Saltar al contenido principal

Capítulo 2: Creación de flujos de trabajo potenciados por IA

Encadenamiento de prompts​

Las tareas complejas a menudo requieren múltiples llamadas a la IA:

WORKFLOW: Pipeline de creación de contenido

Paso 1: Investigación
Prompt: "Investigue \{TOPIC\}. Proporcione datos clave, estadísticas
        y desarrollos recientes."
Salida → Entrada para el Paso 2

Paso 2: Esquema
Prompt: "Usando esta investigación: \{STEP1_OUTPUT\}
        Cree un esquema de entrada para blog con 5 secciones."
Salida → Entrada para el Paso 3

Paso 3: Borrador
Prompt: "Siguiendo este esquema: \{STEP2_OUTPUT\}
        Escriba una entrada de blog completa de 800 palabras."
Salida → Entrada para el Paso 4

Paso 4: Edición
Prompt: "Edite este borrador para: \{STEP3_OUTPUT\}
        - Gramática y claridad
        - Optimización SEO
        - Tono consistente"
Salida → Contenido final

Pipelines de automatización​

Pipeline de procesamiento de documentos​

ENTRADA: Documento sin procesar

→ Paso 1: Extraer (información clave)
→ Paso 2: Clasificar (tipo de documento)
→ Paso 3: Resumir (resumen ejecutivo)
→ Paso 4: Enrutar (al equipo correspondiente)
→ Paso 5: Acción (generar respuesta si es necesario)

SALIDA: Documento procesado + acciones

Sistema de triaje de correos electrónicos​

Para cada correo electrónico entrante:

1. CATEGORIZAR
   → Soporte / Ventas / General / Spam / Urgente

2. EXTRAER
   → Intención del remitente, solicitudes clave, fecha límite

3. REDACTAR RESPUESTA
   → Basado en la categoría y plantillas

4. ENRUTAR
   → A la persona/cola correspondiente

5. REGISTRAR
   → Seguimiento de métricas para optimización

Patrones de integración​

Workflow con API​

┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│   Input     │───▶│  AI Model   │───▶│   Output    │
│   Source    │    │  (Prompt)   │    │   Action    │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘
     │                   │                   │
  Database          OpenAI/Claude        Email/Slack
  Webhook           Anthropic            Database
  Form             Custom Model          Webhook

Manejo de errores​

Workflow con manejo de errores:

try:
  result = call_ai_with_prompt(prompt, input)
  if quality_check(result):
    return result
  else:
    return retry_with_refined_prompt()
catch:
  return fallback_response()
  alert_human_for_review()

Mejores prácticas​

  1. Comience simple - Haga funcionar un paso antes de encadenar
  2. Valide entre pasos - Revise la calidad de la salida
  3. Incluya alternativas - Revisión humana para fallos
  4. Registre todo - Para depuración y optimización
  5. Monitoree los costos - Controle el uso de tokens

Puntos clave​

Summary
  1. Encadene prompts para tareas complejas
  2. Construya pipelines de automatización paso a paso
  3. Integre con herramientas existentes vía APIs
  4. Incluya manejo de errores y alternativas
  5. Monitoree y optimice de forma continua

← Anterior: Casos de uso empresariales | Siguiente: Futuro de la ingeniería de prompts →