Durante varios días le pedí ayuda a la inteligencia artificial para resolver un problema con una página de GoHighLevel. Recibía nuevas cosas que probar, pero seguía sin entender qué estaba fallando. Fue entonces cuando empecé a preguntarme cómo hacer un buen prompt que me ayudara a observar el problema antes de cambiar nada más.
Quería acceder al calendario de redes sociales desde una automatización relacionada con los correos que preparo para mis suscriptores. La página no terminaba de responder como esperaba. Si alguna vez has intentado arreglar algo mientras cada nueva sugerencia abre otra prueba, quizá conozcas esa sensación: haces cosas, pero no sabes si te estás acercando a la causa.
Esta es la historia de la pregunta que cambió mi manera de investigar aquel bloqueo. No tengo una fórmula que sirva para todos los errores técnicos. Sí tengo una experiencia que me ha hecho pensar de otra forma cuando pido ayuda a una IA.
Cuando cada respuesta añadía otra prueba
Primero consulté con ChatGPT y Gemini. Les expliqué el problema y fui siguiendo propuestas. Si una no funcionaba, aparecía otra. Yo ya les había pedido alguna vez que intentaran darme una solución concreta para evitar tantas pruebas, porque me preocupaba acabar estropeando algo más.
También abrí un ticket con soporte. En una conversación por Zoom, una persona del equipo compartió su pantalla y pudo acceder a mi subcuenta, al correo automatizado y a la parte de redes sociales. En su pantalla funcionaba; en la mía, no.
Aquello me dejó con la mosca detrás de la oreja. Probé a borrar las cookies y a entrar desde otros navegadores, como me habían sugerido. El problema seguía ahí. Contar todo esto importa porque la dificultad no era solo encontrar otra cosa que probar: necesitaba entender por qué dos personas obteníamos resultados distintos al intentar acceder al mismo lugar.
Tengo una cuenta de Perplexity y decidí plantearle el caso. Al principio ocurrió algo parecido: un par de pruebas, otra posible solución. Por eso, cuando pienso en cómo hacer un buen prompt, ya no me basta con pedir que la respuesta sea «más precisa». Esa petición expresa lo que deseo, pero no siempre le da a la herramienta una manera de averiguar qué pasa.
La pregunta que cambió la investigación
En un momento dado pensé: estamos hablando de una página web que no carga bien para mí. ¿Hay alguna manera de ver qué está ocurriendo mientras intenta abrirse?
Esa fue, en esencia, la pregunta que le hice a Perplexity. En lugar de pedirle otra solución, le pedí una forma de observar dónde se detenía la página. Me indicó cómo abrir las herramientas de desarrollo del navegador, pausar la ejecución y compartir una captura de lo que aparecía.
No sabía de antemano qué iba a encontrar. Tampoco había identificado por mi cuenta la línea de código responsable. Lo que cambió fue el tipo de ayuda que estaba solicitando: un procedimiento para obtener una pista que pudiéramos examinar.
Las herramientas de desarrollo pueden pausar la ejecución de una página y mostrar los valores presentes en ese momento. La documentación oficial de Chrome sobre depuración explica esa función con detalle. No hace falta que todos aprendamos a programar para reconocer el valor de la idea: cuando un problema se puede observar, deja de depender únicamente de conjeturas.
Ahí apareció para mí una respuesta más útil a la pregunta «cómo hacer un buen prompt». Consistía en explicar el síntoma y pedir el siguiente paso que permitiera comprobar algo, no simplemente una nueva lista de arreglos posibles.
Una fecha del año 13.841 en la pantalla
Seguí las indicaciones, hice la captura y la compartí. En la imagen de DevTools que conservo se ve la ejecución pausada y una fecha que había llegado al año 13.841. No era una fecha que yo hubiera introducido en el calendario.
Estimated reading time: 6 minutos
Al examinar lo que mostraba la herramienta, la explicación que obtuve apuntaba a los días de la semana y al idioma de la plataforma: mi entorno estaba en español y aquella parte del proceso parecía buscar o comparar los días con una lógica distinta. Según ese diagnóstico, la búsqueda seguía avanzando por fechas sin encontrar la coincidencia esperada. La captura muestra hasta dónde había llegado; no permite, por sí sola, leer toda la lógica interna de GoHighLevel.
Esa distinción me parece importante. La fecha era una evidencia visible. La causa concreta era una interpretación técnica que aún necesitaba una prueba práctica. Yo podía dejar de acumular intentos y comprobar si el idioma cambiaba el resultado.
La prueba que me devolvió el acceso
Cambié el idioma de la plataforma a inglés de Estados Unidos y volví a entrar. Esta vez pude acceder a la automatización, a la campaña de correo y a la parte de redes sociales que antes se me quedaba bloqueada.
Para mí, esa prueba reforzó la explicación relacionada con el idioma. No significa que todos los problemas de carga de GoHighLevel tengan la misma causa ni que cambiar el idioma sea una solución general. Fue lo que funcionó en mi caso, después de encontrar una pista concreta.
También envié a soporte las capturas y una explicación de lo que había observado y probado, con la intención de que pudieran trasladarlo a quienes desarrollan la plataforma. Recuperar mi acceso resolvía mi necesidad inmediata; comunicar el fallo podía ayudar a que investigaran el problema de fondo y ayudar a otros a solucionar el problema.
Al recordar el proceso, veo que colaboraron varias cosas: mi insistencia en describir el bloqueo, la posibilidad de observar la página, la ayuda de Perplexity para interpretar la captura y una prueba que permitió contrastar la hipótesis. Sería demasiado simple atribuir todo el resultado a una frase bien escrita.
Qué preguntaría la próxima vez
Si hoy alguien me preguntara cómo hacer un buen prompt ante un problema técnico, empezaría por contarle qué intenta hacer, qué ocurre realmente y qué ha probado ya. Después añadiría una petición que en mi caso fue decisiva: «Ayúdame a obtener una evidencia para saber dónde falla antes de proponer más cambios».
No es el texto exacto de mi conversación; es una forma de trasladar lo que aprendí. Podría adaptarse así:
«Quiero acceder a esta función, pero la página no termina de responder. Soporte sí puede acceder y yo no. Ya he probado a cambiar de navegador y a borrar las cookies. ¿Cómo puedo observar en qué punto falla y qué información debería compartir contigo para investigar la causa? Indícame pasos de diagnóstico antes de sugerir cambios».
Un prompt así no garantiza una respuesta acertada. Puede que la IA interprete mal una captura o que el problema requiera soporte especializado. Pero ayuda a separar tres momentos que yo había mezclado: describir, observar y probar. También permite detenerse antes de aplicar una modificación que no entendemos.
Por eso, para mí, cómo escribir un buen prompt no consiste en encontrar una plantilla cada vez más larga. Y cómo redactar un buen prompt tampoco equivale a darle a la IA un papel de experto y esperar una certeza inmediata. En aquel bloqueo, la pregunta útil fue la que abrió una manera de mirar.
La próxima vez que me encuentre encadenando pruebas, quiero recordar esa fecha imposible en la pantalla. Antes de preguntar «¿qué más puedo hacer?», intentaré preguntar «¿qué puedo comprobar?». Esa es la parte de la experiencia que espero que te sirva para examinar un problema propio.
Si te interesa seguir mis pasos, incluidos los errores, las dudas y lo que voy aprendiendo al construir Acción Consciente, puedes suscribirte al blog. Iré compartiendo las experiencias que merezca la pena poner a prueba y contar con honestidad.
