En las redes sociales comenzaron a circular publicaciones que prometen revelar supuestos “códigos secretos de ChatGPT”. Generalmente, se presentan como palabras precedidas por una barra: /handwritten, /mindmap, /roadmap, /iceberg o /flashcard.
A primera vista, parecen comandos capaces de activar funciones ocultas. Pero ¿realmente lo son?
La respuesta corta es NOOOOOOO.
No son códigos secretos, fórmulas mágicas ni funciones universales de ChatGPT. Son palabras que utilizamos como atajos de prompt para indicarle a la inteligencia artificial qué tipo de respuesta o recurso queremos obtener.
Sin embargo, cuando estos atajos se acompañan de una instrucción clara, un propósito educativo y un contexto adecuado, pueden convertirse en recursos interesantes para docentes y estudiantes de Enfermería.
¿Qué son realmente estos “códigos”?
Un prompt es la instrucción que le damos a una herramienta de inteligencia artificial generativa para orientar su respuesta.
Cuando escribimos:
/mindmap Proceso de Atención de Enfermería
la barra no activa automáticamente una función especial llamada “mapa mental”. Lo que sucede es que el modelo interpreta la palabra mindmap, reconoce nuestra intención y trata de organizar la información con esa estructura.
Por eso, estos códigos funcionan mejor cuando los utilizamos de manera organizada.
No es lo mismo escribir:
/roadmap ECG
que pedir:
/roadmap Creá una ruta de aprendizaje para que un estudiante de Enfermería avance desde cero hasta interpretar un ECG básico. Dividila en etapas, objetivos y actividades prácticas.
Las recomendaciones oficiales sobre creación de prompts señalan precisamente la importancia de formular instrucciones claras y específicas, aportar contexto, indicar el resultado esperado y revisar la primera respuesta para mejorarla mediante nuevas indicaciones. Es decir, el resultado no depende de una palabra mágica, sino de la calidad y precisión de la consigna que construimos. (OpenAI, recomendaciones para crear prompts)
¿Por qué se utiliza la barra /?
La barra ayuda a presentar la palabra como si fuera un comando informático. Esto hace que sea fácil de reconocer, recordar y compartir.
En este material la utilizamos como una convención visual:
/CÓDIGO + TEMA + CONTEXTO + OBJETIVO + CONDICIONES
Por ejemplo:
/flashcard Administración segura de medicamentos. Creá 10 tarjetas para estudiantes de segundo año de Enfermería. Utilizá situaciones clínicas breves, aumentá progresivamente la dificultad y colocá las respuestas al final.
El código define el tipo de recurso. El resto de la instrucción le aporta la información necesaria para adaptarlo al contexto educativo.
¿Qué dice la evidencia sobre la inteligencia artificial en la educación en Enfermería?
La incorporación de inteligencia artificial generativa en la educación en Enfermería es todavía un campo en desarrollo. La evidencia disponible muestra posibilidades interesantes, pero también advierte que su integración debe ser planificada y evaluada críticamente.
Una revisión de alcance publicada en BMC Nursing identificó una rápida expansión de las aplicaciones de IA generativa en la formación de Enfermería. Entre los usos encontrados aparecen la creación de contenidos, las simulaciones, la tutoría personalizada, la preparación de evaluaciones y la retroalimentación. Sin embargo, los autores también señalan preocupaciones relacionadas con la precisión de las respuestas, la ética, la integridad académica, la privacidad y la necesidad de desarrollar nuevas competencias en docentes y estudiantes. (Philips et al, 2026)
Otra revisión sistemática sobre inteligencia artificial en educación en Enfermería señala beneficios potenciales vinculados con la personalización, la retroalimentación y la eficiencia educativa. Al mismo tiempo, destaca que la tecnología debe integrarse como apoyo al proceso formativo y no como sustituto del razonamiento clínico, la supervisión docente o la práctica profesional. ( Alrazeeni et al, 2025)
Por su parte, UNESCO plantea que la inteligencia artificial generativa debe incorporarse desde un enfoque centrado en las personas, protegiendo la autonomía, la inclusión, la diversidad, la privacidad y la capacidad de pensamiento crítico. También recomienda que su utilización tenga una finalidad pedagógica explícita y se encuentre acompañada por intervención humana. (UNESCO, 2023)
Por lo tanto, el verdadero valor educativo no se encuentra en producir materiales más rápido, sino en preguntarnos:
- ¿Qué aprendizaje quiero favorecer?
- ¿Qué deberá hacer el estudiante con el recurso?
- ¿Qué decisiones deberá tomar?
- ¿Cómo voy a comprobar que comprendió?
- ¿Qué aspectos de la respuesta de la IA deberán verificarse?
Ejemplos aplicados a Enfermería
Estos son algunos de los códigos incluidos en el descargable.
/handwritten: apuntes visuales
Permite solicitar una hoja de apuntes con apariencia manuscrita, títulos breves, flechas, palabras clave y pequeños dibujos.
/handwritten Creá una hoja de apuntes visuales estilo manuscrito sobre los tipos de shock. Incluí shock hipovolémico, cardiogénico, distributivo y obstructivo. Para cada uno indicá causa, mecanismo, signos característicos y cuidados iniciales de Enfermería.
Puede utilizarse para sintetizar un tema, repasar conceptos o comparar categorías. La información clínica generada siempre debe revisarse antes de utilizarla como material de estudio.
/infographic: infografías educativas
Organiza un contenido en bloques visuales breves y jerarquizados.
/infographic Creá una infografía sobre los 10 correctos de la administración segura de medicamentos. Utilizá títulos breves, íconos y una organización fácil de leer. Revisá que no falte ni se repita ningún correcto.
Este formato puede ser útil para presentar recomendaciones, procedimientos, medidas preventivas o conceptos centrales de una unidad.
/mindmap: mapas mentales
Ayuda a representar las relaciones entre un concepto central y sus diferentes componentes.
/mindmap Creá un mapa mental sobre el Proceso de Atención de Enfermería. Colocá el tema en el centro y desarrollá cinco ramas: valoración, diagnóstico, planificación, ejecución y evaluación. Incluí palabras clave y un ejemplo en cada etapa.
No debería utilizarse solamente como una imagen decorativa. También podemos pedirles a los estudiantes que revisen el mapa, identifiquen errores, incorporen relaciones faltantes o elaboren una versión alternativa.
/iceberg: de lo visible a lo profundo
Organiza un tema en diferentes niveles: aquello que resulta evidente, los factores menos visibles y los elementos estructurales o sistémicos.
/iceberg Seguridad del paciente en Enfermería. Organizá el contenido desde las acciones más visibles hasta los factores sistémicos menos evidentes.
En la superficie podrían aparecer la identificación del paciente, la higiene de manos o la administración segura de medicamentos. En niveles más profundos podrían ubicarse la comunicación, la carga laboral, los errores latentes, el diseño de los sistemas y la cultura institucional de seguridad.
Este formato resulta especialmente interesante para evitar explicaciones reduccionistas y trabajar problemas complejos.
El código por sí solo no alcanza
Escribir /patient, /osce o /clinical-case puede orientar la respuesta, pero no garantiza que el recurso sea pertinente, seguro o adecuado para nuestros estudiantes.
Para mejorar cualquier código podemos agregar:
- Tema o contenido.
- Nivel de formación del estudiante.
- Contexto clínico o educativo.
- Objetivo de aprendizaje.
- Tipo de resultado esperado.
- Nivel de dificultad.
- Extensión o duración.
- Condiciones que la IA debe respetar.
- Criterios con los que revisaremos el resultado.
Por ejemplo:
/patient Interpretá a una paciente de 58 años que consulta por dolor torácico. Yo soy estudiante de segundo año de Enfermería y voy a entrevistarte. Respondé solamente lo que te pregunte, no reveles el diagnóstico y esperá hasta el final para darme una devolución sobre los datos que omití.
En este caso, el código no solicita simplemente una respuesta: define una experiencia de aprendizaje.
Usar inteligencia artificial en Enfermería requiere cuidados específicos
Trabajar con contenidos de salud exige una revisión particularmente cuidadosa.
La Organización Mundial de la Salud advierte que los modelos generativos pueden producir información falsa, incompleta, sesgada o aparentemente convincente aunque sea incorrecta. También señala riesgos vinculados con la privacidad, la ciberseguridad, la automatización de decisiones y la confianza excesiva en las respuestas generadas. (OMS, 2025)
Por eso, al utilizar estos códigos debemos recordar:
- No ingresar datos identificatorios de pacientes.
Los casos reales deben anonimizarse y adaptarse antes de incorporarlos a una herramienta de IA. - Verificar la información clínica.
Procedimientos, dosis, escalas, valores, intervenciones y recomendaciones deben contrastarse con fuentes confiables y vigentes. - No aceptar referencias sin comprobarlas.
La IA puede inventar títulos, autores, DOI, enlaces o resultados de investigaciones. - Mantener la supervisión docente.
Un material visualmente atractivo también puede contener errores. - Evitar que la IA reemplace el razonamiento.
Podemos pedirle que formule preguntas, presente escenarios, ofrezca alternativas o brinde retroalimentación sin resolver automáticamente la actividad. - Informar cuándo se utilizó IA.
La transparencia ayuda a establecer acuerdos claros sobre su uso educativo.
De copiar respuestas a diseñar experiencias
La oportunidad más interesante está en utilizarla para crear experiencias que inviten a observar, comparar, decidir, argumentar, detectar errores, simular situaciones y revisar el propio razonamiento.
La herramienta genera. El docente selecciona, contextualiza, revisa y decide cómo incorporar ese resultado.
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Preparé un material gratuito con 30 códigos de inteligencia artificial para Enfermería, organizados en cuatro áreas:
- Visualizar y estudiar.
- Aprender y razonar.
- Enseñar y evaluar.
- Investigar.
Cada código incluye una explicación, un ejemplo aplicado a Enfermería y recomendaciones para mejorarlo.
DESCARGAR GRATIS: 30 CÓDIGOS IA PARA ENFERMERÍA
Estos códigos no son recetas cerradas. Podés cambiar el tema, el nivel de formación, el contexto y las condiciones de acuerdo con tus necesidades.
Una última idea
Los “códigos secretos” pueden ser una puerta de entrada atractiva para comenzar a explorar la inteligencia artificial, pero no reemplazan una buena consigna ni una decisión pedagógica fundamentada.
El código no hace la magia.
La diferencia está en lo que le pedimos a la inteligencia artificial, en lo que hacemos con su respuesta y en el criterio con el que decidimos utilizarla.
Profe Vanesa Ferreyra®
Enfermería + Educación
IA con criterio
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