Tanto el mercadeo como la educación se nutren de lo visual y ahora se facilita con la inteligencia artificial: Pero ¿cuál es el formato más eficiente de “prompting” para generar imágenes?

Vivimos en una era donde lo visual no es solo complemento, sino protagonista. En el mercadeo, las imágenes transmiten aspiraciones y emociones en segundos. En la educación, ilustran conceptos complejos y ayudan a que el aprendizaje sea más claro y memorable. Ahora, con la inteligencia artificial, producir imágenes impactantes está al alcance de cualquier persona. Sin embargo, surge una pregunta clave: ¿realmente sabemos cómo hablarle a estas herramientas para obtener los mejores resultados?

No basta con conocer el modelo de inteligencia artificial que vamos a utilizar; el verdadero poder está en la forma en que redactamos nuestras instrucciones, lo que hoy conocemos como prompts. La calidad de la imagen generada depende directamente de nuestro dominio del lenguaje que estos modelos entienden mejor. Dicho de otra manera, la creatividad ya no se mide solo en ideas, sino en la precisión con la que logramos describirlas para que una máquina las traduzca en imágenes.

En este camino, he notado una tendencia interesante: el uso de formatos estructurados como JSON o XML en lugar de simples párrafos en lenguaje natural. Estos formatos, más comunes en la programación, organizan la información con etiquetas y símbolos que a primera vista parecen rígidos, pero que pueden aportar claridad y consistencia al proceso de generación de imágenes. Es como pasar de darle una instrucción hablada a alguien, a entregarle un plano perfectamente detallado.

Como buen ingeniero de prompts, decidí poner a prueba esta idea: ¿realmente mejora la calidad del resultado describir imágenes en JSON o XML frente al lenguaje natural? En este artículo compartiré contigo ejemplos concretos, mis observaciones y finalmente las conclusiones a las que llegué.

Aquí comienzo con una descripción de la imagen que quiero, con detalles parciales. Pero luego solicito a la IA que mejore mi descripción y la traduzca al inglés. Algo que debes saber es que las IA de generación de imágenes logra mejores resultados cuando usamos este idioma para comunicar lo que deseamos.

Prompt de inicio:

“Como experto en mercadeo, desarrolla una descripción detallada de una foto estilo editorial para una revista de lujos, con iluminación profesional y apariencia de alta gama, que muestre a un hombre hispano vestido con un atuendo ejecutivo moderno. La escena transcurre en la ciudad, junto a un automóvil de lujo ejecutivo. El modelo aparece mirando su reloj, el cual será el foco principal de la imagen. La toma de cámara será de piso. Escribe la descripción en inglés en un solo párrafo.”

Prompt mejorado por IA:

“In the heart of the city, a sophisticated Hispanic man dressed in a sleek, modern executive suit stands beside an elegant luxury car, captured with professional high-end lighting that highlights every refined detail. Shot from a low, floor-level camera angle, the composition amplifies his presence and authority against the urban skyline, creating a powerful and aspirational perspective. The atmosphere exudes exclusivity and success, with the city backdrop adding dynamism to the scene. His poised stance and sharp tailoring communicate confidence, yet the focal point rests on a subtle gesture: as he raises his wrist to check his watch, the timepiece becomes the centerpiece of the image—symbolizing precision, ambition, and the timeless value of every moment.”

Prompt en formato JSON:

Prompt formato XML:

En conclusión, mis hallazgos no coinciden del todo con lo que muchas fuentes sugieren sobre el uso de formatos estructurados en el prompting para imágenes. Algunos afirman que emplear JSON o XML ofrece una ventaja clara frente al lenguaje natural; sin embargo, mi experiencia demuestra que, siempre que la descripción en texto sea detallada y precisa, la diferencia en resultados no es significativa. Lo verdaderamente decisivo no es el formato, sino el modelo de inteligencia artificial utilizado.

Esto se evidencia al comparar distintos generadores: por ejemplo, Google ofrece tres opciones de creación de imágenes y cada una presenta calidades y estilos distintivos que marcan una diferencia palpable. Por otro lado, OpenAI, a través de ChatGPT, tiende a producir resultados menos realistas cuando lo que se busca es una calidad fotográfica de alto nivel.

En otras palabras, el reto no está tanto en elegir entre JSON, XML o lenguaje natural, sino en comprender las fortalezas y limitaciones de cada modelo. Esa es la verdadera clave para lograr imágenes que cumplan con lo que imaginamos.

¿Y tú? ¿Qué opinas: crees que el futuro del prompting dependerá más del formato de las instrucciones o de la evolución de los modelos mismos?

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