Antes de empezar: alinear objetivos y casos de uso
La IA rinde cuando sabe a dónde va. Las primeras veces yo mismo caí en el “vamos a probar a ver qué pasa” y, claro, pasa poco. Hoy arranco cada iniciativa con tres preguntas: qué quiero lograr (resultado), para quién (público) y con qué criterio sabré que está bien (métrica). Si no puedo contestarlas en una frase clara, todavía no es momento de abrir la herramienta.
Señales de objetivo mal definido (y cómo corregirlo)
- “Quiero contenido mejor”: vago. → Corrección: “Quiero un post de 1.200 palabras para decisores de marketing, tono cercano, que explique 7 errores y 7 soluciones, con CTA a demo.”
- “Quiero automatizar todo”: peligro. → Corrección: “Quiero automatizar el 30% del soporte nivel 1 con un bot entrenado en nuestras FAQs y medir reducción de tiempo medio de respuesta.”
- “Quiero usar IA porque toca”: trampa. → Corrección: “Quiero reducir costes de etiquetado un 25% usando clasificación semiautomática y validación humana.”
Matriz rápida objetivo→métrica (SMART)
- Específico: “resumir actas semanales para dirección”
- Medible: “menos de 400 palabras, ≤5 bullets clave”
- Alcanzable: “con nuestras notas y grabaciones”
- Relevante: “ahorra 2 h/semana a managers”
- Tiempo: “piloto de 3 semanas con 10 actas”
Microinserto personal: “La IA acelera muchísimo… pero también acelera tus fallos si la usas en automático. Cuando la trato como copiloto y no como piloto, cambia todo.”
Prompts que fallan: del “adivina lo que quiero” al brief útil
Mi primer tropiezo fue pedir cosas en una frase y frustrarme con la respuesta. El problema no era la IA, era mi briefing. Hoy uso un contexto mínimo antes de pedir nada:
Contexto mínimo (objetivo, público, tono, límite)
- Objetivo: qué debe lograr el resultado.
- Público: quién lo va a leer/usar.
- Tono/estilo: cercano, técnico, persuasivo, etc.
- Límites: extensión, formato (bullets, tabla), idioma.
Plantilla express (pégala y rellena):
Contexto: [empresa/tema]. Público: [quién]. Objetivo: [qué resultado].
Tono/estilo: [adjetivos]. Extensión/formato: [palabras/tabla/bullets].
Restricciones: [no jergas/menciona X/no uses Y].
Si falta información, haz hasta 3 preguntas para completar el briefing antes de responder.
Tarea: [qué necesitas].
Haz que la IA te pregunte (plantilla de instrucción)
Incluir “Si falta información crítica, pregúntame antes de responder” me ahorra iteraciones y evita salidas mediocres.
Microinserto personal: “La primera vez le pedí ‘así, sin más’ y la respuesta fue mediocre; desde entonces mi regla de oro es dar contexto mínimo y pedir preguntas de aclaración.”
Copiar/pegar sin revisar: verificación de nombres, fechas y precios
El segundo error me dolió: copié y pegué un dato erróneo y lo envié. Vergüenza útil. Desde entonces, todo lo “sensible” pasa por checklist.
Checklist de verificación rápida (fact-check de IA)
- Nombres propios: ¿están bien escritos y con cargo correcto?
- Fechas: ¿año/mes/día coherentes? ¿feriados o husos horarios afectan?
- Precios/cifras: ¿moneda correcta, impuestos incluidos, rango realista?
- Enlaces: ¿abren y llevan a la fuente prometida?
- Citas: ¿atribución clara y verificable?
- Datos “demasiado perfectos”: validar contra otra fuente.
Qué hacer ante alucinaciones y enlaces rotos
- Pide fuentes o evidencia. Si no hay, marca como no verificado.
- Reformula con “no inventes datos; si no sabes, di ‘desconocido’ y sugiere cómo estimarlo”.
- Para enlaces, exige URL + título + fecha y prueba los clics antes de enviar.
Microinserto personal: “Desde aquel tropiezo, verifico nombres, fechas y precios antes de pulsar ‘Enviar’. Me ahorro correos de disculpa.”
Datos y preprocesamiento: el 80% del éxito
Incluso para casos sencillos con IA generativa, la calidad de las entradas manda. Si metes notas desordenadas, obtendrás salidas desordenadas.
Calidad de datos y etiquetado básico
- Homogeneiza formatos (fechas, moneda, idiomas).
- Elimina duplicados y corrige inconsistencias.
- Etiqueta ejemplos con intención (p. ej., “consulta envío”, “devolución”) para mejorar la precisión de un clasificador o del contexto que pasas a un LLM.
Sesgos y desbalanceo: cómo no engañar al modelo
- Muestra ejemplos representativos (no solo casos “bonitos”).
- Si una clase aparece poco, aumenta datos o ajusta umbrales.
- Controla datos personales: minimiza, anonimiza y registra el consentimiento cuando aplique.
Elegir la herramienta adecuada (y empezar simple)
No todo necesita un modelo a medida. A menudo basta con plantillas + LLM generalista y una buena verificación.
Cuándo basta con un modelo sencillo / LLM genérico
- Tareas de resumen, reescritura, clasificación ligera, extracción con reglas simples.
- Volumen moderado y tolerancia a revisión humana.
Criterios para escalar complejidad
- Precisión insuficiente a pesar de buen prompt + verificación.
- Volumen alto que impide revisión humana.
- Necesidad de contexto privado amplio (RAG bien diseñado).
- Requisitos de latencia o coste estrictos.
De la demo a producción: MLOps sin dolor
El salto de “mira qué demo” a “esto funciona todos los días” requiere disciplina.
Monitorización, drift y versiones
- Define métricas (exactitud, tasa de rechazo, latencia, coste por salida).
- Controla cambios de datos (drift) y reevalúa prompts/modelos periódicamente.
- Versiona prompts, datasets y configuraciones (sí, los prompts también).
Privacidad, seguridad y permisos
- Política clara de datos sensibles (qué entra/no entra al proveedor).
- Roles y permisos en herramientas y repositorios.
- Registro de quién aprobó qué (trazabilidad para auditoría).
Personas y adopción: la IA como copiloto, no como piloto
La tecnología no adopta la empresa: las personas lo hacen. Yo lo verbalizo así: “La IA me da opciones; yo decido”.
Gestión del cambio y reglas de uso responsable
- Expectativas realistas (no “máquina mágica”).
- Formación breve orientada a casos reales del equipo.
- Políticas de revisión: quién valida qué y con qué criterios.
- Canal para incidencias y aprendizaje compartido.
Decidir con humanos, generar con IA
- Usa IA para borradores, alternativas, resúmenes, hipótesis.
- La decisión (publicar, enviar, aprobar) queda en humano responsable.
Microinserto personal: “Cuando la traté como adivina, me frustré; cuando la puse de copiloto, subió la calidad y bajaron mis retrabajos.”
Plantillas y checklists rápidas
Prompt de arranque universal
Actúa como [rol]. Objetivo: [resultado concreto].
Público: [perfil]. Tono: [2–3 adjetivos].
Formato: [bullets/tabla/ensayo] y [límite de palabras].
Contexto clave: [3–5 hechos].
No inventes datos; si faltan, pregunta primero.
Entrega 2 opciones y explica en 3 bullets cómo decidiste el enfoque.
Pre-publicación de contenidos generados con IA
- Título claro y orientado a intención.
- Datos sensibles verificados (nombres, fechas, precios, enlaces).
- Fuentes enlazadas cuando aplique.
- Valor práctico (checklist, ejemplos, pasos).
- CTA coherente con el objetivo.
Conclusiones y próximos pasos
Si tuviera que resumir: define el objetivo, briefea bien, verifica lo sensible y mantén a la IA en el asiento de copiloto. Empieza simple, mide, y escala solo cuando haga falta. Copiar/pegar sin mirar es la receta más rápida para quedarte sin credibilidad; con dos checklists y una plantilla, eso se evita.
Siguiente paso sugerido: crea un doc interno con estas plantillas, añade 3 casos de uso de tu equipo y define quién revisa qué antes de publicar.
FAQs
1) ¿Cómo redacto un prompt con contexto mínimo eficaz?
Incluye objetivo, público, tono y límite. Añade “si falta info, pregúntame antes”.
2) ¿Qué métricas vigilo tras desplegar algo de IA?
Exactitud/pertinencia, latencia, coste por salida, tasa de edición humana y drift de datos.
3) ¿Cuándo confiar en la IA vs. pedir revisión humana?
Revisión siempre en contenidos públicos o cifras críticas. Automatiza solo lo de bajo riesgo.
4) ¿Qué hago si la IA alucina?
Pide fuentes, marca como no verificado, re-prompta con restricción “no inventes” y aporta contexto factual.
5) ¿Cómo documento el uso de IA para auditorías?
Versiona prompts/datasets, guarda decisiones y establece responsables por etapa.