donde reside la diferencia entre una buena respuesta y un resultado que no te será útil.
En este contexto, el concepto de prompt es muy importante. El prompt es la instrucción o pregunta que se le da a un modelo de IA para que genere su respuesta. Sin embargo, como decíamos, no todos los prompts son igual de efectivos y, a menudo, los mejores resultados no se obtienen con una única instrucción, sino al encadenar prompts en herramientas de IA de forma estratégica.
En este artículo te explicamos qué es el concepto de encadenar prompts, también conocido como prompt chaining, y cómo puedes ponerlo en práctica para que realmente las herramientas de IA generativa te ofrezcan un resultado lo más parecido posible a lo que deseas.
¿Qué significa encadenar prompts en IA?
La práctica de encadenar prompts en IA consiste en dividir una indicación o pregunta compleja en pasos más pequeños y lógicos. Es una técnica especialmente útil cuando se usa la IA aplicada al marketing digital, donde muchas tareas requieren contexto, coherencia y adaptación progresiva.
Utilizar prompts en secuencia es una forma de guiar a un modelo de Inteligencia Artificial paso a paso, como lo harías con un colaborador humano al que explicas un proceso por partes.
En lugar de lanzar una única pregunta larga esperando una respuesta perfecta, el prompt chaining te permite construir el resultado deseado mediante una conversación estructurada y lógica en la que cada paso mejora el anterior porque aporta más contexto y permite ajustes finos en el camino.
Primero, se lanza el primer prompt y se espera a que la IA genere su respuesta al mismo. Seguidamente, se ofrece el siguiente y, de nuevo, se espera a que la herramienta lo procese y cree su respuesta. Y así sucesivamente, como una conversación en la que poco a poco vas pidiendo cada vez más cosas y más específicas.
¿Por qué mejora la calidad de las respuestas encadenar prompts en IA?
Encadenar prompts en IA mejora significativamente la calidad, relevancia y utilidad de las respuestas por varias razones que tienen que ver con cómo funcionan los modelos de lenguaje y cómo interpretan el contexto. Por eso, como agencia de Inteligencia Artificial que utiliza este tipo de tecnología, el prompt chaining es algo que implementamos diariamente, tanto de forma interna como con nuestros clientes.
1º. Reduce la ambigüedad y enfoca mejor la tarea
Cuando se formula un único prompt largo con múltiples instrucciones, el modelo puede perder claridad sobre cuál es la prioridad o qué aspecto debe desarrollar con más detalle. Al dividir la tarea en pasos encadenados, cada prompt tiene un propósito específico y claro, lo que reduce la posibilidad de respuestas vagas o incompletas.
2º. Permite construir contexto progresivamente
Los modelos como ChatGPT funcionan muy bien cuando pueden aprender del contexto acumulado en la conversación. Encadenar prompts en IA permite aprovechar esa capacidad, pues cada respuesta se convierte en un bloque de información útil que nutre los siguientes pasos.
3º. Fomenta una interacción iterativa y colaborativa
Encadenar prompts en IA simula una colaboración con un humano: puedes revisar cada paso, hacer ajustes, pedir nuevas ideas o corregir el rumbo antes de seguir adelante. Esto hace que el proceso sea más flexible y controlado, evitando que el resultado final dependa totalmente de una sola petición inicial y que, en definitiva, la calidad de las respuestas de la IA aumente.
Además, esta forma de trabajar te permite comparar alternativas, validar hipótesis o probar enfoques distintos sin tener que rehacer todo desde cero.
4º. Ayuda a gestionar tareas complejas sin perder calidad
Pretender resolverlo todo con un solo prompt puede sobrecargar al modelo y diluir el enfoque. En cambio, al dividir la tarea en subtareas encadenadas, se puede profundizar en cada aspecto, aplicar criterios específicos y construir una solución más completa, alineada y adaptada a las necesidades reales del negocio.
En resumen, encadenar prompts en IA mejora la calidad de las respuestas porque permite trabajar con la IA de forma más lógica, precisa y controlada. Le da al modelo un marco paso a paso para construir respuestas más relevantes, coherentes y alineadas con los objetivos de marketing. Y, lo más importante, convierte a la IA en una herramienta estratégica que se adapta a tu forma de trabajar, no al revés.
Buenas prácticas para diseñar una secuencia eficaz de prompts para marketing
Encadenar prompts no consiste en lanzar muchas preguntas seguidas, sino en estructurar un flujo lógico y estratégico de peticiones para guiar al modelo hacia el objetivo deseado. A continuación, compartimos contigo algunas claves para ponerlo en práctica con éxito. De hecho, la disciplina enfocada en diseñar, formular y optimizar las cadenas de prompts en IA se conoce como ingeniería de prompts.
Antes de escribir, empieza con un objetivo claro
Antes de ponerte manos a la obra a escribir tu primer prompt, define con precisión qué quiere lograr y déjalo por escrito (no para la IA, sino para ti). Tener claro el destino final te permitirá dividir el camino en pasos más concretos. El objetivo puede ser crear una campaña de lanzamiento para un nuevo producto, escribir una serie de emails o crear una estrategia de contenidos, las posibilidades son muchas.
A continuación, divide la tarea en pasos lógicos y manejables
Piensa en el objetivo que te has marcado antes como en un proceso que debes explicar a un asistente humano. Cada prompt debe abordar un único aspecto específico. Para ello, te recomendamos hacer una lista previa con los pasos clave y, luego, transformar cada uno de ellos en un prompt concreto. En cada uno, además, es interesante utilizar conectores como:
“Ahora que ya tenemos X, dime…”.
“Basándote en el paso anterior, ¿cómo podríamos..?”.
“Reformula esto que acabas de escribir teniendo en cuenta lo siguiente…”.
Aprovecha el contexto acumulado
Una de las grandes ventajas de encadenar prompts es que el modelo recuerda lo que se ha dicho anteriormente. Sin embargo, viene muy bien recordárselo, así que asegúrate de referenciar pasos anteriores cuando sea necesario para mantener la coherencia y enriquecer la respuesta.
Solicita siempre resultados accionables o concretos
Cada prompt debe tener una salida clara, es decir, una petición muy concreta. Evita pedir cosas demasiado abstractas como “dame ideas”, sin más. Ten en mente que cuánto más específico sea el prompt, mejor. Esto no solo mejora la calidad de las respuestas, sino que te permite validar fácilmente si el resultado es útil o si necesitas refinarlo.
Corrige y profundiza
El encadenar prompts en IA también permite refinar. Si una respuesta no es lo que esperabas, reformula, cambia el ángulo o pide alternativas. No tengas miedo de volver pasos atrás para hacer ajustes si el rumbo no es el correcto. Para ello, puedes incorporar prompts como:
“Reescribe esto con un enfoque más emocional”.
“Hazlo más corto, directo y adecuado para redes sociales”.
“Sugiéreme otras tres opciones con tono más profesional”.
Analiza cuáles son tus cadenas de prompts más efectivas y utilizalas
Conforme vayas probando y teniendo más experiencia, encontrarás qué cadenas de prompts funcionan mejor para determinadas tareas (guiones de vídeo, análisis de audiencias, briefs de campañas…). Cuando las detectes, guárdalas como plantillas. Esta es una de las mejores formas de mejorar el prompt engineering y de ahorrar tiempo. Además, permitirá que otros miembros del equipo también las puedan usar.
Casos de uso de prompts encadenados en marketing digital
A continuación, te mostramos algunas de las tareas más comunes donde esta técnica marca la diferencia.
Creación de contenido SEO.
Redacción de claims y copys para campañas publicitarias y redes sociales.
Redacción de mensajes de email marketing para campañas o newsletters.
Interpretación de informes de campañas, tráfico web o tendencias.
Creación de un calendario editorial para planificar los contenidos
Generación de briefs creativos con instrucciones claras.
Creación de buyer persona para desarrollar perfiles de clientes ideales.
Prompts únicos vs. Encadenar prompts en IA: ejemplos ficticios para ayudarte a entender el concepto
Ejemplo 1. Encadenar prompts en IA para un artículo de blog
Prompt único poco eficaz
“Escribe un artículo de 1.000 palabras sobre tendencias de marketing en redes sociales que puedan importar a pequeñas y medianas empresas”
Prompt encadenado y recomendado
“¿Cuáles son las 5 tendencias más relevantes en marketing en redes sociales en 2025?”.
“Ahora, ordénalas de mayor a menor impacto según su potencial de importancia en marcas pequeñas y medianas”.
“Teniendo lo anterior en cuenta y que quiero crear un artículo sobre esto, proporciona una estructura para el mismo con títulos y subtítulos”.
“Ahora, redacta la introducción del artículo con un tono profesional, pero a la vez cercano orientado a expertos de marketing que trabajan en pymes”.
“Manteniendo el tono antes indicado, desarrolla cada tendencia en dos párrafos, con ejemplos actuales y consejos para implementarlas”.
Ejemplo 2. Encadenar prompts en IA para analizar el rendimiento de una campaña
Prompt único poco eficaz
“Analiza los resultados de esta campaña de redes sociales”.
Prompt encadenado y recomendado
“Quiero que hagas un resumen del rendimiento general de una campaña de redes sociales que ha conseguido estos datos: …”.
“¿Qué métricas están por encima o por debajo del promedio para este tipo de campañas en el sector X para una empresa de X tamaño”.
“Qué posibles factores pueden haber influido en los resultados (tanto positivos como negativos)”.
“Sugiere tres mejoras para una versión de la campaña”.
Ejemplo 3. Encadenar prompts en IA para planificar una estrategia de contenidos
Prompt único poco eficaz
“Hazme un calendario de contenido para una marca de cosmética”.
Prompt encadenado y recomendado
“Una marca vende cosmética natural para mujeres de entre 25 y 40 años interesadas en productos sostenibles. ¿Qué temas podrían interesarles en redes sociales?”.
“Proporciona 10 ideas de contenido alineadas con esos intereses”.
“Ahora, teniendo en cuenta lo anterior, organiza esas ideas en un calendario semanal para un mes”.
“Manteniendo lo que has escrito, añade cuál es el mejor formato para cada idea de contenido y el mejor objetivo para cada publicación”.
