Así se entrena a la IA en tu empresa…

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19 de junio | Por Juan Merodio

La semana pasada, en una sesión de TEKDI, uno de los miembros me soltó esto: «Juan, llevo seis meses usando ChatGPT y al final acabo reescribiéndolo todo. Me ahorra cero tiempo.»

Le pedí que me enseñara cómo le hablaba a la herramienta. Abrió el móvil y me mostró el último prompt: «Escríbeme un email para mi cliente sobre la propuesta que le mandé la semana pasada.»

Nada más.

Ni quién era él. Ni qué hace su empresa. Ni quién era ese cliente. Ni cómo suele escribir él en esos casos. Ni qué resultado quería.

Y luego se quejaba de que la IA «no le entendía».

Mira, esto lo veo constantemente. Y es la razón por la que la mayoría de empresarios están convencidos de que la IA está sobrevalorada, cuando lo que en realidad está mal es la forma en que la usan.

El error que cometes desde el primer día

Imagina que mañana contratas a una persona nueva en tu equipo. Llega a las nueve, le sientas delante del ordenador y le dices: «Escribe un email a este cliente.»

Sin presentarle la empresa. Sin contarle a qué te dedicas. Sin enseñarle cómo escribes tú normalmente. Sin decirle qué tipo de relación tienes con ese cliente.

¿Qué va a producir esa persona? Algo. Probablemente correcto. Pero será genérico, neutro, sin alma. No será tuyo.

Pues exactamente eso es lo que pasa cuando le hablas a la IA como si tuviera telepatía empresarial.

La realidad es que la IA es el empleado más rápido, barato y trabajador que vas a contratar en tu vida. Pero es también el que más onboarding necesita. Y ese onboarding casi nadie lo hace.

El Stanford HAI AI Index Report 2026 dice que la adopción de IA en organizaciones ya alcanza el 88% a nivel global. Pero la brecha entre quienes la usan y quienes capturan valor real con ella sigue siendo enorme. ¿Y sabes dónde está la diferencia? No en la herramienta. No en si usan ChatGPT, Claude o Gemini. La diferencia está en si le han enseñado a la IA quién es la empresa antes de pedirle nada.

 

Lo que no harías con un empleado y sí haces con tu IA

A una persona nueva no la mandas a una reunión sin briefing. No la pones a redactar una propuesta sin pasarle propuestas anteriores. No esperas que adivine tu tono, tu metodología o a tus clientes.

Y, sin embargo, eso es exactamente lo que haces con la IA cada vez que abres una ventana en blanco y escribes «hazme un post de LinkedIn».

Déjame ser directo: si tu IA da resultados mediocres, el problema no es el modelo. Es que no le has hecho el onboarding.

 

Las cuatro capas que cambian el resultado

Cuando entrenas a la IA para que trabaje contigo, necesitas darle lo mismo que le darías a un nuevo empleado en su primera semana. Y eso se organiza en cuatro capas.

Quién eres tú

No tu eslogan. No el copy de tu web. La explicación real: a qué te dedicas, qué problema resuelves, en qué eres distinto, qué no haces. Un párrafo por punto. Sin marketing palabrero. Si tú no lo sabes explicar en claro, la IA tampoco lo va a poder hacer.

A quién le hablas

Aquí casi todos fallan. Le pasan a la IA un perfil demográfico con edad y poder adquisitivo y se quedan tan anchos. Eso no sirve. La IA necesita saber cómo habla tu cliente, qué le quita el sueño, qué frases usa, qué le hace cerrar la pestaña en tres segundos y qué le hace seguir leyendo. Un retrato vivo, no una ficha de censo.

Cómo trabajas tú

Si tienes una metodología propia, un framework, un proceso de entrega que te diferencia, eso es exactamente lo que tienes que pasarle a la IA. Documentado. Por escrito. Los famosos SOPs que casi ninguna pyme tiene puestos en papel. Esta capa es la que convierte una IA genérica en una IA que ejecuta como ejecutarías tú.

Y mira, todo eso está bien. Pero hay una capa más que la mayoría se salta y es la que más impacto tiene.

Tus mejores casos reales

Ejemplos. Trabajos previos. Emails que salieron bien. Propuestas que cerraron. Posts que funcionaron. Esto es lo que en una empresa llamaríamos el manual de buenas prácticas, y es donde un empleado senior aprende de verdad. Si quieres que la IA produzca a tu nivel, necesita aprender de tu mejor trabajo, no de la media de internet.

 

Cómo se implementa esto en la práctica

Hay tres formas prácticas de montarlo. La primera es usar Projects en ChatGPT o en Claude, donde puedes subir todos esos documentos de contexto y el asistente los tendrá disponibles en cada conversación, sin que tengas que repetir nada cada vez que abres un chat nuevo. La segunda es construir un GPT personalizado, que es básicamente escribir el manual de inducción de tu empleado una sola vez para que lo aplique siempre. Y la tercera, herramientas más especializadas como Vilma.ai, pensadas precisamente para activar este tipo de contexto de forma automática en cada interacción.

Pero la herramienta importa menos de lo que crees. Lo que importa es el orden: documenta primero, automatiza después. Quien se salta el primer paso vive condenado a escribir prompts kilométricos cada vez que necesita algo.

 

Cómo sabes si ya tienes una IA entrenada

¿Cómo distingues si lo estás haciendo bien? Por la fricción que desaparece.

Los primeros borradores ya no necesitan que los reescribas enteros, solo retoques. El tono suena a ti, no a «texto de IA» reconocible a un kilómetro. Las respuestas mencionan tu metodología o el dolor concreto de tu cliente sin que tú lo hayas pedido. Y, sobre todo, puedes delegar una tarea sin tener que escribir un prompt de veinte líneas cada vez.

Eso es lo que tiene un colaborador que ya conoce la empresa. Y eso es lo que tiene quien ha invertido las horas necesarias en enseñarle a la IA cómo funciona su negocio.

 

Lo que más me frustra ver

Me frustra que en las charlas, en las consultorías, en los grupos de empresarios, la conversación siga atascada en «qué prompt uso» o «qué herramienta es mejor». Cuando el 80% del problema está antes de abrir cualquier herramienta.

Lo que separa a quien usa IA para tareas sueltas de quien construye un sistema que escala no es saber prompts mágicos. Es haber hecho los deberes previos. El contexto. El onboarding. El método.

Y lo cierto es que ese trabajo no es divertido. Documentar quién eres, cómo trabajas, quién es tu cliente y qué tono usas no se hace en una tarde. Pero se hace una vez. Y una vez bien hecho, multiplica todo lo que viene después.

Así que la pregunta de fondo no es qué IA vas a usar este año. La pregunta es si vas a seguir pidiéndole a un becario sin contexto que te resuelva problemas de director general, o si vas a sentarte una semana a montar el manual de tu propia empresa.

Una de las dos. Punto.

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