Ya sea escribiendo o hablando,  la experiencia será similar a hablar con una IA. En este caso servirá para decirle qué reproducir, obtener información sobre lo que están escuchando y explorar su propio historial de escucha sin salir de la app.

“Talk to Spotify” saldrá primero en beta y representa uno de los pasos más ambiciosos de la compañía para incorporar inteligencia artificial conversacional a su producto principal.

Según explicó Spotify, la función busca profundizar en la adaptación al gusto musical de cada usuario.En lugar de depender exclusivamente de algoritmos de recomendación o de búsquedas por texto tradicionales, los usuarios podrán mantener una conversación con la aplicación para dar forma a lo que están escuchando, entender mejor el contenido reproducido o revisar su propia historia como oyentes.

La compañía enmarca este lanzamiento dentro de una estrategia más amplia de personalización, que en los últimos meses también incluyó la expansión de su DJ personalizado a nuevos idiomas y mercados, y otras funciones orientadas a que los usuarios comprendan mejor la música, los pódcasts y los audiolibros que consumen. A continuación, el detalle de las principales capacidades incluidas en esta actualización.

Definir la reproducción con instrucciones sucesivas

Una de las funciones centrales permite a los usuarios pedirle a Spotify que arme una selección musical a partir de instrucciones abiertas, como solicitar artistas que todavía no hayan escuchado, y luego seguir ajustando esa selección con indicaciones adicionales.

Es posible pedir que se sume un artista puntual, acotar el pedido a un período específico de su discografía o solicitar un cambio de tono, por ejemplo, hacia canciones más enérgicas.

Además, el usuario puede pedirle a la aplicación directamente que guarde una canción, la sume a la cola de reproducción o siga a un artista, sin necesidad de tocar manualmente esas opciones en la interfaz.

Información sobre lo que se está escuchando

Desde la vista de reproducción actual, los usuarios podrán preguntar por el contexto de una canción, un álbum, un artista o un género. Spotify puso como ejemplo consultas sobre la inspiración detrás de un álbum, la fecha de lanzamiento de un disco o el género al que pertenece un tema.

La compañía indicó que, a partir de esas respuestas, la aplicación también sugiere artistas, sonidos e historias relacionadas para profundizar el descubrimiento musical.

La misma lógica se extiende a pódcasts y audiolibros: durante la escucha, será posible preguntar por otros libros escritos por un autor o por otros pódcasts en los que haya participado un invitado determinado.

Consultas sobre el propio historial de escucha

La tercera gran capacidad de la función apunta hacia adentro: permite a los usuarios hacer preguntas sobre su propio comportamiento de escucha, aprovechando que Spotify ya cuenta con datos sobre sus playlists, artistas favoritos y canciones repetidas.

Entre los ejemplos mencionados por la compañía figuran preguntas como en qué momento se escuchó por primera vez una canción determinada o qué géneros ha estado escuchando el usuario en el último tiempo.

Disponibilidad limitada y en fase beta

Spotify aclaró que la función es opcional: los usuarios pueden activar el micrófono para hablar, escribir sus consultas o simplemente seguir utilizando la aplicación de la manera tradicional.

Por tratarse de una beta, la compañía advirtió que las respuestas no siempre serán precisas y que el sistema seguirá ajustándose a partir de la retroalimentación de los usuarios.

El despliegue es, por ahora, acotado: la función llega de forma gradual para usuarios Premium mayores de 18 años en Estados Unidos, Irlanda y Suecia, disponible en inglés para dispositivos iOS y Android.

Spotify no precisó una fecha estimada para una expansión a otros mercados o idiomas, aunque adelantó que continuará sumando novedades orientadas a conectar a los oyentes con la música, los pódcasts, los audiolibros y los creadores que siguen.

Artículo coescrito con Juan Pablo Aguirre Osorio

Imagen: Spotify

En 2025, algunos de los trabajos mejor pagados del sector tecnológico ni siquiera existían hace cinco años. Hoy, puestos como Prompt Engineer, AI Trainer o Developer Advocate están en auge, con salarios que superan los USD 100.000 anuales.

Lo llamativo es que muchas de estas vacantes no exigen título universitario ni décadas de experiencia. Se valoran más las habilidades adaptativas, la lógica, la comunicación y el dominio del inglés técnico.

Impulsados por el auge de la inteligencia artificial y el trabajo remoto, estos perfiles también están llegando a América Latina. ¿Qué hacen exactamente y cómo prepararse para acceder a ellos?

AI Trainer

Un AI Trainer se encarga de evaluar, mejorar y supervisar las respuestas de modelos de lenguaje como ChatGPT. Su trabajo es corregir errores, afinar el tono y garantizar la calidad de las salidas.

En 2025, OpenAI, Anthropic y Meta siguen ampliando sus equipos de entrenamiento humano. En EE. UU., los salarios oscilan entre USD 90.000 y USD 120.000 al año, según Glassdoor y datos internos de compañías.

En Colombia y otros países de la región, muchos trabajan como contratistas o freelancers para estos modelos, con ingresos que pueden ir de USD 1.500 a USD 3.000 mensuales, especialmente si dominan el inglés y la escritura profesional.

Prompt Engineer

El Prompt Engineer diseña las instrucciones específicas para que los modelos de IA entreguen resultados útiles, éticos y precisos. Es una mezcla entre programador, redactor técnico y estratega de lenguaje.

Plataformas como Perplexity, Cohere y Google DeepMind están contratando activamente este perfil. En Estados Unidos, su rango salarial en 2025 varía entre USD 120.000 y USD 160.000 anuales, según Levels.fyi.

En el mercado freelance, se pagan hasta USD 100 por hora por escribir y optimizar prompts para casos de uso reales, desde generación de código hasta asistentes virtuales empresariales.

Developer Advocate

El Developer Advocate es un puente entre las empresas tecnológicas y las comunidades de desarrolladores. Crea documentación, tutoriales, organiza eventos y traduce el lenguaje técnico a formatos accesibles.

Amazon, Stripe, Twilio y GitHub han profesionalizado este rol. En EE. UU., el salario promedio ronda los USD 100.000 a USD 145.000 anuales, de acuerdo con Payscale y DevRelX.

Para Latinoamérica, esta es una oportunidad atractiva. Quienes combinan experiencia en desarrollo de software con buenas habilidades de comunicación pueden llegar a ganar entre USD 3.000 y USD 5.000 mensuales en posiciones remotas.

¿Cómo prepararse?

Escuelas como Holberton Coderise, con presencia en Colombia, Ecuador, Panamá y Florida, entrenan personas desde cero en programación, aprendizaje automático, blockchain o desarrollo web.

Su metodología se enfoca en proyectos reales, trabajo colaborativo y resolución de problemas. No entregan títulos, pero sí las habilidades técnicas que hoy buscan las empresas más innovadoras del mundo.

Ofrecen programas intensivos o de medio tiempo, y modelos de pago diferido que facilitan el acceso a quienes no pueden costear estudios tradicionales. En un año, puedes estar listo para aplicar a estos nuevos empleos.

Estos trabajos no son una promesa lejana. Ya existen, ya se pagan bien y ya están contratando en español. El reto no es descubrirlos, sino prepararse para ellos a tiempo.

Imagen: Archivo ENTER.CO

Un prompt es una solicitud clara y específica dirigida a la IA, que debe incluir detalles sobre lo que se espera, como el tipo de información o formato de respuesta. Al proporcionar contexto adecuado y evitar ambigüedades en él, te permite obtener respuestas precidas y útiles de acuerdo a tus necesidades, asegurando que la respuesta sea lo más acorde posible a lo que buscas.

El cofundador de OpenAI, Greg Brockman explica sobre la importancia de formular las solicitudes de manera clara y precisa, comparando la interacción de la IA con una conversación humana. Para obtener mejores resultados, recomienda evitar errores gramaticales y proporcionar contexto adicional que facilite a la IA comprender el objetivo de la consulta.

Estructura ideal de un prompt

1. Objetivo: Define con claridad qué necesitas. Especificar el propósito ayuda a reducir ambigüedades y mejora la precisión de la respuesta.
2. Formato de respuesta: Indica cómo deseas recibir la información. Puede ser en forma de lista, resumen, ensayo, código, entre otros formatos.
3. Contexto: Proporciona detalles relevantes que permitan a la IA generar respuestas mejor informadas y adaptadas a la situación planteada.

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Ejemplos te muestran cómo un prompt más detallado y específico genera respuestas más útiles y precisas

Ejemplo 1: Solicitar información específica
Pregunta genérica: “Háblame sobre los gatos.”
Pregunta estructurada: “Cuéntame brevemente sobre los cuidados básicos para un gato doméstico.”

Ejemplo 2: Solicitar recomendaciones claras
Pregunta básica: “¿Qué libros recomiendas?”
Pregunta optimizada: “¿Me puedes recomendar tres libros de ciencia ficción para alguien que disfruta de historias sobre el espacio?”

Ejemplo 3: Solicitar definiciones claras
Pregunta simple: “¿Qué es un ecosistema?”
Pregunta optimizada: “¿Puedes darme una definición breve de un ecosistema y un ejemplo simple de cómo funciona?”

El modelo de IA “o1” de OpenAI se distingue por su capacidad de entendimiento profundo, siendo especialmente eficaz en la solución de problemas en áreas como la investigación, matemáticas y ciencias. Para aprovechar al máximo su potencial, es fundamental estructurar bien los prompts y exigir que siga instrucciones específicas.

A medida que la inteligencia artificial sigue evolucionando, la capacidad de formular prompts estratégicos se convertirá en una habilidad esencial. Siguiendo la metodología de Brockman, los usuarios pueden mejorar significativamente la calidad de las respuestas que obtienen de ChatGPT, optimizando su experiencia y maximizando el valor de la información generada.

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta importante para desarrolladores de software. Desde la creación de código hasta la resolución de problemas complejos, las IA están diseñadas para colaborar y potenciar la eficiencia de los equipos de desarrollo. Sin embargo, para aprovechar al máximo esta tecnología, los desarrolladores necesitan interactuar con ella de manera inteligente y efectiva. ¿Cómo hacerlo?

Pues bien, para empezar debemos entender que un prompt es una instrucción que el desarrollador le da a la IA. La forma en que se formule este prompt determinará qué tan precisa será la respuesta que el sistema de inteligencia artificial entregue.

Un “prompt perfecto” no es solo una simple pregunta; es una guía detallada y clara que permite a la IA comprender exactamente qué se espera de ella. Así como en la programación se utilizan lenguajes específicos para comunicarse con las máquinas, los prompts para IA deben ser igualmente cuidadosos y estructurados para obtener resultados óptimos.

¿Qué debes tener en cuenta para construir tu prompt?

Sea claro y conciso: Al formular un prompt para una IA, es importante evitar la ambigüedad. Los comandos claros y específicos reducen el margen de error y aumentan las probabilidades de obtener una respuesta correcta. Por ejemplo, en lugar de pedir “ayuda para mejorar el código”, un mejor prompt sería “optimizar el siguiente código para mejorar su eficiencia en la gestión de memoria”.

Contexto y detalles son clave: Proveer contexto adicional puede marcar la diferencia en la calidad de la respuesta. La IA necesita información relevante para entender el objetivo final. Si un desarrollador está pidiendo ayuda con una función en un lenguaje específico, incluir detalles sobre el entorno en el que se está trabajando (como el sistema operativo o las versiones del software) es una buena práctica.

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Iterar y refinar: No siempre se obtiene el resultado perfecto en el primer intento, y esto es completamente normal. Al igual que el desarrollo de software requiere iteraciones, interactuar con una IA también puede necesitar ajustes. Si la IA no proporciona el resultado esperado, refinar el prompt para incluir más detalles o hacer preguntas más específicas puede mejorar considerablemente los resultados.

Estructurar las solicitudes por pasos: En lugar de pedirle a la IA una solución completa a un problema complejo, puede ser más eficiente descomponer la tarea en pasos más pequeños. Por ejemplo, si se está creando una aplicación, pedirle a la IA que primero ayude a generar una arquitectura básica, luego funciones individuales y finalmente pruebas unitarias, permitirá un proceso más organizado y manejable.

Prompting para la creación de código

En el desarrollo de software, los prompts juegan un papel central cuando se colabora con IA para crear o revisar código. Algunas estrategias clave para diseñar prompts efectivos en este contexto incluyen:

Especificar el lenguaje de programación: Esto ayuda a que la IA entienda los límites y las convenciones del lenguaje en cuestión. Un ejemplo de un buen prompt sería: “Escribe una función en Python que convierta una lista de enteros en una cadena separada por comas”.

Incluir ejemplos: Mostrar ejemplos de entrada y salida esperada es una excelente forma de guiar a la IA. Esto es especialmente útil en la creación de algoritmos personalizados.

Solicitar sugerencias y mejoras: En lugar de solo pedirle a la IA que escriba el código, un desarrollador puede solicitar mejoras o nuevas ideas sobre una base de código ya existente. Esto no solo ayuda a mejorar la calidad del código, sino que también fomenta la creatividad colaborativa entre la IA y el desarrollador.

Finalmente cabe mencionar que el éxito de las interacciones entre desarrolladores e inteligencia artificial no radica solo en obtener respuestas inmediatas, sino en utilizar la IA como una herramienta para aprender, mejorar y optimizar el código de manera constante.

Existen varias plataformas y herramientas de código abierto que permiten a los desarrolladores experimentar con IA en tiempo real, ajustando y refinando su trabajo hasta alcanzar la mejor versión posible.

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Algunas academias ya están adoptando un enfoque de colaboración con IA para avanzar en el campo del desarrollo de software. Estas colaboraciones no solo abarcan áreas técnicas como la optimización del código y la seguridad, sino también aspectos más amplios como la innovación y la resolución creativa de problemas.

En este sentido, Holberton Coderise han sido claves en ofrecer oportunidades que permiten a desarrolladores de todo el mundo interactuar con tecnologías de inteligencia artificial, promoviendo el desarrollo de habilidades no solo técnicas, sino también humanas.

Holberton opera en más de 20 países y 29 ciudades de todo el mundo y capacita a miles de participantes cada año. Además de los conocimientos adquiridos, los participantes también reciben una importante red de orientación profesional, que les permite afrontar el próximo desafío con confianza, conoce más en holbertoncoderise.com. 

Imagen: dem10