50 prompts en español probados para trabajo profesional 2026

El mes pasado un cliente de Buenos Aires nos mandó por WhatsApp el screenshot de un email que su asistente acababa de enviar a 47 distribuidores: arrancaba en "ustedes" rioplatense, en el segundo párrafo cambiaba a "vosotros" peninsular, y cerraba en un "atentamente" mexicano. Lo había escrito Claude Opus 4.7 a partir de un prompt en inglés que el asistente había copiado de un hilo de Twitter. La marca quedó hablando como un traductor de manual de electrodomésticos coreano.

Ese tipo de cosas no pasan porque el modelo sea malo. Pasan porque el prompt fue escrito por alguien que no tiene oído para el español, y el modelo ejecuta lo que pide. Los 50 prompts que siguen son los que usamos a diario para trabajo de clientes en seis países. Cada uno salió de un fallo concreto, se corrigió, y se quedó porque el resultado es predecible.

Por qué importa que el prompt esté escrito en español

En 2026 los tres modelos top hablan español de forma decente, pero cada uno tiene sesgos. Las evaluaciones públicas de Artificial Analysis miden inglés y chino; el español queda fuera. Lo que vemos nosotros: GPT-5.5 colapsa tildes en respuestas largas con listas anidadas, Claude tiende a "neutralizar" rioplatense aunque le pidas voseo explícito, y Gemini 3.1 Pro mete anglicismos ("schedulear", "deprecar") cuando le das mucho contexto técnico en inglés. Si vas a usar el output sin revisarlo (ojo, mala idea), el prompt tiene que blindar el dialecto y el registro desde la primera línea.

La otra razón es legal. La Agencia argentina (AAIP), la ANPD brasileña y la AEPD española están más activas que nunca. Pegar datos personales de clientes en un prompt sin DPA firmado es una multa esperando suceder. Volvemos sobre esto al final.

Lo que aprendimos haciendo correr 1.500 prompts con clientes reales

Tres patrones se repiten:

1. El prompt corto no escala. Funciona en una conversación de chat, pero cuando lo metes en un workflow con 50 ejecuciones diarias, los outputs divergen. Los prompts que duran son los que tienen rol, contexto, formato, restricciones y ejemplo, en ese orden.
2. El idioma de los ejemplos manda. Si tu prompt está en español pero los few-shot examples están en inglés, el modelo mezcla. Pasamos meses peleando con esto antes de aceptar la regla: ejemplos en el mismo dialecto del output esperado.
3. El "no hagas X" se ignora. Decirle a GPT-5.5 "no uses emojis" funciona el 70% de las veces. Decirle "responde en texto plano sin caracteres Unicode fuera de A-Z, á-ú, ñ, signos básicos" funciona el 99%. Las restricciones positivas pegan más que las negativas.

Con eso en mente, los 50 prompts. Cada uno trae: contexto de uso, prompt completo con [variables], qué esperar, error común y cuándo NO usarlo.

Marketing y contenido (10 prompts)

1. Briefing de campaña a partir de un brief crudo del cliente

Contexto: te llega un audio de WhatsApp de 4 minutos del CMO y necesitás un brief estructurado.

Actuá como planner senior de una agencia LATAM. Te paso la transcripción
cruda de un audio del CMO del cliente [MARCA]. Devolveme un brief en
formato JSON con: objetivo_negocio, kpi_primario, audiencia (3 segmentos),
insight, mensaje_clave, tono (3 adjetivos), canales, restricciones legales,
preguntas_abiertas (al menos 4). Dialecto: español neutro LATAM. Si algo
no está en la transcripción, dejá el campo en null y agregalo a
preguntas_abiertas. No inventes datos.

Transcripción: [PEGAR]

Output esperado: JSON válido de 350-500 tokens, con null en lo que falta. Error común: el modelo "rellena" datos demográficos genéricos. No usar si: el audio menciona NDA o datos de clientes finales.

2. Calendario editorial de 30 días para LinkedIn B2B

Sos editor jefe de contenido B2B para [SECTOR] en [PAÍS]. Generá un
calendario editorial de 30 días, 12 posts, mezclando 4 formatos:
carrusel didáctico, opinión personal con anécdota, dato + gráfico, caso
de cliente anonimizado. Cada post: gancho de 1 línea, esqueleto de 5
puntos, CTA. Tono: senior peer, no motivacional. Evitá "en el mundo
actual", "delve", "unleash", emojis, hashtags genéricos.

Error común: repite la misma estructura en los 12 posts. Pedile explícitamente "rotá entre los 4 formatos sin repetir 2 seguidos". No usar si: no tenés casos de cliente reales para anonimizar.

3. Reescritura de landing page con foco en conversión

Reescribí esta landing como copy senior de SaaS B2B. Mantené el meaning
pero: hero en 7 palabras o menos, subhero con beneficio cuantificado,
3 bloques de prueba social con métrica, FAQ con 5 objeciones reales del
buyer, CTA secundario sobre "demo de 15 min". Audiencia: [ROL] en
empresas de [TAMAÑO] en [PAÍS]. Devolvé en Markdown.

Landing actual: [PEGAR]

Error común: mete claims no verificables ("aumenta 300% la conversión"). Agregá "no inventes métricas; usá placeholders [MÉTRICA] que yo completo".

4. Variantes A/B de asunto de email

Generá 12 asuntos para un email transaccional de [TIPO] en [DIALECTO:
neutro LATAM | rioplatense | peninsular]. 4 variantes pregunta, 4
afirmación con número, 4 curiosidad. Largo: 35-55 caracteres.
Spam-safe: sin "GRATIS", sin signos de exclamación, sin emojis. Idioma
homogéneo, no mezcles tú/vos/tú-tú.

No usar si: el email es a base fría sin opt-in (problema legal, no de prompt).

5. Guion de Reel de 30 segundos en español rioplatense

Sos guionista de Reels de [NICHO] que vive en Buenos Aires. Escribí un
guion de 30 segundos para [TEMA]. Estructura: hook 3 seg, problema 7
seg, giro 5 seg, solución 10 seg, CTA 5 seg. Voseo natural argentino,
sin "che" ni "boludo" forzados. Devolvé también: timing por bloque,
B-roll sugerido, texto en pantalla por escena.

Error común: suena a turista escribiendo rioplatense. Si te queda raro, agregá "leélo en voz alta y corregí lo que un porteño no diría".

6. SEO brief para artículo de blog

Investigá la SERP de "[KEYWORD]" en google.com.[TLD] e infiriendo de
títulos top-10 sin acceder a internet, devolvé: intent (informational/
transactional/comparativa), 5 entidades obligatorias, 3 ángulos no
cubiertos, esqueleto H2/H3 sugerido, longitud objetivo, 5 internal links
posibles a [DOMINIO]. Idioma: [es-MX | es-AR | es-ES].

No usar si: dependés de que el modelo tenga datos en vivo de SERP (no los tiene). Trátalo como hipótesis.

7. Reescritura para WhatsApp Business

Adaptá este texto para WhatsApp Business en [PAÍS]. Reglas: máximo 3
párrafos, máximo 60 palabras por párrafo, una sola pregunta al final,
sin enlaces acortados, sin emojis decorativos (sí 1 funcional si suma).
Tuteo/voseo según país. Si el texto pide datos personales, agregá línea
"podés responder cuando te quede cómodo".

Texto: [PEGAR]

8. Newsletter B2B con sección "lo que aprendí"

Sos editor de un newsletter B2B semanal sobre [TEMA] para profesionales
LATAM. Estructura fija: (1) editorial de 200 palabras en primera persona
con una anécdota concreta de la semana, (2) 3 noticias con 60 palabras
cada una y por qué importan, (3) recurso de la semana con justificación,
(4) pregunta abierta a la comunidad. Tono: senior peer.

9. Copy para Google Ads (RSA)

Generá 15 títulos (máx 30 caracteres) y 4 descripciones (máx 90) para
Responsive Search Ad de [PRODUCTO] en [PAÍS]. Incluí 3 títulos con la
keyword exacta, 3 con beneficio, 3 con prueba social, 3 con urgencia, 3
con CTA. Sin superlativos ("el mejor", "número uno") por política
Google Ads. Idioma localizado, no traducido.

10. Análisis de competencia desde 5 URLs

Analizá los siguientes 5 textos de páginas competidoras y devolvé: tabla
de propuesta de valor, claims que se repiten, claims únicos por marca,
huecos no cubiertos, 3 ángulos donde [NUESTRA MARCA] puede diferenciarse.
No inventes datos que no estén en los textos.

Textos: [PEGAR 5 BLOQUES]

Ventas y CRM (8 prompts)

11. Email de prospección frío respetuoso

Escribí un email de prospección a [ROL] en [EMPRESA, SECTOR, TAMAÑO].
Estructura: línea 1 referencia específica a algo público de la empresa
(post, nota, lanzamiento), línea 2 problema típico de su rol,
línea 3 cómo lo resolvimos en [CLIENTE PARECIDO], línea 4 pedido bajo
("¿tiene sentido 15 min la próxima semana?"). Sin "espero que esté bien",
sin "siguiendo" ("following up"). Máximo 90 palabras.

No usar si: no podés citar algo público real (el modelo lo inventa).

12. Discovery call: agenda de 25 preguntas

Sos AE senior B2B vendiendo [PRODUCTO] a [BUYER]. Generá 25 preguntas
de discovery agrupadas en: situación actual (5), dolor (5), impacto
económico cuantificado (5), proceso de decisión (5), riesgos y
objeciones (5). Cada pregunta abierta, no leading. En español [DIALECTO].

13. Resumen de llamada de Gong/Fireflies

Te paso la transcripción de una call de discovery. Devolveme: resumen
ejecutivo (5 líneas), BANT detectado, dolores citados textualmente
con timestamp, próximos pasos comprometidos, riesgos, 3 emails de
follow-up sugeridos. No inventes lo que no se dijo.

Transcripción: [PEGAR]

14. Manejo de objeción "está caro"

Generá 8 respuestas a la objeción "está caro" para [PRODUCTO/SERVICIO]
con precio [USD] dirigido a [BUYER] en [PAÍS]. Cada respuesta: reformula
la objeción, ancla a valor, ofrece prueba o garantía, cierra con
pregunta. Tono: confiado sin defensiva. No bajes el precio en ninguna.

15. Propuesta comercial corta

Convertí estas notas de discovery en una propuesta de 1 página. Bloques:
contexto (3 líneas), objetivo medible, alcance (3 entregables), timeline,
inversión [MONEDA LOCAL], qué pasa si no hacemos nada. Tono ejecutivo.
Sin jerga. Sin "sinergia", "robusto", "best-in-class".

Notas: [PEGAR]

16. Mapa de cuentas estratégicas

A partir de esta lista de 20 cuentas con datos básicos, sugerí
priorización ICE (Impact, Confidence, Ease 1-10) para los próximos
60 días, basándote sólo en lo que está en la tabla. Indicá cuándo no
hay info suficiente y qué pedirías al SDR para decidir.

Tabla: [PEGAR CSV]

17. Email de reactivación de oportunidad fría

Email a [CONTACTO] que dejó de responder hace [N] días tras [ETAPA].
Tono adulto, sin reproche, sin "no sé si recibiste mi último email".
Asumí que está ocupado. Ofrecé tres caminos concretos: (a) pausar
formalmente, (b) retomar en fecha específica, (c) cerrar como no-fit
por ahora. Máximo 70 palabras.

18. Resumen mensual de pipeline para CRO

Convertí este export de HubSpot en un resumen para el CRO. Bloques:
salud del pipeline (cobertura vs cuota), top 5 deals con riesgo, top 5
deals con momentum, conversión por etapa vs benchmark del trimestre
anterior, 3 acciones recomendadas. Sin opiniones, sólo lo que muestran
los datos.

Export: [PEGAR]

RRHH y reclutamiento (8 prompts)

19. Job description honesta para LATAM remoto

Escribí JD para [ROL] 100% remoto LATAM. Bloques: qué hace de verdad
en una semana típica, qué métricas se usarán para medirlo a 90 días,
stack obligatorio, nice-to-have, rango salarial USD honesto, beneficios.
Evitá "rockstar", "ninja", "trabajamos duro y jugamos duro". Inclusivo
sin caer en lenguaje forzado.

20. Screening: 10 preguntas eliminatorias

A partir de esta JD, generá 10 preguntas de screening de 30 segundos
para filtrar antes de la primera call. 6 técnicas (con respuesta
esperada en 1 línea), 4 de fit cultural. Diseñalas para que un AE no
técnico pueda calificarlas con sí/no.

JD: [PEGAR]

21. Evaluación de CV vs JD

Compará este CV contra esta JD. Devolveme: match score 0-100 con
justificación, 3 fortalezas concretas, 3 huecos, 5 preguntas para la
primera entrevista enfocadas en los huecos. No descartes por keyword;
inferí del contexto.

CV: [PEGAR]
JD: [PEGAR]

Error común: discrimina por nombre/edad si están en el CV. Pedile explícitamente "ignorá nombre, edad, foto, género; evaluá sólo experiencia y habilidades".

22. Pregunta conductual STAR

Generá 6 preguntas conductuales (formato STAR) para evaluar [COMPETENCIA]
en [ROL]. Cada una: situación que probás, qué buscás en la respuesta,
red flags. Sin preguntas trampa.

23. Feedback de entrevista para candidato rechazado

Escribí feedback de rechazo profesional pero específico, basado en estas
notas. 3 fortalezas observadas, 2 razones concretas del no, 1 sugerencia
para futuras búsquedas, invitación a postularse a otro rol si aplica.
Sin "no encajaste con la cultura". Tono adulto.

Notas: [PEGAR]

24. Plan de onboarding 30-60-90

Plan de onboarding 30-60-90 para [ROL] que reporta a [MANAGER]. Cada
hitos: outcome esperado, KPI medible, 3 actividades concretas, contacto
clave. Ajustado a empresa de [TAMAÑO] en [SECTOR].

25. Comunicado interno de cambio organizacional

Comunicado para empleados sobre [CAMBIO] efectivo [FECHA]. 4 bloques:
qué cambia, por qué, qué significa para cada equipo (lista por área),
canal de preguntas. Tono: claro, sin spin. Sin "viaje", sin "familia",
sin emojis.

26. Encuesta de pulso de 6 preguntas

Generá 6 preguntas de encuesta de pulso trimestral, escala 1-5, una
abierta. Cubrí: claridad de objetivos, carga, calidad de manager,
herramientas, sentido de pertenencia, intención de quedarse. Cada
pregunta validada para no ser leading.

Finanzas y operaciones (8 prompts)

27. Reporte financiero mensual a inversores

Convertí este P&L en un update mensual a inversores. Bloques: highlights
(3 líneas), MRR/ARR con variación, cash runway en meses, 3 KPIs del
negocio con contexto, retos abiertos honestos, ask específico al board.
Tono ejecutivo, sin spin.

P&L: [PEGAR]

28. Conciliación de cobros Mercado Pago vs facturación

Te paso un CSV de Mercado Pago y otro de facturación. Detectá:
inconsistencias (monto, fecha, referencia), cobros sin factura, facturas
sin cobro, posibles dobles. Devolveme tabla por categoría y resumen
ejecutivo. NO escribas código; trabajá sobre los datos directo.

Mercado Pago: [PEGAR]
Facturación: [PEGAR]

Error común: inventa una tasa de cambio si los CSV están en monedas distintas. Pedile "si hay monedas distintas, devolvé error y pedí tipo de cambio explícito".

29. Forecast de cash flow a 13 semanas

Construí un forecast de cash flow de 13 semanas a partir de estos datos
históricos y compromisos. Devolveme tabla semanal: ingresos esperados
(con probabilidad), egresos comprometidos, neto, balance acumulado,
semanas en rojo. Asumiciones explícitas al final.

Datos: [PEGAR]

30. Análisis de pricing de la competencia

Te paso 5 listas de precios (capturas o texto). Devolveme: tabla
normalizada por feature, posicionamiento de cada competidor (premium/
mid/value), huecos de mercado, recomendación de pricing para [PRODUCTO]
con justificación. Si una columna no tiene equivalente, marcá N/A; no
inventes.

31. SLA y matriz de severidad para soporte

Generá SLA y matriz de severidad para [PRODUCTO SaaS]. 4 niveles (S1-S4),
cada uno: definición, ejemplos reales, tiempo de respuesta, tiempo de
resolución, canal, escalamiento. Adaptado a equipo de [N] personas en
husos UTC-3 a UTC+1.

32. Informe de incidente post-mortem

A partir de esta timeline, escribí un post-mortem blameless. Bloques:
resumen, impacto cuantificado, timeline minuto a minuto, causa raíz,
factores contribuyentes, qué funcionó bien, qué falló, action items
con owner y fecha. Sin culpas personales.

Timeline: [PEGAR]

33. Política de viáticos para equipo LATAM

Política de viáticos para equipo distribuido LATAM (MX, CO, AR, CL, PE).
Cubrí: límites diarios USD por país, qué se reembolsa y qué no, proceso
de aprobación, comprobantes válidos según AFIP/SAT/DIAN, casos
especiales. Tono claro, sin párrafos legales innecesarios.

34. Análisis de cohortes de retención

A partir de este export de cohortes mensuales, devolveme: retención
mes 1, 3, 6, 12; cohortes con caída anómala; correlaciones con eventos
externos si están en los datos; 3 hipótesis para investigar. Sólo lo
que muestran los datos.

Export: [PEGAR]

Jurídico y cumplimiento (8 prompts)

35. Resumen ejecutivo de contrato de 40 páginas

Resumí este contrato en 1 página para un decisor no jurídico. Bloques:
qué firmamos, obligaciones nuestras, obligaciones de la otra parte,
penalidades, salidas (rescisión, vencimiento), riesgos top 3, banderas
rojas, preguntas para abogado. NO des opinión legal; señalá dónde se
necesita. Si algo no está claro en el texto, decílo.

Contrato: [PEGAR]

Error común: inventa cláusulas que "típicamente están". Reforzá "sólo lo que está literalmente en el texto".

36. Checklist de cumplimiento GDPR/LGPD/PDP

Checklist de cumplimiento para una empresa SaaS B2B que opera en UE
(GDPR), Brasil (LGPD) y Argentina (Ley 25.326 + PDP 2025). 6 secciones:
bases legales, derechos del titular, contratos con encargados, brechas,
transferencias internacionales, retención. Cada ítem: requisito, estado
sugerido, evidencia que pediría un auditor.

37. Política de privacidad para SaaS LATAM

Política de privacidad en español neutro LATAM para [SAAS], cubriendo
GDPR, LGPD, AAIP Argentina, ANTAI Panamá. Estructura por secciones
estándar. Lenguaje claro, no abogadesco. Marcá con [REVISAR CON LEGAL]
los puntos donde hace falta validación.

No usar si: vas a publicarla sin abogado. Es punto de partida, no producto final.

38. Análisis de riesgo de cláusula de IP

Esta es la cláusula de IP de un MSA propuesto por el cliente. Identificá:
qué se cede, qué se licencia, qué se retiene, riesgos para nosotros como
proveedor de software, redacción alternativa más balanceada. Sin opinión
legal vinculante.

Cláusula: [PEGAR]

39. DPA simplificado (data processing agreement)

Borrador de DPA entre [NUESTRA EMPRESA] como encargado y [CLIENTE] como
responsable. Cubrí: alcance del tratamiento, instrucciones, medidas de
seguridad mínimas, subencargados, transferencias internacionales,
brechas, auditoría, devolución/eliminación. Compatible con GDPR + LGPD.
Marcá [REVISAR LEGAL] donde aplique.

40. Términos y condiciones para landing de captación

T&C para una landing de captación de leads B2B en [PAÍS]. Cubrí: opt-in
explícito, finalidad, base legal, derechos ARCO/ARCOPOL, retención,
contacto. Lenguaje plano. Sin clichés legales.

41. Carta documento de incumplimiento (Argentina)

Borrador de carta documento intimando cumplimiento por incumplimiento
contractual de [PARTE]. Cumplí formalidades de Correo Argentino (encabezado,
identificación, intimación con plazo, apercibimiento). Sin invocar
jurisprudencia que no te dé yo. Marcá [REVISAR LETRADO].

No usar si: no la va a revisar un abogado matriculado en Argentina antes de despachar.

42. Aviso legal de uso de IA al cliente final

Texto corto (80-120 palabras) para mostrar a usuarios cuando interactúan
con un chatbot de IA en [PRODUCTO], cumpliendo con AI Act UE,
recomendaciones de AAIP Argentina y guía LGPD Brasil. Bloques: que es IA,
qué hace, cómo escalar a humano, derechos.

Educación y training (8 prompts)

43. Plan de clase de 90 minutos sobre [TEMA]

Sos profesor universitario de [DISCIPLINA] en [PAÍS]. Diseñá un plan de
clase de 90 min sobre [TEMA] para [NIVEL]. Bloques: objetivo de
aprendizaje medible, activación previa (10 min), exposición (25 min),
actividad en grupos (25 min), debrief (15 min), evaluación formativa
(15 min). Materiales necesarios. Adaptaciones para clase virtual.

44. Quiz de comprensión con 10 preguntas

Generá un quiz de 10 preguntas sobre [TEMA] para [NIVEL]. 5 opción
múltiple (4 alternativas, 1 correcta, distractores plausibles), 3
verdadero/falso con justificación, 2 desarrollo corto. Cada pregunta:
respuesta esperada, criterio de corrección, nivel Bloom.

45. Caso de estudio para discusión

Diseñá un caso de estudio de 800 palabras sobre [SITUACIÓN] en una
empresa [SECTOR, TAMAÑO, PAÍS]. Personajes con nombre, dilema central,
3 cursos de acción posibles con pros/contras, 5 preguntas guía para
discusión grupal. Cierre abierto (sin "respuesta correcta").

46. Rúbrica de evaluación de proyecto

Rúbrica de 5 criterios para evaluar [TIPO DE PROYECTO]. Cada criterio:
descripción, 4 niveles (insuficiente/suficiente/bueno/excelente) con
descriptores conductuales concretos, ponderación. Suma 100. Sin lenguaje
ambiguo tipo "muy bueno" sin definir.

47. Resumen ejecutivo de paper académico

Resumí este paper en 400 palabras para un profesional no académico.
Bloques: pregunta de investigación, método (en una línea), 3 hallazgos
principales, limitaciones declaradas por los autores, implicancia
práctica. No exageres conclusiones más allá del paper.

Paper: [PEGAR]

48. Curso self-paced: estructura modular

Estructurá un curso self-paced de [N] horas sobre [TEMA] para [BUYER].
Devolvé: 6-8 módulos con outcome, lecciones por módulo (5-8 cada uno),
evaluación al cierre, proyecto final. Cada lección: tipo (video/texto/
ejercicio/quiz), duración, prerequisito.

49. Feedback formativo a un trabajo de alumno

Te paso el trabajo de un alumno de [NIVEL] sobre [TEMA]. Devolveme
feedback en 3 capas: 3 fortalezas con evidencia, 3 áreas de mejora con
sugerencia accionable, 1 pregunta para forzar reflexión. Tono adulto,
sin "muy bien" vacío. Si hay errores conceptuales graves, señalalos
directo.

Trabajo: [PEGAR]

50. Charla TED-style de 12 minutos

Estructurá una charla de 12 minutos sobre [TEMA]. Bloques: hook
personal (1 min), problema con dato (2 min), giro inesperado (2 min),
3 ideas con anécdota cada una (6 min), llamado a la acción (1 min).
Densidad: una idea por minuto, no más. Sin "soy [nombre] y hoy les voy
a hablar de".

Notas sobre dialecto: rioplatense vs neutro vs peninsular

El español es una familia de variantes, y los modelos lo saben mal. Por defecto tiran a "español de Miami": ni un voseo ni un vosotros, pero tampoco un español neutro real, sino una mezcla de mexicano blanqueado con anglicismos sueltos. Para clientes en mercados específicos esto se nota en la primera línea y baja la confianza del lector más rápido que un error ortográfico. Para forzar dialecto:

• Rioplatense (AR/UY): "Voseo argentino, sin 'che' ni 'boludo' a menos que el contexto lo pida explícitamente. Vocabulario porteño contemporáneo. Verbos en pretérito perfecto compuesto sólo si el hecho impacta el presente." Validalo pidiéndole "leélo en voz alta como porteño y corregí lo que suene a turista".
• Neutro LATAM: "Tuteo, vocabulario sin regionalismos de un solo país, evitá voseo, vosotros, 'computadora' (no 'ordenador'), 'celular' (no 'móvil'), 'manejar' (no 'conducir')." Útil para comunicaciones panregionales.
• Peninsular: "Vosotros, 'ordenador', 'móvil', 'coche', 'vale', 'tío'. Sin anglicismos forzados ('feedback' → 'comentarios')." Si el output va a España y el modelo defaultea a LATAM, agregá "este texto se publica en Madrid; si suena a traducción de México, reescribí".

Una vuelta de tuerca útil: si tenés dudas, generá tres versiones (rioplatense, neutra, peninsular) en la misma corrida y comparalas. Los anglicismos saltan por contraste, y elegir es más rápido que corregir. Otra: si tu producto vive en varios mercados, hacé un glosario de 30 términos por dialecto y pegalos como ## Glosario al inicio del system prompt. El modelo respeta más una lista de términos que una instrucción genérica de estilo, sobre todo cuando la respuesta supera las 400 palabras.

Privacidad: lo que no debe entrar en un prompt

Esto no es un detalle. Es la diferencia entre una herramienta y una multa.

• Datos personales identificables: nombre completo + DNI/RFC/CC, salud, financieros con cuenta, sexual/política/religiosa. Si tu workflow los necesita, anonimizá antes ([NOMBRE_001], [CUIT_002]) y mantené un mapa local. Si pegás el dato real, asumí que sale del país y vos sos responsable bajo Ley 25.326 + PDP 2025 (Argentina), LGPD (Brasil), RGPD (España).
• Sin DPA, sin envío: si vas a procesar datos de clientes con un proveedor de IA, necesitás Data Processing Agreement firmado. OpenAI ofrece DPA, Anthropic también y Google con su Cloud DPA. La cuenta personal de ChatGPT no incluye DPA enterprise; no sirve para datos regulados.
• Opt-out de entrenamiento: las APIs de OpenAI y Anthropic no entrenan con tus datos por default. Las apps de consumo (ChatGPT free/plus) sí, salvo que entres a Configuración y desactives "Mejorar el modelo para todos". Verificalo cada trimestre porque las defaults cambian.
• Datos de menores, salud, finanzas regulados: ni con DPA. Workflows separados con compliance dedicado.

Si trabajás en salud, banca, sector público o legal con datos sensibles, los 50 prompts de arriba son base; el envío real necesita revisión de tu DPO o equivalente. No es opcional en 2026. Las multas que vimos el último año en LATAM fueron por casos triviales: hojas de cálculo con clientes pegadas en chats personales, transcripciones de calls subidas sin DPA, contratos de proveedores con datos sensibles procesados en cuentas free. Ninguna requirió mala intención; sólo apuro y desconocimiento.

Cómo aplicar esto esta semana

1. Elegí 3 prompts del listado que toquen procesos que repetís más de 5 veces por semana.
2. Adaptalos a tu marca: rol, dialecto, restricciones, ejemplos de tu propio archivo.
3. Corrélos 10 veces con inputs reales (anonimizados) antes de meterlos en producción.
4. Documentá los 2 errores más frecuentes de cada prompt y agregá restricciones positivas.
5. Versionalos en Git o Notion. Los prompts son código; tratalos así.

Los prompts que sobreviven a este proceso son los que vale la pena automatizar. El resto, archivar. Una pista práctica: si después de 10 corridas seguís corrigiendo el output a mano más de 30 segundos cada vez, el prompt todavía no está listo para producción y vas a perder tiempo neto integrándolo. Volvé al paso 4 y agregá restricciones positivas hasta que el output salga utilizable de una.

Lo que no funciona y nos costó admitir

• "Megaprompt" de 2.000 palabras: rompe en outputs largos. Mejor 300-500 palabras de prompt + ejemplo claro.
• Cadena de 8 instrucciones: el modelo cumple las primeras 3 y olvida las últimas. Romper en pasos separados.
• Pedirle al modelo que cite jurisprudencia o data específica: alucina con frecuencia. Pasale vos las fuentes y pedile que use sólo eso.
• Reusar el mismo prompt entre clientes con variables al voleo: el contexto se contamina. Un prompt por caso de uso, parametrizado limpio.
• Confiar en que "es un modelo top, sale bien": los modelos top fallan en español específico de nicho. Evaluá output vos mismo antes de mandar.

Sobre los autores

Equipo Editorial AIClases diseña los currículos de IA aplicada de AIClases y mantiene los materiales del programa. Trabajamos con clientes en México, Colombia, Argentina, Chile, Perú y España, y firmamos cada artículo para que la comunidad pueda discutirlo y corregirnos. Si encontrás un error, escribinos a [email protected].

Para seguir

• Comparativa GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro para profesionales
• Cómo automatizar tu marketing con IA sin saber programar
• Vibe coding 2026: 7 proyectos reales construidos con IA