¿Puede un asistente GPT ser más ágil y escalable sin un “super prompt” inmanejable?

En Meedia creemos que sí: con prompting modular por comandos.
¿Cuál es el problema? Diseñar un asistente eficaz exige encajar tres piezas:
instrucciones claras, funciones bien definidas (y jerarquizadas si son varias) y
documentos de consulta sólidos.

El punto crítico suele ser el system prompt. Para funciones complejas, las instrucciones tienden a ser largas (con la limitación práctica de tokens) y requieren ajustes adicionales en el configurador.

La alternativa: modular por comandos

En lugar de un único super prompt difícil de mantener, las instrucciones se dividen en módulos activados por comandos.
Incluso es posible vincular cada comando a documentos concretos en la base de conocimiento del asistente.

Aplicaciones en Healthcare Marketing

Estamos probando esta técnica en casos de uso como:
gestión de documentos científicos, adaptación de materiales promocionales con compliance, procesos de Regulatory o Farmacovigilancia.

Las ventajas
El prompting modular por comandos permite:

• Asistentes más ágiles, operativos y escalables,
• Actualizaciones sencillas cuando aparecen nuevas funciones o modelos,
• Reducir la dependencia de programar acciones en el configurador (algo que puede perder relevancia con la llegada de los conectores MCP de OpenAI).

En la práctica, es como tener una navaja suiza digital: un solo asistente, múltiples funciones.

👉 En próximos posts compartiremos ejemplos reales de cómo funciona esta arquitectura modular en el diseño de asistentes.