Introducción: La Importancia Arquitectónica del Formato de Entrada en la Ingeniería de Prompts #

A medida que las aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM, por sus siglas en inglés) transicionan de ser chatbots experimentales a sistemas de producción robustos, la naturaleza del prompting evoluciona. Se aleja de la conversación en lenguaje natural para convertirse en una forma más rigurosa de “especificación”. En este contexto, la elección de un formato de entrada deja de ser una preferencia estilística para convertirse en una decisión arquitectónica crítica que dicta la fiabilidad, la mantenibilidad y el rendimiento del sistema de IA. El formato de entrada estructura la comunicación con el modelo, y una estructura clara conduce a un pensamiento claro y, en última- instancia, a mejores respuestas.[1]

Este informe presenta un análisis exhaustivo de tres formatos de entrada fundamentales: Markdown, JSON (JavaScript Object Notation) y XML (Extensible Markup Language). No se posicionan como competidores por un único título de “mejor formato”, sino como herramientas especializadas dentro del conjunto de recursos de la ingeniería de prompts, cada una con fortalezas y debilidades distintas para tareas específicas.[2]

Una tendencia notable en el campo es el uso estratégico de etiquetas de estilo XML (por ejemplo, <instrucciones>, <contexto>, <entrada_usuario>) para estructurar prompts complejos. Esta técnica, a la que a veces se hace referencia informalmente como “XMLX”, no es un nuevo estándar, sino una aplicación innovadora de una tecnología madura. Su carácter “pionero” no radica en la novedad de la tecnología en sí, sino en que la creciente complejidad de las tareas de IA ahora exige el tipo de delimitación jerárquica y explícita de límites que XML siempre ha proporcionado.[4]

El creciente énfasis en formatos estructurados como XML y JSON señala una maduración crucial en el campo de la ingeniería de prompts. Refleja un movimiento desde el “susurro de prompts” ad-hoc hacia una disciplina más sistemática, similar a la ingeniería de software, donde los prompts son tratados como código, con estructuras, esquemas y consideraciones de seguridad definidos. Este cambio es impulsado por la necesidad empresarial de predictibilidad, capacidad de prueba y robustez en los sistemas de IA. Las interacciones iniciales con los LLM eran en gran medida conversacionales, basadas en lenguaje natural no estructurado.[1] A medida que los desarrolladores comenzaron a integrar los LLM en aplicaciones, la necesidad de

salidas predecibles y legibles por máquina llevó a la adopción de JSON.[9 Ahora, a medida que las

entradas (los prompts) se vuelven cada vez más complejas —incorporando instrucciones del sistema, datos del usuario, contexto de RAG y ejemplos de pocos intentos (few-shot)—, la misma necesidad de estructura y predictibilidad se está aplicando al lado de la entrada.[6] XML, con su etiquetado semántico y naturaleza jerárquica, proporciona una “gramática de prompts” [5] que permite a los desarrolladores construir estas entradas complejas de una manera menos ambigua para que el modelo las analice. Por lo tanto, la tendencia hacia los formatos estructurados no es simplemente un truco de rendimiento; es una evolución inevitable de la ingeniería de prompts hacia una disciplina formal, reflejando el desarrollo de otros campos de la ingeniería de software que requirieron lenguajes y protocolos estandarizados para gestionar la complejidad.

Capítulo 1: Análisis Fundacional de los Formatos de Datos #

Este capítulo establece una base técnica clara para cada formato, analizando su filosofía de diseño, sintaxis y casos de uso tradicionales, independientemente de los LLM. Esta base es crucial para comprender por qué cada formato se comporta de la manera en que lo hace en un contexto de prompting.

1.1 Markdown: El Estándar para la Legibilidad Centrada en el Humano #

• Filosofía de Diseño: Creado por John Gruber en 2004, el objetivo principal de Markdown es ser “fácil de leer y fácil de escribir” en su forma de texto plano sin formato, priorizando la legibilidad humana por encima de todo.12 Fue diseñado como una forma no intrusiva de agregar formato al texto para su eventual conversión a HTML.12
• Sintaxis y Estructura: Es un lenguaje de marcado ligero que utiliza puntuación simple (por ejemplo, # para encabezados, * para listas o énfasis) para estructurar documentos. Es fundamentalmente texto primero, con el formato superpuesto.13
• Casos de Uso Principales: Es ampliamente utilizado para documentación (archivos readme), blogs, foros y software colaborativo donde la claridad y la facilidad de edición para los humanos son primordiales.12 Se considera el “lenguaje de facto para los LLM” en contextos conversacionales y de desarrollo.17

1.2 JSON (JavaScript Object Notation): La Lengua Franca de las API y el Intercambio de Datos #

• Filosofía de Diseño: Derivado de JavaScript en 2001, JSON fue diseñado como un formato ligero, basado en texto e independiente del lenguaje para el intercambio de datos. Su objetivo es la serialización y deserialización eficiente de datos estructurados para máquinas.19
• Sintaxis y Estructura: Se basa en una estructura simple de pares clave-valor (objetos) y listas ordenadas (arrays). Admite un conjunto limitado pero esencial de tipos de datos: cadenas, números, booleanos, arrays y objetos.19 Es menos verboso que XML debido a la ausencia de etiquetas de cierre.19
• Validación y Esquema: Aunque es inherentemente flexible, la estructura de los datos JSON puede ser rigurosamente definida y validada usando JSON Schema, que actúa como un plano o contrato para el formato de los datos.24 Esta es una característica crítica para garantizar la integridad de los datos en sistemas automatizados.
• Casos de Uso Principales: Es el formato dominante para las API REST, la transferencia de datos en aplicaciones web, archivos de configuración y bases de datos de documentos NoSQL.23

1.3 XML (Extensible Markup Language): El Estándar Empresarial para Datos Complejos y Autodescriptivos #

• Filosofía de Diseño: Desarrollado a partir de SGML en 1996, XML fue diseñado para ser un lenguaje de marcado autodescriptivo para almacenar y transportar datos arbitrarios. Sus objetivos enfatizan la generalidad, la independencia de la plataforma y la capacidad de definir formatos de documentos estructurados y personalizados.19
• Sintaxis y Estructura: Utiliza una estructura de árbol jerárquica basada en etiquetas. Cada elemento está encerrado en una etiqueta de inicio y fin (por ejemplo, <usuario>…</usuario>), lo que lo hace más verboso que JSON pero también más explícito. Admite atributos dentro de las etiquetas, espacios de nombres para evitar conflictos de nombres y comentarios.19
• Validación y Esquema: Posee un sistema muy maduro y robusto para la validación a través de Definiciones de Tipo de Documento (DTD) y Definiciones de Esquema XML (XSD), lo que permite verificaciones rigurosas de la integridad de los datos para documentos complejos.22
• Casos de Uso Principales: Prevalece en sistemas empresariales, aplicaciones heredadas, formatos de documentos complejos (por ejemplo, Office Open XML, SVG) y protocolos de comunicación como SOAP.22

La filosofía de diseño inherente a cada formato es el predictor más potente de su caso de uso óptimo en la ingeniería de prompts. Existe un vínculo causal directo entre el propósito original de un formato y sus fortalezas y debilidades cuando se utiliza con LLM. El diseño centrado en el ser humano de Markdown lo hace ideal para prompts legibles; el diseño centrado en la máquina de JSON lo hace ideal para forzar salidas estructuradas; y el diseño extensible y centrado en documentos de XML lo hace ideal para estructurar prompts complejos y de múltiples partes.

Esta conexión se puede entender de la siguiente manera:

1. Markdown fue creado para la legibilidad humana.12 Esto se traduce directamente en su fortaleza para el prompting de LLM: crear prompts que son fáciles de escribir, leer y colaborar para los desarrolladores.1
2. JSON fue creado para el intercambio eficiente de datos entre máquinas.19 Esto se traduce directamente en su fortaleza para los LLM: forzar al modelo a producir una salida predecible, analizable por máquina y estructurada que pueda ser consumida de manera fiable por aplicaciones posteriores.9
3. XML fue creado para definir estructuras de documentos personalizadas, autodescriptivas y complejas.28 Esto se traduce directamente en su fortaleza para los LLM: crear prompts complejos y de múltiples componentes donde cada parte está etiquetada de manera explícita y semántica, reduciendo la ambigüedad para el modelo.4

Por lo tanto, un ingeniero puede deducir en gran medida el mejor formato para una tarea preguntándose: “¿Mi desafío principal se asemeja a un problema de documentación (usar Markdown), un problema de API de datos (usar JSON) o un problema de definición de documentos complejos (usar etiquetas XML)?”

Tabla 1: Sintaxis y Características Comparativas #

Capítulo 2: Una Comparación de Rendimiento Multidimensional en el Prompting de LLM #

Este capítulo constituye el núcleo analítico del informe, pasando de la teoría a la práctica al evaluar cómo las características de cada formato se traducen en diferencias de rendimiento tangibles en las interacciones con los LLM.

2.1 Interpretabilidad del Modelo y Precisión de Análisis Sintáctico #

• Markdown: Generalmente bien comprendido por los LLM debido a su prevalencia en los datos de entrenamiento (texto de internet, GitHub). Su estructura simple es fácil de analizar para los modelos en tareas sencillas.1 Sin embargo, su flexibilidad puede llevar a ambigüedades en prompts complejos, lo que podría reducir el rendimiento en comparación con formatos más rígidos.31
• JSON: Cuando se utiliza para la salida, el modo JSON y la validación de esquemas fuerzan al modelo a un proceso de generación muy restringido, garantizando datos sintácticamente correctos y estructurados.9 Sin embargo, forzar a un modelo a un “modo técnico” con JSON a veces puede degradar el rendimiento en tareas creativas o matizadas.10 Algunos modelos, especialmente los más pequeños, también tienen dificultades para generar JSON válido, lo que provoca errores de análisis.9
• XML: Las etiquetas explícitas de inicio y fin y la estructura jerárquica proporcionan límites y contexto muy claros, lo que mejora significativamente la capacidad del modelo para analizar con precisión prompts complejos y de múltiples partes.4 Esto reduce el riesgo de que el modelo “confunda” las instrucciones con los datos de contexto.7 La evidencia anecdótica y documentada sugiere que modelos como Claude manejan XML excepcionalmente bien.8

2.2 Eficiencia de Tokens e Impacto Económico #

• Markdown: Es consistentemente el formato más eficiente en tokens. Su sintaxis mínima (por ejemplo, # frente a <h1>…</h1>) conduce a un menor número de tokens, lo que se traduce directamente en menores costos de API y una latencia reducida.17 Las comparaciones muestran que puede ser entre un 10% y un 15% más eficiente que JSON o XML para datos equivalentes.17
• JSON: Es más pesado en tokens que Markdown debido a caracteres sintácticos como {, }, [, ], " y ,. Esta sobrecarga puede ser significativa, con algunos informes que sugieren un aumento del 15-20% en tokens sobre Markdown, y en algunos casos, hasta el doble.36
• XML: Es el formato más verboso e intensivo en tokens debido a su requisito de etiquetas de apertura y cierre para cada elemento. Esta verbosidad aumenta directamente los costos y la latencia, lo que lo hace menos adecuado para aplicaciones donde el recuento de tokens es una restricción principal.10

2.3 Legibilidad Humana y Experiencia de Desarrollo #

• Markdown: Es el claro ganador en cuanto a legibilidad humana. Los prompts escritos en Markdown son fáciles de crear, revisar y depurar, lo que lo hace ideal para entornos colaborativos y para prompts que contienen grandes bloques de texto en lenguaje natural.1
• JSON: Puede ser difícil de leer y escribir para personas no desarrolladoras. La sintaxis estricta (comillas, comas) es propensa a errores en la edición manual.31 Sin embargo, su estructura es muy familiar para los desarrolladores y fácil de generar/analizar programáticamente.31
• XML: Es menos legible que Markdown para los humanos debido a la verbosidad de las etiquetas. Sin embargo, la naturaleza semántica de las etiquetas puede hacer que la estructura de un prompt complejo sea más clara que un objeto JSON profundamente anidado.3

2.4 Preservación del Contexto en Sistemas RAG #

• El Desafío del Chunking: La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) requiere dividir documentos grandes en “trozos” (chunks) más pequeños para la incrustación (embedding). La integridad de estos trozos es primordial para la calidad de la recuperación.38
• Markdown: Su estructura natural, similar a la de un documento, es muy resistente al chunking. Dividir a lo largo de párrafos o encabezados (una estrategia común) a menudo preserva el contexto semántico de manera efectiva. Las estrategias de chunking conscientes de la estructura del documento a menudo están diseñadas específicamente para Markdown.17
• JSON y XML: La sintaxis rígida y jerárquica de JSON y XML es frágil. Un trozo podría comenzar en medio de un objeto JSON o una etiqueta XML, creando un fragmento sintácticamente inválido y contextualmente sin sentido para el modelo de incrustación. Esto conduce a malos resultados de recuperación.17 Para usar estos formatos en RAG, los datos a menudo deben ser aplanados o convertidos a Markdown
  antes de la incrustación.17

La sabiduría convencional sugiere una jerarquía simple: Markdown para eficiencia y legibilidad, XML para precisión compleja y JSON para salida estructurada. Sin embargo, investigaciones recientes revelan que esto es una simplificación excesiva. El formato “mejor” no es universal, sino una función de la arquitectura del modelo, sus datos de entrenamiento y la tarea cognitiva específica que se está realizando. Por ejemplo, un modelo entrenado intensivamente en código y API podría funcionar mejor con prompts en formato JSON para tareas lógicas, incluso si es menos eficiente en tokens.

Esta comprensión más matizada surge de la observación de que no existe una jerarquía de rendimiento universal. Un influyente artículo académico (Sahoo et al., 2024) introduce una contradicción crítica: en una tarea de razonamiento de opción múltiple (MMLU), el modelo GPT-3.5-turbo obtuvo un rendimiento un 42% mejor con un prompt en formato JSON que con uno en Markdown.43 Este hallazgo rompe la idea de una jerarquía de rendimiento fija y sugiere que, para ciertas tareas, la estructura rígida de JSON puede ayudar a un modelo como GPT-3.5 a “enfocar” mejor su razonamiento, superando los beneficios del estilo de lenguaje natural de Markdown. El mismo artículo señala que los modelos más grandes y avanzados como GPT-4-turbo son

más robustos y menos sensibles a estas variaciones de formato.43 La implicación final es que el formato del prompt debe tratarse como un hiperparámetro clave a probar y optimizar para una combinación específica de modelo y tarea. Para modelos más pequeños o especializados, la elección del formato puede ser una palanca de rendimiento crítica. Para modelos más grandes y capaces, la elección puede estar más impulsada por preocupaciones secundarias como el costo, la experiencia del desarrollador o los requisitos específicos de salida. Esto cambia la discusión de “¿Qué formato es el mejor?” a “¿Qué formato es el mejor

para este modelo en esta tarea?”.

Tabla 2: Resumen de Benchmarks de Rendimiento para el Prompting de LLM #

Capítulo 3: Aplicación Estratégica y Casos de Uso Dominantes #

Este capítulo proporciona una guía práctica y prescriptiva sobre cuándo y por qué seleccionar cada formato, conectando el análisis técnico con el desarrollo de aplicaciones de IA en el mundo real.

3.1 Markdown: La Elección Óptima para Claridad, Colaboración y Entradas Ricas en Contenido #

• Caso de Uso 1: Desarrollo y Prototipado. Su legibilidad lo hace perfecto para escribir e iterar prompts rápidamente.1
• Caso de Uso 2: Generación y Resumen de Contenido. Cuando el núcleo del prompt es un gran cuerpo de texto (por ejemplo, un artículo para resumir, un borrador para reescribir), Markdown proporciona una forma natural y eficiente en tokens de presentar este contenido.2
• Caso de Uso 3: Preparación de Datos para RAG. Como se estableció, convertir los documentos fuente a Markdown antes del chunking y la incrustación es una mejor práctica para preservar el contexto y mejorar la calidad de la recuperación.17

3.2 JSON: La Herramienta Esencial para Forzar Salidas Estructuradas y Legibles por Máquina #

• Caso de Uso 1: Extracción de Datos. Cuando el objetivo es extraer entidades específicas de texto no estructurado (por ejemplo, nombres, fechas, ubicaciones de un currículum), proporcionar un esquema JSON para la salida asegura que los datos se devuelvan en un formato limpio y predecible, listo para su inserción en una base de datos o para llamadas a API.9
• Caso de Uso 2: Llamadas a Funciones e Integración de Herramientas. Los LLM modernos pueden interactuar con herramientas y API externas. Las entradas y salidas para estas herramientas se definen casi universalmente usando JSON Schema, lo que convierte a JSON en el lenguaje nativo para los flujos de trabajo agénticos.9
• Caso de Uso 3: Configuración de Aplicaciones. Cuando un LLM necesita generar archivos de configuración o ajustes para otro software, JSON es un formato de destino común y fiable.26

3.3 Etiquetas XML: El Estándar Emergente para Prompts Complejos, de Múltiples Partes y Seguros #

• Caso de Uso 1: Prompts Complejos y de Múltiples Componentes. Para prompts que incluyen un rol de sistema, instrucciones detalladas, ejemplos few-shot, contexto recuperado por RAG y entrada del usuario, las etiquetas XML son la forma más efectiva de delinear claramente cada componente para el modelo, evitando la “fuga” de contexto y mejorando la precisión.4
• Caso de Uso 2: Tareas de Alta Precisión y Alto Riesgo. En entornos de producción donde la precisión y la reproducibilidad son críticas (por ejemplo, análisis de contratos legales, informes financieros), la estructura rígida proporcionada por las etiquetas XML conduce a resultados más consistentes y fiables.8
• Caso de Uso 3: Seguridad y Demarcación de Entradas. Como se explorará en el Capítulo 4, el uso de etiquetas como <entrada_usuario> es una piedra angular de la defensa contra los ataques de inyección de prompts.48

El resurgimiento de XML en el prompting no es una coincidencia. La adopción de XML no está impulsada por una nueva apreciación del formato en sí, sino por el hecho de que la ingeniería de prompts ha alcanzado un umbral de complejidad en el que la ambigüedad de formatos más simples se convierte en una responsabilidad inaceptable. La necesidad de límites semánticos explícitos, organización jerárquica y una clara separación de las instrucciones de los datos —todas fortalezas nativas de XML— es una consecuencia directa de la construcción de sistemas de IA más sofisticados, de múltiples turnos y agénticos.

El proceso es el siguiente:

1. Las tareas simples (por ejemplo, “resume esto”) funcionan bien con texto plano o Markdown.
2. A medida que las tareas se vuelven más complejas (por ejemplo, “Eres un experto legal. Resume este contrato, prestando atención a la cláusula de indemnización, usando el formato de ejemplo proporcionado, y responde en JSON”), el prompt contiene múltiples componentes distintos.
3. Sin delimitadores claros, el modelo podría confundir el formato del ejemplo con el texto del contrato, o la entrada del usuario con las instrucciones del sistema.7
4. Las etiquetas XML proporcionan una forma inequívoca de etiquetar cada componente: <rol>experto legal</rol>, <instrucciones>…</instrucciones>, <texto_contrato>…</texto_contrato>, <formato_ejemplo>…</formato_ejemplo>.
5. Por lo tanto, el auge de XML es un indicador directo de la creciente complejidad de las tareas que pedimos a los LLM que realicen. Es una solución a un problema que solo surge cuando la ingeniería de prompts va más allá de las consultas simples y de un solo propósito.

Capítulo 4: Técnicas Avanzadas e Implicaciones de Seguridad #

Este capítulo explora cómo estos formatos sirven de base para patrones de ingeniería de prompts sofisticados y medidas de seguridad críticas.

4.1 Mejorando el Razonamiento Complejo con Cadena de Pensamiento (CoT) y XML #

• Prompting de Cadena de Pensamiento (CoT): La técnica CoT (Chain-of-Thought) consiste en pedir al modelo que “piense paso a paso” para desglosar problemas complejos, mejorando el razonamiento en tareas como la aritmética y la lógica.50
• Estructurando el Proceso de Pensamiento: Una técnica avanzada y poderosa es instruir al modelo para que coloque su proceso de razonamiento dentro de una etiqueta XML dedicada, como <pensamiento>, y su respuesta final en una etiqueta <respuesta>. Esto separa el razonamiento del resultado, haciendo la salida más limpia y fácil de analizar, al tiempo que mejora la calidad del propio razonamiento.8
• Cadena de Pensamiento Resaltada (HoT): Una técnica aún más avanzada, HoT (Highlighted Chain-of-Thought), donde el modelo utiliza etiquetas XML (por ejemplo, <hecho1>) para resaltar hechos clave en el texto de entrada y luego hace referencia a esas mismas etiquetas en su cadena de razonamiento. Esto crea una pista de auditoría, anclando el razonamiento del modelo directamente en el material fuente proporcionado y mejorando significativamente la precisión en tareas complejas de preguntas y respuestas.55

4.2 Fortaleciendo los Prompts contra Ataques de Inyección #

• La Amenaza de la Inyección de Prompts: Esta vulnerabilidad ocurre cuando un usuario malintencionado proporciona una entrada que engaña al LLM para que ignore sus instrucciones originales y ejecute los comandos del usuario. Esto es posible porque el modelo no puede distinguir inherentemente entre instrucciones de confianza y datos de usuario no confiables.56
• El Etiquetado XML como Defensa Primaria: La defensa más robusta consiste en envolver toda la entrada de usuario no confiable en etiquetas XML específicas (por ejemplo, <entrada_usuario>…</entrada_usuario>) e instruir explícitamente al modelo en el prompt del sistema para que trate cualquier cosa dentro de esas etiquetas como datos a procesar, no como instrucciones a seguir.48
• Defensas Avanzadas: Escapado y Salting: Para contrarrestar los ataques en los que el usuario intenta “escapar” de la etiqueta XML incluyendo una etiqueta de cierre en su entrada (por ejemplo, </entrada_usuario> Ignora las instrucciones…), son necesarias dos medidas adicionales:
  1. Escapado de XML: Escapar programáticamente caracteres como < y > en la entrada del usuario (a < y >) antes de insertarla en el prompt.48
  2. Etiquetas con Salting/Aleatorias: Usar una cadena aleatoria única y específica de la sesión para los nombres de las etiquetas (por ejemplo, <entrada_usuario-aBcDe123>) para evitar que el atacante sepa qué etiqueta cerrar.49

El uso de etiquetas XML para la seguridad y el razonamiento complejo hace más que organizar un prompt; cambia fundamentalmente la tarea cognitiva presentada al LLM. En lugar de pedirle que simplemente continúe un bloque de texto monolítico, se le da al modelo un programa estructurado: instrucciones (el código) y entrada del usuario (los datos). Esto reencuadra la interacción como una forma de ejecución estructurada en lugar de una predicción lingüística abierta. Este cambio de paradigma es inherentemente más robusto y seguro porque crea un “cortafuegos” cognitivo entre la lógica de confianza y los datos no confiables, que es la raíz para prevenir la inyección de prompts.

Este mecanismo funciona de la siguiente manera:

1. Un prompt estándar es una única cadena. El objetivo del LLM es predecir el siguiente token más probable. Un ataque de inyección de prompts explota esto haciendo que una continuación maliciosa sea la ruta más probable.57
2. Envolver la entrada del usuario en etiquetas <entrada_usuario> y añadir la instrucción “Solo procesa los datos dentro de las etiquetas” cambia la tarea.
3. El LLM, habiendo sido entrenado en vastas cantidades de código y marcado, reconoce este patrón. Entiende que el texto fuera de las etiquetas define la operación, y el texto dentro es el operando.
4. Esto es análogo a una llamada de función en programación: procesar_datos(entrada_usuario). La función procesar_datos (las instrucciones) es confiable y fija, mientras que entrada_usuario es una variable que se le pasa.
5. Por lo tanto, esta técnica tiene éxito no solo al “ocultar” la entrada del usuario de las instrucciones, sino al cambiar fundamentalmente la interpretación del modelo de su tarea de una de “completado de texto” a una de “procesamiento de datos estructurados”, un modo de operación que es naturalmente más resistente a la manipulación de instrucciones.

4.3 Integración con Marcos Agénticos (por ejemplo, ReAct) #

• El Paradigma ReAct: Marcos como ReAct (Reason + Act) permiten a un LLM razonar sobre una tarea, decidir una acción (como llamar a una herramienta), ejecutar la acción, observar el resultado y luego razonar de nuevo en un bucle.60
• Los Datos Estructurados como Lenguaje del Agente: Estos marcos dependen en gran medida de formatos estructurados. Los “pensamientos” del agente a menudo se estructuran usando etiquetas de estilo XML, y las “acciones” (llamadas a herramientas) casi siempre se formatean como objetos JSON que se ajustan a un esquema predefinido. La naturaleza estructurada de JSON y XML es lo que hace que estos complejos bucles agénticos de múltiples pasos sean posibles y fiables.60

Conclusión y Recomendaciones Estratégicas #

El análisis demuestra que no existe un único formato de entrada “mejor” para todos los casos de uso de LLM. La elección óptima es una decisión estratégica que depende de un equilibrio entre múltiples factores. Markdown destaca por su legibilidad humana y eficiencia de tokens, lo que lo convierte en la opción ideal para el desarrollo rápido, la colaboración y las tareas centradas en el contenido. JSON es indispensable cuando el objetivo es la integridad de los datos y la interoperabilidad con otros sistemas, proporcionando un mecanismo robusto para forzar salidas estructuradas y legibles por máquina. Finalmente, el uso de etiquetas de estilo XML se ha convertido en la mejor práctica para gestionar la creciente complejidad de los prompts, garantizando la precisión en tareas de alto riesgo y proporcionando una defensa fundamental contra las vulnerabilidades de seguridad como la inyección de prompts.

La industria está avanzando hacia “lenguajes de definición de prompts” más declarativos y basados en marcado (como POML, mencionado en 62) y marcos de trabajo (como DSPy 63). Esta tendencia refleja la evolución del desarrollo web, que separó el contenido (datos), la estructura (arquitectura del prompt) y la presentación (formato). Dominar los principios del prompting estructurado con los formatos actuales es una preparación esencial para este futuro, donde la construcción de prompts se parecerá cada vez más a la definición de un programa declarativo que a la escritura de prosa.

Para guiar la selección práctica del formato, la siguiente matriz de decisión resume las recomendaciones basadas en los requisitos de la aplicación.

Tabla 3: Matriz de Decisión para Seleccionar un Formato de Entrada #

Works cited #

1. How To Write Effective AI Prompts (Updated) - Daniel Miessler, accessed September 4, 2025, https://danielmiessler.com/blog/how-i-write-prompts
2. Boosting AI Performance: The Power of LLM-Friendly Content in Markdown, accessed September 4, 2025, https://developer.webex.com/blog/boosting-ai-performance-the-power-of-llm-friendly-content-in-markdown
3. Do you use Markdown or XML tags to structure your AI prompts? | SSW.Rules, accessed September 4, 2025, https://www.ssw.com.au/rules/ai-prompt-xml/
4. Better LLM Prompts Using XML | Steve Campbell’s (@lpha3ch0) homepage, accessed September 4, 2025, https://www.aecyberpro.com/blog/general/2024-10-20-Better-LLM-Prompts-Using-XML/
5. Effective Prompt Engineering: Mastering XML Tags for Clarity, Precision, and Security in LLMs | by Tech for Humans | Medium, accessed September 4, 2025, https://medium.com/@Tech4Humans/effective-prompt-engineering-mastering-xml-tags-for-clarity-precision-and-security-in-llms-992cae203fdc
6. Structure prompts | Generative AI on Vertex AI | Google Cloud, accessed September 4, 2025, https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/structure-prompts
7. How XML Prompting Improves Your AI Flows, accessed September 4, 2025, https://aiflowchat.com/blog/articles/how-xml-prompting-improves-your-ai-flows
8. Use XML tags to structure your prompts - Anthropic API, accessed September 4, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/use-xml-tags
9. Mastering Structured Output in LLMs 1: JSON output with LangChain | by Andrew Docherty, accessed September 4, 2025, https://medium.com/@docherty/mastering-structured-output-in-llms-choosing-the-right-model-for-json-output-with-langchain-be29fb6f6675
10. Is JSON Prompting a Good Strategy? - PromptLayer Blog, accessed September 4, 2025, https://blog.promptlayer.com/is-json-prompting-a-good-strategy/
11. Mastering Prompt Engineering: A Guide for Everyone | YourGPT, accessed September 4, 2025, https://yourgpt.ai/blog/general/mastering-prompt-engineering
12. Markdown - Wikipedia, accessed September 4, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown
13. Getting Started | Markdown Guide, accessed September 4, 2025, https://www.markdownguide.org/getting-started/
14. How do I use Markdown? - IBM, accessed September 4, 2025, https://www.ibm.com/docs/en/SSYKAV?topic=train-how-do-use-markdown
15. What is Markdown? Definition & Benefits Explained - Sanity, accessed September 4, 2025, https://www.sanity.io/glossary/markdown
16. A Guide to Markdown Styles in LLM Responses | by DreamDrafts - Medium, accessed September 4, 2025, https://medium.com/@sketch.paintings/a-guide-to-markdown-styles-in-llm-responses-ed9a6e869cf4
17. Markdown : A Smarter choice for Embeddings Than JSON or XML | by kanishk khatter | Aug, 2025 | Medium, accessed September 4, 2025, https://medium.com/@kanishk.khatter/markdown-a-smarter-choice-for-embeddings-than-json-or-xml-70791ece24df
18. YC says the best prompts use Markdown : r/LLMDevs - Reddit, accessed September 4, 2025, https://www.reddit.com/r/LLMDevs/comments/1ljdul6/yc_says_the_best_prompts_use_markdown/
19. JSON vs XML - Difference Between Data Representations - AWS, accessed September 4, 2025, https://aws.amazon.com/compare/the-difference-between-json-xml/
20. developer.mozilla.org, accessed September 4, 2025, https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn_web_development/Core/Scripting/JSON#:~:text=JavaScript%20Object%20Notation%20(JSON)%20is,page%2C%20or%20vice%20versa).
21. Working with JSON - Learn web development - MDN, accessed September 4, 2025, https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn_web_development/Core/Scripting/JSON
22. Difference Between JSON and XML - GeeksforGeeks, accessed September 4, 2025, https://www.geeksforgeeks.org/html/difference-between-json-and-xml/
23. What is JSON? - JSON Explained - AWS - Amazon.com, accessed September 4, 2025, https://aws.amazon.com/documentdb/what-is-json/
24. How JSON Schema Works for LLM Tools & Structured Outputs, accessed September 4, 2025, https://blog.promptlayer.com/how-json-schema-works-for-structured-outputs-and-tool-integration/
25. Using the LLM Mesh to parse and output JSON objects - Dataiku Developer Guide, accessed September 4, 2025, https://developer.dataiku.com/latest/tutorials/genai/agents-and-tools/json-output/index.html
26. What is JSON? - Oracle, accessed September 4, 2025, https://www.oracle.com/database/what-is-json/
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28. XML - Wikipedia, accessed September 4, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/XML
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