Enseñá con ejemplos (few-shot)

Clasifica cada comentario como POSITIVO, NEGATIVO o NEUTRO.

Comentario: "Llegó tarde pero el producto es excelente."
Clasificación: POSITIVO

Comentario: "No vuelvo a comprar aquí."
Clasificación: NEGATIVO

Comentario: "Lo recibí ayer."
Clasificación:

Las instrucciones en palabras dejan margen: “clasifica el sentimiento” suena claro, pero la IA no sabe qué hacés con un comentario mixto, ni qué etiquetas usas, ni si quieres explicación. Mostrarle dos o tres ejemplos resueltos elimina esa duda. La IA infiere el patrón de tus casos y lo aplica al siguiente. Es la diferencia entre explicarle una regla y dejar que la deduzca viendo cómo lo hacés vos. Por eso few-shot suele ganarle a cualquier descripción larga.

Cómo aplicarlo

1. Muestra pares entrada/salida. Cada ejemplo: el caso de entrada y exactamente la respuesta que querías para ese caso.
2. Usa 2 o 3 ejemplos. Con uno la IA puede no captar el patrón; con dos o tres ya lo generaliza bien.
3. Cubre los casos difíciles. Incluye un ejemplo ambiguo o borde, así le enseñás qué hacer cuando dude.
4. Mantén el formato idéntico. Misma estructura y etiquetas en todos los ejemplos: la IA copia hasta los detalles.

Antes y después

Solo con instrucción (zero-shot):

Extrae el nombre y el monto de este texto.

Con ejemplos (few-shot):

Extrae nombre y monto en formato "Nombre | Monto".

Texto: "Le transferí 5000 a Marta el lunes."
Salida: Marta | 5000

Texto: "Juan me debe 1200 pesos."
Salida: Juan | 1200

Texto: "Pagué 800 a Lucía ayer."
Salida:

Llévalo más lejos

• Ejemplos del mundo real. Usa casos sacados de tu trabajo, no inventados: la IA aprende tu contexto exacto.
• Few-shot para tono. Pega dos textos tuyos y pídele que escriba “con esa voz”; copia tu estilo, no solo la estructura.
• Combinalo con razonamiento. Si la tarea es difícil, muestra ejemplos que incluyan el paso a paso, no solo la respuesta final.