diff --git a/pages/introduction/examples.es.mdx b/pages/introduction/examples.es.mdx
index 48dce0a..42169c6 100644
--- a/pages/introduction/examples.es.mdx
+++ b/pages/introduction/examples.es.mdx
@@ -192,8 +192,6 @@ Quizás una de las cosas más interesantes que se pueden lograr con la ingenieri
 
 Por ejemplo, creemos un sistema conversacional que sea capaz de generar respuestas más técnicas y científicas a preguntas. Observa cómo le estamos diciendo explícitamente cómo comportarse a través de la instrucción. A veces se le llama *role prompting*.
 
-For instance, let's create a conversational system that's able to generate more technical and scientific responses to questions. Note how we are explicitly telling it how to behave through the instruction. This is sometimes referred to as *role prompting*.
-
 *Prompt:*
 ```
 La siguiente es una conversación con un asistente de investigación de inteligencia artificial. El tono del asistente es técnico y científico.
@@ -251,7 +249,7 @@ console.log(`Hello, ${name}!`);
 
 Puedes ver que ni siquiera necesitamos especificar el lenguaje a utilizar.
 
-Cambiamos de nivel un poco. Quiero mostrarte lo poderosos que pueden ser los LLMs con un poco más de esfuerzo en el diseño de los promts.
+Cambiamos de nivel un poco. Quiero mostrarte lo poderosos que pueden ser los LLMs con un poco más de esfuerzo en el diseño de los prompts.
 
 *Prompt:*
 ```