Podés escribirnos por correo a info@pharmaventura.com o llamarnos al +54 9 11 2308 2049. Para consultas técnicas detalladas, el correo es el canal recomendado porque nos permite revisar tu caso con calma y adjuntar documentación si hace falta.
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Las consultas enviadas por correo reciben una primera respuesta dentro de las 24 horas hábiles. Si tu consulta requiere un análisis más profundo, te avisamos al recibirla y coordinamos una fecha concreta para la respuesta completa.
Sí, el teléfono +54 9 11 2308 2049 está disponible de lunes a viernes de 9:00 a 18:00 (hora de Argentina). Para temas urgentes o que necesitan seguimiento, te recomendamos complementar la llamada con un correo para dejar registro de la consulta.
Cuanto más contexto nos des, más rápida será la respuesta. Incluí el modelo de IA que estás usando, el prompt completo o un fragmento representativo, el resultado que obtuviste y el que esperabas. Si es posible, agregá capturas de pantalla o el código de error.
En la sección de preguntas frecuentes del sitio cubrimos los temas más comunes: estructura de prompts, errores típicos, uso de contexto y diferencias entre modelos. Si no encontrás lo que buscás, escribinos y lo sumamos a la base de conocimiento.
Sí. Si necesitás ayuda para incorporar técnicas de prompt engineering en un proceso productivo, contanos cómo funciona tu flujo actual y qué herramienta utilizás. Evaluamos el caso y te proponemos un plan de acción concreto, sin vueltas.
Respuestas directas para quienes empiezan a trabajar con modelos generativos y necesitan claridad antes de dar el salto.
Un prompt corto suele dejar demasiado margen de interpretación: el modelo elige tono, extensión y enfoque por su cuenta. Uno bien estructurado define el rol, el contexto, el formato de salida y las restricciones. La diferencia se nota en la primera respuesta: menos vueltas, menos correcciones y un resultado más cercano a lo que necesitas.
No. La programación ayuda si quieres automatizar flujos o trabajar con APIs, pero la base del prompt engineering es lenguaje claro y pensamiento lógico. Saber explicar una tarea con precisión, anticipar ambigüedades y pedir el formato exacto vale más que cualquier conocimiento técnico.
Suele pasar cuando el prompt tiene demasiada información y las instrucciones clave quedan diluidas, o cuando se contradicen entre sí. La solución práctica es priorizar: poner lo más importante al principio, separar requisitos en pasos y evitar pedir cosas opuestas en la misma frase.
Una buena prueba es leerlo en voz alta y preguntarte si otra persona podría ejecutarlo sin hacer preguntas. Si quedan dudas sobre el tono, la extensión, el público o el formato, el prompt necesita más detalle. También ayuda comparar dos versiones del mismo prompt y ver cuál produce resultados más estables.
Primero revisa el prompt, no la respuesta. Pregúntate si la instrucción era ambigua, si faltaba contexto o si el formato pedido no estaba claro. Ajusta una variable a la vez y prueba de nuevo. Este ciclo de refinamiento es parte normal del trabajo con IA, no un fallo del modelo.
Cuando necesitas un estilo, tono o estructura muy concreta que es difícil de describir con palabras. Un ejemplo bien elegido le muestra al modelo el patrón exacto que esperas. Eso sí: los ejemplos deben ser representativos y no confundir más de lo que aclaran.
Cada opción cubre una etapa distinta: desde la definición inicial del prompt hasta la revisión de resultados en producción. Elegí el punto de partida según el estado de tu proyecto.
Reviso los prompts que ya usás en tu equipo o herramienta, identifico ambigüedades, falta de contexto y saltos de formato. Entrego un informe con correcciones aplicables de inmediato y ejemplos antes y después.
Solicitar diagnósticoConstruyo el sistema de instrucciones para tu caso de uso: rol, contexto, restricciones, formato de salida y criterios de validación. Incluye una guía de uso interna para que cualquier persona del equipo pueda replicarlo.
Empezar un diseñoTrabajo junto a tu equipo durante varias rondas de prueba: ajustamos prompts según los resultados reales, documentamos qué cambió y por qué, y dejamos un registro de versiones para mantener consistencia.
Consultar disponibilidadUna sesión práctica donde tu equipo aprende a estructurar prompts, evaluar respuestas y corregir errores comunes. Se trabaja con casos reales de tu operación, no con ejemplos genéricos.
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