Un artículo publicado el desarrollador senior Karol Modelski encendió la conversación sobre una postura radical: la ingeniería de prompts no es una habilidad valiosa, sino “una forma cara de ser incompetente”.
Su autor sostiene que quienes dependen de ella terminan exponiendo su falta de fundamentos técnicos.
Modelski acuñó el término “prompt engineering debt” para describir lo que ocurre cuando alguien sin conocimiento de dominio usa IA: documentos que suenan bien pero tienen errores, scripts frágiles, y flujos que nadie puede reproducir porque los pasos están perdidos en un chat. “Ahorras 10 minutos generando contenido y pierdes horas verificándolo”, explica.
El argumento central es sencillo: si necesitas 30 intentos para que la IA haga lo que un desarrollador competente lograría en uno solo, el problema no es la IA ni el prompt. Es que no sabes lo que estás pidiendo.
La industria parece darle la razón. El rol de “ingeniero de prompts” como puesto independiente está desapareciendo. Las empresas ya no buscan “susurradores de IA”, sino profesionales con bases sólidas que además sepan usar estas herramientas como multiplicador, no como reemplazo del conocimiento.
Sin embargo, un estudio académico publicado en arXiv matiza el debate. Sus hallazgos muestran que usuarios que aplican prompts específicos y contextualizados sí mejoran su productividad.
La clave no está en abandonar la ingeniería de prompts, sino en entenderla como un complemento, no como un atajo.
El verdadero power user de IA no es quien pasa el día reformulando instrucciones, sino quien integra la herramienta en su flujo de trabajo con criterio propio. Como concluye Modelski: “Ser bueno con IA no es hablar mucho con ella. Es saber lo suficiente para pedir lo correcto una sola vez”.