AI Explained. El vídeo ofrece una explicación independiente del planteamiento inicial de o1 y sus implicaciones para el prompting. Es contexto histórico útil, pero sus afirmaciones sobre o1 no deben extenderse automáticamente a modelos posteriores de OpenAI, R1, los modos de pensamiento de Claude u otros proveedores.
Trata la terminología y las afirmaciones sobre prompting de o1 como contexto histórico. Consulta la documentación actual, prueba calidad, latencia y coste, y pide fuentes, cálculos o resultados de pruebas verificables en lugar de una traza de razonamiento oculta.
Comprenderás una explicación histórica de o1 y compararás una especificación directa de la tarea con otras variantes compatibles en tu modelo y carga actuales.
Experiencia básica en ingeniería de prompts y familiaridad con nombres de modelos como la serie o, el pensamiento extendido de Claude y R1.
Última revisión: 11 ago 2026
Continúa por el mismo itinerario de aprendizaje con los siguientes vídeos complementarios seleccionados.
10 minutosElegirás una plataforma de automatización según las contrapartidas de alojamiento, adecuación para agentes de IA, integraciones y mantenimiento, no por el entusiasmo publicitario en torno al producto.
26 minutosCrearás tu primer flujo de trabajo con un agente de IA en n8n y reconocerás dónde deben situarse el acceso a herramientas, la memoria y las medidas de protección.
231 minutosVerás cómo un agente de soporte combina recuperación, derivación y herramientas de flujo de trabajo antes de prepararlo para producción.
Cursos externos seleccionados para profundizar en este tema.
DeepLearning.AIIsa Fulford · Andrew Ng
Noventa minutos para adquirir la intuición de todo un año. Si ya has empezado a escribir código que llama a un LLM —o estás a punto de hacerlo—, este es el curso en línea más eficaz para pasar de "jugar con ChatGPT" a "poner en producción una función que llama a un LLM".
Microsoft LearnMicrosoft Learn
Prompt engineering, but for the tool most office workers will actually touch first. Microsoft's own four-part prompting framework (goal, context, source, expectation) is a genuinely useful mental model, and unlike the generic ChatGPT prompting courses already in our catalog, this one is grounded entirely in Microsoft 365 Copilot's specific quirks and grounding behavior.
Coursera · Vanderbilt UniversityDr. Jules White
El complemento académico del curso breve de DeepLearning.AI: la misma disciplina, con un recorrido más extenso y pensado para personas que no programan. El Dr. White enseña el diseño de prompts como un conjunto de patrones reutilizables —Ask for Input, Outline Expansion, Fact Check List y Menu Actions—, no como una colección de trucos. Después, diseñarás prompts para los LLM con criterio, en lugar de probar al azar.
