5 claves para sacarle más provecho a ChatGPT y Gemini

Por qué ChatGPT y Gemini ya no son solo para «jugar»

Tanto ChatGPT como Gemini ya superaron los 1.000 millones de usuarios activos mensuales según cifras oficiales de OpenAI y Google, una barrera que parecía inalcanzable hace apenas dos años. Gemini alcanzó esa marca poco después de que ChatGPT lo hiciera en mayo, y según Yahoo Noticias, el 63% de sus usuarios interactúa por voz y la aplicación genera unos 150 millones de imágenes al día.

Pero tener acceso no es lo mismo que aprovechar. La diferencia entre usar estas plataformas como un buscador parlante y convertirlas en un socio real de trabajo depende, casi por completo, de cómo se formulan las instrucciones. Ahí es donde la mayoría de founders y equipos están dejando productividad sobre la mesa.

Expertos de Servinformación, compañía especializada en soluciones tecnológicas y transformación digital, comparten cinco prácticas para obtener mejores resultados al usar IA generativa como ChatGPT y Gemini. A continuación, las repasamos con contexto adicional y ejemplos aplicables a tu startup.

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Las cinco claves para sacarle más provecho a la IA generativa

1. Instrucciones claras y precisas

El error más común es pedir cosas vagas. No es lo mismo solicitar «haz un informe sobre ventas» que indicar que necesitas un análisis ejecutivo dirigido a un equipo comercial, con hallazgos clave, oportunidades y recomendaciones concretas.

Un buen prompt suele incluir seis elementos según guías de referencia como las de Cursos Femxa:

Persona: a quién debe «parecerse» la IA (un experto en marketing, un analista financiero, un profesor).
Contexto: información de fondo sobre la tarea.
Instrucción: la acción concreta que debe ejecutar (usa verbos como explica, analiza, crea).
Ejemplos: si quieres un estilo específico, muestra uno.
Formato: lista, tabla, párrafos, documento PDF.
Tono: formal, informal, técnico, periodístico.

Mientras más específico seas en estos seis ejes, menos iteraciones vas a necesitar y más rápido llegarás a un resultado publicable.

2. Aportar referencias y contexto

La IA no inventa: recombina. Si no le das material, trabaja con promedios genéricos. En cambio, si le adjuntas un documento, una hoja de cálculo, una imagen o una presentación y le indicas qué debe hacer con esa fuente («extrae los tres hallazgos principales», «compara estas dos versiones», «convierte este texto en un guion de 60 segundos»), los resultados saltan a otro nivel.

Esta práctica se llama ingeniería de contexto y, según Cursos Femxa, en 2026 cobra todavía más importancia que la propia elección de palabras del prompt. Funciones como los Proyectos de ChatGPT permiten agrupar archivos de referencia, instrucciones permanentes y conversaciones previas para mantener un contexto estable sin tener que repetirlo en cada mensaje.

3. Asignar un rol

Pedirle a la IA que adopte un rol concreto es una de las palancas más subestimadas. Una misma pregunta («¿cómo debería posicionar mi producto?») cambia radicalmente si la respondes desde la perspectiva de un consultor de negocios, un director de marketing B2B o un inversor de venture capital.

Bernstein Research propuso el marco MARS (Métricas, Accionable, Rol, Escenario) precisamente para institucionalizar este hábito. Maybank Asset Management lo aplica con prompts diseñados en ChatGPT para generar previsiones de ganancias con niveles de confianza, según reportó Yahoo Finanzas.

4. Complementar la IA con otras herramientas

La IA generativa brilla cuando forma parte de un flujo, no cuando funciona aislada. Un founder puede usar ChatGPT para analizar un PDF de métricas, Gemini para resumir tendencias del sector, Google Sheets para tabular los datos y Notion o Slides para presentar el resultado. Esa cadena multiplica el valor de cada pieza.

Servinformación lo resume así: pasar de «generar texto» a «integrar la IA en actividades como analizar información, organizar contenidos, transformar datos o preparar materiales». La pregunta deja de ser «qué prompt escribo» y pasa a ser «qué proceso estoy mejorando».

5. Dividir las tareas complejas en pasos más sencillos

Pedirle todo a un solo prompt es la receta para respuestas genéricas. La práctica recomendada es descomponer: primero pedir un esquema, luego un borrador por sección, después una revisión de tono, y finalmente un pulido final. Cada paso se revisa y corrige antes de avanzar.

Este enfoque, conocido como Chain of Thought (cadena de pensamiento), funciona mejor en tareas de razonamiento, análisis financiero, due diligence o planificación estratégica, justo las que más tiempo consumen en una startup.

¿Qué significa esto para tu startup?

Más allá de la teoría, estas cinco prácticas tienen impacto directo en tres áreas críticas para cualquier founder:

Velocidad de iteración: prompts bien construidos reducen de 5 a 1 las rondas de revisión con la IA, lo que se traduce en horas recuperadas por semana por persona del equipo.
Calidad consistente: cuando documentas tus prompts ganadores (qué contexto, qué rol, qué formato funcionó), conviertes el conocimiento tácito en un activo reutilizable. Portkey lanzó Prompt Engineering Studio precisamente para que los equipos versionen, comparen y desplieguen prompts a escala sobre más de 1.600 modelos, según WWWhatsnew.
Ahorro de costos en APIs: prompts precisos usan menos tokens y gastan menos. En productos que dependen de llamadas a modelos de pago, esto puede bajar la factura entre 20% y 40% según el caso.

Acciones concretas que puedes implementar esta semana:

Audita tres prompts reales de tu equipo: toma los últimos tres prompts que usaste en ChatGPT o Gemini y añade los seis elementos (persona, contexto, instrucción, ejemplos, formato, tono). Mide si la primera respuesta ya te sirve o todavía necesitas iterar.
Crea una biblioteca compartida de prompts en Notion o Google Drive: empieza con 5 prompts que ya te funcionan (análisis de competencia, resumen de reuniones, borrador de emails a inversores, descripciones de producto, respuestas a objeciones de clientes). Compártela con tu equipo.
Asigna roles específicos en tareas críticas: la próxima vez que pidas un análisis financiero, un plan de marketing o una revisión de contrato, define el rol de la IA antes de pedir el resultado. Verás un salto inmediato en la profundidad de la respuesta.

Conclusión

La IA generativa dejó de ser una ventaja competitiva y se convirtió en una herramienta de mesa. La diferencia entre un equipo que la usa de forma básica y uno que la exprime está en cinco hábitos: instrucciones precisas, contexto adjuntado, rol asignado, integración con otras herramientas y descomposición de tareas. Adoptarlos no requiere tecnología nueva, solo disciplina en cómo se redactan los prompts.