Capítulo 4 · Capacidades reales, sin narrativa

Contenido ampliado

Parte líquida: este texto sigue creciendo después de la edición impresa.

Un output de ayer, bajo la lupa

Abre el último output de IA que usaste sin tocarlo. Con un rotulador, subraya cada afirmación que pueda comprobarse fuera del texto: una fecha, una norma, una cifra, un nombre, una referencia. Cuenta cuántas comprobaste en su momento. La proporción suele incomodar.

Ahora elige tres de las subrayadas y compruébalas de verdad. Apunta dónde buscaste, quién mantiene esa fuente y de cuándo es. Lo que estás entrenando es un gesto: salir del texto. El modelo no sale. Ese trayecto te toca a ti.

Si ninguna de las tres falla, no cantes victoria: has revisado tres afirmaciones, no el documento. Si alguna falla, mira cómo estaba escrita. Con el mismo aplomo que las otras.

Un ejemplo trabajado: las tres funciones de Rocío

Rocío dirige el área comercial de una empresa de instalaciones, seis personas, y pasa la checklist del capítulo por tres funciones.

La que ya automatizó: clasificar los correos entrantes por tipo de solicitud. Va bien hasta la pregunta cinco. Quien recibe el resultado es el cliente, y un cliente no puede saber que su correo urgente acabó en la bandeja equivocada. El error cuesta poco por correo y mucho el día que el correo es una queja formal. Cambio: el modelo clasifica y cada mañana alguien revisa una muestra de lo que quedó etiquetado como «rutina».

La que está considerando: redactar presupuestos. Tropieza en la cuatro. Un buen presupuesto incluye lo que el cliente no pidió: el acceso a la azotea, el permiso municipal, la partida que siempre se olvida. El modelo ordena lo que le dan; lo que falta lo detecta quien ha visto obras donde faltó. Decide automatizar el formato y las condiciones estándar, y dejar la lista de ausencias a una persona con sitio en la mesa.

La que cree intocable: la llamada con un cliente que amenaza con irse. El núcleo confirma lo esperado, ambiguo, caro y relacional. Pero alrededor de la llamada aparecen piezas de pura ejecución: resumir el historial antes, redactar el acta después, preparar el borrador del seguimiento. Eso se delega, y libera una hora para la llamada.

Fíjate en lo que Rocío no preguntó en ningún momento: qué modelo es mejor. Preguntó quién recibe el resultado, qué falta en el papel y dónde está la relación. La checklist habla de la función, y la función existía antes de la herramienta.

Dónde está tu punto de control

Elige un flujo en el que la IA ya interviene. Dibújalo en una sola línea con flechas, de la petición al efecto: lo que entra, lo que genera el modelo, lo que sale hacia otra persona. Responde por escrito:

1. ¿En qué flecha mira alguien con competencia y autoridad el output antes de que produzca efectos?
2. ¿Esa persona tiene tiempo real para mirar, o firma por inercia?
3. ¿Qué ocurre si encuentra un error: a quién avisa y qué se corrige?

Si alguna respuesta queda en blanco, el flujo no tiene punto de control. Y el riesgo, sin nadie que lo frene, viaja hacia quien menos puede detectarlo.

Preguntas para trabajar

• ¿Qué marco le di al modelo esta semana sin haberlo discutido antes yo?
• ¿Qué output mío reciben otros sin poder comprobarlo?
• ¿Qué ausencia de mi proyecto actual solo yo estoy en condiciones de ver?
• ¿Quién me ha enseñado a mí dónde está el borde del modelo esta temporada, y a quién se lo enseño yo?

Ejecución y criterio, en dos columnas

Durante cinco días, al cerrar la jornada, apunta lo que hiciste en dos columnas. En una, ejecución: producir, redactar, calcular, montar. En la otra, criterio: evaluar, corregir, contextualizar, decidir, responder. No busques el reparto ideal. Busca cuál de las dos columnas crece de un día a otro, y cuál te cuesta más rellenar.

Si el viernes casi todo está en la primera, aún no hay nada roto. Hay una mudanza pendiente.

Para seguir

Queda la otra mitad de la cuenta: lo que cuesta usar esto a escala. El capítulo 5 se limita a los riesgos verificables.