Mi sistema de prompts para discovery (no es lo que crees)

Cuando alguien me pide "tu prompt para discovery", entiendo el atajo que está buscando. Que le pase una plantilla y resuelva su semana.

Pero el sistema que me funciona no son prompts. Es un orden de preguntas que ningún prompt puede sustituir.

Te lo explico, porque cada vez veo más Senior bajando colecciones de "100 prompts de UX research" que no les sirven. Yo bajé varias. Ninguna me funcionó hasta que cambié el approach.

Un prompt sin contexto produce salida promedio. El contexto es lo que tú aportas, no la IA.

El problema con los prompts coleccionados

Hay un patrón en LinkedIn que me preocupa. Senior con 5+ años de experiencia compartiendo "Mis 50 prompts de UX research". Notion públicos con templates. Cursos enteros vendiendo "el prompt definitivo para discovery".

Yo descargué varios. Probé prompts de gente que respeto. Casi ninguno me sirvió tal cual.

El problema no era la calidad del prompt. Era que el prompt sin MI contexto producía salida genérica. La IA me daba lo que un Senior promedio respondería en ese sector. Pero yo no estaba diseñando para un sector promedio — diseñaba para un caso específico, en un mercado específico, con restricciones específicas.

El insight: el prompt es el 10%. El 90% es el contexto que metes antes y la pregunta crítica que haces después.

Mi marco de 3 niveles

Después de 18 meses iterando, dejé de buscar el "prompt perfecto" y armé un orden. Tres niveles que aplico siempre, en este orden, sin saltarme ninguno.

Nivel 1 · Hipótesis (sin tocar IA)

Antes de abrir cualquier modelo, escribo a mano qué creo que está pasando. ¿Cuál es mi mejor explicación, con la información que tengo hoy, del problema que voy a investigar? ¿Qué creo que voy a encontrar?

Si salto este nivel, la IA me va a generar contenido coherente pero genérico. Yo no tengo punto de comparación, no sé si me sorprendió, no sé si confirmó lo obvio. La IA decidió por mí qué era importante.

Nivel 2 · Triangulación (con IA)

Aquí uso IA. Y lo hago con propósito explícito: traer ángulos que no tenía. No para que me dé "la respuesta", sino para que cuestione mi hipótesis.

El prompt típico aquí no es "hazme un journey map de un usuario X". Es "dada esta hipótesis [hipótesis del Nivel 1], ¿qué 3 ángulos la pondrían en duda?". La IA me trae perspectivas que yo no había considerado. Yo decido cuáles tienen mérito.

Nivel 3 · Validación (NO con IA)

La IA NO valida. Las personas y los datos sí. En este nivel salgo a campo: entrevistas, analytics reales, observación, conversación con soporte. La IA puede ayudarme a sintetizar lo que recolecto, pero la validación es humana.

Si valido con IA, estoy validando con la opinión promedio de internet. Eso no es validación, es eco.

Los prompts que sí uso (5 estructurales)

De toda mi colección, me quedé con 5. No son plantillas con casos resueltos. Son prompts ESTRUCTURALES — definen una operación, no un contenido. Por eso son reutilizables.

1. Resumen citable

"Resume este [transcripción/documento/conversación] en 5 hipótesis citables. Cada hipótesis debe ser específica y refutable."

Útil después de entrevistas o lectura larga. Me obliga a tener hipótesis discretas, no resúmenes vagos.

2. Cuestionamiento de hipótesis

"Cuestiona esta hipótesis: [mi hipótesis]. Trae 3 ángulos que la pondrían en duda. No me digas que tengo razón — busca dónde podría estar equivocado."

El más importante. Lo uso antes de presentar a stakeholders. Me obliga a venir preparado para las preguntas difíciles.

3. Comparación con riesgo único

"Compara estos dos enfoques: [A vs B]. Identifica el riesgo único de cada uno — qué falla específicamente en A que no falla en B, y viceversa."

Para decisiones de roadmap o arquitectura. Evita el "ambos son buenos" que la IA por defecto produce.

4. Reescritura por perfil

"Reescribe esto en lenguaje de un usuario [perfil específico] sin perder la información crítica. La información crítica es: [lista]."

Para copy, aviso legal, FAQ. La IA es buena reformateando si le doy las restricciones reales.

5. Decisiones implícitas

"Extrae las 3 decisiones implícitas en este [texto/documento/brief]. ¿Qué se está dando por hecho que merece ser cuestionado?"

Para revisar briefs y propuestas. Las decisiones implícitas son donde más se equivoca la gente.

Cinco prompts. Estructurales. Cada uno define una operación, no un contenido. Por eso me sirven en banca, en salud, en fintech, en cualquier proyecto.

Lo que NO le pido a la IA

Tres cosas que aprendí a no delegar a la IA, aunque parezca tentador:

• Decidir qué problema atacar. El problema viene de stakeholders, datos, conversaciones reales. La IA no tiene contexto para esa decisión.
• Validar mi solución. Validación = personas + datos. La IA puede simular feedback, pero la simulación no convence al regulador, al CFO ni al usuario real.
• Reemplazar entrevistas con usuarios. "Genérame personas" o "responde como sería un usuario X" → es lo más rápido para fallar. El usuario real sabe cosas que la IA no inventa.

Empezando hoy: dos pasos

Si quieres aplicar este sistema esta semana:

Paso 1. Antes de cada uso de IA en tu próximo proyecto de discovery, escribe a mano (literalmente, no en la app) qué decisión necesitas tomar y cuál es tu mejor hipótesis hoy.

Paso 2. Después del uso, antes de aceptar la salida, pregúntate: ¿qué aprendí vs qué hubiera pensado sin IA?. Si la respuesta es "nada nuevo", la IA no agregó valor — fue eco.

Después de un mes haciendo esto, vas a poder articular cuándo usar IA y cuándo no. Eso es el sistema. No los prompts.

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