# Prompting en agentes IA de Finnegans **URL:** \ **Category:** Finni\ **Tags:** finni-dashboards, ia, prompt, prompting, finni, webinar, cómo-se-hace\ **Created:** [21 Enero, 2026 18:16 UTC](https://bc.finneg.com/t/prompting-en-agentes-ia-de-finnegans/6382 "2026-01-21T18:16:12Z")\ **Posts on this page:** 1\ **Page:** 1
**Author:** ![arives](https://bc.finneg.com/user_avatar/bc.finneg.com/arives/32/31035_2.png) [@arives](https://bc.finneg.com/u/arives)\ **Post date:** [21 Enero, 2026 18:16 UTC](https://bc.finneg.com/t/prompting-en-agentes-ia-de-finnegans/6382/1 "2026-01-21T18:16:13Z")
El **prompting** es el arte de redactar instrucciones en lenguaje natural para obtener el mejor resultado de las herramientas de IA. Un buen prompt reduce errores, ahorra tiempo y optimiza el consumo de recursos (tokens). ### Elementos clave de un buen prompt Para que cualquier agente (Finni Dashboards, Finni _Mi Empresa_ o **Finni** ) responda con precisión, tu instrucción debe incluir al menos: - **Contexto** : Brindar contexto a la consulta o petición, por ejemplo explicar desde qué tipo de empresa se hace la consulta (ej: “Somos una empresa de acopio de granos”). - **Objetivo** : Definir claramente qué se quiere lograr (ej: “Queremos conocer el circuito de Canjes”). - **Expectativa** : Especificar cómo se espera la respuesta o qué formato debe tener. ![Webinar - Prompting en Finni](https://bc.finneg.com/uploads/default/original/3X/b/f/bfed96b6e0f0520f65d2b012c174ff596df5d5ee.jpeg) * * * ### Instrucciones para **Finni Dashboards** **Finni Dashboards** genera tableros a partir de los datasets en el **Data Warehouse**. Para optimizar su uso, te recomendamos: - **Usar verbos de acción directa** : Escribir “Generar reporte” o “Dame un tablero”. Evitar verbos como “analizar” o “evaluar”, ya que pueden aumentar el costo al no ser la función principal del agente. - **Evitar múltiples interacciones** : Redactar un prompt extenso y completo desde el inicio en lugar de hacer muchas correcciones, ya que cada interacción consume saldo de la cuota configurada. - **Ser específico con los datos** : Nombrar exactamente los **datasets** o tablas de donde la IA debe extraer la información para evitar que analice datos incorrectos. - **Definir la estructura** : Indicar el orden de las secciones (ej: “primero una cabecera de facturación, luego el top 10 de productos”) y el tipo de gráficos deseados (barras, líneas, etc.). - **Establecer la estética** : Se puede solicitar el uso de colores específicos o manuales de marca para el diseño del tablero. * * * #### Recomendaciones y aclaraciones relevantes - **Refinamiento Externo** : Se recomienda redactar y pulir el prompt en herramientas externas (como Gemini o ChatGPT) antes de pegarlo en Finni para asegurar que la instrucción sea limpia y no gastar cuota en borradores. - **Base de Conocimiento Cerrada** : Los agentes de Finnegans solo responden en base a la información con la que han sido alimentados; no utilizan información externa. - **Actualización de Datos** : La información de los datasets suele actualizarse por la noche, por lo que los tableros reflejan datos con un día de atraso. - **Publicación de Tableros** : Una vez generado un tablero satisfactorio, se recomienda **publicarlo** como una “Viewer” en el menú o compartirlo como página estática. Esto permite que otros usuarios lo consulten sin consumir nuevamente saldo de la cuota de Finni. - **Naturaleza Conversacional** : Si el resultado inicial no es perfecto, se puede corregir sobre la marcha (ej: “Agregá tal columna” o “Cambiá este dato”), pero siempre buscando que el primer intento sea lo más robusto posible. #### Ejemplo de prompt para Finni Dashboards > **Contexto:** Somos una empresa comercializadora y queremos analizar el desempeño comercial del año 2025. > > **Objetivo:** Generar un tablero de control de ventas 2025 utilizando el dataset de “Facturación” y “Ventas”. > > **Estructura y Especificaciones:** > > 1. **Indicadores clave (KPIs):** Mostrar en la parte superior el total facturado anual, el margen de contribución promedio y la cantidad de pedidos cerrados. > 2. **Gráfico de líneas:** Evolución mensual de las ventas de enero a diciembre 2025, comparándolo con el mismo periodo del año anterior. > 3. **Top 10:** Un gráfico de barras con los 10 productos más vendidos en términos de rentabilidad. > 4. **Análisis por vendedor:** Una tabla que detalle: Vendedor, Total Vendido, Objetivo de Venta y Porcentaje de cumplimiento. > 5. **Filtros:** Incluir filtros por Unidad de Negocio, Cliente y Zona Geográfica. > > **Expectativa:** El diseño debe ser profesional, utilizando una paleta de colores azules y grises. Los montos deben expresarse en moneda local. 👉 Este es solo un ejemplo para que tengas de referencia, no significa que tengas que usarlo textualmente. Podés adaptar y ampliar según tu necesidad. * * * Para más información sobre este tema, podés ver la grabación del webinar acá: > [@Webinar: Prompting para Finni](https://bc.finneg.com/t/webinar-prompting-para-finni/6383): > > date Realizado el 2026-01-21T03:00:00Z (UTC) mantelpiece_clock 64 min En este encuentro, compartimos técnicas de prompting para optimizar la interacción con Finni. movie_camera Mira la grabación completa: [[Webinar: Prompting para Finni] ](https://www.youtube.com/watch?v=6jBMP-b7sws)