Prompts para Lluvia de Ideas y Generación de Ideas

La IA es un socio de pensamiento realmente útil para el trabajo generativo, pero solo si se le indica correctamente. La respuesta predeterminada a una solicitud vaga de lluvia de ideas suele ser una lista de ideas obvias y genéricas que podrías haber pensado tú mismo en dos minutos.

Obtener ideas que realmente sean útiles requiere indicaciones que lleven al modelo más allá de la primera capa de asociaciones evidentes, así como técnicas que utilicen la IA como un socio de pensamiento y no solo como un dispensador de ideas.

Por qué fallan las indicaciones de lluvia de ideas predeterminadas

Cuando escribes give me ideas for [topic], el modelo produce lo que es estadísticamente más común en sus datos de entrenamiento, que es, casi por definición, lo que todos los demás ya han pensado.

Las ideas que te parecen obvias a ti también le parecerán obvias a la IA por la misma razón: son las que con mayor frecuencia se asocian con el tema en los textos.

Para superar esto, tu indicación debe hacer una o más de las siguientes acciones:

• Restringir el espacio de ideas de una manera inusual, obligando al modelo a ver el problema desde otro ángulo;
• Especificar el tipo de idea que buscas: convencional, no convencional, contraria o de alto riesgo;
• Agregar fricción deliberadamente: pedir ideas difíciles de ejecutar, ideas que la mayoría rechazaría o ideas que resuelvan un problema relacionado pero diferente;
• Usar la iteración: pedir un primer lote y luego profundizar solicitando alternativas a las que parezcan demasiado seguras.

Plantillas básicas de indicaciones para lluvia de ideas

Para generar una variedad de ideas:

Para ir más allá de lo obvio:

Para pensamiento divergente estructurado:

Usar la IA como socio de pensamiento, no solo como generador de ideas

Las sesiones de lluvia de ideas más productivas con IA no son solicitudes de una sola vez: son diálogos. Puedes utilizar el modelo para impulsar tu propio pensamiento de maneras que van más allá de generar una lista:

Cuestionar tus suposiciones: Here is our current approach to [problem]. What are the three biggest assumptions baked into this approach? What would happen if each one turned out to be wrong?

Generar objeciones: Here is an idea I'm considering: [describe idea]. Act as a skeptic who wants to find reasons this won't work. Give me the five strongest objections to this idea.

Forzar combinaciones: Here are two unrelated ideas: [idea A] and [idea B]. Generate three ways to combine elements of both into a single solution for [problem].

Reformular el problema: I've been trying to solve [problem] by [current approach]. What if I'm solving the wrong problem? What related or underlying problem might actually be worth solving instead?

Práctica: de genérico a realmente útil

Elige cualquier problema o desafío creativo en el que estés trabajando actualmente. Sigue esta secuencia:

1. Comienza con un prompt estándar de lluvia de ideas — give me [number] ideas for [topic] — y recopila el resultado;
2. Identifica las dos o tres ideas que parezcan más genéricas o predecibles;
3. Envía un seguimiento que excluya explícitamente esa categoría de pensamiento y solicite un enfoque diferente;
4. De la segunda ronda, elige la idea más interesante y pide a la IA que genere tres objeciones a ella.

Después de esta secuencia, tendrás un conjunto de ideas que han sido llevadas más lejos, puestas a prueba y refinadas — en menos de diez minutos.