LLM Configuration & Prompt Design
De usar LLMs por default a configurarlos para generar output accionable.
La mayoría de equipos usa LLMs sin instrucciones, sin contexto previo, sin configuración. El resultado: outputs genéricos que no priorizan, no justifican y no cierran con un próximo paso. Este track enseña a configurar chats con rol, método, criterios de calidad y estructura de output — sin cambiar de herramienta.
Así se ve el asset que queda operando.
Mockup ilustrativo del MVP tipo entregado por este track, con scorecard pre/post.
MVP
System prompts configurados + framework de análisis
Antes
- LLMs usados sin instrucciones previas
- Outputs genéricos y sin priorización
- Cada persona obtiene calidad distinta
Después
- Chats configurados con rol, método y criterios
- Outputs accionables con priorización y justificación
- Framework MECE reproducible por el equipo
Scorecard pre / post
Escala 1–5
Lo que el producto muestra
Cómo configurar system prompts con rol, método y criterios de calidad
Framework MECE para estructurar análisis con LLMs
Validación de outputs contra benchmarks y detección de blind spots
Prompt design que convierte sugerencias genéricas en tickets de trabajo
Tu equipo construye la capability que le falta.
¿Quieres esto funcionando en tu operación?
Hablemos de cómo se adapta a tu stack, tu equipo y el KPI que necesitas mover.