En el momento en que des ese paso, tendrás a tu disposición todo un conjunto de prácticas: descripciones de puestos, indicadores clave de rendimiento (KPI), formación, supervisión, evaluaciones de rendimiento, control de versiones y jubilación. No se trata de conceptos nuevos. Ya los conoces. Este curso te enseña cómo aplicarlos a la IA.
Bajo la dirección de Isvari Maranwe, directora ejecutiva, abogada, especialista en ética de la IA y una de las figuras más influyentes en el ámbito de la IA que trabaja en la implementación de la IA en el mundo real, los participantes emprenden un recorrido práctico que abarca desde los principios básicos hasta la creación de un asistente de IA en tiempo real que ellos mismos han diseñado y entrenado, y que pueden poner en funcionamiento desde el primer día.
El curso sigue una trayectoria deliberada. Comienza con Reframe: desmontar la mentalidad de «herramienta» e implantar el modelo de empleado del que depende todo lo demás. A continuación, pasa a Diseño: redactar perfiles de funciones reales para los empleados de IA —misión, alcance, límites, KPI— tal y como se haría con cualquier nueva contratación. A continuación Formación: el conjunto completo de formación (Datos → Indicaciones → Herramientas → Políticas → Voz), donde la mayoría de los proyectos de IA fracasan silenciosamente. A continuación Crear: dos sesiones prácticas en Claude Code y Claude Cowork, donde los empleados de IA que has diseñado sobre el papel se convierten en entidades que realmente ejecutan código y se encargan del trabajo real por ti. Gobernar: supervisión, patrones de colaboración, red-teaming y la regla de la Voz Final. El curso concluye con Implementar: convertir todo en un plan de 30/60/90 días y una rutina de trabajo que se mantenga en la vida real.
Todas las sesiones son prácticas y participativas. Trabajarás con herramientas de IA reales, indicaciones reales y tus propios casos de uso reales. No hay nada teórico. Al finalizar, tendrás al menos un «empleado de IA» completamente diseñado, una versión funcional del mismo y un plan para ponerlo en práctica.
Este curso está dirigido a cualquiera que quiera una IA que realmente funcione, no solo a quienes trabajan en una gran empresa. Y lo mejor de todo es que no hace falta tener conocimientos técnicos para hacerlo tú mismo.
Antes de poder gestionar a un empleado de IA, debes dejar de utilizar la IA como si fuera un motor de búsqueda. Comenzamos con una pregunta directa: ¿cómo te imaginas realmente la IA? El modelo mental de la mayoría de la gente es una mezcla entre una caja mágica, Google y un becario, y esa confusión es precisamente la razón por la que sus resultados son mediocres. Desmontamos esa imagen y construimos una nueva: el modelo de empleado del que se derivan todos los demás conceptos del curso.
A continuación, les ponemos nombre. Cada participante sale de esta sesión con al menos un empleado de IA al que ha dado nombre y al que ha asignado una versión (por ejemplo, «Samantha v.3», «Redactor») y con una idea clara del tipo de trabajo para el que lo está contratando. Darle un nombre puede parecer algo sin importancia, pero es fundamental. Es lo que te permite tratar a la IA como a un compañero de trabajo, hacer un seguimiento de sus versiones, despedirla, volver a formarla o sustituirla.
Terminamos con una conversación sincera sobre herramientas: cuáles merecen la pena en este momento, qué significa realmente el término «agente» y cuándo utilizarlo, y los fundamentos para hacer un uso responsable de la IA con datos sensibles o personales.
Nadie contrataría a una persona sin una descripción del puesto. Sin embargo, la mayoría de la gente contrata a IA sin ella a diario y luego se pregunta por qué los resultados son tan genéricos. Esta sesión trata sobre cómo redactar el perfil del puesto que marca la diferencia entre un empleado de IA útil y uno frustrante.
Analizarás las cinco partes que componen la estructura de un perfil de puesto: misión y alcance, responsabilidades con ejemplos concretos de tareas, límites, insumos y resultados esperados, e indicadores clave de rendimiento (KPI). La sección de límites es la que la mayoría de la gente se salta y donde se producen la mayoría de los fallos: ¿qué es lo que este empleado tiene expresamente prohibido hacer y qué es lo que requiere tu aprobación? Redactaremos ambos aspectos, tanto desde el punto de vista operativo como normativo.
Al finalizar esta sesión, habrás elaborado un perfil de puesto completo para un puesto de trabajo en tu propia empresa. Trae un caso práctico real. Utilizaremos una plantilla compartida que podrás reutilizar para cada contratación posterior.
Una vez que tengas un perfil de funciones, debes saber si la IA realmente está haciendo el trabajo y si merece la pena hacerlo de esta manera. Empezamos con la pregunta sincera que todo proyecto de IA debe responder: ¿realmente se ahorra tiempo con esto? Hay dos reglas que rigen esto. Nunca sacrifiques la calidad. Y si la IA tarda lo mismo o más que si lo hicieras tú mismo, no la utilices.
Estas preguntas parecen de carácter operativo porque lo son, y es ahí donde la mayoría de los proyectos fracasan sin que nadie se dé cuenta.
También trabajaremos en la creación de la identidad y la voz. Elige un personaje, un arquetipo o una persona a la que se deba parecer tu IA y, a continuación, ponla a prueba con dos indicaciones: una creativa y otra provocadora, para ver si la voz se mantiene firme bajo presión.
La mayoría de la gente cree que «entrenar» a una IA consiste en redactar mejores indicaciones. Las indicaciones son solo una de las cinco capas. En esta sesión se aborda el proceso completo —Datos → Indicaciones → Herramientas → Políticas → Voz— y al finalizar te llevarás un paquete de entrenamiento completo para un empleado de IA.
Analizamos en profundidad cada capa. Datos: lo que tu IA necesita saber, cómo organizarlos de forma clara y las consideraciones legales y de privacidad que silenciosamente hunden los proyectos. Indicaciones: pasando de las indicaciones casuales a la arquitectura de indicaciones, con dos ejemplos reales analizados en directo. Herramientas: cuándo tu empleado debe recurrir al calendario, al correo electrónico, al código o a una base de conocimientos, y cómo configurar los permisos como lo harías con cualquier nuevo empleado.
A continuación Políticas y Voz: las capas que hacen que un empleado de IA sea digno de confianza. Las políticas abarcan la lista de lo que nunca se debe hacer, las reglas de escalado y las barreras de seguridad automáticas. La voz es lo que evita que tu IA suene genérica. Terminamos con la regla más importante de todo el curso: la regla de la voz final. Cualquier cosa destinada a tener un impacto emocional en un ser humano real debe ser leída, editada y aprobada por un ser humano real. La IA redacta. Los humanos publican.
Para la semana 5, ya habrás diseñado un «empleado de IA» sobre el papel y lo habrás entrenado en la plataforma. En esta sesión es donde el proyecto cobra vida. Independientemente de tu formación técnica —y la mayoría de los participantes en este curso no son programadores—, saldrás de aquí con una miniaplicación totalmente programada que Claude creará contigo, en directo, en Claude Code.
Empezamos traduciendo uno de tus perfiles de funciones a un formato que Claude Code pueda ejecutar, y luego lo desarrollamos juntos. Tú diriges, Claude Code ejecuta e Isvari te guía. Al final de la sesión, tendrás una miniaplicación en funcionamiento: pequeña, funcional, tuya, que realiza una tarea real por ti. No es una demostración. No es un tutorial. Es el producto en sí.
Terminamos con lo que cambia cuando tu empleado de IA puede escribir y ejecutar código en tu nombre: hay que establecer nuevos permisos, mantener nuevos registros de auditoría y plantearse nuevas preguntas sobre a qué se le debe permitir acceder y a qué no.
En la semana 5, tu empleado de IA ya tenía manos. En la semana 6, le dotamos de un escritorio, un calendario, una bandeja de entrada y una lista de tareas pendientes. Utilizamos Claude Cowork para crear un asistente de IA capaz de gestionar tareas reales por ti de forma autónoma durante la noche, entre reuniones y en esos momentos del día en los que el trabajo se acumula.
Empezamos por identificar dónde se te escapa el tiempo a lo largo de la semana: clasificación del correo electrónico, gestión de citas, seguimientos, los mismos cinco mensajes que escribes con ligeras variaciones, y elegimos dos o tres tareas para delegar. A continuación, creamos juntos el asistente: integraciones, instrucciones de funcionamiento, lo que debe hacer por iniciativa propia, lo que debe redactar y esperar a que lo apruebes, y lo que nunca debe tocar.
Terminamos hablando de la disciplina de gestión que exige este tipo de IA. Una IA que actúa requiere una supervisión diferente a la de una IA que se limita a sugerir. Estableceremos el registro de auditoría, el hábito de la revisión diaria y el «interruptor de emergencia» que debes tener listo antes de permitir que una IA envíe algo en tu nombre.
Contratar es lo más fácil. Lo que distingue a quienes obtienen un valor duradero de la IA de quienes simplemente pagan por sus suscripciones es la gestión del rendimiento a lo largo del tiempo. Comenzamos con los cuatro niveles de revisión humana, desde el L0 (sin supervisión) hasta el L3 (comentarios detallados sobre casos extremos), y explicamos cómo elegir el nivel adecuado para cada empleado de IA.
A continuación, el ciclo de gestión del rendimiento: Prueba → Observación → Taxonomía de errores → Corrección → Nueva prueba, con un ejercicio real de «equipo rojo» que puedes llevar a cabo tú mismo.
A continuación, abordaremos los tres principales modelos de colaboración: Redacción y edición (tú como usuario), Colaborador (la IA como compañero) y Coordinador (la IA coordinando a otras IA). Cada uno de ellos se adapta a diferentes tipos de trabajo y perfiles de riesgo. También analizaremos aquello en lo que los humanos destacamos: la capacidad de juicio en situaciones ambiguas, el peso emocional y la creatividad genuina, así como la forma de diseñar tu flujo de trabajo para que te quedes con esos momentos y tu IA se encargue del resto.
Terminamos con la recapacitación y el control de versiones: convenciones de nomenclatura, registros de cambios y planes de reversión. El objetivo es poder responder a la pregunta «¿qué hizo esta IA de forma diferente el mes pasado?» y poder revertir los cambios cuando una actualización empeora las cosas.
La última sesión trata sobre cómo convertir todo lo que has construido en una rutina que realmente se mantenga, basada en un plan de 30, 60 y 90 días.
Primeros 30 días: define los perfiles de tus roles, elige tus herramientas, crea las indicaciones del sistema y los paquetes de voz, y empieza a utilizar a tus empleados de IA de verdad. Días 30-60: evalúa lo que funciona, decide qué empleados de IA se mantienen, se ascienden o se retiran, y organiza una semana de simulacros de ataque. Día 90 y en adelante: revisiones mensuales, ciclos de retroalimentación sinceros y hábitos formalizados que mantengan a tu plantilla de IA en forma y responsable.
Seguiremos una cadencia operativa semanal y utilizaremos una plantilla de revisión semanal de 30 minutos que puedes adoptar tal cual; para terminar, veremos los cuatro errores que debes evitar: la «ruleta de las instrucciones», el exceso de datos, la falta de responsabilidad y actuar a ciegas con respecto a los resultados. Y la pregunta que siempre deberías poder responder: ¿cuándo se retira a un empleado de IA?
Aquí es donde el curso se adapta a tu situación concreta. En primer lugar, presenta a todo el grupo a tu empleado de IA favorito. A continuación, Isvari responderá a las preguntas reales que tengas sobre lo que viene después.
Ven con: un empleado de IA que hayas diseñado y sobre el que quieras recibir comentarios; un proyecto que se ha estancado y no logras diagnosticar; una duda sobre cumplimiento normativo, cuestiones legales o éticas que te esté dando quebraderos de cabeza; una herramienta, una indicación o un marco específico que no se haya adaptado a tu contexto; o cualquier cosa que no tenga sentido —o que tenga demasiado sentido y necesite ser analizada en profundidad—.
Esta sesión está deliberadamente abierta. Es aquí donde suele producirse el aprendizaje más valioso, porque las preguntas son reales, los proyectos están en marcha y las respuestas de Isvari son sinceras.
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