Andrej Karpathy. Karpathy muestra cómo utiliza realmente ChatGPT, Claude, Gemini, Grok y Perplexity en su trabajo diario, compartiendo conversaciones en directo en lugar de ejemplos pulidos de un solo intento. Verás cuándo formula una pregunta de seguimiento, cuándo cambia de modelo a mitad del hilo y cuándo abandona un enfoque para empezar de nuevo: exactamente el ciclo iterativo del artículo, demostrado por alguien que se dedica profesionalmente a construir estos sistemas.
No busques trucos aislados. El valor está en observar cuándo continúa, cambia de modelo o empieza de nuevo: el hábito iterativo que defiende el artículo. Puedes verlo por partes.
Aprenderás a reconocer cuándo continuar con una pregunta, cuándo cambiar de modelo y cuándo iniciar una conversación nueva, basándote en un uso cotidiano real.
Ninguno; la única barrera real es que dura más de dos horas.
Última revisión: 18 may 2026
Continúa por el mismo itinerario de aprendizaje con los siguientes vídeos complementarios seleccionados.
131 minutosAprenderás a distribuir el trabajo entre herramientas rápidas, económicas, de razonamiento profundo y respaldadas por fuentes, en lugar de utilizar un solo modelo para todo.
42 minutosVerás cómo modifican los ejemplos el comportamiento del modelo y aprenderás cuándo merece la pena la preparación adicional del few-shot.
36 minutosConfigurarás la personalización de forma deliberada, sin confundir la memoria, las instrucciones y el contexto de los proyectos.
Cursos externos seleccionados para profundizar en este tema.
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.
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.
