Las Indicaciones Vagas Son el Verdadero Problema, No el Modelo — Prueba de 50 Ejecuciones Muestra que la Calidad de la Indicación Supera a la Elección del Modelo

Un usuario de Reddit realizó un experimento para probar la afirmación común de que un modelo de IA es más inteligente que otro. Tomó diez indicaciones comunes y ejecutó cada una a través de ChatGPT 4, Claude Sonnet y Gemini 1.5 Pro cinco veces cada uno — 150 salidas en total.

Lo que encontró: las salidas eran extrañamente similares en calidad. No idénticas, pero dentro del mismo nivel. Los tres daban algo utilizable o los tres daban "papilla genérica". Casi nunca discrepaban sobre si una indicación era respondible. La variable no era el modelo, sino la indicación.

Dos indicaciones, diferentes resultados

La misma indicación vaga produjo idénticos resultados insípidos en todos los modelos. Por ejemplo:

"Escribe una carta de presentación para un trabajo de marketing"

Los tres devolvieron el mismo tipo de carta de presentación genérica, aplicable a cualquiera. La gente la llamaría "carta de presentación de ChatGPT" y luego probarían Claude y la llamarían "carta de presentación de Claude" — misma carta, diferente nombre.

Pero una indicación específica lo cambió todo:

"Escribe una carta de presentación para un puesto de marketing senior en una empresa SaaS B2B. Tengo 7 años de experiencia en crecimiento, principalmente en startups Serie A/B. El gerente de contratación es técnico, exingeniero. Evita frases genéricas como 'apasionado por' o 'orientado a resultados'. Usa números específicos de mi experiencia donde tenga sentido inventar algunos plausibles. Apunta a 280 palabras."

Los tres devolvieron algo realmente bueno. Diferente en estilo, pero todos útiles.

Patrón común en quejas

El usuario revisó docenas de quejas de "la IA es muy mala" en Twitter y Reddit y notó el mismo patrón: indicaciones como:

• "Ayúdame con mi currículum"
• "Escribe un plan de marketing"
• "Explica la física cuántica"
• "Mejora este código"

Estas indicaciones fallan porque no especifican quién eres, para quién es, cómo se ve lo bueno o qué evitar. El modelo tiene que adivinar la versión más común de esa solicitud — que es una plantilla genérica.

Modelo mental: indicación como brief

La idea clave: deja de pensar en "hacer una pregunta a la IA". Piensa en "escribir un brief para un becario". Un buen brief le dice al becario la audiencia, cómo se ve el éxito, qué evitar, formato, restricciones y al menos un ejemplo del tipo de salida que quieres.

Una vez que el usuario empezó a escribir indicaciones como briefs, el cambio de modelo se detuvo. ChatGPT, Claude y Gemini mejoraron drásticamente — no porque los modelos cambiaran, sino porque las indicaciones cambiaron.

Si tienes la tentación de cambiar de modelo porque uno da malos resultados, prueba primero a afilar tu indicación. Las diferencias entre modelos son reales pero mucho más pequeñas que las diferencias entre indicaciones.