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18 pasos para sacarle el máximo partido

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Vamos a darte XX consejos para mejorar las respuestas de Claude, de forma que la inteligencia artificial de Anthropic sea más precisa y personal. Son consejos relacionados con mejorar los prompts de Claude, e incluso la manera en la que interactúas con esta IA a lo largo de una conversación.

Porque no es lo mismo lanzarle una pregunta genérica de golpe que darle el contexto adecuado, estructurar bien tu petición o aprovechar sus funciones específicas. Por eso, aquí te explicamos estas técnicas que conviene tener en cuenta para afinar al máximo y que la respuesta se acerque lo más posible a lo que tienes en mente.

Una IA no es un buscador

No Es Buscador
No Es Buscador

Los chats de inteligencia artificial han sido entrenados para lenguaje natural. Esto quiere decir que no es necesario que escribas escribiendo únicamente las palabras clave como si estuvieras usando Google u otro buscador. Tienes que escribirle de una manera orgánica y natural.

Esto quiere decir que tienes que hablarle como si fuera una persona. A una persona no le preguntarás “móviles mejor cámara 2026”, sino que lo explicarías de una manera más natural. Y esto no quiere decir que la IA no vaya a entender tus peticiones con palabras clave, pero puede haber errores y malas interpretaciones que no habrá si le escribes lo que quieres con naturalidad.

Especifica bien lo que quieres decir

Precisa
Precisa

Lo más importante para tener las mejores respuestas posibles es especificar todo lo que puedas los detalles de la respuesta que quieres conseguir. Tu pregunta debe ser clara y precisa, y tener en cuenta el contexto y el propósito de lo que quieres saber o lo que quieres que la IA haga.

Por ponerte un ejemplo, una cosa es pedirle que te escriba un correo electrónico para pedir una cosa. Sin embargo, si especificas detalles como que sea en inglés o el tono que quieres utilizar, como que sea profesional, el resultado que te da será más preciso.

Detalles, detalles, detalles

Detalles
Detalles

Claude responde muchísimo mejor cuantos más detalles le des. De hecho, una de sus particularidades es que te exige un poco más en cuanto a prompts, tienes que escribirle de una manera extensa y detallada. No te dejes nada, porque cada uno de los detalles que aportes van a ayudar a que tenga más de contexto a la hora de componer su respuesta.

Al crear imágenes, cada detalle que aportes hará los resultados más personales, y con los textos pasa lo mismo: todos los detalles que puedas dar enriquecerán la respuesta. Puedes decir a quién va dirigido el texto, la finalidad, o lo larga que quieres la respuesta. También dile formatos como resumido o por puntos, qué parte de un suceso o tema quieres que te explique, qué evento, todo lo que se te ocurra.

Ve componiendo prompt a prompt

Prompt A Prompt
Prompt A Prompt

Es evidente que a la primera no se te van a ocurrir todos los detalles necesarios para tener la mejor respuesta, sobre todo si preguntas por un tema complejo. Por eso, si ves que lo que te responde no es suficiente, puedes volver a preguntar usando el mismo prompt pero añadiéndole cosas. Y así, poco a poco irás componiendo una petición bastante más concreta. Incluso puedes editar lo que has escrito para añadirle más cosas y que la respuesta se regenere.

Imagínate que le pides que te explique un suceso, pero la respuesta es demasiado vaga. Entonces, puedes pedirle que te lo diga desde un punto de vista concreto, luego puedes añadirle el tono, y así poco a poco ir mejorándolo. Y tampoco hace falta que escribas todo el prompt. Si en un segundo prompt tras la respuesta añades algo como “házmelo más formal”, sabrá que se te refieres a lo que te acaba de dar.

Pide que use la estructura que necesites

Estructura
Estructura

Cuando le pidas a Claude que componga un texto, es posible que tengas una finalidad o una estructura en mente, y que el resultado que te de la IA sea totalmente diferente. Por eso es importante que menciones esa finalidad o estructura en el prompt.

Por ejemplo, si quieres pedirle a Claude una comparativa no es lo mismo que te haga un pequeño texto o que te haga una lista de puntos a favor o en contra. Por eso importa especificarlo. También puedes pedir que sea un documento académico, que tenga un formato lo determinado, que use viñetas, lo que necesites.

Configura tú la estructura manualmente

Estructura Compleja
Estructura Compleja

Claude va a entender cuando le haces una referencia en Markdown u otros lenguajes, y por eso puedes pedirle una estructura algo más compleja y personalizada. Por ejemplo, puedes pedirle que haga una lista en formato “bulletpoints”, o que haga varias secciones “H2”. Entenderá a lo que te refieres.

Adapta las explicaciones a ti

10 años
10 años

Si le pides a Claude que te explique una cosa de la que no tienes ni idea, es posible que si la respuesta es demasiado técnica te quedes parecido. En estos casos, vas a poder adaptar la respuesta haciendo que te lo explique de forma más sencilla para que puedas entenderlo mejor.

Un clásico a la hora de pedir definiciones más mascada es añadir algo como”explícamelo como a un niño de 10 años”. También puedes adaptarlo a otras edades, o incluso a cursos escolares concretos. Cuando lo hagas, Claude cambiará la terminología y los ejemplos para hacerlos mucho más sencillos, básicos y entendibles.

Especifica las fuentes que quieras usar

Pares
Pares

Cuando te responde, Claude combina su base de conocimientos con búsquedas en Internet, y al buscar cosas en la red usará todo tipo de fuentes. Pero que una IA obtenga respuestas en Internet puede ser peligroso, porque puede sacarlas de páginas poco fiables. Por eso, también puedes especificar de dónde quieres que saque la información para que use fuentes concretas.

Por ejemplo, no es lo mismo preguntarle “qué es el cambio climático” que preguntarle “Explícame lo que es el cambio climático basándote en investigaciones académicas y estudios revisados por pares”. Con esto le estás pidiendo que no saque la información de cualquier parte, sino solo de un tipo concreto de fuente más fiable, y a la hora de darte la explicación incluirá citas mencionando de dónde la ha sacado.

Menciona instituciones o medios concretos

Fuente Concreta
Fuente Concreta

Además de tipos genéricos de fuentes, también puedes especificar fuentes concretas. Estas fuentes pueden ser instituciones u organismos, pero también páginas web o medios de comunicación específicos. Incluso puedes pedir que te busque lo escrito por autores o estudios concretos.

Porque no es lo mismo pedirle una previsión del tiempo para mañana que el pedirle que te diga el tiempo que hará según AEMET. Y tampoco es lo mismo preguntarle por una enfermedad que pedirle saber lo que dice la OMS al respecto. Incluso puedes pedirle que te hable de un móvil según la reseña de Xataka.

Pide enlaces y fuentes

Enlaces
Enlaces

Es un poco frustrante pedirle a Claude que te hable de algunas cosas, como productos, y que en sus respuestas no incluya enlaces que te permitan acceder a ellos. Por eso, si lo ves necesario debes acordarte de pedirle que incluya los enlaces a los productos o a las cosas que haya mencionado en la respuesta.

De la misma manera, Claude tampoco va a mencionar siempre de dónde ha sacado la información. Por eso, también puedes pedirle que te diga las fuentes que ha utilizado para especificar de dónde ha sacado la información.

Pide datos actualizados

Actualizada
Actualizada

Aunque Claude buscará por defecto la última información de internet, no siempre se asegura que sea la información más actualizada. Puede que a veces te diga los datos de hace dos meses sobre un tema, pero que desde entonces haya habido novedades.

Por eso, para salir de dudas, cuando estás preguntando por cosas actuales conviene que le pidas datos actualizados, o que le des una referencia general. Por ejemplo, no es lo mismo pedirle que te diga los mejores discos del rock a pedirle que te diga los mejores discos del rock “de 2026” o “de los últimos 5 años”. También puedes simplemente decirle algo como “busca información nueva sobre esto”.

Pide que verifique la información

Asegurate
Asegurate

“¿Estas seguro de esto? Por favor, verifica que lo que dices es correcto”. Con este prompt le vas a pedir a Claude que vuelva a revisar las respuestas que te haya dado, y así hacer un doble check con el que se corrija a si mismo en el caso de detectar un fallo.

Haz que haga todo esto siempre por defecto

Configuracion Claude
Configuracion Claude

Enlaces, información actualizada y verificada. Son cosas que puedes incluir en un prompt, pero también puedes configurar Claude para que lo haga siempre por defecto. Así, no hará falta que menciones tus preferencias a la hora de generar respuestas, las puedes configurar.

Para hacer esto, tienes que ir a los ajustes de Claude, y entrar en la pestaña de General. Una vez dentro, busca el campo de ¿Qué preferencias personales debería considerar Claude en sus respuestas?, y ahí podrás personalizar la manera en la que te responde.

Configura tu profesión para personalizar respuestas

Profesion
Profesion

Claude también tiene unos ajustes que te permiten seleccionar tu puesto de trabajo. Así, cuando te vaya a generar respuestas tendrá en cuenta tu puesto de trabajo para adaptarlas a tus necesidades.

Personaliza lo que Claude sabe sobre ti

Memorias
Memorias

Y si con tu profesión no tienes suficiente, también puedes gestionar la memoria de lo que Claude sabe sobre ti. Aquí puedes explayarte todo lo que quieras hablando sobre dónde vives, a qué te dedicas, lo que te gusta hacer, tus aficiones, etcétera. La gestión de memoria está en la sección Capacidades de los ajustes.

Con todo esto, lo que vas a hacer es darle a Claude más contexto para sus respuestas. Por ejemplo, si sabe que te gusta algo en particular y le preguntas por algo relacionado, puede luego aclararte que como a ti te gusta esto pues te puede interesar esto otro. También tiene herramientas para migrar lo que otra IA sabe sobre ti, para por ejemplo pasar las memorias de ChatGPT a Claude.

“Persona + Tarea + Contexto + Formato”

Formula
Formula

Si con todos los consejos que te hemos dado no terminas de aclarar cómo componer tu prompt, puedes recurrir a la fórmula “Persona + Tarea + Contexto + Formato”. Es una buena manera de asegurarte de que lo que le pides lo haces con un prompt completo. 

En persona, puedes decir que actúe como alguien concreto, como un experto en marketing. Con tarea, pides lo que quieras que haga, y luego le das el contexto que quieras. Por ejemplo, la tarea puede ser escribir un correo de seguimiento para un cliente, y el contexto que el cliente asistió a nuestro webinar sobre SEO pero no ha comprado el curso. Y al final, añade un formato como “tono profesional”, un máximo de palabras, o lo que quieras.

Dale ejemplos de lo que quieres (y lo que no)

Estructura
Estructura

Otra técnica para afinar las respuestas es darle ejemplos de lo que buscas. Si tienes un texto, imagen o un formato que se parece a lo que quieras, puedes compartirlo para que Claude lo use como referencia a la hora de generar su respuesta. 

Estos ejemplos pueden ser textuales o de imagen, pero es que también puedes enviarle un enlace, decirle que atienda a la estructura o el formato del contenido, y decirle que te genere la respuesta utilizándolo.

Si Claude se bloquea, abre chat nuevo

Hay veces en las que parece que Claude se bloquea dándote respuestas demasiado similares, sobre todo a la hora de pedir imágenes, deja de haber variedad. En estos casos, lo mejor es siempre cerrar el chat y abrir uno nuevo volviéndole a pedir lo que querías.

Claude, como el resto de IAs generativas, puede cometer errores y ofrecer información incorrecta. Esto es algo a lo que se le llama “alucinaciones”, con las que te presenta datos falsos con naturalidad y convicción. No sabrá que son falsos, y tú tampoco.

Por eso da igual que le pidas que verifique la información, siempre es importante verificar por tu cuenta las respuestas, sobre todo buscando otras fuentes en la que se pueda contrastar. Sí, es algo tedioso, pero hoy en día la IA todavía no está en un nivel en la que podamos creer todo lo que nos dice.

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invertir un dineral y dejar a NVIDIA casi sin margen

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Hay pocas dudas de que la carrera de la inteligencia artificial tiene hoy dos grandes protagonistas: Estados Unidos y China. No son los únicos países que están moviendo ficha, pero sí los dos que están marcando el ritmo, cada uno con sus propias herramientas y con una idea muy distinta de cómo sostener el avance. A medida que la IA empieza a convertirse en infraestructura económica, la pregunta cambia. Ya no se trata únicamente de quién tiene los mejores modelos, sino de quién puede construir la base material para alimentarlos, desplegarlos y llevarlos a todas partes.

Primera idea. Financiación estatal a gran escala. Según Bloomberg, China prepara un plan para destinar alrededor de 2 billones de yuanes, unos 295.000 millones de dólares, durante los próximos cinco años a la construcción de centros de datos de IA en todo el país. La información apunta a un despliegue impulsado desde Pekín para reforzar su sector nacional de inteligencia artificial. No hablamos todavía de un plan cerrado: el medio señala que el proyecto sigue en una fase temprana de discusión y que los detalles pueden cambiar.

Una red, no solo más centros de datos. La clave del plan no estaría únicamente en construir nuevas instalaciones, sino en conectarlas bajo una arquitectura nacional. Bloomberg habla de una red de hubs de computación interconectados que permitiría agrupar recursos hoy dispersos entre regiones y dar a empresas y organismos acceso más amplio a capacidad de alto rendimiento. El objetivo general sería que esas instalaciones, ahora fragmentadas, funcionen como un sistema más cohesionado hacia 2028.

El Estado como arquitecto. En el centro del diseño se mencionan organismos como la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma, uno de los grandes brazos de planificación económica de China. Por otra parte, compañías estatales como China Mobile y China Telecom asumirían buena parte de la operación de esos centros y de la conectividad entre ellos. Es un detalle importante porque ayuda a entender el enfoque de Pekín: busca posicionarse como un coordinador, según la información dada a conocer por el medio estadounidense.

Segunda idea. La otra gran pata del plan está en quién suministraría la tecnología. Bloomberg señala que la idea es recurrir a proveedores locales, entre ellos Huawei, para al menos el 80% del hardware y el software, incluidos los chips de IA. Ese umbral no equivale a una prohibición explícita de NVIDIA o AMD, pero sí las dejaría con muy poco margen para participar en el despliegue. Es justo ahí donde la inversión se convierte también en una herramienta para reducir dependencia tecnológica exterior.

No es un movimiento aislado. La dirección encaja con pasos que Pekín ya venía dando para reducir la dependencia de chips extranjeros en infraestructuras privadas y públicas. Sin ir más lejos, la cuota de mercado de la firma liderada por Jensen Huang ha caído en picado en los últimos meses, y hay pocas razones para pensar que podría volver a creer próximamente.

La señal de fondo. Cabe señalar que el plan adelantado por Bloomberg no está confirmado oficialmente, pero deja ver hacia dónde quiere moverse Pekín si finalmente sale adelante. China no solo estaría preparando una inversión enorme en centros de datos: estaría intentando que ese despliegue funcione como una red nacional, alimentada en buena parte por tecnología local.

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la explicación apunta a un dron iraní barato

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Si ponemos en escena un AH-64 Apache de unos 25 millones de dólares y, al otro lado, un dron iraní Shahed de unos 35.000 dólares, la respuesta parece escrita antes de empezar. Uno es un helicóptero de ataque concebido para operar en escenarios hostiles; el otro, una munición de bajo coste asociada a ataques de largo alcance. Pero la guerra actual está dejando cada vez menos espacio para esas intuiciones heredadas. Lo que hemos visto cerca de Omán apunta justo en esa dirección.

El incidente. Según el Mando Central de Estados Unidos, el AH-64 Apache cayó el 8 de junio cerca de la costa de Omán mientras patrullaba aguas regionales. Sus dos tripulantes fueron rescatados por fuerzas estadounidenses en unas dos horas y se encuentran estables, aunque la causa seguía bajo investigación en la comunicación oficial. La parte más delicada llega después: The New York Times, citando a funcionarios estadounidenses, atribuyen la caída al impacto de un dron iraní Shahed de ataque unidireccional.

La gran incógnita. Esa distinción es importante porque ni siquiera la versión que apunta al Shahed cierra del todo la secuencia. Los investigadores militares trataban de determinar si el dron iraní golpeó el Apache de forma deliberada o si todo ocurrió como un accidente temerario en un espacio aéreo congestionado frente a la costa omaní. Dicho de otro modo: el resultado ya es extraordinario, pero la intención sigue bajo examen.

Por qué sorprende. Los modelos básicos de Shahed no suelen estar pensados para perseguir objetivos móviles como un helicóptero. Mark Cancian, asesor sénior del Center for Strategic and International Studies citado por el mencionado periódico, explicó que estas versiones dependen de guiado GPS y coordenadas preprogramadas para atacar objetivos estacionarios a larga distancia. Si el impacto se confirma en esos términos, no estaríamos ante un caso rutinario, sino ante un episodio que obliga a mirar con lupa la trayectoria del dron, el entorno y la posible existencia de variantes modificadas.

Una amenaza más presente. La munición merodeadora y los drones están cambiando la forma de operar en el aire, también para plataformas que nacieron en otra época tecnológica. El Ejército de EEUU lo refleja en sus propios ejercicios: el año pasado presentó al AH-64E Apachev como una solución adaptable frente a la amenaza UAS tras una demostración con fuego real. Ese contexto ayuda a entender por qué el incidente cerca de Omán no es solo una anécdota llamativa, sino parte de una preocupación mucho más amplia.

En detalle. En los ejercicios realizados por el Ejército de EEUU, el AH-64E aparece empleando sensores electroópticos, infrarrojos y radar, además de misiles, cohetes guiados y el cañón de 30 mm para enfrentarse a drones. El otro plano es la supervivencia de la propia aeronave: BAE describe el AN/AAR-57 como un sistema de alerta para aeronaves estadounidenses y aliadas de ala fija y rotatoria frente a misiles infrarrojos y fuego hostil, compatible con chaff, bengalas, señuelos de radiofrecuencia y sistemas DIRCM/ATIRCM.

Pero no hay invulnerabilidad. Esa lista de capacidades no debe confundirse con una garantía absoluta frente a cualquier escenario. Una cosa es detectar, seguir y destruir drones en ejercicios controlados, y otra operar en un entorno real donde puede haber trayectorias inesperadas o apenas segundos para reaccionar. El propio Ejército de EEUU dejó un matiz relevante en marzo de 2026: muchos pilotos no habían realizado combate aire-aire con el Apache, de modo que todavía estaban desarrollando tácticas, técnicas y procedimientos para ese perfil de misión.

La ecuación ha cambiado. El episodio no demuestra que un dron barato pueda imponerse siempre a una plataforma mucho más sofisticada, ni que el Apache sea vulnerable por definición. Lo que sí deja es una idea difícil de ignorar para cualquier ejército moderno: una amenaza de bajo coste puede alterar una operación, elevar el riesgo y exponer incluso a sistemas muy avanzados si las condiciones se alinean. Esa es una de las lecciones que están empujando a los ejércitos a adaptarse: el precio de un arma ya no basta para anticipar su impacto.

Imágenes | Richard Kim/2nd Combat Aviation Brigade

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el problema es que hay policías usándolo para acosar a sus ex

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Las autoridades estadounidenses tienen una potente herramienta que lee matrículas y les permite reconstruir los movimientos de cualquier vehículo. Esta tecnología, llamada Flock, ha sido clave en la resolución de cientos de crímenes, pero también está siendo usada por algunos policías para vigilar y controlar a sus parejas y exparejas. 

Qué ha pasado. Cuentan en 404media el caso de un agente de Orange City, en California, que durante el verano de 2024 consultó la matrícula de su expareja 69 veces en el sistema. Además, buscó 24 veces la de su madre y 15 veces la de su padre. Usando estos datos, el agente se presentaba donde se encontraba, pero es que además estaba acosándola con llamadas constantes y hasta había metido un AirTag en su cartera. Lo acusaron de acoso y delitos informáticos y fue condenado a un día de prisión y cinco años de condicional.

No es un caso aislado. Según un estudio de Institute for Justice,  no ha sido el único caso en el que un agente ha usado los lectores de matrículas para acechar a sus parejas o exparejas. Hablan de al menos 18 casos conocidos en los últimos años, esto sólo los que han acabado en una condena, pero se cree que habrá muchos más que no han sido detectados. Citan varios casos, desde control a sus parejas, sus exparejas y las nuevas parejas de éstas, hasta persecución de desconocidas como un policía que rastreó y detuvo a una mujer que había conocido en un rodaje porque le había gustado.

Qué es y cómo funciona Flock. Es una empresa de “tecnología de seguridad pública” que tiene una enorme red de cámaras de lectura automática de matrículas. Estas cámaras registran todos los coches que pasan y una plataforma en la nube los almacena, permitiendo después reconstruir todos los movimientos de cualquier vehículo a lo largo del tiempo. El sistema también detecta coincidencias con órdenes de arresto, personas desaparecidas y vehículos robados y emite alertas si encuentra una coincidencia.

Muy efectivo, pero. Como decíamos, Flock ha sido clave para resolver muchos casos. Según la propia empresa, hasta 700.000 crímenes al año se resuelven usando su tecnología y defienden que los delitos que solían quedar impunes, como los atropellos con fuga, ahora se investigan y acaban en detenciones. El problema es que para usar el sistema no hace falta una orden judicial, simplemente un usuario y contraseña que tiene cualquier policía. Muchos agentes documentan sus búsquedas con motivos vagos o falsos para encubrir un uso indebido. 

Qué dice Flock. En declaraciones a 404media, la empresa se defiende de las acusaciones diciendo que está al tanto de estos casos, que son minoría y que salieron a  la luz  “gracias a las funciones de transparencia y rendición de cuentas incorporadas”. Es cierto que las funciones de auditoría han sido útiles para detectar algunos casos, como también lo es que ha habido situaciones de acoso que se han extendido durante años hasta que han sido detectadas. Además, es muy difícil de auditar porque el volumen de búsquedas es gigantesco, tanto que ni caben en un único excel (más de 1 millón). 

Have I been Flocked? Así se llama la web independiente que nació como respuesta a esta problemática. Aquí los ciudadanos pueden poner su matrícula y comprobar si ha sido buscada en la plataforma comparándola con registros internos filtrados. Flock ha presionado para que se cierre esta plataforma, argumentando que permite doxxear a policías y puede poner en riesgo investigaciones, pero no lo ha conseguido. 

Imagen | Jonathan Lim en Unsplash

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