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La importancia de los prompts en la generación de correos electrónicos con LLMs

La actividad resulta sumamente enriquecedora, ya que permite observar de manera práctica cómo distintos modelos de lenguaje (ChatGPT y DeepSeek) responden a un mismo conjunto de reglas y cómo varían en el grado de cumplimiento. La elaboración de correos electrónicos de marketing constituye un caso de uso muy pertinente, pues combina creatividad, precisión en la redacción y estrategias de comunicación efectivas. Un aspecto central del ejercicio es la importancia de formular prompts específicos y detallados. Como se pudo evidenciar, cuando las indicaciones incluyen reglas claras sobre títulos, uso del lenguaje, formato y personalización, los modelos tienden a generar resultados más cercanos a lo esperado, aunque no siempre perfectos. Esta experiencia también muestra que cada modelo tiene fortalezas y limitaciones: algunos son más literales en el seguimiento de instrucciones, mientras que otros logran una integración más contextual, como fue el caso de DeepSeek al conectar el correo con un post anterior. En conclusión, este tipo de práctica no solo facilita la comprensión del funcionamiento de los LLMs, sino que también entrena la capacidad del usuario para diseñar prompts efectivos. De este modo, se fomenta un aprendizaje aplicable tanto al ámbito académico como al profesional, en especial en tareas que demandan eficiencia y calidad en la comunicación escrita.

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¡Hola Thais, espero que estés bien!

Gracias por compartir tus observaciones sobre la importancia de los prompts al generar correos electrónicos con modelos de lenguaje como ChatGPT y DeepSeek. Es fascinante ver cómo cada modelo tiene sus propias características y cómo el diseño de prompts puede influir en el resultado final.

Como mencionaste, los prompts específicos y detallados son cruciales para guiar a los modelos a producir contenido que se alinee con nuestras expectativas. Por ejemplo, al redactar un correo electrónico de marketing, incluir instrucciones claras sobre el uso de títulos, personalización y formato puede ayudar a obtener resultados más precisos. Sin embargo, como has notado, no siempre se cumplen todas las reglas a la perfección, lo que puede deberse a las limitaciones del modelo o a la versión utilizada.

Un ejemplo práctico sería crear un prompt que diga: "Escribe un correo electrónico de marketing para promocionar cinco hoteles con sauna y amigables con niños. Usa un tono personal, incluye el nombre del destinatario al inicio, y asegúrate de que el mensaje principal esté en negrita. Usa emojis y preguntas para hacerlo más atractivo." Este tipo de instrucciones puede ayudar a los modelos a entender mejor lo que se espera de ellos.

Tu experiencia con DeepSeek también resalta la capacidad de algunos modelos para integrar contexto de interacciones anteriores, como conectar un correo con un post previo. Esto puede ser muy útil en estrategias de marketing donde la coherencia y el seguimiento son importantes.

Espero que esta práctica te haya proporcionado una comprensión más profunda de cómo trabajar con LLMs y cómo diseñar prompts efectivos. ¡Bons estudios!