{"id":168585,"date":"2026-02-18T11:35:35","date_gmt":"2026-02-18T10:35:35","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=168585"},"modified":"2026-02-18T11:35:36","modified_gmt":"2026-02-18T10:35:36","slug":"dust-ingenieria-de-prompts","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/dust-ingenieria-de-prompts","title":{"rendered":"Dust: \u00bfQu\u00e9 es? \u00bfC\u00f3mo se utiliza para la ingenier\u00eda de prompts?"},"content":{"rendered":"<p><strong>Con la multiplicaci\u00f3n de <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/los-herramientas-que-utilizael-data-analyst-a-diario\">herramientas de IA generativa<\/a>, dominar el arte de escribir prompts se ha vuelto m\u00e1s que esencial. Pero con la rapidez con la que evolucionan las soluciones de inteligencia artificial, muchos usuarios se sienten perdidos. Es en este instante que nace Dust.<\/strong><\/p>\nEsta herramienta de ingenier\u00eda de prompts ayuda a los usuarios a <b>escribir mensajes guiados relevantes, as\u00ed como a encadenarlos<\/b><h2>\u00bfQu\u00e9 es Dust?<\/h2>\nDust naci\u00f3 de una observaci\u00f3n: la IA cambia nuestra forma de trabajar. Ahora es posible ahorrar mucho tiempo en m\u00faltiples tareas gracias a los asistentes de IA. Pero a\u00fan es necesario saber c\u00f3mo comunicarles eficazmente nuestras solicitudes.\n\nAh\u00ed es donde interviene Dust, <b>el asistente de IA personalizado y seguro<\/b>. Dust es particularmente innovador para la ingenier\u00eda de prompts. Esta herramienta proporciona una interfaz web a las empresas para ayudarlas a escribir prompts y a encadenarlos unos con otros.\n\nDust ciertamente no es la \u00fanica herramienta de ingenier\u00eda de prompts, pero <b>su curva de aprendizaje es exponencial<\/b>. Esto permite a los usuarios personalizar a\u00fan m\u00e1s sus resultados.\n<h2>\u00bfCu\u00e1les son las funcionalidades de Dust para la ingenier\u00eda de prompts?<\/h2><figure class=\"wp-block-image size-large\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"572\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-1024x572.jpg\" alt=\"equipo-trabajo-analisis-datos-reunion.jpg\" class=\"wp-image-183620\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-56x56.jpg 56w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-115x64.jpg 115w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-150x150.jpg 150w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-210x117.jpg 210w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-300x167.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-410x270.jpg 410w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-440x246.jpg 440w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-448x448.jpg 448w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-587x510.jpg 587w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-768x429.jpg 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-785x438.jpg 785w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-1024x572.jpg 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-1250x590.jpg 1250w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-1440x680.jpg 1440w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-1536x857.jpg 1536w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion-2048x1143.jpg 2048w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/equipo-trabajo-analisis-datos-reunion.jpg 2560w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\"><\/figure>\nEn un momento en que la inteligencia artificial se ha vuelto integral en nuestras vidas, Dust re\u00fane las funcionalidades esenciales para manejar efectivamente las herramientas de IA y aprovecharlas al m\u00e1ximo. Estas son las principales:\n<h3>Un asistente personalizado<\/h3>\nDust se presenta primero como un asistente personalizado para las empresas. La idea es satisfacer perfectamente las necesidades de los colaboradores.\n\nPara personalizar tu asistente, puedes <b>implementar aplicaciones LLM<\/b> (modelos de lenguaje extensos) <b>construidos en Dust<\/b>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/formation-prompt-engineering\">Formaci\u00f3n r\u00e1pida en ingenier\u00eda<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>Los conjuntos de datos<\/h3>\nPara entrenar y personalizar tus modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, es apropiado integrar a Dust conjuntos de datos. Y gracias a las API, es <b>posible conectar datos de un stack tecnol\u00f3gico completo<\/b>, como Notion, Google Drive, GitHub, etc. Al conectar todos sus datos a Dust, las empresas eliminan los silos de conocimientos. Y sobre todo, permite utilizar asistentes conscientes del contexto global, capaces de adaptarse a las necesidades espec\u00edficas de las organizaciones.\n\nY como se trata de una soluci\u00f3n segura, las empresas pueden controlar el acceso a los datos de manera granular.\n\n<b>Bueno saber<\/b>: Dust admite varios proveedores de modelos de c\u00f3digo abierto, como OpenAI, Anthropic, Mistral.\n<h3>Dust y la ingenier\u00eda de prompts<\/h3>\nM\u00e1s all\u00e1 de estas funcionalidades basadas en el aprendizaje autom\u00e1tico, Dust se centra principalmente en la ingenier\u00eda de prompts. De esta manera, los usuarios pueden <b>hacerle una multitud de solicitudes<\/b>. Por ejemplo:\n<ul>\n \t<li>\u00bfPuedes resumirme los informes diarios de equipos? Para ello, podr\u00e1 recuperar la informaci\u00f3n en Slack.<\/li>\n \t<li>\u00bfPuedes crearme una f\u00f3rmula VLOOKUP para emparejar los nombres de los empleados con sus identificadores? Dust usar\u00e1 los datos disponibles en Excel o cualquier otro documento para responder a la solicitud.<\/li>\n \t<li>\u00bfPuedes encontrarme la lista de verificaci\u00f3n de incorporaci\u00f3n para los nuevos reclutas? Si la informaci\u00f3n est\u00e1 disponible en Notion u otras herramientas, Dust podr\u00e1 encontrarla f\u00e1cilmente.<\/li>\n<\/ul>\nPara optimizar los resultados, Dust <b>te ayuda a escribir mensajes guiados efectivos<\/b>, en particular utilizando las t\u00e9cnicas de la ingenier\u00eda de prompts avanzados (como ReAct o Chain of Thought).\n\nPero sobre todo, es <b>capaz de encadenar los prompts uno tras otro<\/b>, proporcionando a los usuarios resultados consistentes.\n\n<img decoding=\"async\" width=\"733\" height=\"600\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2024\/03\/dust_formation_Liora.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/formation-prompt-engineering\">Descubra nuestra r\u00e1pida formaci\u00f3n en ingenier\u00eda<\/a><\/div><\/div>\n\n<h2>Domina Dust y la ingenier\u00eda de prompts con Liora<\/h2>\nCon todas estas funcionalidades de Dust para la ingenier\u00eda de prompts, <b>Dust se revela como una herramienta imprescindible<\/b>. Pero para poder utilizarlo correctamente, es esencial dominar el aprendizaje autom\u00e1tico en su totalidad. Este es precisamente el objetivo de Liora. Con nuestras formaciones, la inteligencia artificial, sus evoluciones y sus herramientas no tendr\u00e1n secretos para ti. <a href=\"\/formation\/data-ia\/machine-learning-engineer\">\u00a1Descubre nuestro programa!<\/a>\n\nPara mejorar el rendimiento del sistema de IA a trav\u00e9s del Fine-Tuning, es importante prestar especial atenci\u00f3n a dos par\u00e1metros:\n<ul>\n \t<li><b>La calidad de los datos<\/b>: para abordar tareas espec\u00edficas, los conjuntos de datos presentados tambi\u00e9n deben ser espec\u00edficos.<\/li>\n \t<li><b>Las fases de entrenamiento<\/b>: no se trata solo de entrenar al modelo para contextualizar datos, sino de guiarlo hacia los mejores resultados. Para ello, es necesario establecer un sistema de retroalimentaci\u00f3n a trav\u00e9s de evaluaciones humanas.<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Con la multiplicaci\u00f3n de herramientas de IA generativa, dominar el arte de escribir prompts se ha vuelto m\u00e1s que esencial. Pero con la rapidez con la que evolucionan las soluciones de inteligencia artificial, muchos usuarios se sienten perdidos. Es en este instante que nace Dust. 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