Escribir un correo electrónico

Escribir correos electrónicos puede ser una tarea que consume mucho tiempo, especialmente cuando necesitas leer primero un correo electrónico que recibiste. Esta sección cubrirá casos de uso que van desde un simple correo electrónico para informarle a tu jefe que estás enfermo hoy, hasta correos electrónicos más complejos para clientes potenciales sin relación previa.

Correo electrónico básico de ausencia por enfermedad

Imagina que un día te despiertas enfermo/a y no puedes ir a trabajar (o simplemente no quieres 😈). Aquí hay una guía simple que te ayuda a escribir un correo electrónico a tu jefe para informarle que estás enfermo/a.

Este correo electrónico funciona, pero es bastante aburrido. ¡Vamos a darle un poco de sabor!

Modificadores de estilo / Instrucciones

Es muy fácil modificar el estilo del correo electrónico. Por ejemplo, puedes pedirle al AI que sea "humorístico" o darle la instrucción de "Incluir una razón divertida".

Aquí hay otro ejemplo que es más serio/profesional.

Respondiendo a un Correo Electrónico

Imagina que recibes un correo electrónico largo de tu jefe con mucha información. Necesitas responder al correo electrónico, pero no tienes tiempo para leer todo el contenido. Puedes utilizar una herramienta de inteligencia artificial para pedirle que Genere un resumen de esto y una lista de tareas a realizar.

Luego puedes usar este resumen para escribir un correo electrónico de respuesta.

Nota que a menudo puedes combinar estos dos pasos en uno solo. Puedes pedirle al AI que genere directamente un correo electrónico de respuesta a partir del correo electrónico que recibiste.

Correos electrónicos fríos o de prospección

Los correos electrónicos fríos son correos electrónicos enviados a personas que no conoces. Es difícil obtener una respuesta de los correos electrónicos fríos, por lo que puede ser útil enviar muchos correos electrónicos personalizados. Veamos cómo hacerlo con GPT-3.

Esto es interesante, pero podemos hacerlo mejor. Añadamos más información a la indicación.

Utilizando información no estructurada

Imagínese que tiene el perfil de LinkedIn de la persona a la que le va a enviar el correo electrónico. Puede agregar esa información a la plantilla para hacer el correo electrónico más personalizado. Usaremos el perfil de LinkedIn del fundador de Strive como ejemplo. Copiaremos información de su perfil y la agregaremos a la plantilla.

Es muy útil que los LLM puedan eliminar el desorden de toda la información que copiamos de LinkedIn. Este proceso de contacto en frío también se puede automatizar a mayor escala "raspando" (Scraping) LinkedIn para obtener información relevante.

Conclusión

¡Los LLM pueden ayudar a escribir correos electrónicos! Asegúrese de leer lo que escriben antes de enviarlo. 😉

Más

• Zapier

Sander Schulhoff

Sander Schulhoff is the Founder of Learn Prompting and an ML Researcher at the University of Maryland. He created the first open-source Prompt Engineering guide, reaching 3M+ people and teaching them to use tools like ChatGPT. Sander also led a team behind Prompt Report, the most comprehensive study of prompting ever done, co-authored with researchers from the University of Maryland, OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions. This 76-page survey analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.

Footnotes

1. Bonta, A. (2022). How to use OpenAI’s ChatGPT to write the perfect cold email. https://www.streak.com/post/how-to-use-ai-to-write-perfect-cold-emails ↩