
Prompts & Tus Datos · Fórmulas y Guía de Prompts
Dato clave verificado: 100% (formato garantizado)
Tiempo de lectura: 7 min · Incluye esquema visual y plantilla probada
¿Cansado de que ChatGPT o Claude añadan frases de relleno cuando necesitas datos limpios? Aprende qué son los Structured Outputs (JSON Schema) paso a paso.

Prompts & Tus Datos · Fórmulas y Guía de Prompts
Dato clave verificado: 100% (formato garantizado)
Tiempo de lectura: 7 min · Incluye esquema visual y plantilla probada
Le pides a la IA que saque el teléfono y el correo de un cliente para guardarlo automáticamente en tu programa de gestión y, en vez de darte solo el dato, te contesta: «¡Por supuesto! Estaré encantado de ayudarte con eso. Aquí tienes los datos solicitados...». Esa frase de cortesía tan educada acaba de romper tu automatización porque tu hoja de cálculo esperaba un número y ha recibido un párrafo entero. ¿Cómo obligamos a la IA a rellenar únicamente las casillas exactas sin salirse ni un milímetro? Con los Prompts Estructurados (Structured Outputs).
En este artículo te explicamos de forma sencillísima cómo transformar una IA parlanchina en un formulario perfecto que nunca falla, tanto si la usas desde el chat normal como si la conectas a Make, n8n o tu propia web.
Hemos estructurado este artículo paso a paso y sin tecnicismos innecesarios para que puedas leerlo de principio a fin o ir directo al punto que necesites:
Si le das a alguien un folio en blanco y le pides sus datos, cada persona los escribirá donde quiera: unos pondrán primero los apellidos, otros el teléfono con espacios y otros te contarán su vida. En cambio, si le das un formulario web donde en la casilla «Edad» solo caben dos números y en «Provincia» hay un desplegable cerrado, es imposible que se equivoque. Los Prompts Estructurados (JSON Schema) hacen exactamente eso con el cerebro de la IA: bloquean cualquier palabra que no encaje en las casillas que tú has definido.
No te asustes por el nombre: un JSON es simplemente una lista de etiquetas y valores entre llaves, igual que la ficha de un contacto en tu agenda: {"nombre": "Laura", "urgencia": "alta", "presupuesto": 1200}. Al tener ese formato tan ordenado, herramientas como Make, n8n, Excel o Notion pueden colocar cada dato en su columna correspondiente de forma automática.
Si estás usando ChatGPT o Claude manualmente y quieres pasar datos a Excel, pídele siempre: «Devuelve el resultado única y exclusivamente en una tabla Markdown con las columnas X, Y, Z, sin texto antes ni después». Y si estás usando la API en Make o n8n, activa la opción Structured Outputs / JSON Schema con strict: true: así el motor matemático impide al 100% que falte un campo o se invente una categoría que no existe.
Para que tengas todas las cifras oficiales de un solo vistazo sin tener que buscar en diez páginas distintas, aquí tienes la comparativa actualizada:
| Tecnología / Técnica | Qué Problema Resuelve | Cómo Funciona | Caso Recomendado | Fuente / Acceso |
|---|---|---|---|---|
| RAG Híbrido (BM25 + Vector) | Evita que la IA invente datos | Palabras exactas + significado | Manuales técnicos, leyes y catálogos | Ver oficial ↗ |
| Structured Outputs (JSON) | Elimina texto de relleno en APIs | Obliga a rellenar casillas fijas | Conectar IA con Excel, Make o n8n | Ver oficial ↗ |
| PostgreSQL (pgvector) / Qdrant | Busca por idea y filtra por fecha | Coordenadas semánticas + filtros | Buscadores internos de empresa | Ver oficial ↗ |
| GraphRAG (Grafos + Vectores) | Une pistas entre 100+ documentos | Mapa de relaciones entre entidades | Investigación legal y financiera | Ver oficial ↗ |
Si le pides a la IA que clasifique una factura o un correo directamente como Aprobado o Rechazado, a veces decide demasiado rápido. Pero si pones como primera casilla del formulario "motivo_breve" y como segunda casilla "decision_final", obligas a la IA a razonar primero el motivo y su precisión sube de inmediato.
Hemos pre-rellenado esta plantilla con datos de ejemplo reales para que puedas probarla ahora mismo con un solo clic y comprobar que funciona a la primera sin dar ningún fallo:
Actúa como un motor de clasificación automática. Lee el mensaje del cliente y responde ÚNICAMENTE con un objeto JSON válido (sin texto antes ni después):
MENSAJE DEL CLIENTE DE PRUEBA:
«Hola, soy Martín Gómez (martin@talleresgomez.es). Hace dos días os pedí presupuesto para instalar 4 equipos de aire acondicionado en nuestra nave antes de que empiece el verano y nos corre bastante prisa saber si tenéis hueco esta semana.»
ESQUEMA JSON OBLIGATORIO DE RESPUESTA:
{
"resumen_1_frase": "string",
"categoria": "PRESUPUESTO | SOPORTE | FACTURACION | SPAM",
"urgencia": "ALTA | MEDIA | BAJA",
"cliente_nombre": "string",
"cliente_email": "string",
"accion_recomendada": "string"
}
Cada vez que conectes una IA con otro programa, usa esta estructura y te olvidarás para siempre de los errores de formato.
Para profundizar directamente en la documentación técnica, comprobar tarifas en tiempo real o descargar las herramientas oficiales mencionadas en este estudio, consulta estos recursos de referencia:
En lugar de pedir formato JSON, añade al final de tu prompt esta frase exacta: «Devuélveme el resultado únicamente en una tabla con las columnas Nombre, Teléfono y Resumen, sin ningún texto antes ni después». Podrás copiarla y pegarla directamente en Excel.
Porque como los modelos generan palabra por palabra hacia adelante, si les obligas a escribir primero una frase explicando el motivo, ese propio razonamiento les sirve de guía para acertar en la casilla de decisión final.
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