En post anteriores comenzamos a hablar sobre los perros para la conservación. Estos amigos y buscadores caninos, que con sus grandes dotes olfativas, suponen una herramienta para lograr increíbles resultados en conservación, ayudándonos a mejorar la localización de diferentes especies animales o vegetales. Nosotros, concretamente, hablamos de los perros detectores en parques eólicos, cuyo trabajo permite aumentar la precisión en la estimación de mortalidad, maximizando la localización de animales que han colisionado con los aerogeneradores y consiguiendo de esta forma, datos que reflejan mejor la realidad de lo sucedido dentro de estos parques de energías renovables.
Buscadores caninos: La magia del olfato
Son diversos los estudios que muestran la alta eficiencia que presentan los perros. Su habilidad frente a la humana es, en lo que a búsqueda de diferentes objetivos se refiere, totalmente asombrosa. Entre los estudios que se han realizado se encuentra el trabajo llevado a cabo por Ideas Medioambientales el pasado año (Domínguez del Valle et al., 2020). En él se analizan aquellos factores que pueden afectar a la localización de cadáveres en parques eólicos, tanto en buscadores humanos, como en buscadores caninos. En este estudio se plasma la superioridad por parte de los perros en la detección de dichos objetivos, cuyo rendimiento además, en este estudio, sigue manteniéndose elevado independientemente del tamaño de las muestras, las características de la vegetación o las condiciones climáticas. En contraposición, los rastreadores humanos mostraban una tasa de localización de cadáveres inferior y considerablemente disminuida por factores como el tamaño de los cadáveres y la densidad de la vegetación.
Nuestro trabajo en la detección
Sin embargo, no todo el éxito en el proceso de detección es resultado de la labor del perro. El papel humano en el trabajo de búsqueda es fundamental para que la actuación de nuestro compañero canino sea lo más eficiente posible.
El guía debe estar mental y físicamente preparado para el trabajo que va a realizar en largas jornadas de trabajo de campo en el área de estudio, manteniéndose alerta a las señales que el perro pueda emitir. El guía debe conocer perfectamente el lenguaje corporal y la personalidad de su compañero canino, solucionando los problemas antes de que estos si quiera lleguen a ocurrir, asegurando la motivación y el buen estado físico del perro, y centrándose en condiciones del entorno que puedan afectar a la detección, minimizando estos factores y garantizando de esta forma la búsqueda eficaz y la seguridad del animal.
Por otro lado, en nuestra labor entra realizar una buena planificación del trabajo de búsqueda antes de ir al campo. De esta forma podremos maximizar el número de localizaciones en el menor tiempo posible, con los recursos de los que se dispone y aprovechando al máximo el tiempo de trabajo del perro. Esto se conoce como Teoría de Búsqueda, fue desarrollada por Koopman (1946,1980) y tiene sus raíces en la Segunda Guerra Mundial, formando parte de una disciplina más amplia denominada Investigación de Operaciones, cuyo objetivo es encontrar la forma más eficiente y eficaz de llevar a cabo las operaciones de salvamento.
Esta teoría maneja dos conceptos muy útiles a tener en cuenta a la hora de crear una estrategia de búsqueda específica con el perro (Glen & Clare, 2018). La cobertura, que es el área sobre la que se realizará la búsqueda frente al área total; y la anchura de barrido eficaz, que es la distancia a cada lado del buscador donde el número de objetos perdidos dentro de la banda es igual al número de objetos encontrados fuera de la banda.
Este ancho de barrido y la cobertura estarán determinados por el tipo de objeto a localizar (diferencias de especies, grado de descomposición y el tamaño de los cadáveres), la capacidad del rastreador (motivación, fatiga, etc.), condiciones climáticas (diferencias en la dispersión de olores según la temperatura, humedad y velocidad, y dirección del viento) y condiciones del terreno (tipo de vegetación, desniveles en el terreno, etc.).
A seguir trabajando…
Estudios como el realizado por Ideas nos ayuda a conocer mejor estos patrones que pueden afectar a la eficacia de nuestros buscadores caninos, y de esta forma, solventar dichos hándicaps con una buena planificación del trabajo y una excelente comunicación en el binomio perro-guía.
Bibliografía
Domínguez del Valle, Jon & Cervantes Peralta, Francisco & Arjona, Marisa. (2020). Factors affecting carcass detection at wind farms using dogs and human searchers. Journal of Applied Ecology. 57. 1926-1935. 10.1111/1365-2664.13714.
Glen, Al & Veltman, Clare. (2018). Search strategies for conservation detection dogs. Wildlife Biology. 2018. wlb.00393. 10.2981/wlb.00393.
Koopman, B. O. (1946). Search and screening. Operations Evaluations Grp Rep. no. 56. Center for Naval Analyses, Alexandria, VA.
Koopman, B. O. (1980). Search and screening: general principles with historical applications. Pergamon Press.
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¿Te has preguntado qué habilidad podría catapultar tu carrera en los próximos años? Si estás leyendo esto, probablemente ya intuyes la respuesta: el Prompt Engineering se está convirtiendo rápidamente en la competencia más codiciada del ecosistema de IA generativa. Y no, no es una moda pasajera – hay razones muy sólidas detrás de esta tendencia.
1.1 La IA generativa está en todas partes (y apenas estamos empezando)
Seamos sinceros: desde que ChatGPT irrumpió en nuestras vidas, la IA generativa ha pasado de ser una curiosidad tecnológica a una herramienta fundamental en miles de empresas. Ya no es "si" implementarán IA, sino "cómo" lo harán mejor que su competencia.
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Caso_2_seccion_idea_destacada_con_titulo_y_subtitulo, este es el mini párrafo interior que expande y explica la frase del titular de este mismo div.
1.2 Nuevos roles que pagan (muy) bien
¿Has visto últimamente ofertas de trabajo para "Prompt Engineers" o "AI Interaction Specialists"? Estos puestos, que ni siquiera existían hace dos años, ahora ofrecen salarios iniciales de 70.000€ en Europa y más de $120.000 en Estados Unidos.
¿Por qué empresas están dispuestas a pagar tanto? Porque un buen Prompt Engineer multiplica el retorno de la inversión en tecnología de IA. No solo ahorras tiempo a toda la organización, sino que desbloqueas posibilidades de negocio que de otro modo serían inalcanzables. Es como tener una superpotencia que traduce necesidades empresariales en soluciones concretas.
1.3 Tu ventaja competitiva (mientras los demás siguen confundidos)
Piénsalo así: mientras todos aprenden a usar herramientas de IA a nivel básico, dominar el Prompt Engineering te coloca varios pasos por delante del 99% de profesionales. Es como la diferencia entre saber conducir un coche y saber diseñar un sistema de transporte eficiente.
Caso_3_seccion_frase_destacada aquí va un texto que queramos destacar de manera importante visualmente.
Además, esta habilidad es transferible entre diferentes plataformas y modelos. No importa si tu empresa usa OpenAI, Anthropic, Mistral o cualquier otra IA – los principios fundamentales del Prompt Engineering se mantienen, haciendo que tu perfil sea valioso independientemente de qué tecnología específica esté de moda.
1.4 Un camino formativo accesible desde diversos backgrounds
Una de las mejores noticias es que no necesitas ser programador para convertirte en un excelente Prompt Engineer. Si bien los conocimientos técnicos ayudan, personas de marketing, diseño, recursos humanos o prácticamente cualquier campo pueden desarrollar esta especialización.
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Universidades y centros formativos (como nosotros en MBIT School) están incorporando módulos específicos de Prompt Engineering en sus programas, abriendo puertas a perfiles que quizás no encajarían en roles tecnológicos más tradicionales.
Dominar el Prompt Engineering no es cuestión de suerte ni de probar comandos al azar. Hay principios fundamentales que diferencian a los profesionales de los aficionados. Veamos cuáles son:
2.1 Define el objetivo y el contexto (antes de escribir una sola palabra)
El error más común que vemos en nuestras clases es lanzarse a escribir prompts sin haber definido claramente caso_4_negrita_con_interaccion sirve para poner en negrita una idea dentro de un texto y que haya una microinteracción que capture tu atención. Un prompt efectivo siempre comienza estableciendo el contexto adecuado:
Caso_5_grid_ideas sirve para dividir un contenido en varias fichas visualmente para entender mejor el contenido
Proporciona información relevante (sin abrumar con detalles innecesarios)
Establece limitaciones importantes que la IA debe considerar
Compara estos dos prompts:
❌ "Dame ideas para mi negocio"
✅ "Soy propietario de una panadería artesanal en Barcelona con clientela principalmente local. Necesito 5 ideas innovadoras para aumentar mis ventas durante los meses de verano, considerando un presupuesto máximo de 2.000€."
¿Notas la diferencia? El segundo prompt orienta a la IA con precisión y evita respuestas genéricas que no aportarían valor real.
2.2 Estructura tus instrucciones (las IAs aman el orden)
Los modelos de IA no "piensan" como nosotros. Responden mejor cuando les das instrucciones claras, secuenciales y bien estructuradas.
Para conseguir respuestas precisas:
Usa listas numeradas para secuencias de pasos
Emplea viñetas para características relacionadas
Separa visualmente las diferentes partes de tu instrucción
Un truco que funciona sorprendentemente bien: divide una tarea compleja en subtareas más sencillas. Obtendrás mejores resultados que con una única instrucción complicada.
Recuerda: si tú mismo tienes que releer tu prompt para entenderlo,
la IA probablemente también tendrá dificultades.
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