Escribe prompts como actos humanos, no como cadenas de texto
El error más caro en el desarrollo de IA no está en el código. Está en el lenguaje.
Cientos de ingenieros, científicos de datos y prompt engineers pasan horas ajustando parámetros, optimizando redes neuronales o midiendo pérdida de entropía, pero cuando llega el momento de interactuar con su propio modelo, algo falla: la respuesta es correcta, pero no suena humana... Es gramaticalmente perfecta, pero no comunica.
Ahí es donde Las cosas del decir, de Calsamiglia y Tusón (enlace a Amazon) entra en escena como un libro que todo profesional que trabaje, de verdad, con Modelos de Lenguaje e Inteligencia Artificial Generativa debería leer. Porque no habla de algoritmos, sino de algo más profundo: cómo el lenguaje funciona como acción humana.
Ellas no ven el lenguaje como un conjunto de oraciones, sino como algo vivo, social, con intención. Cuando alguien habla, hace algo: promete, pide, persuade, ironiza, se posiciona... Cada frase es una decisión sobre qué decir, cómo decirlo y para quién.
Y eso, traducido a IA, significa una cosa muy clara:
Cada prompt, cada salida del modelo, no es solo texto. Es un acto comunicativo.
Tiene un propósito, una intención y un contexto.
Por eso, si una IA responde mal, el problema no suele estar en el modelo… sino en el diseño discursivo del prompt (o que el prompt está mal planteado, recuerda el artículo: La guía definitiva del buen prompting: desde hablarle en voz alta hasta afinar cada palabra en Word como un profesional)
En este artículo vas a descubrir los 7 pilares del discurso aplicados a IA:
El discurso como acción.
El contexto como clave de sentido.
Las voces múltiples (polifonía).
La coherencia y cohesión.
La adecuación al receptor.
La enunciación y subjetividad.
El poder y la ideología del discurso.
Y lo más importante: aprenderás cómo usar estas ideas para crear sistemas de IA que comprendan intención, manejen contexto, cambien de voz y suenen, por fin, humanos con propósito.
Fundamentos del discurso y su aplicación a la IA:
1️⃣ El discurso es acción, no texto aislado:
Calsamiglia y Tusón lo dicen claro: “Decir algo es hacer algo.” En lingüística, esto se llama acto de habla. No solamente decimos oraciones: pedimos, prometemos, amenazamos, sugerimos.
En IA esto se traduce así: cada prompt necesita expresar su acto de habla.
❌ No basta con decir “Explica la fotosíntesis.” Eso es un acto vacío: ¿quieres una definición? ¿una analogía? ¿una explicación técnica o divulgativa?
✅ Mejor: “Explica la fotosíntesis como si fueras un profesor de secundaria, usando ejemplos visuales.”
La diferencia no es sutil: en el primer caso, el modelo improvisa. En el segundo, actúa.
Aplicación práctica: Diseña prompts que comiencen con un verbo de acción:
“Propón…”
“Analiza…”
“Argumenta…”
“Evalúa…”
“Refuta…”
Cada verbo define el tipo de discurso.
2️⃣ El contexto es imprescindible: sin contexto no hay sentido
Un enunciado no vive solo. Vive en una situación: quién habla, a quién, dónde, cuándo, para qué.
Calsamiglia y Tusón hablan de contexto situacional, sociocultural y cognitivo.
Ejemplo clásico:
“Está bien.”
¿Dicho por un amigo? Aprobación.
¿Dicho por tu pareja en tono seco? Problema.
En IA, el contexto define todo.
Si el modelo no sabe quién es, ni a quién habla, ni con qué fin, inventará un contexto propio, normalmente genérico.
Por eso un prompt del tipo “Explica qué es blockchain” genera respuestas neutras, planas, sin dirección.
Pero si dices:
“Imagina que eres un consultor financiero explicando blockchain a empresarios sin formación técnica. Usa analogías con bancos y contratos tradicionales.”
Entonces el modelo entiende el para quién, el desde dónde y el para qué. El contexto es la brújula del sentido.
💡 Aplicación práctica:
Incluye siempre el rol del hablante (quién es la IA).
Define el receptor (a quién habla).
Señala el propósito (por qué lo dice).
Esto es “diseñar contexto explícito”, la base del prompting discursivo.
3️⃣ Polifonía: múltiples voces en el mismo discurso
Todo texto tiene varias voces: la del autor, las citadas, las implícitas. Un periodista cita a una fuente, pero también comenta; un profesor explica y evalúa; una IA genera texto y puede integrar distintas perspectivas.
💡 En IA, esto importa porque las respuestas pueden sonar “planas” si solo usan una voz.
Ejemplo:
“Explica los pros y contras de la energía nuclear y concluye con tu opinión personal.”
Aquí el modelo alterna voces: una neutral (pros y contras) y una subjetiva (opinión) Esto le da profundidad y realismo al discurso generado.
👉 Usa prompts que integren polifonía: “Incluye dos perspectivas opuestas”, “Muestra la voz del crítico y la del defensor”.
4️⃣ Cohesión, coherencia y progresión: el esqueleto del discurso
Un discurso sin estructura es como una red neuronal sin arquitectura: ruido.
Cohesión → palabras que unen (conectores, pronombres)
Coherencia → ideas que encajan lógicamente.
Progresión → movimiento temático, avance.
💡 En IA, estas tres dimensiones son la clave de la consistencia narrativa.
Prompt incoherente:
“Explica IA y luego di por qué el clima está cambiando.”
Prompt coherente:
“Explica cómo los modelos de IA pueden ayudar a entender los patrones del cambio climático.”
La coherencia no es gramatical, es lógica.
👉 Puedes incluir instrucciones meta:
“Asegura coherencia entre párrafos.”
“Usa conectores lógicos y transiciones naturales.”
Así enseñas al modelo a mantener hilo discursivo, no solo gramática.
5️⃣ Adecuación al receptor: hablar como quien escucha
Una verdad incómoda: la mayoría de los sistemas conversacionales fallan porque hablan para sí mismos. El discurso adecuado es el que se ajusta al receptor: su nivel, conocimientos, expectativas.
Calsamiglia y Tusón lo llaman adecuación.
Ejemplo:
“Explica la computación cuántica.”
vs
“Explica la computación cuántica a un estudiante de secundaria, con analogías visuales.”
El segundo no solo cambia vocabulario: cambia el tipo de razonamiento.
💡 Aplicación práctica:
Crea prompts con el parámetro “nivel del receptor”.
Pide al modelo adaptar registro (formal / coloquial).
Diseña “modos de interacción”: experto, divulgativo, neutral.
Framework aplicado por IBM en Watson Assistant: los modos Educador y Experto aumentaron comprensión del usuario en un 26%.
6️⃣ Enunciación: quién habla, con qué actitud y desde dónde
Enunciación es presencia: “yo”, “tú”, “nosotros”. Es la voz del discurso. ¿Habla con certeza o duda? ¿Es autoritaria o exploratoria?
Ejemplo:
“Podría decirse que…” (duda)
“Es evidente que…” (certeza)
En IA, controlar la enunciación evita el típico problema del modelo “sabelotodo”.
Puedes decir:
“Redacta con tono cauteloso, señalando posibles limitaciones.”
o
“Sé contundente, como un experto con seguridad académica.”
Esto añade autenticidad discursiva y hace que las respuestas suenen más humanas y confiables.
7️⃣ El discurso como campo de poder e ideología
Toda elección lingüística tiene ideología: qué se dice, qué se omite, a quién se cita.
Una IA que genera contenido también ejerce poder simbólico: puede reforzar sesgos o equilibrar perspectivas.
💡 Aplicación práctica:
Diseña prompts que incluyan diversidad de voces (“desde distintas culturas, géneros o contextos”).
Evalúa sesgos de salida: ¿a quién beneficia o invisibiliza el texto?
Añade instrucciones éticas explícitas:
“Evita lenguaje discriminatorio o estereotipado.”
“Incluye ejemplos representativos de distintos contextos.”
Así no solo mejoras precisión: construyes un discurso responsable.
CASOS PRÁCTICOS
Caso 1: Prompt genérico vs Prompt discursivo:
Prompt 1: “¿Qué es la fotosíntesis?”
→ Respuesta: definición fría, enciclopédica.
Prompt 2: “Eres un profesor de biología en secundaria. Explica la fotosíntesis a estudiantes de 15 años con analogías visuales y ejemplos cotidianos.”
→ Respuesta: estructurada, pedagógica, memorable.
Conclusión: el segundo prompt define contexto, rol, audiencia e intención → el modelo “entiende” mejor la tarea discursiva.
Caso 2: Polifonía aplicada a IA periodista:
Prompt:
“Redacta un artículo sobre el teletrabajo incorporando tres voces: un directivo, un empleado y un psicólogo laboral. Termina con una reflexión equilibrada.”
Resultado: el modelo genera texto con distintas perspectivas → riqueza discursiva y realismo social.
Caso 3: Adecuación y enunciación en IA médica:
Prompt 1: “Explica el tratamiento de la hipertensión.”
Prompt 2: “Eres médico y explicas el tratamiento de la hipertensión a un paciente recién diagnosticado. Usa tono empático, evita tecnicismos.”
→ El segundo genera discurso humanizado, con registro y tono adecuados.
Efecto: mejora la percepción de confianza.
FRAMEWORK “DISCURSO IA”
D. Define el acto comunicativo:
Qué estás haciendo: ¿informar, persuadir, comparar, enseñar, preguntar?
→ Ejemplo: “Convénceme de que el diseño centrado en el usuario mejora la productividad.”
I. Identifica el contexto:
Quién habla, a quién, desde dónde, por qué.
→ “Eres un profesor universitario explicando esto a un grupo de programadores junior.”
S. Selecciona las voces
Decide si habrá una o varias perspectivas.
→ “Incluye opinión del usuario final y del desarrollador.”
C. Crea coherencia y progresión
Estructura las ideas: introducción, desarrollo, conclusión.
→ “Organiza la respuesta en tres partes lógicas.”
U – Ubica al receptor
Define nivel de conocimiento y expectativas.
→ “Explica como si el lector fuera un emprendedor sin formación técnica.”
R – Regula la enunciación
Decide tono, grado de certeza, tipo de presencia del “yo”.
→ “Usa tono reflexivo y lenguaje seguro.”
S. Supervisa sesgos y perspectivas
Incluye diversidad de enfoques y evita exclusiones.
→ “Considera cómo esta tecnología afecta a distintos grupos sociales.”
O. Optimiza iterativamente
Evalúa salida → ajusta → reitera.
→ “Revisa coherencia interna y mejora la claridad del argumento.”
Veamos cómo aplicar el framework DISCURSO IA paso a paso con un ejemplo concreto:
Escenario: estás diseñando un asistente educativo que explica economía.
Paso 1. Define el acto:
“Instruir de forma clara sobre un concepto.”
Paso 2. Contexto:
“Eres profesor universitario y hablas a alumnos de primer año.”
Paso 3. Voces:
“Incluye la visión de Keynes y la visión neoliberal.”
Paso 4. Coherencia:
“Organiza en: introducción → desarrollo → comparación → conclusión.”
Paso 5. Receptor:
“Nivel básico, evita jerga.”
Paso 6. Enunciación:
“Usa tono docente, empático y seguro.”
Paso 7. Sesgo:
“Evita posicionarte políticamente; presenta pros y contras de ambos enfoques.”
Prompt resultante:
“Eres un profesor universitario explicando a estudiantes de primer año qué es el desempleo según la economía keynesiana y la neoliberal. Usa tono docente, evita jerga y organiza tu respuesta en cuatro partes: introducción, desarrollo, comparación y conclusión equilibrada.”
Efecto: el modelo genera texto claro, con estructura, pluralidad de voces, tono adecuado y coherencia global. El discurso deja de ser textual para ser intencional.
HERRAMIENTAS Y RECURSOS
Prompt templates discursivos: diseña formatos base con las 7 variables del modelo DISCURSO IA.
Herramientas de control de estilo: (LanguageTool, ProWritingAid…) para revisar coherencia y progresión. O hasta las propias soluciones de modelos de lenguaje como ChatGPT; Gemini, Claude…, pueden hacer esto bien “prompteadas”.
Trackers de contexto conversacional: almacenamiento de rol, intención y receptor por sesión (LangChain memory, OpenAI Assistants API…)
Auditores de sesgos lingüísticos: Perspective API, BiasFinder…
Checklists de validación discursiva:
¿Define acto comunicativo?
¿Contextualiza?
¿Adapta al receptor?
¿Evita sesgos?
Métricas de evaluación:
Coherencia global: ≥80% de continuidad temática.
Adecuación: nivel léxico según usuario.
Consistencia de voz: tono mantenido a lo largo del texto.
El gran salto en IA no vendrá del hardware ni de los parámetros, que también. Vendrá de entender el lenguaje como acción humana.
Mientras los ingenieros sigan viendo las palabras como datos, sus modelos seguirán sonando como máquinas. Pero quien aplique la teoría del discurso, verá otra cosa: una IA capaz de interpretar intenciones, mantener coherencia, adaptarse al interlocutor y reconocer su propia voz.
Eso no es solo una mejora técnica: es una revolución comunicativa. Porque cuando una IA aprende a hablar con intención, nosotros aprendemos a programar con empatía.
Elige uno de tus prompts habituales y aplícale el framework DISCURSO IA. Redefine su acto, contexto, voz, coherencia, receptor, enunciación y sesgo. Luego compara la respuesta. Te aseguro que el cambio será tan claro que no querrás volver a escribir un prompt plano jamás.
Referencias: