Anatomía del prompt de derecho laboral de alta especificidad jurisdiccional
Las 7 dimensiones obligatorias de un prompt de derecho laboral en Chile, comparativa débil vs fuerte sobre el mismo caso y patrón base reutilizable para cálculos y consultas técnicas.
Marco normativo aplicable
- Art. 161 inc. 1° Código del Trabajo — Causal típica para construir el prompt.
- Art. 162 inc. 4° Código del Trabajo — Sustitutiva de aviso, output esperado del prompt.
- Art. 163 Código del Trabajo — Indemnización por años de servicio.
- Art. 168 letra b y inc. 1° Código del Trabajo — Recargo y plazo de caducidad.
- Art. 172 incisos 1°, 2° y final Código del Trabajo — Base de cálculo, promedio remuneración variable, tope 90 UF — debe activarse desde el prompt.
- Art. 47 vs 50 Código del Trabajo — Modalidad de gratificación legal: distinción que el prompt debe forzar al sistema a aplicar.
Objetivos de aprendizaje
- Identificar las 7 dimensiones obligatorias de un prompt de derecho laboral en Chile y la falla del Módulo 0 que cada una previene.
- Distinguir un prompt débil de uno fuerte sobre el mismo caso y verbalizar por qué el segundo produce mejor output.
- Construir un patrón base reutilizable de prompt de derecho laboral para cálculos remuneracionales y otras consultas técnicas.
1. Por qué un prompt de derecho laboral no es un prompt cotidiano
Un prompt para resumir un correo o redactar un email tolera ambigüedad: si el output es vago, el costo es bajo y la corrección es barata. Un prompt de derecho laboral no tolera ambigüedad — porque cualquier laxitud en jurisdicción, fecha, causal o base de cálculo se traduce en una de las 7 fallas del catálogo (Lección M0.2). El prompt es la primera línea de defensa.
La diferencia operativa: en un prompt cotidiano, el output puede ser creativo; en un prompt de derecho laboral, el output debe ser trazable, verificable y citado. La estructura del prompt obliga a esa salida.
2. Las 7 dimensiones obligatorias del prompt de derecho laboral
Cada dimensión corresponde a una falla del Módulo 0 que se previene si la dimensión está bien especificada:
2.1 Jurisdicción explícita
"Trabajador chileno", "según el Código del Trabajo de Chile". Sin esto, el LLM puede mezclar figuras españolas (despido improcedente con readmisión), argentinas (LCT, preaviso), mexicanas (rescisión sin responsabilidad). Previene la Falla 3.
2.2 Fecha del hecho
"Despido el 15 abril 2026", "acoso ocurrido en marzo 2025". Determina la versión vigente de la norma a aplicar. Sin esto, el LLM puede aplicar una versión anterior (pre-Karin, pre-40 horas, pre-2017). Previene la Falla 2.
2.3 Causal o figura legal precisa
"Causal Art. 161 inc. 1° (necesidades de la empresa)" en lugar de "lo despidieron". El LLM no debe elegir la causal — el abogado la elige, el LLM la aplica. Cualquier ambigüedad activa la Falla 7 (cumplimiento ciego: el LLM construye sobre lo que tú diste por hecho).
2.4 Cantidad y cualidad de la remuneración
"Sueldo base $700.000 + comisiones variables. Datos últimos 3 meses calendario: enero $580.000, febrero $420.000, marzo $510.000". Si la remuneración tiene componentes variables, el prompt debe entregar los datos del trimestre y forzar al sistema a aplicar Art. 172 inc. 2° (promedio últimos 3 meses). Sin esto, Falla 5 (errores aritméticos en bases).
2.5 Antigüedad y régimen aplicable
"6 años de antigüedad exactos, contrato indefinido, sin fuero, sin licencia médica". El régimen aplicable cambia con el fuero (maternidad, sindical), el contrato a plazo, la subcontratación, la jornada parcial. Especificar el régimen evita que el sistema invoque categorías que no aplican.
2.6 Marco temporal de la consulta
"Calcula al día de hoy con UF, IMM y UTM vigentes a la fecha". Asegura que el sistema use valores 2026 y no valores del corte de entrenamiento del LLM. Previene de manera complementaria la Falla 2.
2.7 Exigencia de cita y declaración de ausencia
"Cita norma con artículo e inciso. Si no encuentras fuente confiable, declara la ausencia en lugar de inventar." Atenúa la Falla 1 (alucinación) y la Falla 6 (cita genérica). La declaración explícita "puedes decir 'no sé'" es la línea más importante de un prompt de derecho laboral — transforma al modelo de "complaciente" en "auditable".
3. Patrón base reutilizable
Un prompt de derecho laboral bien construido tiene esta estructura, en este orden:
4. Comparativa: prompt débil vs prompt fuerte
Mismo caso (el de Karina M., visto en M0 Lección 3). Dos prompts radicalmente distintos.
"¿Cuánto le corresponde de indemnización a Karina si la despidieron después de 6 años trabajando como vendedora?"
Qué activa este prompt:
- Jurisdicción ambigua → posible Falla 3.
- Fecha implícita → posible Falla 2.
- Causal sin especificar → posible Falla 7.
- Remuneración sin datos → Falla 5 garantizada (LLM asume sueldo fijo).
- Sin exigencia de cita → Falla 6.
"Trabajadora chilena. Despedida el 15 abril 2026 por causal Art. 161 inc. 1° CT (necesidades de la empresa). 6 años de antigüedad exactos. Cargo: vendedora retail. Sueldo base $700.000 mensuales + comisiones variables. Comisiones últimos 3 meses calendario: enero 2026 $580.000, febrero $420.000, marzo $510.000. Empleador paga gratificación bajo Art. 50 CT (25% con tope 4,75 IMM/12). Sin fuero, sin licencia médica, contrato indefinido.
Calcula al día de hoy con UF, IMM y UTM vigentes:
- Indemnización por años de servicio (Art. 163 + Art. 172 incisos 1°, 2° y final).
- Sustitutiva de aviso (Art. 162 inc. 4°).
- Recargo si se declara injustificado (Art. 168 letra b).
- Plazo de caducidad (Art. 168 inc. 1°).
Cita cada cifra con artículo e inciso. Si no encuentras fuente confiable, declara la ausencia en lugar de inventar."
5. Por qué el prompt fuerte funciona
- Activa Art. 172 inc. 2° al entregar los datos del trimestre — sin esto, el sistema usa el sueldo base como si fuera la base completa.
- Fuerza valores 2026 con el "calcula al día de hoy con UF, IMM y UTM vigentes". Si el LLM tiene corte 2024, su intento de aplicar valores antiguos quedaría visible y permite descartar.
- Hace explícito el régimen ("sin fuero, sin licencia médica, contrato indefinido") — descarta caminos alternativos del cálculo (como Art. 174 sobre licencia médica o protección por fuero).
- Exige cita verificable y permite "no sé". Esta última instrucción es la más importante: convierte el silencio del modelo en un output válido cuando no tiene fuente.
6. Anti-patrones frecuentes
Anti-patrón 1 — "Hazlo como abogado experto"
"Actúa como abogado experto en derecho laboral chileno y resuelve...". Esta instrucción no agrega información concreta y puede activar el cumplimiento ciego: el modelo intenta sonar experto en lugar de ser preciso. Reemplazar por exigencias específicas (cita, inciso, declaración de ausencia).
Anti-patrón 2 — "Dame todas las opciones posibles"
"Dame todos los argumentos posibles para defender al cliente". El sistema produce un menú largo, parte plausible y parte inventado. Reemplazar por preguntas operativas numeradas con outputs esperados específicos.
Anti-patrón 3 — Asumir que el LLM "sabe lo que el abogado sabe"
"Calcula el finiquito" sin entregar antigüedad ni causal. El sistema completa con asumiciones invisibles que pueden no aplicar. Cada dato relevante debe estar explícito.
Mini autoevaluación
Pregunta: En el prompt fuerte, ¿por qué se separa "Empleador paga gratificación bajo Art. 50 CT" como dato explícito en lugar de dejar que el modelo asuma el régimen?
Ver respuesta
Porque sin esa precisión, el sistema podría asumir Art. 47 CT (25% de utilidades líquidas) o ignorar la gratificación, subestimando la base de cálculo. Bajo Art. 50 CT, la gratificación se calcula como 25% de la remuneración con tope mensual de 4,75 IMM dividido en 12 (~$213.354 con IMM 2026). La diferencia respecto del Art. 47 puede ser sustantiva si la empresa tuvo utilidades altas. La explicitud del régimen evita la Falla 5 (errores aritméticos por asumir mal la base).
Próxima lección
1.2 — Semana corrida (Art. 45 CT): cómo se construye el prompt y se verifica el output cuando la remuneración es variable y el descanso semanal forma parte de la pretensión. La regla del Art. 45 sobre el promedio de lo devengado en la semana ordinaria, sus excepciones, y los errores típicos de los LLM al confundir semana corrida con horas extra.
Preguntas frecuentes
¿Esto sirve solo para JurisBot o también para ChatGPT/Claude/Gemini?
Sirve para cualquier LLM. La diferencia es la probabilidad de que el modelo cumpla. JurisBot está diseñado para responder solo si las dimensiones críticas están en el prompt; un LLM genérico responde igual aunque falten datos, pero un prompt bien construido reduce la probabilidad de cada falla en cualquier modelo.
¿No es excesivo escribir un prompt tan largo cada vez?
Por eso existe el patrón base reutilizable: lo guardas como snippet y solo cambias los datos del caso. La curva de aprendizaje toma 2-3 prompts y después la productividad supera a un prompt corto, porque eliminas las iteraciones por outputs ambiguos.
¿Cuál es la dimensión más importante si tengo que recortar?
La 2.7 (exigencia de cita y declaración de ausencia). Es la única que altera el comportamiento estructural del modelo: lo obliga a citar verificablemente y le da permiso para decir 'no sé'. Las otras seis especifican el caso; esta cambia cómo el modelo responde.