Crea flujos de IA que te acompañen a cualquier lugar

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1 de junio | Por Juan Merodio

Tu negocio depende de una sola IA. Eso es un problema

La semana pasada, hablando con un empresario que lleva meses construyendo su operación de marketing alrededor de una sola plataforma de IA, me dijo algo que me quedó dando vueltas: «Juan, tengo todo ahí dentro. Los proyectos, los prompts, los flujos… si un día eso desaparece, me quedo en cueros.»

Y tiene razón. Ese es exactamente el problema.

Lo que estamos haciendo, sin darnos cuenta, es repetir el mismo error que cometimos con la transformación digital. Entonces digitalizamos los procesos de siempre sin replantearnos nada. Ahora estamos construyendo dependencias de IA sin replantearnos la arquitectura. Herramientas distintas, mismo error de fondo.

 

El riesgo que nadie quiere ver hasta que explota

Cuando encuentras una plataforma de IA que te funciona —Claude, ChatGPT, Gemini, la que sea— el instinto natural es construir todo ahí dentro. Proyectos, instrucciones personalizadas, contexto acumulado, flujos de trabajo afinados durante semanas. Es eficiente. Es cómodo. Y es una trampa.

Las plataformas de IA se caen. Los modelos reciben actualizaciones que cambian su comportamiento sin previo aviso. Los precios, que hoy parecen irrisorios, no van a mantenerse así para siempre. Y hay algo que muchos pasan por alto: distintos modelos tienen distintas fortalezas. Algunos razonan mejor en determinados contextos. Otros generan imágenes. Otros se integran mejor con ciertas herramientas de tu stack.

Si todo tu flujo de trabajo vive dentro de una sola plataforma, no tienes margen. Ni para negociar, ni para reaccionar, ni para elegir.

La portabilidad no significa usar todas las plataformas a la vez. Significa no quedar atrapado en ninguna.

 

La materia prima ya la tienes

Esto es lo que me gusta de este enfoque: no hay que reconstruirlo todo desde cero.

Lo que necesitas para crear flujos de IA verdaderamente portables probablemente ya existe en tu ordenador o en tu cabeza. Se trata de organizarlo y almacenarlo de forma que puedas llevarlo a cualquier plataforma cuando lo necesites.

El primer paso es tan sencillo que da un poco de vergüenza no haberlo hecho antes: guarda fuera de la plataforma todo el contexto e instrucciones que usas con tus modelos de IA. Las instrucciones de tus proyectos, las configuraciones personalizadas, los prompts recurrentes. Todo eso va a una ubicación externa bien definida: una carpeta de Google Drive, Dropbox, SharePoint, lo que uses. Y luego conectas tus herramientas de IA a esa ubicación mediante conectores MCP —Model Context Protocol—, que básicamente son interfaces que permiten que distintos modelos accedan a los mismos archivos externos.

El resultado práctico es que si tu plataforma principal falla o necesitas cambiar, puedes recrear tu configuración en minutos. No en días. En minutos.

Hay un error de concepto que veo constantemente en este punto. Muchos piensan que la IA funciona mejor cuando tiene acceso a más contexto, bajo la lógica de que si le das toda tu biblioteca documental, encontrará lo que necesita. Es al revés. La IA produce mejores resultados cuando le entregas exactamente el documento que necesita para esa tarea concreta, no cuando le pides que busque entre todo lo que tienes. Menos contexto, mejor resultado. Y menos caos de mantenimiento: actualizas el archivo una sola vez, y cada plataforma que lo referencia recibe la actualización automáticamente.

 

Las skills: el concepto que lo cambia todo

Aquí está la parte que más me ha llamado la atención cuando he profundizado en esto, y que creo que va a ser determinante en cómo los equipos trabajan con IA en los próximos dos o tres años.

Una skill, en este contexto, es un archivo comprimido que contiene instrucciones estructuradas en Markdown: cómo tiene que realizar una tarea específica cualquier modelo de IA que la reciba. Puede ser tan simple como un conjunto de instrucciones escritas, o incluir plantillas, activos de marca, scripts de código y documentos de referencia. Todo empaquetado.

Lo importante es esto: una skill creada en Claude puede usarse en ChatGPT, en Claude Code, en Codex. Es agnóstica. Se la entregas a cualquier modelo y ese modelo sabe exactamente cómo ejecutar la tarea descrita.

La analogía que me parece más exacta es la de descargar una habilidad. Como en Matrix cuando Neo aprende artes marciales en segundos. La skill hace lo mismo: en lugar de que tengas que configurar y entrenar al modelo cada vez que cambias de plataforma, se lo das hecho.

Claude, ChatGPT y Codex tienen creadores de skills integrados. En esencia, describes qué quieres que haga la skill mediante conversación, y el archivo Markdown se escribe solo. Luego lo pruebas en situaciones reales, refinas las instrucciones hasta que funcione exactamente como necesitas, y lo descargas. A partir de ahí, es tuyo y viaja contigo.

Lo que más me parece útil de esto para equipos: un profesional crea una skill de copywriting con los estándares de marca de la empresa, la comprime en un archivo y se la pasa a toda la organización. Cada persona puede instalarla y usarla sin necesitar acceso a la cuenta original. Si tu empresa tiene cuentas enterprise, puedes desplegarlo a nivel de toda la organización de golpe.

Una advertencia que no me puedo saltar: no descargues skills de desconocidos en internet. Las skills no son prompts de texto plano. Pueden contener código que instruya a la IA para conectarse a tus sistemas, extraer datos y enviarlos a algún destino externo sin que te enteres. GitHub y ciertas bibliotecas de skills están llenas de esto. Fuentes fiables: los propios proveedores —Anthropic, OpenAI, Google— y compañeros de tu misma organización. Todo lo demás, con mucha cautela.

 

El ejemplo que lo ata todo: un agente de Excel que funciona con cualquier IA

El caso más concreto que he visto de cómo encaja todo esto es construir un libro de Excel que funciona como un agente portable, compatible indistintamente con Claude, ChatGPT y Microsoft Copilot.

El planteamiento es el siguiente: abres Excel, activas los plugins de las tres plataformas de IA —pueden coexistir en el mismo archivo—, y cada uno de ellos abre una barra lateral de chat donde el modelo actúa como un agente real: genera texto, crea fórmulas, mueve datos entre pestañas, actualiza dashboards.

Pero lo que hace que esto sea verdaderamente portable es la arquitectura de memoria que vive dentro del propio libro. Una skill portable guardada en tus cuentas de IA instruye a cualquier modelo para que, siempre que acceda a una hoja de cálculo, lea primero todas las pestañas con instrucciones antes de hacer nada. El libro se autoexplica. Cada vez que abres un plugin de IA diferente, ese modelo lee las instrucciones integradas, revisa el historial de acciones anteriores y está listo para continuar el trabajo desde donde se quedó el último.

El proceso para construirlo tiene una lógica clara. Primero planificas la estructura del libro fuera de Excel, mediante conversación con una IA: qué pestañas deben existir, cómo se conectan, qué fórmulas son necesarias, qué quieres que la IA haga una vez el libro esté activo. Después le pides que empaquete todo en un briefing en Markdown, con instrucciones completas para que cualquier agente de IA pueda construir el libro desde cero. Y finalmente le pasas ese briefing a la IA dentro de Excel, que construye toda la estructura en diez o quince minutos.

Como las instrucciones, los prompts y el historial viven dentro del propio libro, no estás atado a ninguna plataforma. Si Claude no está disponible mañana, abres ChatGPT para Excel o Microsoft Copilot. El siguiente agente leerá exactamente las mismas pestañas, el mismo historial, y continuará el trabajo sin interrupción.

Eso es portabilidad real.

 

La pregunta que tienes que hacerte hoy

En TEKDI llevamos tiempo insistiendo en que la dependencia tecnológica es uno de los riesgos operativos más subestimados en los negocios digitales. No el más ruidoso, pero sí de los más caros cuando explota.

La transformación digital nos enseñó que construir sobre una sola plataforma sin plan de contingencia es una apuesta peligrosa. Con la IA estamos en el mismo punto, pero con la diferencia de que el ritmo de cambio es mucho más rápido y las dependencias se construyen en semanas, no en años.

Tienes dos caminos.

Sigues construyendo todo dentro de una sola plataforma de IA, cruzando los dedos para que no cambie sus precios, no actualice su modelo de forma que afecte a tus resultados, y no sufra una caída en el peor momento posible.

O empiezas a construir de forma portable: contexto externo, skills descargables, flujos que viajan contigo y no pertenecen a ningún proveedor.

La materia prima ya la tienes. Solo falta organizarla.

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