JSON: El idioma nativo para que la IA no se equivoque

Cuando interactuamos con un LLM (Large Language Model) como si fuera una persona, obtenemos respuestas conversacionales. Pero si quieres construir software, automatizaciones en N8N o bases de datos, la conversación es tu enemiga. Necesitas datos estructurados.

Aquí es donde entra JSON (JavaScript Object Notation).

¿Por qué los LLM aman el JSON?

Los modelos han sido entrenados con millones de líneas de código. Entienden la sintaxis de un objeto JSON mejor que la gramática de muchos idiomas humanos. Pedir una salida en JSON obliga al modelo a entrar en un modo “lógico” y reduce drásticamente las alucinaciones.

Ejemplo Práctico: Extracción de Datos

Mal Prompt (Texto libre):

“Lee este correo del cliente y dime quién es, qué quiere y si está enfadado.”

Resultado típico: “El cliente se llama Juan y parece que quiere una devolución, se nota molesto…” (Difícil de procesar por una máquina).

Buen Prompt (JSON mode):

“Analiza el siguiente correo y extrae la información en formato JSON estricto con las claves: ‘nombre_cliente’, ‘intencion’ (compra/queja/duda), ‘sentimiento’ (0 a 10) y ‘accion_sugerida’.”

Resultado:

{
  "nombre_cliente": "Juan Pérez",
  "intencion": "queja",
  "sentimiento": 2,
  "accion_sugerida": "escalar_soporte"
}

Ventajas para Automatización (N8N / Zapier)

Si integras IA en tus flujos de trabajo (por ejemplo, con N8N), el JSON es vital. Puedes tomar la salida de la IA y mapear directamente nombre_cliente a tu CRM o sentimiento a una alerta de Slack, sin necesidad de expresiones regulares complejas para buscar texto.

El Truco: “JSON Schema”

Para resultados profesionales, no solo pidas JSON. Dale un ejemplo o un esquema de cómo quieres ese JSON. Si le das la estructura vacía, el modelo la rellenará con precisión quirúrgica.

Conclusión: Si quieres charlar, usa prosa. Si quieres construir sistemas, exige JSON.