Cuando se empieza a profundizar en el uso de modelos de lenguaje (LLM), aparece una duda muy común:
¿es mejor ajustar el modelo (fine-tuning) o simplemente escribir mejores prompts?
Ambos enfoques se usan para mejorar los resultados de la inteligencia artificial, pero no sirven para lo mismo y tienen implicaciones muy diferentes a nivel técnico, práctico y de coste.
En esta guía te explico qué es el fine-tuning, qué es el prompting, en qué se diferencian y cuándo tiene sentido usar cada uno, de forma clara y sin marketing.
Qué es el prompting
El prompting consiste en guiar al modelo únicamente a través de las instrucciones que le das en cada interacción.
No se modifica el modelo.
No se entrena nada nuevo.
Todo ocurre en tiempo real.
Ejemplo:
Actúa como profesor y explica este concepto con ejemplos sencillos y en menos de 150 palabras.
Aquí:
- el modelo sigue siendo el mismo
- solo cambia cómo le pides las cosas
Qué es el fine-tuning
El fine-tuning consiste en ajustar un modelo previamente entrenado con un conjunto específico de datos adicionales.
En este proceso:
- se le muestran ejemplos concretos
- se refuerza un estilo, formato o comportamiento
- se modifican ligeramente sus parámetros internos
El objetivo es que el modelo responda de una forma concreta de manera consistente, sin tener que explicarlo cada vez.
Diferencia clave entre ambos enfoques
La diferencia fundamental es esta:
- Prompting → control externo, puntual y flexible
- Fine-tuning → control interno, persistente y especializado
Uno guía al modelo en cada uso.
El otro cambia cómo se comporta el modelo de base.
Cómo funciona el prompting en la práctica
El prompting funciona bien cuando:
- las tareas son variadas
- el contexto cambia
- necesitas flexibilidad
- quieres probar ideas rápidamente
Ventajas:
- no requiere conocimientos técnicos avanzados
- no necesita datos propios
- es inmediato
- es barato
Limitaciones:
- respuestas menos consistentes
- depende mucho de cómo escribas el prompt
- hay que repetir instrucciones similares
Cómo funciona el fine-tuning en la práctica
El fine-tuning tiene sentido cuando:
- siempre necesitas el mismo tipo de respuesta
- trabajas con un formato fijo
- quieres coherencia constante
- tienes datos propios de calidad
Ventajas:
- respuestas más uniformes
- menos dependencia del prompt
- comportamiento más predecible
Limitaciones:
- requiere preparación de datos
- tiene coste
- necesita conocimientos técnicos
- no es flexible para tareas variadas
Ejemplo práctico para entender la diferencia
Usando prompting
Cada vez que escribes:
Resume este texto en tono profesional y claro.
Funciona, pero tienes que repetir la instrucción.
Usando fine-tuning
El modelo ya ha sido entrenado para:
- resumir textos
- siempre en tono profesional
- siempre con el mismo formato
Ya no necesitas explicarlo cada vez.
Cuándo usar prompting
El prompting es la mejor opción si:
- estás empezando
- usas IA para tareas variadas
- necesitas adaptarte constantemente
- no tienes datos propios
Para la mayoría de personas y proyectos pequeños, prompting es suficiente.
Cuándo usar fine-tuning
El fine-tuning tiene sentido si:
- tienes un caso de uso muy concreto
- necesitas respuestas homogéneas
- trabajas a escala
- integras IA en un producto o servicio
Es más común en empresas que en usuarios individuales.
Coste y complejidad
Comparación rápida:
- Prompting → bajo coste, baja complejidad
- Fine-tuning → mayor coste, mayor complejidad
Por eso el prompting es tan popular: ofrece mucho valor con poco esfuerzo.
¿Son excluyentes?
No.
De hecho, en muchos sistemas se usan ambos:
- fine-tuning para definir el comportamiento base
- prompting para ajustar cada tarea concreta
Son enfoques complementarios, no rivales.
Qué deberías usar tú
Para la mayoría de lectores de IA Todo el Día:
Prompting bien hecho > fine-tuning mal entendido
Aprender a escribir buenos prompts suele dar mejores resultados que intentar ajustar modelos sin necesidad real.
Conclusión
Fine-tuning y prompting son dos formas distintas de mejorar cómo responde un modelo de lenguaje.
- El prompting es flexible, accesible y suficiente para la mayoría de usos
- El fine-tuning es potente, pero solo necesario en casos muy específicos
Elegir bien evita complicaciones innecesarias.
Reflexión final
Antes de cambiar el modelo, pregúntate si realmente ya estás usando bien el prompt.
Muchas veces, la mejora no está en la tecnología, sino en cómo te comunicas con ella.