Soy PRO IA hasta las trancas. Precisamente por eso no le dejo hacer lo que le da la gana

No tienes que querer la inteligencia artificial. No tienes obligación de utilizar ChatGPT. Puedes seguir trabajando como te dé la gana. Faltaría más.

Pero si vas a decirme que una herramienta no sirve, que hace todo fatal y que está destruyendo tu profesión, por lo menos aprende primero qué coño hace. Porque criticar algo después de utilizarlo mal tiene una pequeña grieta metodológica.

La escena suele ser esta:

Pues ya tenemos el análisis completo.

No le has dado una idea. No le has dado experiencia. No le has contado qué quieres defender. No has discutido nada con ella. No has corregido. No has iterado. No has aportado una sola cosa que haga que ese texto sea tuyo.

Has introducido una moneda en una tragaperras y te has enfadado porque no ha salido un escrito de García Márquez.

Una IA generativa puede ayudarte a escribir, resumir, traducir, investigar, analizar, programar o construir una primera versión. Eso no significa que convierta automáticamente a nadie en buen escritor, buen diseñador, buen programador o buen estratega.

Una calculadora multiplica. No por eso sabe contabilidad. Un modelo genera texto. No por eso sabe qué demonios querías contar tú.

Esta es la forma más extendida de usarla. Petición. Botón. Resultado. Juicio sumarísimo.

Funciona igual con la escritura que con el diseño. Abres un generador de imágenes y escribes:

Y aparece: señor con traje, holograma azul, edificio de cristal, circuititos, luz morada, mano apuntando al infinito.

—¿Ves? La IA solo hace cartelitos de mierda.

Sí, Pablo Picasso. ¿Y qué has hecho tú exactamente?

No has definido una dirección artística. No has aportado referencias. No has explicado qué debe transmitir la pieza. No has fijado una composición. No has dicho qué debe conservarse ni qué no puede aparecer. No has descartado una sola opción.

Igual el problema no es que la herramienta no pueda formar parte de un proceso creativo. Igual todavía no ha empezado el proceso creativo.

Y aquí tengo que darle parte de la razón a quien critica la IA. Si llenamos LinkedIn, Instagram, Spotify, Amazon, los blogs y media internet de piezas generadas pulsando un botón, tendremos toneladas de contenido mediocre. De hecho, ya lo tenemos.

Pero de ahí a concluir que la IA no sirve para crear hay tres pueblos.

Con la IA se habla.

Puedes utilizarla para explorar composiciones, probar encuadres, construir referencias, revisar una estructura, encontrar contradicciones, comparar decisiones, descartar veinte caminos o visualizar algo que todavía no sabes fabricar.

Y después entras tú. Con tu experiencia. Tu gusto. Tus referencias. Tu oficio. Tu capacidad para decir:

A mí me da exactamente igual entrar en la discusión filosófica de si una máquina es creativa. Es una herramienta dentro de mi proceso creativo.

Photoshop tampoco tiene infancia. Y nunca he oído a nadie preguntarle si siente algo antes de utilizarlo.

«Todo lo hecho con IA queda igual»

No. Todo lo hecho igual queda igual.

Si veinte personas utilizan la misma plantilla de Canva, tendremos veinte cosas que se parecen. Si veinte fotógrafos disparan con el mismo preset, tendremos veinte fotos que se parecen. Si veinte consultores escriben «no se trata de vender, se trata de conectar», tenemos un problema bastante anterior a ChatGPT.

Los modelos reproducen patrones. Claro. Si no introduces dirección, contexto, referencias, decisiones y edición, puedes obtener resultados perfectamente correctos y absolutamente olvidables.

Pero hay una parte que parece escaparse: no estás obligada a aceptar la primera respuesta.

Trabajar con IA no consiste en pulsar el botón rojo de CREATIVIDAD. Consiste en trabajar. Qué sorpresa.

Cómo se ve esto desde mis trincheras

Yo no trabajo con IA únicamente para escribir. La utilizo cuando recibo una transcripción de una reunión de hora y media y necesito separar lo que el cliente ha confirmado de lo que todavía está pendiente.

Le doy la transcripción. Después la documentación técnica. Después el inventario de precios. Y le prohíbo completar los huecos por su cuenta.

Quiero una tabla con cuatro columnas: Confirmado. Pendiente. Contradicciones. Próxima acción.

Si aparece una tarifa que no está en la fuente, se para. Si dos documentos dicen cosas distintas, no elige el que le parece más bonito: me enseña el conflicto. Si el cliente ha preguntado algo que nadie ha respondido, no redacta una respuesta plausible: lo marca como pendiente.

También la utilizo para revisar artículos técnicos, convertir documentación en una guía, preparar una imagen de portada, construir una pequeña herramienta o estudiar por qué un agente de voz se está atascando en una conversación.

Pero el trabajo no termina cuando la IA produce algo. Yo reviso la tarifa. Compruebo la documentación. Escucho la llamada. Decido qué se publica.

Y si estamos preparando una captura para un centro de ayuda, puede señalar un botón, ocultar un dato y añadir una nota. Lo que no puede hacer es cambiar la interfaz original, inventar una opción o mover un campo porque así queda más mono.

Eso es utilizar IA dentro de un trabajo real. No sustituye lo que sé. Me permite aplicarlo sobre más material, encontrar antes los agujeros y llegar más rápido a la parte donde tengo que decidir.

Tampoco utilizo una sola IA para absolutamente todo. No tengo ninguna intención de casarme con un logotipo.

ChatGPT, Claude, Gemini y Grok cambian. Aparecen modelos, desaparecen funciones, mejoran unas cosas, empeoran otras y lo que hoy funciona brutal puede no ser la mejor opción dentro de seis meses.

Además, una aplicación no es únicamente el modelo que responde. Importan la interfaz, los archivos que admite, las fuentes a las que puede acceder, las herramientas disponibles, la memoria, los permisos, la forma de trabajar y el contexto que conserva.

Por eso no quiero convertir este artículo en una clasificación de «la mejor IA para escribir», «la mejor para investigar» o «la mejor para diseñar». Sería mentira. La mejor dependerá del trabajo, del material, del plan contratado, de la configuración y de cómo midamos el resultado.

Lo que sí hago es ponerlas a trabajar con papeles distintos. A una le pido que estructure. A otra que me saque el cuchillo y busque dónde me estoy contradiciendo. A otra que separe hechos, inferencias y afirmaciones pendientes de comprobar. A otra que ataque la tesis como si estuviera totalmente en contra.

Después comparo. Discuto. Vuelvo a la fuente. Decido.

Mis IAs no viven en paz. Las pongo a buscarse las costuras y a desmontar el trabajo de las otras.

Lo hago con artículos, propuestas y decisiones reales. Una me ayuda a ordenar una transcripción. Otra revisa la estructura. Otra busca fuentes primarias. Otra intenta desmontar lo que estoy defendiendo.

No necesito cuatro artículos ni cuatro respuestas haciendo lo mismo. Necesito miradas distintas sobre un trabajo que después revisaré yo. La decisión final sigue siendo mía.

Hay otro salto que cambia completamente la experiencia. La IA deja de ser una pestaña donde preguntas cosas y empieza a trabajar dentro de un sistema.

Ese sistema puede incluir:

• Instrucciones estables.
• Proyectos separados.
• Archivos propios.
• Ejemplos buenos y malos.
• Fuentes de verdad.
• Procedimientos.
• Herramientas conectadas.
• Memoria o contexto controlado.
• Automatizaciones.
• Revisiones.
• Límites.

Aquí es donde mucha gente todavía no ha llegado. No porque sea torpe. Porque casi todo el discurso público sobre IA ha empezado por el lugar equivocado.

Nos han enseñado listas de prompts. Prompts secretos. Prompts maestros. Prompts con cincuenta apartados que prometen convertir una frase mediocre en una empresa funcionando sola.

Pero casi nadie te explica cómo organizar el trabajo alrededor de la herramienta.

Un prompt puede mejorar una respuesta. No sustituye tus archivos. No crea una fuente de verdad. No arregla un proceso roto. No decide quién puede acceder a cada dato. No establece qué debe ocurrir cuando la IA se equivoca. No convierte una conversación suelta en un sistema repetible.

Las herramientas ya no son solo una caja de texto

Esto tampoco es una promesa futurista.

ChatGPT puede trabajar con proyectos, archivos y herramientas de investigación. Su función Deep Research, por ejemplo, permite plantear una investigación, revisar el plan, trabajar con fuentes web, archivos y determinadas aplicaciones conectadas, y devolver un informe documentado con enlaces para comprobarlo.

Claude permite crear y revisar documentos, código, visualizaciones y pequeñas herramientas mediante Artifacts, en un espacio separado de la conversación.

Gemini puede realizar investigaciones utilizando la web y, cuando se autoriza y está disponible en la cuenta, fuentes como Gmail, Drive y Chat; también puede convertir los informes en contenido interactivo dentro de Canvas.

Grok y la plataforma de xAI ofrecen modelos y APIs para trabajar con texto, código, herramientas, voz, imagen y vídeo.

Las capacidades concretas, los límites y la disponibilidad cambian según el producto, el plan, el país y la fecha. Por eso las verifico antes de enseñarlas y no construyo una metodología que dependa de que un botón siga en el mismo sitio para siempre.

Lo importante no es memorizar el menú de cuatro aplicaciones. Es entender la diferencia entre modelo, herramienta, contexto y sistema.

Perfecto. No la utilices. También puedes decir:

Pues también puedes. La pregunta no es si puedes sobrevivir sin la herramienta. La pregunta es si sigue siendo la mejor forma de realizar ese trabajo.

Excel es brutal. Yo lo utilizo. Puedes hacer auténticas barbaridades con Excel. Pero llega un momento en el que tienes 8.000 contactos, seis comerciales, llamadas, emails, actividades, oportunidades, pipeline, tareas, automatizaciones, histórico y atribución.

Y alguien dice: «No necesitamos CRM. Yo tengo aquí un Excel».

Perfecto. También puedes cortar un jamón con una cuchara. No estoy segura de que debamos convertirlo en metodología empresarial.

Las herramientas no aparecen necesariamente porque lo anterior fuese inútil. Aparecen porque determinados problemas cambian de escala.

Eso mismo está pasando con muchos usos de IA. No sustituiremos todas las herramientas. No automatizaremos absolutamente todo. Pero determinadas tareas manuales van a empezar a parecernos tan absurdas como buscar una ferretería en las Páginas Amarillas.

Aquí ya no me río igual. Porque esta preocupación es legítima.

La IA va a cambiar tareas, procesos y profesiones. Y habrá personas que sufran esas transiciones. Negarlo sería hacer propaganda.

La Organización Internacional del Trabajo estimó en 2025 que uno de cada cuatro empleos del mundo presentaba algún grado de exposición a la IA generativa, pero señaló que la transformación del trabajo era más probable que la sustitución completa.

Exposición no significa despido automático. Significa que una parte de las tareas que componen un trabajo puede cambiar.

Yo sí veo un riesgo profesional bastante concreto:

No porque sea mejor ser humano. Porque probablemente podrá investigar más, probar más, automatizar partes repetitivas, analizar más información, preparar primeras versiones más rápido y construir pequeñas herramientas que antes necesitaban desarrollo. Y dedicar más tiempo a las partes donde su experiencia aporta de verdad.

Eso cambia la productividad. Y cuando cambia la productividad, cambia un mercado.

Pero cuidado con la otra cara. Una persona sin oficio puede producir más errores por minuto. Un mal comercial con automatización puede enviar más basura. Un mal proceso con IA puede escalar mucho más deprisa.

La velocidad multiplica lo bueno y lo malo. No concede experiencia por ciencia infusa.

Puede hacerlo. Puedes poner un bot inútil delante de una persona que necesita ayuda. Puedes automatizar un proceso que jamás debería haberse automatizado. Puedes despedir a diez personas porque alguien vio una demo de veinte minutos y creyó que ya tenía Skynet instalado. Puedes generar 3.000 mensajes comerciales automáticos y machacar LinkedIn. Puedes convertir atención al cliente en un laberinto donde resulte imposible encontrar a un humano.

Todo eso se puede hacer. Y todo eso me parece una mierda.

Pero hay un pequeño detalle: la empresa ha tomado esas decisiones. No la IA.

Los call centers deshumanizados existían antes de ChatGPT. El spam existía antes de los modelos de lenguaje. Los correos corporativos infumables existían antes de Claude. Los procesos empresariales absurdos tampoco esperaron a Sam Altman para aparecer.

La tecnología puede amplificarlos. Y eso es precisamente lo peligroso. Porque si automatizas un proceso de mierda, ahora tienes un proceso de mierda mucho más rápido.

La alternativa es utilizar automatización para quitar precisamente lo mecánico. Transcribir. Clasificar. Buscar. Cruzar información. Actualizar sistemas. Preparar borradores. Resolver preguntas repetitivas. Dejar contexto preparado.

Y mantener personas donde una persona aporta algo que merece estar ahí. No veo nada especialmente humano en obligar a alguien a copiar datos ocho horas al día de una aplicación a otra.

También puede pasar. Y tampoco es una broma.

Hay una diferencia enorme entre utilizar IA para pensar más y utilizar IA para no pensar.

Si le preguntas todo, aceptas todo, no compruebas nada, nunca escribes, nunca investigas y nunca mantienes una idea propia contra la respuesta del modelo, tenemos un problema.

Pero eso no es un argumento para no aprender a utilizar IA. Es un argumento para aprender a utilizarla mejor.

Yo puedo pedirle: «Dame la respuesta». O puedo pedirle:

Una forma de utilizarla te ahorra pensar. La otra puede obligarte a pensar bastante más. La herramienta es la misma.

Sí. Siguiente.

No, en serio. Sí.

Los modelos pueden producir información incorrecta, inventar referencias, mezclar datos o responder con muchísima seguridad cosas que son falsas.

¿Y qué conclusión saco yo? No esta:

Esta:

Si estoy preparando una felicitación de cumpleaños y ChatGPT alucina, sobreviviremos. Si estoy construyendo un sistema que toma decisiones con consecuencias económicas, legales, médicas o de seguridad, quiero otra arquitectura.

Fuentes. Permisos. Validaciones. Trazabilidad. Evaluaciones. Escalado a una persona. Límites.

La misma herramienta no implica el mismo nivel de riesgo.

Una cosa es crear. Otra poner algo en producción. Para jugar, jugar. Para producción, abrir las tripas.

Cuando necesito que algo funcione siempre igual, pongo reglas, estructura, fuentes de verdad y límites. Ahí no juego.

El modelo no es el sistema. Es una pieza. Alrededor hacen falta datos, herramientas, permisos, instrucciones, validaciones, registros y una salida clara cuando algo falla.

Ser Pro IA no significa:

Cuanta más capacidad tienen estos sistemas, más importantes se vuelven cosas bastante menos sexis que un vídeo de treinta segundos:

Seguridad. Privacidad. Arquitectura. Evaluación. Supervisión. Datos. Permisos. Legislación. Responsabilidad.

Ahí se separa el juguetito de un sistema que puede trabajar en una empresa sin dejar cadáveres.

Precisamente. No quiero que ChatGPT escriba mi vida. No quiero que Claude decida qué pienso. No quiero que Gemini convierta mis documentos en una conclusión que yo no he revisado. No quiero que Grok me fabrique una opinión porque hoy no me apetezca tener una propia.

No quiero abrir una herramienta, pulsar Generate y publicar toda la materia marrón que salga por la tubería.

Quiero utilizar estas herramientas para hacer más de la parte del trabajo que sí considero mía. Pensar. Investigar. Construir. Hablar con clientes. Escribir. Probar. Aprender. Crear.

Y quitarme de encima partes mecánicas que no me aportan absolutamente nada.

Si una herramienta me permite hacer en dos horas una tarea mecánica que antes me ocupaba ocho, no siento que haya perdido seis horas de humanidad. Siento que acabo de recuperar seis horas.

Y tengo un gran danés de ocho años esperando. Sé perfectamente dónde invertirlas.

Este es mi favorito.

—Estoy totalmente en contra de la inteligencia artificial.

Vale. ¿Utilizas un filtro de spam? Sí. ¿Recomendaciones de Spotify o Netflix? Sí. ¿Corrector predictivo? Sí. ¿Búsqueda, traducción automática, fotografía computacional o herramientas modernas de diseño y marketing? Probablemente.

Aquí conviene no mezclar churras con merinas: un sistema de recomendación, un clasificador de spam y un modelo generativo no son la misma tecnología ni plantean exactamente los mismos riesgos.

Pero todos forman parte de una realidad bastante menos cinematográfica: hace años que distintas formas de inteligencia artificial están metidas en el software cotidiano. Cada vez será más difícil separar «software» e «IA» como si fueran dos mundos independientes.

Por eso decir «no uso IA» empieza a necesitar algunos apellidos:

• ¿No utilizas IA generativa para crear?
• ¿No autorizas que trate datos de clientes?
• ¿No permites automatizaciones sin revisión?
• ¿No quieres que imite tu estilo?

Perfecto. Eso sí es una posición concreta. Mucho más útil que declarar la guerra a una palabra de dos letras.

Yo iba a publicar dentro de muy poco una guía completa sobre cómo tengo organizado ChatGPT por dentro. Mis instrucciones. La personalización. La memoria. Los proyectos. Los archivos. Los procedimientos. Las reglas que utilizo para que no invente. La separación entre quien ejecuta y quien revisa. Todo.

Pero después de contarlo he recibido muchos comentarios y preguntas. Y me he dado cuenta de una cosa.

Hay personas con ganas de aprender que todavía no necesitan que les enseñe mi sistema completo. Necesitan entender primero qué tienen delante. Qué diferencia hay entre pedir y trabajar. Qué debe ir en una conversación y qué merece un proyecto. Qué información hay que aportar. Cómo se corrige una respuesta. Cómo se comprueba una afirmación. Cuándo basta con conversar y cuándo hacen falta fuentes, estructura y límites.

Si publico directamente las tripas de mi ChatGPT sin explicar bien esa base, entregaré mucha documentación y dejaré a parte de la gente exactamente en el mismo sitio. Con más botones. Más archivos. Más instrucciones. Y el mismo problema.

Así que voy a modificar un poco el guion. No para hacerlo más básico. Para explicarlo mejor.

La guía saldrá unos días antes de la sesión que daré el 17 de septiembre en Héroes del Diseño, la comunidad privada de David Lozano para diseñadores.

Allí hablaremos de cómo trabajar con ChatGPT, Claude o cualquier IA sin convertir el proceso en una colección de prompts sueltos. Y quiero llegar con algo que pueda entender quien acaba de empezar, pero que también permita seguir subiendo hasta proyectos, archivos, procedimientos y sistemas reales.

No quiero enseñar a la gente a copiar mi ChatGPT. Eso no le serviría. Quiero enseñar las piezas para que cada persona pueda construir el suyo.

Hasta las trancas. Sin ninguna duda.

No porque todo lo que genera una IA sea maravilloso. A veces genera una mierda. No porque crea que no vaya a destruir determinadas tareas. Lo hará. No porque no existan riesgos. Existen. No porque todo deba automatizarse. Ni de lejos.

Soy Pro IA porque llevo catorce años trabajando con tecnología, automatización, telefonía y empresas, y no he encontrado otra herramienta que me permita investigar, escribir, programar, analizar, diseñar, probar y construir tantas cosas desde el mismo lugar.

No es una verdad científica. Es mi conclusión después de meter las manos en las tripas.

También porque prefiero aprender sus posibilidades, sus límites y sus riesgos antes que criticarla desde la barrera.

Después, si la pruebas de verdad y decides que no sirve para tu trabajo, perfecto. Hablamos. Pero si tu investigación ha sido «hazme un logo bonito» y Enter, no me montes todavía el funeral de la creatividad occidental.