Hay una pregunta que raramente nos hacemos cuando abrimos un chat de inteligencia artificial y empezamos a escribir: ¿quién está hablando aquí? La respuesta obvia es: yo. Soy yo quien escribe la instrucción, quien formula la petición, quien decide qué quiere obtener. Pero esa obviedad se resquebraja en cuanto uno se detiene a observar lo que realmente ocurre en ese momento. Porque escribir un prompt no es exactamente escribir. O, al menos, no es escribir del mismo modo en que escribimos una carta, un artículo o incluso un mensaje de WhatsApp.
El prompt es una forma nueva de acto lingüístico. Y como todo acto lingüístico nuevo, arrastra consigo preguntas que van mucho más allá de la tecnología.
La escritura como ejercicio de poder
Antes de hablar del prompt, conviene recordar que escribir siempre fue una tecnología. No en el sentido metafórico, sino en el sentido estricto. La escritura es un dispositivo externo al cerebro que permite almacenar, transmitir y transformar el pensamiento. Platón ya lo sabía, y por eso la temía: en el Fedro, Sócrates advierte que la escritura debilitará la memoria y producirá una apariencia de sabiduría sin su sustancia real.
Lo que Platón no imaginaba es que cada nueva capa de mediación entre pensamiento y expresión traería consigo la misma acusación y, eventualmente, la misma integración. La imprenta fue acusada de trivializar el saber. El corrector ortográfico, de empobrecer la lengua. El procesador de texto, de matar el estilo. Ninguna de esas catástrofes ocurrió exactamente. O mejor dicho: ocurrieron, pero también ocurrieron otras cosas que nadie había previsto.
La escritura no es inocente. Quien escribe no solo expresa: también estructura, jerarquiza, excluye. El lenguaje no es un canal transparente por el que fluyen ideas preexistentes; es el molde que les da forma. El modo en que escribimos determina, en parte, lo que somos capaces de pensar.
Esto es lo que está en juego con el prompt.
¿Qué es exactamente un prompt?
La palabra viene del inglés y tiene una historia interesante. En teatro, el prompter es quien sopla el texto al actor que olvida su parlamento. En informática clásica, el prompt era el cursor parpadeante que indicaba que el sistema esperaba una instrucción. En ambos casos, hay una asimetría: alguien espera, alguien ordena.
Con la irrupción de los modelos de lenguaje, el prompt ha adquirido una complejidad nueva. Ya no es solo una instrucción técnica, sino un texto con intención retórica. El usuario que escribe «hazme un resumen de este documento» está haciendo algo cualitativamente diferente al que escribe «actúa como un editor literario exigente y señala las debilidades argumentales de este texto». Ambos son prompts, pero uno es una orden y el otro es casi una dirección de escena.
Aquí empieza lo interesante. Porque el segundo tipo de prompt requiere algo que la escritura siempre ha requerido: conciencia de la situación comunicativa. Quién habla, a quién, con qué propósito, bajo qué convenciones. Eso es retórica. Y la retórica no se improvisa.
El prompt engineer y la vieja figura del escriba
Ha surgido en los últimos años una figura que algunos llaman prompt engineer: alguien que sabe formular instrucciones a los modelos de IA con suficiente precisión para obtener resultados de calidad. Las empresas lo buscan, los cursos lo enseñan, los gurús de LinkedIn lo venden como la competencia del futuro.
Hay algo llamativo en esta figura: es casi idéntica a la del escriba en las culturas premodernas.
El escriba no era simplemente alguien que sabía escribir en una sociedad donde la mayoría no sabía. Era alguien que conocía los géneros, las fórmulas, los registros apropiados para cada situación. Sabía cómo dirigirse al faraón, cómo redactar un contrato de compraventa, cómo formular una plegaria. Su valor no residía en la caligrafía, sino en el conocimiento de las convenciones que hacían eficaz cada tipo de texto.
El prompt engineer hace exactamente eso. Conoce las convenciones que hacen eficaz cada tipo de instrucción. Sabe que hay que especificar el tono, el formato, la audiencia, el propósito. Sabe que la ambigüedad produce resultados mediocres. Sabe que una instrucción bien construida puede obtener en segundos lo que una mal construida no consigue en horas.
¿Estamos ante algo radicalmente nuevo o ante la reaparición de una función tan antigua como la propia escritura?
Dos hipótesis sobre lo que está ocurriendo
Podemos sostener al menos dos hipótesis opuestas sobre la relación entre el prompt y el lenguaje, y ambas tienen argumentos sólidos.
La hipótesis del empobrecimiento sostiene que el prompt es escritura sin escritura. Que al externalizar la producción textual en una máquina, dejamos de ejercitar las competencias lingüísticas que nos hacen humanos. No solo la gramática o el vocabulario, sino algo más profundo: la capacidad de articular el pensamiento propio a través de la resistencia que opone el lenguaje. Escribir bien es difícil precisamente porque pensar bien es difícil. Si la máquina elimina esa fricción, puede que también elimine una parte del proceso cognitivo que esa fricción generaba.
Hay algo de verdad en esto. Quien nunca ha tenido que buscar la palabra exacta para una emoción difusa, quien nunca ha reescrito un párrafo diez veces hasta que sonaba como debía sonar, quizá no haya experimentado algo que los escritores describen como fundamental: el momento en que la escritura te enseña lo que pensabas.
La hipótesis de la ampliación sostiene, en cambio, que el prompt no sustituye al lenguaje propio sino que lo extiende. Que del mismo modo que una calculadora no elimina la comprensión matemática sino que libera capacidad mental para operaciones de mayor complejidad, la IA conversacional permite al usuario concentrarse en lo que realmente importa: la pregunta, el problema, el criterio de evaluación del resultado. El prompt sería entonces un nuevo género de escritura que requiere habilidades específicas (claridad, precisión, conciencia retórica) sin abolir las anteriores.
También hay verdad en esto. Un médico que usa IA para redactar informes no pierde su capacidad diagnóstica; un abogado que la usa para revisar contratos no pierde su criterio jurídico. Si el prompt está bien formulado, el conocimiento previo del usuario es lo que hace posible evaluar, corregir y redirigir el resultado.
Hay otra dimensión del trabajo con IA que pocas veces se nombra con claridad: la de la producción colaborativa. Quienes han trabajado en entornos donde el pensamiento se construye en equipo, como una agencia de publicidad, una sala de guionistas o un bufete con varios letrados, saben que las mejores ideas raramente nacen de una sola cabeza. Nacen del intercambio, de la refutación, del borrador que alguien mejora y devuelve. Esa forma de trabajar siempre estuvo reservada a quienes tenían recursos para formar equipos: el director creativo con su redactor y su director de arte, el showrunner rodeado de writers, el socio senior con un equipo de asociados que investigan, redactan y refinan. La IA ha democratizado esa posibilidad. Por primera vez, quien trabaja solo puede trabajar como si no lo hiciera. La diferencia es que el junior, el ayudante, el redactor de guardia es la máquina. Y como ocurre con cualquier colaborador junior, la calidad del resultado depende menos de sus capacidades que de la claridad con que el senior, en este caso el humano, sabe dirigirlo.
El lenguaje como territorio
Pero hay una tercera dimensión que ninguna de las dos hipótesis captura del todo, y que quizá sea la más relevante desde la perspectiva de este blog: el prompt como ejercicio de poder sobre el lenguaje público.
Quien controla los modelos de lenguaje controla, en un sentido no metafórico, una parte significativa de la producción textual de nuestra época. No toda: pero sí una parte creciente. Los textos corporativos, los resúmenes informativos, los contenidos de marketing, los borradores legales, las respuestas de atención al cliente. Todo eso pasa, cada vez más, por filtros que tienen sus propias convenciones, sus propios sesgos, sus propios límites de lo decible.
Y el prompt, en ese contexto, no es solo una instrucción individual. Es el momento en que el usuario negocia con esos filtros. El momento en que alguien decide si acepta el primer resultado o lo cuestiona, si reformula o se conforma, si empuja los límites del sistema o los asume como propios.
Escribir un buen prompt no es solo una habilidad técnica. Es un acto de agencia lingüística. La diferencia entre el usuario que escribe «escríbeme algo sobre el cambio climático» y el que escribe «analiza las contradicciones entre el discurso corporativo sobre sostenibilidad y las prácticas reales de las grandes empresas emisoras» no es solo de precisión. Es de posición. El segundo sabe lo que quiere decir antes de pedir que se lo digan. Y eso, en la economía de la atención y el relato, marca toda la diferencia.
Una competencia que no se enseña en ningún lado
El problema es que esa habilidad lingüística no se adquiere automáticamente. No basta con tener acceso a las herramientas. Hace falta algo previo: haber desarrollado un criterio propio sobre qué es un buen argumento, un buen texto, una buena pregunta.
Y aquí el círculo se cierra de un modo incómodo. Porque ese criterio se desarrolla, en gran medida, a través de la práctica de la escritura. De la escritura lenta, resistente, que obliga a confrontar el propio pensamiento con el lenguaje. Si esa práctica se abandona demasiado pronto, si delegamos la escritura antes de haberla interiorizado, corremos el riesgo de producir usuarios de IA que no saben evaluar lo que la IA produce. Usuarios que aceptan el primer resultado porque no tienen criterio para mejorarlo.
No es un riesgo abstracto. Es observable ya en ciertos contextos educativos y profesionales donde la calidad del output de IA se mide por su funcionalidad superficial, no por su rigor o su originalidad.
Aprender a preguntar como forma de seguir pensando
La pregunta del título no tiene una respuesta única. Depende, como casi siempre, de cómo usamos la herramienta y con qué conciencia llegamos a ella.
El prompt puede ser una abdicación del lenguaje propio o una extensión de él. Puede ser el lugar donde el pensamiento se diluye o el lugar donde se precisa. Puede alimentar la dependencia o la autonomía. Todo eso es posible, y probablemente todo eso estará ocurriendo simultáneamente en millones de interacciones cada día.
Lo que sí parece claro es que la calidad del prompt es, en buena medida, la calidad del pensamiento que lo precede. Y que aprender a escribir prompts con precisión, con criterio, con conciencia del propósito, no es una alternativa a aprender a escribir: es, en cierto modo, una forma nueva de lo mismo.
Sócrates tenía razón en que cada nueva tecnología del lenguaje cambia algo en nosotros. Se equivocaba en que ese cambio es necesariamente una pérdida. La escritura no debilitó la memoria: la liberó para otras cosas. El prompt, si sabemos usarlo, puede hacer lo mismo con la escritura.
La condición es que sepamos qué queremos decir antes de pedirle a la máquina que lo diga por nosotros. Y eso, que suena sencillo, es en realidad todo el problema.
Víctor Martínez López (Murcia, 1973) es un abogado vinculado a las industrias creativas, creativo publicitario y especialista en comunicación social.