Encontre este prompt en esta pagina me esta resultando muy util lo encontre aqui https://www.facebook.com/profile.php?id=61577994835187&sk=reels_tab veo muchos prompts basnte utiles Actua como un profesor universitario de nivel mundial enseñando {tema que quieres dominar}, empieza desde los principios basicos y construye mi comprension paso a paso. Explica los conceptos clave con claridad, define los terminos escenciales, y asegurate de que entienda bien las bases antes de avanzar.

Articulo del "Project Management Institute", Dic 11, 2024. Traducido por Gemini - Why Most AI Projects Fail: 10 Mistakes to Avoid | PMI Blog La Inteligencia Artificial (IA) promete cambiar el mundo, pero la realidad es que muchos proyectos se quedan en el camino. No suele ser por culpa de la tecnología en sí, sino por errores en cómo se planean y ejecutan. Aquí tenemos los 10 errores más comunes: 1. No tener un objetivo de negocio claro A veces las empresas usan IA solo porque está de moda ("queremos IA"), pero no saben para qué. Si no resuelves un problema real o mejoras un proceso específico, el proyecto perderá fuerza rápido. 2. Olvidar que la IA necesita datos de calidad La IA "aprende" de los datos. Si tus datos están desordenados, incompletos o son erróneos, el resultado de la IA será igual de malo. Como dicen en programación: "Si entra basura, sale basura". 3. Subestimar la limpieza de datos Muchos creen que el trabajo es crear el algoritmo, pero el 80% del esfuerzo suele estar en preparar, limpiar y organizar los datos para que la IA pueda entenderlos. 4. No pensar en la "ética" desde el principio Si los datos con los que entrenas a la IA tienen prejuicios (sesgos), la IA tomará decisiones injustas. Ignorar la ética puede traer problemas legales y arruinar la reputación de la empresa. 5. Ignorar el cambio cultural La IA no solo es software; cambia la forma en que la gente trabaja. Si no preparas a los empleados y les explicas cómo la IA les ayudará, habrá resistencia y el proyecto fracasará. 6. Tratar la IA como un proyecto de software tradicional Un software normal hace lo que le pides (si X, entonces Y). La IA es experimental y probabilística. Requiere un enfoque de "prueba y error" que muchos jefes de proyecto no están acostumbrados a manejar. 7. Falta de talento especializado No basta con programadores comunes. Necesitas científicos de datos y expertos que entiendan cómo funcionan estos modelos. Intentar hacerlo sin los expertos adecuados es una receta para el desastre.

Bueno, sigo apoyandome en la IA para mis labores comerciales, viendo noticias y sacando resumenes de ellas que sin la herramienta IA me tocaba llamar a buscar contactos que procesos hacer y toda la parte administrativa para poder presentar o tener al menos una llamada al posible cliente (posiblemente un dia al menos en esta labor). Con la ayuda de Copilot en MS Edge y con la barra lateral, le pedi con la herramienta Web que hiciera el analisis de la noticia (claro es del sector en el que trabajo) y me hiciera la investigacion para poder presentar mi empresa a ellos, con los datos de contacto o procesos para tal efecto. En menos de 5 minutos tenia la informacion y los datos que necesito para poder darme de alta como posible proveedor con este potencial cliente. 😃 Prompt basico (lo puedes mejorar claro esta y de ahi lo llevas a que te des lo demas que necesites): Genera un resumen ejecutivo de esta noticia. Dame una vision ejecutiva de todos los negocios que tiene esta empresa Drummond en Colombia y que servicios petroleros le puedo ofrecer y obtener los contactos del area de abastecimiento para presentar mi propuesta. Slds.

Siempre me pregunte esto desde que la IA surgió de pronto en nuestras vidas, y resulta que suelo ser muy exigente con lo que le pido pero me frustraba mucho no tener los resultados que quería. No existe una IA “mejor”; existe la adecuada para cada tarea. - ChatGPT: uso general, aprendizaje y generación de contenido. - Gemini: información y análisis con datos. - Claude: textos largos y análisis profundo. - Microsoft Copilot: productividad y automatización. - Kimi: organización personal. - Manus: corrección y redacción. - Midjourney / DALL·E: diseño e imágenes. Clave: asignar cada herramienta a su función específica. Inclusive puede que que a esta hora ya están saliendo mejores IA modelos, agentes y lo ideal es siempre ir actualizándonos para aumentar nuestra competitividad laboral o enfoque de emprendimiento. Saludos un abrazo

Hola comunidad aquí les muestro el prompt mejorado para hacer logos PROMPT MEJORADO: “Diseña un logo moderno, elegante y profesional para una empresa dedicada a la elaboración y asesoría de artículos científicos. El logo debe incluir de forma destacada las iniciales ‘HPRM’. Estilo minimalista pero sofisticado, con elementos visuales relacionados con la ciencia y la investigación, como: libros, microscopio, moléculas, gráficos o símbolos académicos sutiles (sin sobrecargar el diseño). Paleta de colores recomendada: tonos azul, verde y blanco (transmitiendo conocimiento, confianza y rigor científico). Tipografía limpia, sans-serif, futurista o académica. El diseño debe ser equilibrado, adaptable a redes sociales, tarjetas de presentación y papelería corporativa. Fondo preferiblemente blanco o transparente. El logo debe verse profesional, corporativo y de alto impacto visual, con estilo tipo marca internacional.”