Lección 10 de 17
Prompt Chaining y Workflows Multi-Paso
Qué es Prompt Chaining
Dividir tarea compleja en múltiples prompts secuenciales donde salida de uno alimenta el siguiente.
Ejemplo: Creación de Contenido
Paso 1: Investigación "Identifica 10 tendencias principales en IA 2025" → Output: Lista tendencias Paso 2: Selección "De estas tendencias, selecciona las 3 más relevantes para audiencia B2B SaaS" → Output: 3 tendencias filtradas Paso 3: Outline "Crea outline artículo blog combinando estas 3 tendencias" → Output: Estructura artículo Paso 4: Escritura "Escribe sección Introducción siguiendo este outline" → Output: Introducción completa
Ventajas de Chaining
- Mayor control en cada paso
- Fácil identificar dónde falló el proceso
- Permite validación humana entre pasos
- Mejor calidad que un mega-prompt
Workflow de Análisis de Datos
1. Limpieza: "Identifica errores y outliers en dataset" 2. Exploración: "Calcula estadísticas descriptivas principales" 3. Insights: "Identifica top 3 patterns más significativos" 4. Visualización: "Sugiere gráficos para comunicar estos patterns" 5. Recomendaciones: "Basado en análisis, propón 3 acciones"
Cuándo Usar Chaining
- Tareas que requieren múltiples transformaciones
- Necesitas checkpoints de validación
- Output de un paso informa decisiones del siguiente
- Workflow complejo que excedería context window en single prompt
Chaining permite construir sistemas complejos con prompts. Cada prompt hace una cosa bien, outputs se encadenan. Es la arquitectura de microservicios aplicada a IA.