El formato determina cómo debe organizarse, estructurarse y presentarse la información.
No se trata del contenido, sino de la estructura externa de la respuesta.
Es uno de los elementos más importantes del prompting porque marca la diferencia entre una respuesta útil y una que, aunque correcta, te obliga a retrabajarla. Cuando defines el formato, también estás definiendo la experiencia posterior: cómo vas a reutilizarla, compartirla, adaptarla o integrarla en un documento, en una presentación o en un flujo de trabajo técnico.
Pedir un formato claro te permite garantizar que la información llegue “lista para usar”. Esto hace que el resultado sea:
- Claro para leer
- Consistente entre respuestas
- Reutilizable sin edición extra
- Fácilmente automatizable
- Legible tanto por personas como por sistemas (por ejemplo, JSON o YAML)
Si no aclaras el formato, el modelo rellenará ese vacío con sus supuestos: tal vez te dé una gran pared de texto, o mezcle listas y subtítulos de forma arbitraria. No es mala intención; simplemente es lo que hace un modelo cuando no recibe instrucciones precisas.
1. Por qué controlar el formato es fundamental
Cuando defines el formato, también estás definiendo la utilidad futura de lo que recibes. No es lo mismo querer una idea general que necesitar un resultado con una estructura rígida porque luego va a integrarse en una planilla, en un PRD, en Jira o en una presentación ejecutiva.
El formato adecuado ayuda a:
- Copiar y pegar directamente en herramientas como Miro, Jira, Notion, Confluence o Excel sin tener que reparar el texto.
- Facilitar la automatización mediante formatos interoperables (JSON, YAML, CSV).
- Comparar información entre sí —por ejemplo, varias alternativas de una estrategia en forma tabular.
- Evitar ambigüedades cuando buscás algo exacto, como una estructura de backlog o un esquema de API.
- Conectar la respuesta con procesos posteriores, como generar código, importar datos o alimentar otro prompt con el resultado.
Por eso conviene ser explícito. El modelo no puede adivinar si querés texto corrido, una tabla o un JSON estricto; solo lo sabrá si se lo decís.
2. Formatos más comunes que puedes pedir
El modelo puede adaptarse a muchos formatos diferentes, según lo que necesites hacer con el material. Esta es una guía para reconocerlos, pero pensalos más como “formas de ordenar” que como un menú rígido.
2.1. Texto estructurado
Suele ser la opción más natural cuando estás explorando ideas o creando contenido conceptual.
Incluye listas de viñetas o numeradas, secciones con encabezados y pasos secuenciales. Es ideal para resúmenes, análisis cualitativos, explicaciones, guías y material educativo.
2.2. Formatos tabulares
Las tablas sirven cuando necesitas comparar, ordenar o clasificar. En Markdown funcionan muy bien para documentos, y el CSV es perfecto si luego vas a exportar a Excel o Google Sheets. También podés pedir tablas HTML si las necesitas para una web.
2.3. Formatos de datos
Son especialmente útiles cuando tu objetivo no es leer el texto, sino procesarlo: integrarlo en un sistema, construir un pipeline, alimentar un prompt posterior o generar documentación técnica. JSON y YAML son los protagonistas aquí, porque son legibles por humanos y por máquinas.
2.4. Formatos técnicos
Código, pseudocódigo, diagramas Mermaid o estructuras de archivo. Esta categoría es clave cuando trabajas en procesos técnicos o mixtos, por ejemplo crear un endpoint, ilustrar un flujo de login, o representar la arquitectura de un sistema con un diagrama.
2.5. Formatos híbridos
Combinar texto y estructura es útil cuando necesitas una parte narrativa más libre y otra parte rígida. Por ejemplo: una explicación corta seguida de un JSON, o un análisis con una tabla al final. Es una forma de obtener lo mejor de ambos mundos.
El formato, en definitiva, no es solo estética: define cómo se “piensa” y se interpreta la información.
3. Cómo pedir el formato de manera explícita
Pedir un formato no significa volverte rígido; significa darle al modelo el marco correcto. Hay varias formas de hacerlo, según tu intención.
3.1. Pedir un formato explícito y único
A veces solo necesitás que la salida tenga una estructura particular. Lo expresás de forma directa:
Devuelve tu respuesta en formato JSON válido.
Dame esta información en una tabla Markdown de 4 columnas.
Explica el concepto en 3 secciones tituladas: Definición, Ejemplo, Riesgos.
3.2. Pedir una estructura interna específica
Ideal cuando querés que cada elemento tenga la misma forma, lo cual es muy útil al trabajar con productos, features, métricas, etc.:
Quiero una lista numerada donde cada punto tenga:
1) Título breve
2) Explicación de 2–3 frases
3) Un ejemplo aplicado a e-commerce
3.3. Pedir formato + restricciones
Aquí ya estás definiendo no solo el formato, sino también la fidelidad con la que debe respetarlo:
Devuelve un JSON con 3 claves: 'problema', 'audiencia', 'criterios'. No incluyas más claves.
Genera una tabla Markdown sin texto adicional antes o después.
Es una forma de reducir el margen de interpretación y, por consecuencia, aumentar la utilidad del resultado final.
4. Ejemplos típicos (mal formulados vs bien formulados)
Un prompt puede ser correcto y aun así producir un resultado poco práctico si no especifica su formato.
Ejemplo vago
Explícame las métricas North Star.
Esto puede generar cualquier cosa: texto corrido, listas desordenadas, una explicación larga, o incluso varias ideas mezcladas.
Ejemplo explícito
Explícame las métricas North Star en una tabla Markdown con columnas:
- concepto
- explicación
- ejemplo en un producto SaaS
Aquí reduces la variabilidad y garantizas una salida comparativa, ordenada y fácil de llevar a un documento o diapositiva.
5. Formatos útiles según tu objetivo
Cada formato encaja mejor con ciertos usos. Si conoces tu objetivo final, elegirás mejor cómo pedir la respuesta.
5.1. Para análisis o estrategia
Los formatos más útiles son secciones con encabezados, listas numeradas y tablas comparativas. Facilitan el pensamiento estructurado y la toma de decisiones.
5.2. Para diseño de producto o documentación
Los formatos de datos (JSON, YAML) y los diagramas son tus aliados naturales. Son precisos, reutilizables y compatibles con herramientas de diseño y desarrollo.
5.3. Para presentaciones ejecutivas
Aquí importa más la claridad y la economía visual: bullets breves, secciones limpias, tablas con 2–3 columnas. Piensa en “lo que entra en un slide”.
5.4. Para ingeniería o automatizaciones
Código, pseudocódigo, o una especificación estricta en JSON. La clave es que el resultado sea estructurado, consistente y fácil de ejecutar o transformar.
6. Ejemplos ampliados de formatos específicos
Estos ejemplos muestran cómo expresar con claridad la estructura que necesitas.
6.1. Pedir JSON (útil para automatizar contenido)
Resume este artículo en el siguiente formato JSON:
{
"tema": string,
"insights": string[],
"riesgos": string[],
"acciones_recomendadas": string[]
}
6.2. Pedir una tabla Markdown
Devuelve tu respuesta en una tabla Markdown con columnas:
- concepto
- explicación
- ejemplo
6.3. Pedir secciones estructuradas
Explica qué es un Product Requirement Document usando estas tres secciones:
1) Definición
2) Qué incluye
3) Ejemplo aplicado a una app móvil
6.4. Pedir pasos secuenciales
Genera los pasos para implementar un Feature Flag en 6 pasos numerados, cada uno con máximo 2 frases.
6.5. Pedir pseudocódigo
Describe el flujo de autenticación usando pseudocódigo con bloques IF/ELSE.
7. Integrar formato + verbosidad + propósito
Cuando combinas estos elementos, el modelo recibe una guía completa para producir exactamente lo que estás esperando. Esta combinación es especialmente poderosa en roles de producto porque permite obtener respuestas claras, didácticas, estructuradas y directamente accionables.
Ejemplo:
Explica qué es el “Opportunity Solution Tree” en español neutro, usando un tono didáctico.
Entrega la respuesta en dos secciones:
1) Definición (máx. 120 palabras)
2) Ejemplo aplicado a una fintech (en una lista de 4 ítems)
La respuesta debe ser suficientemente simple para un Product Owner junior.
Aquí definís qué, cómo, cuánto, con qué formato y para quién.
8. Checklist rápido para validar el formato
Antes de enviar un prompt, podés detenerte un instante y revisar:
- ¿Es claro en qué formato quiero recibir la respuesta?
- ¿Ese formato coincide con el uso que voy a darle después (copiar, presentar, importar, comparar)?
- ¿La estructura interna está definida de forma concreta?
- ¿Estoy evitando mezclar formatos sin necesidad?
- ¿Pedí restricciones para asegurar que el formato se cumpla tal cual?
Muchas veces basta agregar una sola frase para que la respuesta pase de “genérica” a impecablemente útil.
9. Plantilla rápida para controlar el formato
Cuando necesites precisión, podés usar este modelo mental o copiarlo directamente:
Quiero que generes **[tipo de salida]** sobre **[tema]**, con formato **[formato específico: JSON, tabla, lista, secciones]**.
La estructura debe incluir **[nombres de secciones, claves, columnas, títulos]**.
Asegúrate de **[restricciones y validaciones]**.
El propósito es **[cómo voy a usar esta información]**.
Ejemplo completo:
Quiero que generes una **tabla Markdown** que resuma cuatro métodos de priorización de backlog (RICE, ICE, MoSCoW, Kano).
La tabla debe tener 4 columnas: método, descripción, cuándo usarlo, ejemplo en un producto SaaS.
No incluyas texto antes o después de la tabla.
El propósito es pegarlo en una diapositiva de una clase de Product Management.
Con el formato bien definido, tus prompts se vuelven más precisos, más reutilizables y producen respuestas mucho más útiles, especialmente cuando trabajas con productos, stakeholders o material educativo.
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