Cómo inducir un razonamiento paso a paso en tus prompts
La técnica Chain-of-Thought Prompting consiste en invitar a la IA a mostrar su razonamiento de manera explícita, paso a paso, antes de ofrecer una respuesta final. En lugar de dar directamente una solución, la IA explica su lógica, deducción o análisis.
Este enfoque es especialmente útil para tareas que requieren cálculos, inferencias lógicas, resolución de problemas o análisis complejos.
Esta técnica tiene una serie de ventajas:
Cuando la IA detalla su razonamiento, es más probable que llegue a una conclusión correcta, ya que sigue un camino lógico estructurado en lugar de adivinar la respuesta.
Ver el razonamiento intermedio permite detectar en qué punto puede haber fallado la IA, lo que ayuda a ajustar el prompt o corregir la lógica.
Al explicar su proceso, la IA ofrece una respuesta más comprensible y confiable para el usuario, especialmente en contextos educativos o técnicos.
Puedes usar frases como:
"Resuelve esto explicando los pasos que sigues para llegar a la respuesta."
"Piensa paso a paso antes de dar la solución."
"Razona en voz alta para entender cómo llegas a la conclusión."
🧑Prompt del usuario:
Si una camisa cuesta 40 €, pero tiene un 25 % de descuento, ¿cuánto se paga finalmente?
🤖 IA (Chain-of-Thought):
Primero, calculo cuánto representa el 25 % de 40 €:
25 % de 40 € es (25 / 100) × 40 = 10 €.
Luego, resto ese descuento al precio original:
40 € - 10 € = 30 €.
✅ Por tanto, el precio final de la camisa es 30 €.