En el mundo de la inteligencia artificial generativa, el prompting es la técnica de dar instrucciones a un modelo para que produzca un resultado: texto, imágenes, música o incluso video. Tradicionalmente, los prompts han sido simples descripciones en lenguaje natural (“un perro corriendo en un campo al atardecer”), pero en los últimos meses se ha popularizado el uso de JSON prompts para interactuar con ciertos sistemas de generación de contenido visual.
¿Qué es un JSON prompt?
Un JSON prompt es básicamente un prompt estructurado en formato JSON (JavaScript Object Notation), un estándar de programación muy usado para intercambiar datos entre sistemas.
En lugar de escribir solo una frase, el creador organiza la información en campos y valores definidos, lo que permite a la IA entender mejor las intenciones del usuario.
Por ejemplo, una instrucción en lenguaje natural como “Un humano con sudadera y un robot acompañante, caminando en una ciudad futurista estilo cyberpunk iluminada por neones, visto desde un ángulo bajo con cámara en movimiento.” traducido a un JSON prompt seria:
{
«scene»: «a futuristic city at night»,
«style»: «cyberpunk»,
«lighting»: «neon»,
«characters»: [
{«type»: «human», «role»: «protagonist», «clothing»: «hoodie»},
{«type»: «robot», «role»: «companion»}
],
«camera»: {
«angle»: «low»,
«movement»: «tracking shot»
}
}
¿Por qué parecen ser mejores para crear imágenes y videos?
Claridad en la intención
El lenguaje natural es ambiguo. Un prompt como “un gato en una casa moderna” puede dar lugar a múltiples interpretaciones. En cambio, un JSON prompt obliga a definir con precisión los atributos (tipo de gato, estilo de casa, iluminación, etc.).
Control de la escena
Permite controlar aspectos técnicos como la cámara, la paleta de colores, la composición o incluso el movimiento en un video. Esto es muy útil en animación, donde se requiere continuidad entre fotogramas.
Estandarización
El JSON convierte el prompt en algo casi como un “lenguaje universal” entre el humano y la IA. Diferentes herramientas pueden procesar estos campos de manera consistente, lo que no siempre ocurre con descripciones narrativas.
Facilidad y escalabilidad
Al ser un formato de datos, se puede generar, combinar o modificar JSONs mediante scripts. Esto permite crear múltiples variaciones de un prompt de forma programática, ideal para producción masiva de contenido.
Mejor integración con lineas de tiempo
Estudios de animación, diseñadores de videojuegos o creadores de cine pueden integrar estos prompts en flujos de trabajo donde los parámetros visuales están ya estructurados.
¿Cuál es la lógica detrás de su funcionamiento?
La lógica se basa en cómo las IA de generación multimodal procesan los prompts:
Parseo estructurado
El modelo (o un preprocesador que lo acompaña) interpreta el JSON campo por campo.
Ejemplo: scene → contexto, characters → entidades, camera → parámetros visuales.
Mapeo semántico
Cada campo del JSON se traduce a un conjunto de vectores (representaciones matemáticas) que guían la generación. Esto reduce la ambigüedad que existe cuando todo está en una sola frase.
Consistencia temporal (en video)
Al tener los elementos definidos en estructuras, es más fácil mantener coherencia entre cuadros: el mismo personaje, con la misma ropa y estilo, aparece de forma continua.
Escalabilidad
Los prompts JSON pueden extenderse añadiendo nuevos campos sin romper la lógica. Ejemplo: un futuro campo "soundtrack" para IA de video con audio integrado.
He aqui un ejemplo más detallado en ambos formatos:
Prompt en texto libre
«Un guerrero samurái en un bosque de bambú, iluminado por la luna, con un estilo de pintura tradicional japonesa.»
Resultado: La IA entiende la idea general, pero puede variar en el estilo, la intensidad de la luz o el nivel de detalle del samurái.
Prompt en JSON
{
«escena»: «bosque de bambú de noche»,
«personaje»: {
«tipo»: «guerrero samurái»,
«postura»: «de pie, con katana desenfundada»,
«ropa»: «armadura tradicional japonesa»
},
«iluminación»: {
«fuente»: «luna llena»,
«intensidad»: «suave»,
«efecto»: «reflejo en el bambú»
},
«estilo»: «pintura tradicional japonesa»
}
Resultado: La IA recibe un desglose más preciso. El samurái no solo aparece en el bosque, sino con armadura, postura definida, iluminación concreta y estilo pictórico exacto.
Ejemplo en generación de video
Prompt en texto libre
«Una cámara sigue a un astronauta caminando sobre Marte mientras el sol se oculta en el horizonte.»
Resultado: El astronauta y Marte aparecerán, pero quizá la cámara no se mueva como se desea, o el atardecer sea inconsistente entre cuadros.
Prompt en JSON
{
«escena»: «superficie de Marte al atardecer»,
«personaje»: {
«tipo»: «astronauta»,
«traje»: «espacial blanco con casco reflectante»,
«acción»: «caminando lentamente»
},
«cámara»: {
«ángulo»: «trasero»,
«movimiento»: «travelling hacia adelante»,
«estabilidad»: «suave»
},
«entorno»: {
«cielo»: «rojo anaranjado con sol en el horizonte»,
«detalles»: «polvo marciano levantándose con cada paso»
},
«duración»: «10 segundos»
}
Resultado: El video será más consistente: el astronauta mantiene su traje, la cámara hace un travelling suave (la cámara avanza hacia el sujeto) y el sol siempre está en el horizonte marciano, sin cambios bruscos.
Como puedes ver, los JSON prompts no reemplazan a los prompts en lenguaje natural, pero representan un salto de calidad en la comunicación entre humanos y modelos de IA.
Su mayor ventaja radica en que ofrecen estructura, control y precisión, factores claves para producciones visuales complejas como animaciones, cortometrajes o videojuegos generados con IA.
En otras palabras, si los prompts en lenguaje natural son como darle instrucciones verbales a un artista, los JSON prompts son como entregarle un guion técnico detallado.
Opinión:
Julio G. Cabrejos A.
Ingenieria Avanzada en IA
Bolivia