Sugerencias de prompt: cómo ayudar a la persona a empezar a preguntar

¿Qué problema resuelven?

Un campo de texto vacío no dice nada. Quien llega por primera vez no sabe si el asistente sirve para redactar un correo, analizar una hoja de cálculo o resolver una duda de contratos, y tampoco sabe cómo formular la primera pregunta.

Las sugerencias responden eso antes de que la persona lo pregunte. Funcionan como un mapa mínimo del producto, así que su valor depende de que describan capacidades reales. Nielsen Norman Group plantea la misma idea para cualquier pantalla vacía: debe decir qué podría mostrarse y cómo llenarla, con caminos directos hacia las tareas clave.

Son una de las formas de descubribilidad de una IA: que la persona sepa qué puede pedir sin leer un manual. La pantalla donde aparecen, el empty state de un chat, define cuánto espacio tienen.

La guía G1 de HAX, la biblioteca de Microsoft para interacción humano-IA, aplica directamente: “Make clear what the system can do”, es decir, deja claro lo que el sistema puede hacer. Una sugerencia que promete algo que el asistente hace mal rompe esa promesa en el primer uso.

¿Cómo escribir buenas sugerencias?

La guía “Prompt Starters” de AI UX Playground recomienda tres a cuatro etiquetas cortas y fáciles de escanear, como “Plan a trip” (“Planear un viaje”). También pide que, al tocarlas, el texto caiga en el campo de entrada para poder editarlo antes de enviar, y que sea un prompt corto, no un encargo largo. Los detalles se piden después, en la conversación. Una sugerencia tipo “Pregúntame lo que quieras” no enseña nada.

Reglas prácticas:

1. Usa tareas concretas. “Resume este contrato en cinco puntos” enseña más que “Ayuda con documentos”.
2. Muestra el alcance real. Si el asistente no puede acceder a tu calendario, no pongas “Agenda mi reunión”.
3. Deja que la persona edite. La sugerencia debe llenar el campo, no enviarse sola. Así la persona aprende cómo se pide algo. Esa guía admite una excepción: una sugerencia que ya incluye un contexto de muestra puede ejecutarse de punta a punta con un toque y mostrar un resultado claro.
4. Mantén el campo visible. Quien ignora todas las sugerencias debe poder escribir libremente, y el texto escrito debe reemplazarlas sin fricción.
5. Quítalas después. Al escribir el primer mensaje, las sugerencias desaparecen. Si vuelven en cada respuesta, se vuelven ruido.

Una forma rápida de revisar la redacción es comparar versiones débiles y fuertes:

¿Deben ser iguales para todos?

No. Un asistente general puede mostrar sugerencias distintas según el rol de la persona, sus tareas recientes o el contexto de la pantalla en la que está. Por ejemplo, un diseñador que acaba de subir un prototipo puede ver “Revisar la accesibilidad de esta pantalla” en vez de una frase genérica.

Si el asistente puede actuar, no solo responder, la sugerencia también debe dejar claro qué va a hacer. Esa frontera entre responder y actuar está en chat frente a interfaz estructurada.

Pero personalizar exige cuidado. Usar el historial para sugerir es útil si la persona sabe que pasa; sorprenderla con una referencia a algo privado no lo es. Cuando la sugerencia use datos personales, dile de dónde sale.

¿Cuándo NO conviene mostrarlas?

• Con usuarios recurrentes. Quien ya sabe qué pedir no necesita sugerencias. Para ellos, el historial de conversaciones o las acciones recientes son más útiles.
• En herramientas muy especializadas. Si el producto hace una sola cosa, el campo de entrada con un ejemplo en el texto de ayuda basta.
• Si el placeholder ya cumple la función. Un texto dentro del campo, como “Escribe un resumen de tu semana”, hace el mismo trabajo sin ocupar espacio.

¿Cómo saber si funcionan?

No lo sabrás leyéndolas. Tres pruebas simples:

1. Mide el toque. Cuenta cuántas personas tocan cada sugerencia en su primera sesión. Una que nadie toca es ruido, aunque suene bien.
2. Mide lo que pasa después. Si la persona toca la sugerencia y abandona antes de la segunda pregunta, probablemente la sugerencia la llevó a una respuesta que no le servía.
3. Haz una prueba de primera vez. Pide a cinco personas que nunca han usado el producto que digan en voz alta qué creen que puede hacer el asistente antes de escribir nada. Si la mayoría se equivoca en lo mismo, el problema puede estar en el texto de propósito, no en las sugerencias.

Las sugerencias también son contenido y envejecen. Revísalas cada vez que cambie una capacidad del asistente, porque una que ya no funciona es peor que ninguna: promete algo que el producto ya no hace. Ponles fecha de revisión, como a cualquier texto de interfaz, y quita la que nadie toque durante un mes.

Ejemplo

Ejemplo ilustrativo: un asistente de investigación para diseñadores muestra al principio cuatro sugerencias genéricas: “Escribe un correo”, “Resume un texto”, “Dame ideas” y “Pregúntame lo que quieras”. El equipo sospecha que casi nadie las toca, porque no dicen nada del producto. Las cambia por tres tareas de investigación con contexto: “Agrupa estas notas de entrevistas por tema”, “Compara estos dos flujos de registro” y “Redacta preguntas para una prueba de usabilidad de 30 minutos”.

Para saber si el cambio sirve, mide dos cosas: cuántas personas tocan ahora una sugerencia en su primera sesión y si el primer mensaje que escriben después se parece más a una tarea real que a un “Hola”. Si ambas mejoran, las sugerencias están funcionando como un manual de uso.

Errores comunes

• Mostrar sugerencias que el asistente no puede cumplir.
• Poner más de cuatro, o frases tan largas que no se leen.
• Enviar la sugerencia automáticamente al tocarla, sin dejar editarla.
• Mantenerlas en cada conversación, aunque la persona ya esté escribiendo.
• Personalizar con datos privados sin explicar el origen.

Fuentes

• HAX Design Library: guidelines y patrones (Microsoft)
• Prompt Starters (AI UX Playground)
• Designing Empty States in Complex Applications: 3 Guidelines (Nielsen Norman Group)