La inteligencia artificial ha entrado con fuerza en el ámbito sanitario. Profesionales de la salud, empresas farmacéuticas, marcas de bienestar, pacientes y equipos de comunicación utilizan herramientas como ChatGPT para redactar textos, resumir información, preparar materiales divulgativos o generar ideas de contenido. Pero… ¿la sabemos usar bien?.
El prompt engineering en salud, se está convirtiendo en una competencia clave para quienes trabajan con información sanitaria.
En salud, donde la rigurosidad, la claridad y la responsabilidad son fundamentales, la forma en la que formulamos una pregunta puede cambiar por completo la calidad de la respuesta.
Dicho de forma sencilla: un prompt es la instrucción o pregunta que damos a una herramienta de inteligencia artificial. Y el prompt engineering consiste en aprender a formular mejores instrucciones para obtener respuestas más útiles, precisas y adaptadas al objetivo que necesitamos.
Qué es el prompt engineering. Ejemplos.
El término puede sonar técnico, pero la idea es muy sencilla.
Un prompt es la pregunta, indicación o instrucción que escribimos cuando usamos una herramienta de inteligencia artificial. Por ejemplo:
“Explícame qué es la hipertensión”.
Eso es un prompt. Pero es un prompt muy general.
Si queremos una respuesta más útil, especialmente en comunicación de salud, podemos mejorar la instrucción:
“Explícame qué es la hipertensión en un lenguaje sencillo, dirigido a población general, con un tono divulgativo, evitando alarmismo y destacando cuándo consultar con un profesional sanitario”.
La diferencia es enorme. En el segundo caso, la IA tiene más contexto. Sabe para quién escribe, con qué tono, con qué objetivo y qué límites debe respetar. Eso aumenta las posibilidades de obtener una respuesta más clara, más adecuada y más útil.
Pero vayamos más allá. ¿Podríamos usar este mismo prompt si la explicación que necesitamos fuese dirigida a profesionales sanitarios?
No, en este caso tendríamos que formularlo de la siguiente manera:
Explícame qué es la hipertensión arterial con un tono divulgativo pero más técnico, dirigido a profesionales sanitarios —médicos y farmacéuticos—. Incluye definición, relevancia clínica, criterios generales de diagnóstico, factores de riesgo, consecuencias, papel del seguimiento y oportunidades de intervención desde la consulta médica y la farmacia comunitaria. Evita simplificaciones excesivas, pero mantén un lenguaje claro.
Por qué el prompt engineering en salud es tan importante
En otros sectores, una respuesta imprecisa puede ser simplemente poco útil. En salud, una respuesta imprecisa puede generar confusión, falsas expectativas o decisiones mal orientadas.
Por eso, el prompt engineering aplicado a salud no consiste solo en obtener mejores textos de ChatGPT. Consiste en utilizar la IA de forma más responsable, sabiendo que la información sanitaria requiere especial cuidado.
Un buen prompt puede ayudar a:
- Reducir ambigüedades.
- Mejorar la calidad de la información generada.
- Adaptar el lenguaje al público objetivo.
- Evitar mensajes excesivamente técnicos o alarmistas.
- Ordenar mejor la información.
- Ahorrar tiempo en tareas de redacción, resumen o estructuración.
- Facilitar la comunicación entre equipos sanitarios, científicos, de marketing y de contenidos.
Pero hay algo importante: un buen prompt no convierte a la IA en un profesional sanitario ni sustituye el criterio experto.
La inteligencia artificial puede ayudar a organizar, sintetizar y redactar información, pero siempre debe ser revisada por personas con conocimiento sanitario.
Qué debe incluir un buen prompt en salud
1. Contexto
La IA necesita saber en qué entorno estamos trabajando, situar la información antes de pedirle nada y decirle en qué papel estamos actuando.
No es lo mismo pedir información si estamos trabajando con pacientes en clínica, en una farmacia,… que si lo hacemos dentro de un equipo de marketing farmacéutico.
Por ejemplo:
“Soy farmacéutica, estoy preparando un contenido divulgativo para pacientes sobre el uso responsable de antibióticos”.
Ese contexto ayuda a orientar la respuesta.
2. Objetivo
También es importante definir qué queremos conseguir.
¿Queremos informar? ¿Educar? ¿Preparar un post para redes sociales? ¿Redactar un artículo SEO? ¿Crear un guion para un reel? ¿Resumir una publicación científica?
Cuanto más claro sea el objetivo, mejor podrá responder la IA.
3. Público al que va dirigido
En salud, el público cambia totalmente el enfoque.
No se comunica igual a población general que a médicos, farmacéuticos, pacientes crónicos, cuidadores, adolescentes o responsables de marketing de una empresa sanitaria.
Un buen prompt debería indicar claramente quién va a leer el contenido.
Por ejemplo:
“Dirigido a mujeres de 45 a 60 años, sin formación sanitaria, interesadas en salud hormonal”.
4. Nivel de profundidad
La IA puede responder de forma muy básica o muy técnica. Por eso conviene indicar el nivel deseado.
Podemos pedir:
- Explicación sencilla.
- Nivel divulgativo.
- Grado medio de profundidad.
- Enfoque técnico para profesionales.
- Resumen ejecutivo.
- Versión para redes sociales.
En comunicación sanitaria, ajustar el nivel es fundamental para no perder rigor ni claridad.
5. Tono
El tono también importa.
En salud, no siempre conviene un tono excesivamente comercial, emocional o categórico. Muchas veces es preferible un tono claro, prudente, cercano y basado en evidencia.
Por ejemplo:
“Usa un tono divulgativo, riguroso, claro y no alarmista”.
Esta instrucción ayuda a evitar respuestas exageradas o poco adecuadas.
6. Formato esperado
La IA responde mejor cuando sabe qué formato necesitamos.
Podemos pedir:
- Un artículo de blog
- Un carrusel de Instagram o un post para linkedin
- Un guion para vídeo
- Un listado de mensajes clave
- Una tabla comparativa
- Un resumen para pacientes
- Una propuesta de titulares
- Una metadescripción SEO.
Este punto es especialmente útil para equipos de marketing digital en salud, porque permite adaptar una misma idea a distintos canales.
7. Límites y precauciones
En salud, también es importante indicar qué debe evitar la IA.
Por ejemplo:
“Evita hacer recomendaciones médicas personalizadas”.
“No sustituyas la consulta con un profesional sanitario”.
“No utilices claims absolutos como ‘cura’, ‘garantiza’ o ‘sin riesgos’”.
“Diferencia entre información general y consejo médico individual”.
Estas indicaciones ayudan a generar contenidos más prudentes y responsables.
Después, por supuesto, habrá que revisar, contrastar y adaptar el contenido. Pero no cabe duda de que cuanto mejor está formulada la instrucción, más útil será la respuesta inicial.
En marketing digital sanitario, el prompt engineering también es especialmente útil para crear contenidos más eficaces incluso para desarrollar mensajes clave para campañas, ideas de contenido para marcas o proyectos y adaptación de información científica para un lenguaje más divulgativo o para formación.
En salud no basta con crear contenido atractivo. También debe ser responsable, preciso y coherente con la evidencia disponible.
Por eso, el prompt engineering no debería verse solo como una técnica digital, sino como una nueva competencia dentro de la comunicación en salud.
ChatGPT en salud: útil pero no infalible
En salud, comunicar bien no consiste solo en decir cosas correctas. Consiste en decirlas de forma clara, comprensible, prudente y útil para quien las recibe.
En salud también la tecnología ayuda, pero la calidad de la comunicación sigue dependiendo de las preguntas que hacemos, del criterio con el que revisamos y de la forma en la que traducimos la ciencia para las personas.[
Y ahí, la combinación entre inteligencia artificial y comunicación experta puede marcar la diferencia. Herramientas como ChatGPT pueden ser muy útiles en salud, pero no son infalibles.
Pueden cometer errores, simplificar en exceso, mezclar conceptos o presentar información con aparente seguridad aunque necesite revisión. Por eso, cuando se trabaja con contenidos sanitarios, la IA debe entenderse como una herramienta de apoyo, no como una fuente única ni como sustituto del conocimiento profesional.
El valor no está solo en usar inteligencia artificial. El valor está en saber cómo usarla, para qué usarla y cuándo revisar sus respuestas.