Objetivos claros antes que prompts: la clave para que la IA entregue valor

Hay una idea que se repite en casi todos los proyectos de IA: “si encontramos el modelo correcto”, “si escribimos el prompt perfecto”, “si afinamos el contexto”.

Y sí: eso importa.

Pero en la práctica, lo que más diferencia un proyecto que funciona de uno que no es el modelo ni el prompt. Es tener un objetivo claro y una expectativa clara de resultado.

Cuando eso está definido, todo lo demás se vuelve mucho más sencillo: evaluás, ajustás, repetís. Cuando no está, cualquier discusión sobre prompts es complicarse innecesariamente.

El problema que nadie quiere decir en voz alta

La mayoría de los equipos arrancan al revés.

Empiezan con la herramienta (“usemos IA para X”), hacen algunas pruebas, y después aparece el clásico:

• “No está respondiendo como queremos”
• “Da resultados inconsistentes”
• “A veces sirve, a veces no”
• “No es confiable”

El diagnóstico suele apuntar a lo obvio: cambiemos el modelo, cambiemos el prompt, agreguemos más contexto.

Pero muchas veces el problema es anterior: no se definió con precisión qué significa “que sirva”.

Sin definición de “éxito”, no hay forma de:

• medir calidad
• comparar iteraciones
• saber si mejoraste
• decidir qué tocar (prompt, contexto, datos, proceso)

Lo que nos funciona con clientes

Algo que nos resulta muy bien en SamAI es forzar una definición explícita de objetivos en dos niveles:

1. Qué se espera de cada agente (rol), cuál es el objetivo del agente
2. Qué se espera en cada tarea (output), cuál es el objetivo particular de la tarea

Cuando esas dos cosas están alineadas, cada decisión de diseño durante el proyecto se vuelve más sencilla: aparece consistencia, trazabilidad y foco.

1) Qué se espera de cada agente

Si tenés agentes humanos (ventas, cobranzas, soporte), esto es obvio pero rara vez está escrito.

“Buen desempeño” no puede ser una sensación.

Tiene que poder traducirse a comportamientos observables:

• qué debe preguntar
• qué debe confirmar
• qué debe evitar
• qué define un cierre correcto
• qué significa “cumplimiento” en tu negocio

Si no definís esto, cualquier auditoría o coaching termina siendo subjetivo.

Lo mismo aplica cuando tenés “agentes” de IA (en el sentido de procesos automáticos): si no definís el rol, la IA empieza a “inventar” el rol por vos.

2) Qué se espera en cada tarea

Acá es donde la mayoría falla.

No alcanza con decir “queremos que resuma llamadas” o “queremos que detecte objeciones”.

Tenés que definir el output esperado con precisión:

• formato (JSON, bullets, tabla)
• contenido mínimo (qué campos sí o sí deben estar)
• criterio de éxito (qué significa “bien” vs “mal”)
• ejemplos de borde (casos difíciles)
• tolerancias (qué errores son aceptables y cuáles no)

Sin esto, no hay forma de evaluar ni mejorar.

El contrapunto: el modelo no es la clave

En el mundo real, la diferencia entre “funciona” y “no funciona” suele estar más cerca de esto:

• objetivo claro + criterio de evaluación

que de esto:

• prompt largo + modelo caro

Con un objetivo claro, el prompt deja de ser un texto inspirado y pasa a ser una hipótesis sobre la cual trabajar.

Probás, medís y ajustás.

Sin objetivo claro, el prompt es una discusión infinita: cada uno opina distinto y no hay forma de definir qué versión es la mejor.

El loop que realmente hace que la IA mejore

Cuando el objetivo está definido, el proceso se vuelve simple:

1. Definís el objetivo y el output esperado
2. Corrés una primera versión (prompt/modelo/contexto)
3. Evaluás contra el criterio
4. Ajustás lo que corresponda (prompt, contexto, datos, instrucciones)
5. Repetís hasta lograr el resultado esperado
6. Lo operacionalizás (monitoreo + alertas + mejora continua)

La parte clave es el paso 3: evaluar contra algo concreto.

Sin eso, no hay aprendizaje real y las decisiones se toman sobre sensaciones.

Ejemplo simple

Imaginá que querés usar IA para auditar llamadas de cobranzas.

Objetivo difuso:

“Que nos diga si la llamada estuvo bien.”

Objetivo claro:

“Que detecte si se confirmó la promesa de pago y si quedó registrado el próximo paso, y que devuelva evidencia textual.”

Output esperado (ejemplo):

• promesa_de_pago: si/no
• monto: number/null
• fecha_promesa: date/null
• proximo_paso_confirmado: si/no
• evidencia: cita breve de la transcripción

Con eso, ya podés evaluar 20 llamadas y responder:

• ¿cuánto falla?
• ¿en qué casos falla?
• ¿qué hay que ajustar?

El prompt se ajusta para cerrar esa brecha y no para “sonar mejor”.

Lo que cambia cuando lo hacés bien

Cuando los objetivos y expectativas están claros:

• la IA se vuelve más estable
• la evaluación deja de ser subjetiva
• el equipo se alinea (producto, operaciones, calidad)
• el resultado se puede mantener en el tiempo
• se puede trabajar con una metodología de mejora continua real

Cierre

Si estás por implementar IA en cualquier proceso, empezá por la pregunta que nadie quiere responder:

¿Qué significa exactamente que esto esté bien?

Definilo por rol y por tarea y recién con esto cerrado empezá a trabajar sobre los prompts.

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CTA

Si querés, contame en una línea qué proceso querés mejorar con IA (ventas / cobranzas / soporte / otro) y qué output esperás.
Te digo cómo lo convertiría en un objetivo medible y en un criterio de evaluación.

Más info: https://www.samai.lat/
Demo: https://calendar.app.google/fvhsLycAf1DFVoQA9
Contacto: francisco@samai.lat / WhatsApp +54 11 6289 4646