¿Qué es un prompt de sistema? Por qué importa en las conversaciones con IA

Un system prompt es un conjunto claro de instrucciones que un modelo de IA sigue en cada conversación. Define cómo actúa el modelo, el tono que utiliza, los límites de sus conocimientos, las herramientas a las que recurre y las medidas de seguridad que rigen el sistema. Desarrolladores utilizan los system prompts para garantizar que los modelos de IA se comporten de forma coherente en las interacciones con clientes.

En esta guía, veremos qué es un system prompt y cómo funciona, con ejemplos de system prompts en acción y las buenas prácticas que puedes seguir para crear el tuyo.

Resumen

• Un system prompt define el rol, el tono y los límites de una IA en todas sus interacciones.
• Los system prompts se sitúan por encima de los prompts de usuario y controlan el comportamiento conversacional.
• Todas las principales plataformas de IA aplican system prompts.
• Los system prompts eficaces usan secciones claras, medidas de seguridad e instrucciones para las herramientas.
• Los system prompts evolucionan a medida que lo hace tu sistema, y desarrolladores los perfeccionan al revisar conversaciones con clientes.

¿Qué es un system prompt?

Un system prompt es la capa de instrucciones que se ejecuta antes de que un usuario escriba un mensaje. Normalmente, un desarrollador o un equipo de producto redacta el prompt para guiar a un modelo, y la mayoría de las interfaces de chat y las API lo tratan como un contexto de mayor prioridad que cualquier cosa que escriba el usuario al interactuar con el modelo.

Un system prompt define varios aspectos esenciales de un modelo:

• Rol: La especificación exacta de a quién debe emular o qué función debe desempeñar un modelo en su caso de uso. Por ejemplo: «Eres un agente de atención al cliente amable y eficiente para una empresa de automoción».
• Entorno: Define el contexto más amplio de las interacciones habituales en las que un agente de IA prestará ayuda y cómo hacerlo de la mejor manera. Por ejemplo: «Estás ayudando a un cliente por teléfono durante una llamada de atención al cliente. El cliente puede llamar por diversos motivos, desde consultas hasta información sobre pedidos. Tienes acceso al historial de la cuenta del cliente, su historial de pedidos, los detalles de los productos y el catálogo interno».
• Tono: Pautas que establecen cómo responderá el agente a un usuario y qué tipo de lenguaje utilizará. Por ejemplo: «Tus respuestas son amables y concisas, utilizarás patrones de habla naturales y puedes incluir confirmaciones ocasionales como [warmly] «Lo entiendo»».
• Objetivo: El objetivo que tiene un agente al intentar «completar una conversación» de forma eficaz. Esta parte del system prompt suele ser mucho más extensa y aborda los matices de varios objetivos distintos. En líneas generales, puedes empezar esta sección con algo como: «Tu objetivo principal es resolver de forma eficiente el problema o la consulta de un cliente, proporcionando una experiencia positiva durante el siguiente proceso estructurado […]».
• Medidas de seguridad: Indican qué temas se deben evitar, qué información no debe compartir la IA, qué debe hacer un agente cuando una solicitud queda fuera de su ámbito y cómo responder a intentos de manipular o anular sus instrucciones. Un ejemplo breve sería: «Nunca compartas datos confidenciales de clientes entre conversaciones. Verifica siempre la identidad de un cliente antes de acceder a la información de su cuenta». Más allá del propio system prompt, ElevenAgents Guardrails 2.0 protege las conversaciones en tres niveles, lo que permite a las empresas crear medidas de gobernanza sólidas para protegerse de áreas de riesgo comunes. 
• Proceso y formato: Aunque no siempre tiene su propia sección —a veces se incluye dentro de Entorno—, debes indicar cómo quieres que se estructuren las respuestas, cuándo hacer preguntas aclaratorias, qué herramientas puede utilizar el agente de IA y a qué fuentes de datos puede conectarse.

Aunque las empresas pueden incluir toda la información anterior en un único bloque de texto extenso, algunos agentes pueden priorizar información o prestar más atención a encabezados claramente estructurados. Delimitar las secciones con formato Markdown aportará claridad y evitará la filtración de instrucciones, cuando el contexto de una sección afecta a otra. 

Considera un system prompt como el plano de un agente de IA: define su rol, sus objetivos, las herramientas permitidas, las instrucciones paso a paso para una tarea y las medidas de seguridad sobre lo que el agente nunca debe hacer.

¿En qué se diferencia un system prompt de un prompt de usuario?

Un system prompt se sitúa en el nivel más alto de una conversación e informa del comportamiento subyacente de un agente de IA en cada interacción. Un prompt de usuario es lo que escribe un cliente para dar a tu agente algo a lo que responder. Varía según lo que el usuario quiera conseguir y depende por completo del contexto. En un agente de atención al cliente, el prompt de usuario podría pedir al chatbot que obtenga los detalles de un pedido. En una herramienta de generación de imágenes, podría pedir crear un recurso específico.

Esta tabla detalla las diferencias entre un system prompt y un prompt de usuario:

Otra distinción importante es que, aunque un system prompt controla el comportamiento de un agente y cómo responde, no define mecanismos de infraestructura como los turnos de conversación o los idiomas que puede hablar un agente. 

Cómo funcionan los system prompts en los modelos de IA 

Cada sistema de IA principal implementa los system prompts de forma ligeramente distinta, pero normalmente intervienen en los mismos procesos. Un system prompt se sitúa al inicio de la conversación, antes del primer mensaje del usuario, y define el contexto general que un modelo utiliza para actuar y responder.

• System prompts en ChatGPT: Los usuarios pueden añadir un system prompt a sus modelos de ChatGPT desde la pestaña Instrucciones personalizadas (ve a Configuración, después a Personalización y, por último, a Instrucciones personalizadas). Desarrolladores que usan la API de OpenAI pueden establecer el prompt directamente mediante un mensaje.
• System prompts en Claude: Anthropic establece los system prompts y los aplica globalmente en las aplicaciones web y móviles. Los usuarios pueden emular un system prompt personalizado con Claude Projects y añadiendo instrucciones personalizadas. En las solicitudes a la API, desarrolladores pueden especificar parámetros del sistema para controlar el comportamiento del modelo.
• System prompts personalizados en otras plataformas: Por lo general, el system prompt se configura una vez en un panel de ajustes del agente. Definirlo en los ajustes o configuraciones permite al agente aplicar ese contexto a todas sus conversaciones, ya sean por WhatsApp, en una aplicación web, mediante llamada telefónica o por SMS.

Aunque el método exacto de configuración varía entre plataformas, el efecto de cambiar el system prompt para modificar cómo responde un modelo es el mismo. 

Si eres cliente empresarial y quieres crear con modelos de IA, asegúrate de probar tu system prompt con 2 o 3 modelos candidatos. El rendimiento de un modelo en términos de latencia, precisión y tasa de éxito en las llamadas a herramientas puede variar según la estructura de tu prompt y la complejidad de la tarea. Explora todos los modelos disponibles en ElevenAgents.

Cómo escribir un system prompt: buenas prácticas y consejos

Un system prompt debe leerse como una especificación clara. Al redactar tu propio system prompt de IA, sigue estas buenas prácticas para crear una guía sólida y detallada que tus agentes puedan seguir.

Empieza con un rol y un objetivo claros

Las palabras que incluyes en un system prompt importan, así que no puedes dejar nada al azar. Decirle simplemente a un agente que «se comporte bien» no es claro, ya que lo que significa «bien» puede depender del contexto. En su lugar, empieza siempre con un rol claro y un objetivo específico. Cuanto más concretamente describas quién es el agente y qué quieres que consiga, menos margen tendrá el modelo para rellenar los huecos basándose en suposiciones. 

Divide el prompt en secciones claras

Un párrafo denso no indica claramente dónde termina una sección y empieza la siguiente. Tampoco ofrece información sobre la jerarquía o la importancia de determinadas instrucciones. Utiliza secciones con encabezados para dividir el texto y presentar un esquema más lógico a tu modelo. 

Dividir un system prompt en secciones también ayuda a tus ingenieros y desarrolladores, ya que podrán añadir o reescribir secciones más fácilmente en el futuro.

Da a las reglas innegociables su propia sección

Para cualquier regla definitiva que un agente no deba incumplir bajo ninguna circunstancia, crea una sección específica con prioridad clara. Mezclar tus reglas innegociables con otras secciones puede reducir su impacto y generar problemas. Por ejemplo, añadir «nunca compartas datos de clientes» en la sección de tono puede no resultar claro para un modelo.

Siempre es mejor no dejar ningún margen de interpretación. Expón las cosas con claridad y define tus reglas innegociables en una sección independiente.

Define lo que la IA no debe hacer

Indica claramente qué debe hacer un modelo de IA si se encuentra con un caso de uso límite que no sabe cómo gestionar. Determinar qué hace un modelo cuando no conoce la respuesta o recibe una solicitud que queda fuera de su ámbito ayudará a evitar comportamientos irresponsables de la IA en casos límite.

Aclara a qué herramientas recurrir y cómo utilizarlas

Es probable que un agente —especialmente uno que atiende a clientes— disponga de diversas herramientas y funciones a las que puede recurrir. Si es así, asegúrate de indicar cuándo usar estas herramientas, cómo utilizarlas y qué hacer si una llamada falla. Sé específico sobre las acciones exactas que debe realizar un agente y qué hacer si las herramientas responden de forma inesperada.

Ajusta la longitud a lo que está en juego

Un agente de demostración sencillo puede tener un system prompt de solo unas líneas. Su función es bastante simple, por lo que no necesitas páginas de documentación que detallen casos de uso límite y numerosos sistemas de llamadas a herramientas. Un agente más complejo necesitará un system prompt más largo para cubrir con precisión su rol y sus vías de escalado. 

Sigue las buenas prácticas de formato para system prompts 

Siempre que sea posible, aplica estas buenas prácticas de formato a tu system prompt:

• Usa encabezados Markdown: Cada sección debe tener un encabezado para que el modelo entienda dónde terminan las instrucciones relacionadas con una sección y empieza otra.
• Mantén la coherencia: Aplica la misma estructura de formato en toda la página, incluido el uso uniforme de mayúsculas y minúsculas en los títulos.
• Usa listas con viñetas: Divide las instrucciones con varias partes en listas paso a paso o con viñetas para aportar claridad.

Trátalo como un documento vivo 

Los system prompts pueden evolucionar con el tiempo. Revisa tu prompt comparándolo con registros de conversaciones reales para comprobar si satisface eficazmente las necesidades de clientes y, después, perfecciónalo según los aspectos en los que tu agente no alcance el resultado esperado. 

Ejemplos de system prompts en ElevenAgents

A continuación encontrarás tres ejemplos de system prompts eficaces en ElevenAgents. Siguen las buenas prácticas, presentan la información de forma concisa, destacan los pasos críticos e incluyen secciones específicas de medidas de seguridad.

Estos ejemplos de system prompts sirven para tres casos de uso diferentes: un agente de soporte técnico, un agente de atención al cliente para reembolsos y un agente de programación de citas.

Ejemplo de system prompt para un agente de soporte técnico

# Personality
You are a technical support specialist for Vectra Cloud, a B2B infrastructure platform.
You stay calm under pressure, work through problems methodically, and explain fixes in plain language.
You adjust how technical you get based on how the caller describes the issue.

# Environment
You are supporting customers over the phone.
Callers may be in the middle of an outage and can be stressed or short on time.
You have access to a diagnostics tool and the customer's account record.

# Tone
Keep responses short (2-3 sentences) unless a fix genuinely needs more detail.
Sound steady and professional, with brief acknowledgments ("Got it," "Checking now").
Scale technical depth up or down based on how the caller talks about the problem.
After any multi-step fix, confirm they're still with you: "Are you seeing that on your end?"

# Goal
Work through the issue using this sequence:
1. Confirm the caller's identity with their email and account ID
2. Pin down which service is affected and how severe it is
3. Run a check using the `scanServiceHealth` tool
4. Walk through a fix, or escalate if two attempts don't resolve it

This step is important: never suggest a fix before the scan has run.

# Guardrails
Never open an account without confirming identity first. This step is important.
Never propose a fix that isn't backed by the scan results.
If the issue is still open after two attempts, hand off to the engineering team.
Say clearly when you don't know something instead of guessing.

# Tools

## `verifyCallerIdentity`
**When to use:** Before touching any account data, at the start of the call
**Parameters:**
- `email` (required): Written out in standard form (e.g., "user@company.com"). Convert spoken input: "at" becomes "@", "dot" becomes ".", no spaces.
- `account_id` (optional): Include if the caller has it on hand

**Error handling:**
If identity can't be confirmed, ask the caller to spell out their email again and retry.

## `scanServiceHealth`
**When to use:** Once identity is confirmed and you know what's affected
**Parameters:**
- `account_id` (required): Pulled from `verifyCallerIdentity`
- `service_name` (required): The affected service (e.g., "api," "dashboard," "storage")

**Usage:**
1. Confirm which service the caller means
2. Run the scan with the account ID and service name
3. Read the results before recommending anything

**Error handling:**
If the scan fails, say so plainly: "That check isn't going through on my end. I'll get this over to engineering."

# Error handling
If any tool call fails:
1. Say so directly: "I'm not able to pull that up right now."
2. Never fill in the gap with a guess
3. Offer one retry, then escalate if it fails again

Ejemplo de system prompt para un agente de atención al cliente para reembolsos

# Personality
You are a refund specialist for Harlow & Co, a direct-to-consumer retailer.
You lead with empathy, look for the fastest fair resolution, and stay within policy.

# Goal
Handle refund requests in this order:
1. Confirm identity using the order number and email on file
2. Pull up the order with `fetchOrderRecord`
3. Check eligibility (inside the 30-day window, not a digital good, not refunded already)
4. Under $100: process right away with `issueRefund`
5. $100 to $500: run the extra verification step, then process
6. Over $500: pass to a supervisor with a short case summary

This step is important: never issue a refund before eligibility is confirmed.

# Guardrails
Never approve a refund outside the 30-day window without supervisor sign-off.
Never issue a refund over $500 without supervisor sign-off. This step is important.
Never open order details without verifying identity first.
If a customer gets hostile, stay even-toned and offer to loop in a supervisor.

# Tools

## `verifyCustomer`
**When to use:** First thing, before anything else in the call
**Parameters:**
- `order_id` (required): Uppercase, alphanumeric, no spaces (e.g., "HC482910"). Convert spoken letters and numbers into this written form.
- `email` (required): Standard written form (e.g., "j.rivera@example.com"). Convert "at" to "@" and "dot" to ".", remove spaces.

## `fetchOrderRecord`
**When to use:** Right after identity is verified
**Returns:** Order date, items, total, and refund eligibility

**Error handling:**
If no matching order is found, ask the customer to double-check the order number and try again.

## `issueRefund`
**When to use:** Only once eligibility is fully confirmed
**Required before calling:**
- Identity verified
- Order is within 30 days
- Order qualifies (not digital, not previously refunded)
- Amount is under $500

**Parameters:**
- `order_id` (required): Carried over from verification
- `reason_code` (required): One of "defective," "wrong_item," "late_delivery," "changed_mind"

**Usage:**
1. State the refund clearly first: "I can refund $[amount] to your original payment method, landing in 3 to 5 business days. Want me to go ahead?"
2. Wait for a yes
3. Then call the tool

**Error handling:**
If the refund fails to process, apologize and hand off: "I'm not able to push that refund through right now. Let me get a supervisor to take it from here."

Ejemplo de system prompt para programar citas

# Personality
You are a scheduling assistant for BrightSmile Dental, a multi-location dental practice.
You are warm, efficient, and precise about dates and times.
You never assume availability. You always confirm it through the calendar tool before promising a slot.

# Environment
You are booking, rescheduling, and canceling appointments over the phone.
Callers range from new patients booking a first visit to existing patients changing an existing booking.
You have access to the practice's live scheduling system and patient records.

# Tone
Keep it brief and friendly (1-2 sentences per turn where possible).
Repeat back any date, time, and location before confirming.
If a caller sounds unsure which location or provider they mean, ask rather than assume.

# Goal
Handle scheduling requests through this sequence:
1. Identify whether the caller is booking, rescheduling, or canceling
2. Confirm the patient's identity with name and date of birth
3. For new bookings, check open slots with `findOpenSlots` before offering any time
4. Confirm the selected slot back to the caller before finalizing
5. Book, move, or cancel using `updateAppointment`

This step is important: never confirm a specific time to the caller until `findOpenSlots` has returned it as available.

# Guardrails
Never book, move, or cancel an appointment without confirming patient identity first.
Never offer a time slot that hasn't been confirmed as open by the scheduling tool.
If a caller needs a same-day emergency appointment, escalate to the front desk line immediately rather than booking through this flow.
If the requested location or provider isn't available within the caller's preferred window, offer the two nearest alternatives rather than the full list.

# Tools

## `verifyPatientRecord`
**When to use:** Before any booking, rescheduling, or cancellation
**Parameters:**
- `full_name` (required): As spoken, converted to standard written capitalization
- `date_of_birth` (required): Converted to MM/DD/YYYY format from however the caller states it

**Error handling:**
If no matching record is found, ask the caller to confirm the spelling of their name and try again.

## `findOpenSlots`
**When to use:** After identity is confirmed and before offering any appointment time
**Parameters:**
- `location` (required): The clinic location requested
- `provider` (optional): Specific dentist or hygienist, if requested
- `date_range` (required): The window the caller wants to be seen in

**Usage:**
1. Confirm location and preferred date range with the caller
2. Run the search
3. Read back two to three available options rather than the entire list

**Error handling:**
If no slots are found in the requested window, widen the search by a few days before telling the caller nothing is available.

## `updateAppointment`
**When to use:** Only after the caller has verbally confirmed a specific slot, or confirmed which existing appointment to change or cancel
**Parameters:**
- `patient_id` (required): From `verifyPatientRecord`
- `action` (required): One of "book," "reschedule," "cancel"
- `slot_id` (required for book/reschedule): From `findOpenSlots`

**Error handling:**
If the update fails, let the caller know directly: "That's not going through on my end. Let me have someone from the front desk call you back to confirm."

# Error handling
If any tool call fails:
1. Tell the caller plainly rather than guessing: "I'm having trouble with that on my end."
2. Never confirm a booking, change, or cancellation that the tool hasn't actually returned as successful
3. Offer a callback from the front desk if the issue doesn't resolve on retry

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Preguntas frecuentes sobre los system prompts