Prompts optimizados. Una herramienta para la integración eficiente de la IA en la comunicación de PYMEs

Abstract

[Resumen] El presente trabajo de fin de grado analiza el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la comunicación de PYMEs, con un enfoque en la optimización de prompts para mejorar la eficacia de las herramientas de IA en la generación de contenido. El objetivo principal es diseñar y probar una guía práctica para la creación y optimización de prompts basada en un proceso iterativo de prueba y error. Se busca demostrar cómo una correcta formulación de los prompts puede mejorar la precisión, relevancia y personalización de las respuestas generadas por IA en entornos empresariales. Para alcanzar estos objetivos, la metodología empleada combina un análisis teórico y un estudio empírico. En primer lugar, se realiza una revisión de la evolución de la IA en la comunicación empresarial y el papel de la ingeniería de prompts. Posteriormente, se desarrolla un diario de prueba y error, en el que se documentan distintas estrategias de optimización de prompts y su impacto en las respuestas generadas. A partir de estos aprendizajes, se elabora una guía de optimización, que se aplica en un caso práctico diseñado para evaluar la aplicabilidad real de las estrategias propuestas. El estudio de aplicabilidad se centra en la creación de una estrategia de comunicación para RAWKIDZ, una marca ficticia de moda urbana, con el objetivo de evaluar la capacidad de diversas herramientas de IA en la generación de contenido textual y visual. Se comparan modelos de lenguaje como ChatGPT, DeepSeek y Copilot, midiendo su desempeño en la creación de eslóganes, estrategias de marketing y copys para redes sociales. En el ámbito gráfico, se analiza la capacidad de modelos generativos como DALL-E y DreamStudio para la creación de material visual, incluyendo packaging y carteles promocionales. Los resultados del estudio demuestran que la formulación adecuada de prompts mejora significativamente la precisión, coherencia y adaptabilidad de las respuestas generadas por IA. Se observa que ChatGPT y DeepSeek ofrecen los mejores resultados en la generación de contenido textual, mientras que DALL-E destaca en la creación de imágenes. Además, el análisis de KPIs revela que los prompts optimizados reducen el número de iteraciones necesarias para obtener respuestas satisfactorias y aumentan la eficiencia del uso de IA en la comunicación empresarial. Las conclusiones del trabajo confirman que el prompt engineering es un elemento clave para aprovechar el potencial de la IA en la comunicación de PYMEs. A pesar de sus beneficios, se identifican desafíos como la necesidad de un pensamiento estratégico en la formulación de prompts y la importancia de validar la información generada para evitar sesgos o respuestas imprecisas. Finalmente, este estudio sienta las bases para futuras investigaciones en la integración de la IA en procesos de automatización, análisis de datos y estrategias de marketing digital, consolidando su papel como una herramienta clave para la transformación de la comunicación empresarial.[Resumo] O presente traballo de fin de grao analiza o impacto da intelixencia artificial (IA) na comunicación das PEMEs, cun enfoque na optimización dos prompts para mellorar a eficacia das ferramentas de IA na xeración de contido. O obxectivo principal é deseñar e probar unha guía práctica para a creación e optimización de prompts baseada nun proceso iterativo de proba e erro. Preténdese demostrar como unha correcta formulación dos prompts pode mellorar a precisión, relevancia e personalización das respostas xeradas pola IA en contornos empresariais. Para acadar estes obxectivos, a metodoloxía empregada combina unha análise teórica e un estudo empírico. En primeiro lugar, realízase unha revisión da evolución da IA na comunicación empresarial e do papel da enxeñería de prompts. Posteriormente, desenvólvese un diario de proba e erro, no que se documentan distintas estratexias de optimización de prompts e o seu impacto nas respostas xeradas. A partir destes aprendizaxes, elabórase unha guía de optimización, que se aplica nun caso práctico deseñado para avaliar a aplicabilidade real das estratexias propostas. O estudo de aplicabilidade céntrase na creación dunha estratexia de comunicación para RAWKIDZ, unha marca ficticia de moda urbana, co obxectivo de avaliar a capacidade de diversas ferramentas de IA na xeración de contido textual e visual. Compáranse modelos de linguaxe como ChatGPT, DeepSeek e Copilot, medindo o seu rendemento na creación de slogans, estratexias de márketing e copys para redes sociais. No ámbito gráfico, analízase a capacidade de modelos xerativos como DALL-E e DreamStudio para a creación de material visual, incluíndo packaging e carteis promocionais. Os resultados do estudo demostran que a formulación axeitada dos prompts mellora significativamente a precisión, coherencia e adaptabilidade das respostas xeradas pola IA. Obsérvase que ChatGPT e DeepSeek ofrecen os mellores resultados na xeración de contido textual, mentres que DALL-E destaca na creación de imaxes. Ademais, a análise dos KPIs revela que os prompts optimizados reducen o número de iteracións necesarias para obter respostas satisfactorias e aumentan a eficiencia do uso da IA na comunicación empresarial. As conclusións do traballo confirman que a enxeñería de prompts é un elemento clave para aproveitar o potencial da IA na comunicación das PEMEs. A pesar dos seus beneficios, identifícanse desafíos como a necesidade dun pensamento estratéxico na formulación de prompts e a importancia de validar a información xerada para evitar prexuízos ou respostas imprecisas. Finalmente, este estudo senta as bases para futuras investigacións sobre a integración da IA en procesos de automatización, análise de datos e estratexias de márketing dixital, consolidando o seu papel como unha ferramenta clave para a transformación da comunicación empresarial.[Abstract] This final degree project analyzes the impact of artificial intelligence (AI) on the communication of SMEs, with a focus on prompt optimization to improve the effectiveness of AI tools in content generation. The main objective is to design and test a practical guide for the creation and optimization of prompts based on an iterative trial-and-error process. The study seeks to demonstrate how a well-structured prompt formulation can enhance the accuracy, relevance, and personalization of AI-generated responses in business environments. To achieve these objectives, the methodology combines theoretical analysis and empirical research. First, a review is conducted on the evolution of AI in business communication and the role of prompt engineering. Then, a trial-and-error journal is developed to document different prompt optimization strategies and their impact on AI responses. Based on these findings, an optimization guide is created and applied to a practical case study designed to evaluate the real applicability of the proposed strategies. The applicability study focuses on developing a communication strategy for RAWKIDZ, a fictional urban fashion brand, with the goal of assessing the capabilities of different AI tools in text and visual content generation. Various language models such as ChatGPT, DeepSeek, and Copilot are compared, evaluating their performance in creating slogans, marketing strategies, and social media copywriting. In the graphic design field, DALL-E and DreamStudio are analyzed for their ability to generate visual materials, including packaging and promotional posters. The study results show that the proper formulation of prompts significantly improves the accuracy, coherence, and adaptability of AI-generated responses. It is observed that ChatGPT and DeepSeek produce the best results for textual content generation, while DALL-E excels in image creation. Additionally, KPI analysis reveals that optimized prompts reduce the number of iterations required to obtain satisfactory responses and increase efficiency in AI-powered business communication. The study’s conclusions confirm that prompt engineering is a key factor in leveraging AI’s potential for SME communication. Despite its advantages, challenges such as the need for strategic thinking in prompt formulation and the importance of validating AI-generated information to avoid biases or inaccurate responses are identified. Finally, this research lays the foundation for future studies on AI integration in automation processes, data analysis, and digital marketing strategies, reinforcing its role as a key tool in business communication transformation.