1 · Diagnóstico de madurez
10 minAbre el diagnóstico del proyecto y responde las ocho preguntas pensando en la IA que más usas hoy.
Listo cuando: anotaste tu puntuación, el punto por donde empezar y qué kit indicó el diagnóstico.
Clase 1 · 14 min
La semilla y el jardín: por qué la IA se cultiva
Nadie escribe, línea por línea, la capacidad de un modelo para programar o planificar. Los laboratorios crean las condiciones y las capacidades emergen. Tú haces lo mismo en otra escala: el modelo llega listo, y lo que tú cultivas es el entorno que lo rodea.
Comenzar la clase
En esta clase vas a
- 1Por qué el modelo es la semilla y no cambia con el uso
- 2Lo que tú cultivas: el envoltorio alrededor del modelo
- 3El ciclo que convierte el error en un mejor agente
- 4Dónde se rompe la metáfora del jardín
Objetivo: separar lo que cultiva el laboratorio (el modelo) de lo que cultivas tú (el agente) y explicar el ciclo que hace que el agente mejore.
01El ciclo del cultivo
Cada vuelta es una cosecha. Haz clic en cada etapa.
Desplázate por la página: cada paso de abajo ilumina su parte del diagrama.
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Proceso
Todo empieza con un proceso real: calificar leads, organizar la semana, agendar citas. Sin un proceso definido, no hay nada que evaluar después.
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Agente
El agente es el modelo (fijo, del laboratorio) más el entorno que tú escribiste: función, contexto, herramientas, reglas, ejemplos y memoria.
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Ejecución
El agente ejecuta la tarea con el entorno de ese momento. Aquí es donde se detiene la mayoría: lo usa, le gusta o no le gusta, y empieza de nuevo.
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Resultado
Lo que se entregó. Puede verse bien y estar equivocado: un texto fluido no es un texto correcto.
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Evaluación
Alguien lo mide: correcto, parcial o incorrecto, y por qué. Sin evaluación, el agente repite el mismo error con la misma confianza.
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Retroalimentación
La evaluación se convierte en un cambio concreto en el entorno: una regla nueva, un ejemplo, un límite. En el archivo, no en la conversación.
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Lo que cambia entre una cosecha y otra
No es el modelo. Es lo que anotaste sobre dónde se equivocó y lo que ajustaste en el entorno. Los primeros cuatro pasos hacen que el agente funcione; la evaluación y la retroalimentación hacen que mejore.
Antes, programábamos el comportamiento. Ahora, programamos el proceso que produce el comportamiento.
02Los dos niveles del cultivo
El punto que casi todos mezclan.
1. Nivel 1
El entrenamiento, los pesos y la escala ocurren en Anthropic, en OpenAI, en Google, en DeepSeek. Cuesta miles de millones y tú no participas.
El resultado es la semilla: capacidades que emergieron del entrenamiento, algunas esperadas, otras que sorprendieron incluso a quienes entrenaron.
2. Nivel 2
El modelo llega listo y con los pesos congelados. Lo que tú cultivas es todo lo que lo rodea: función, contexto, herramientas, reglas, ejemplos, memoria, evaluación y feedback.
Ese envoltorio es lo que hace que el mismo modelo sea un practicante confundido o un profesional confiable.
Consecuencia
En uso, el modelo no aprende solo. Cuando dices "mi IA mejoró", lo que mejoró fue el jardín. Y el jardín es tuyo.
3. Software × cultivo
En el software tradicional escribes las reglas exactas y sale exactamente lo especificado; el error es un bug en una línea.
En la IA cultivada escribes las condiciones, observas lo que surge, y el error pide otro ambiente: más contexto, otro ejemplo, una regla nueva.
4. Tu papel
No necesitas ser mejor que la IA en la tarea. Necesitas saber crear el ambiente en el que ella produce el resultado correcto.
El trabajo pasa de ejecutar a definir la función, dar contexto, poner límites, evaluar y dar feedback. Es gestión de personas, aplicada a sistemas.
03Video: por qué tu IA repite el mismo error
Diez minutos con Nei sobre el concepto completo, con capítulos y subtítulos.
IA Cultivada: por qué tu IA repite el mismo error · 8 min 59 sPágina del video con guion →
04Dónde se rompe la metáfora
Lee esto antes de entusiasmarte.
1. No crece solo
La planta crece sola; el agente no. Sin evaluación y feedback, repite el mismo error para siempre.
2. Inventa frutos
La planta no inventa frutos. El agente puede producir un resultado bonito y equivocado. La evaluación existe por eso.
3. Da trabajo
Un contexto malo, un ejemplo malo y una regla vaga producen un agente malo. El modelo es el mismo de la competencia; el jardín, no.
4. No es conversación
"Dar feedback" aquí significa editar el ambiente, no conversar hasta que "entienda".
05Dos modelos para empezar
Copia y usa en la práctica de abajo.
Pregunta de prueba para tu IA
¿Qué haces diferente hoy en comparación con el mes pasado, y por qué? Si no sabes responder con ejemplos, dilo claramente.
Nota: la corrección que se repite
# Correcciones que yo repito | lo que explico de nuevo | cuántas veces | dónde debería vivir (contexto / regla / ejemplo) | |---|---|---| | ej.: responder en viñetas cortas | 4 | regla | | | | |
06Práctica
Empieza midiendo dónde estás.
2 · La corrección que se repite
10 minRecuerda algo que ya le explicaste a la IA tres veces o más (un formato, un tono, un dato). Escríbelo en una nota: qué repites y en cuál de los ocho elementos debería vivir (contexto, regla o ejemplo).
Listo cuando: la nota tiene la corrección repetida y el elemento donde va a vivir.
07Prueba rápida
4 preguntas. La explicación aparece después de tu intento.
Pregunta 1 de 4
Después de un mes de uso, tu IA se equivoca menos. ¿Qué cambió?
Correcto
En uso, los pesos quedan congelados. Quien aprende es el sistema: los archivos que tú escribes y revisas. El error común es creer que el modelo "aprendió contigo".No es esa
En uso, los pesos quedan congelados. Quien aprende es el sistema: los archivos que tú escribes y revisas. El error común es creer que el modelo "aprendió contigo".Repasar: Los dos niveles del cultivoPregunta 2 de 4
¿Qué etapa del ciclo se salta la mayoría de las personas?
Correcto
Usar y empezar de nuevo es lo habitual. Sin medir el resultado y devolver la corrección al entorno, el ciclo no se cierra y el agente no mejora.No es esa
Usar y empezar de nuevo es lo habitual. Sin medir el resultado y devolver la corrección al entorno, el ciclo no se cierra y el agente no mejora.Repasar: El ciclo del cultivoPregunta 3 de 4
¿Qué significa "dar feedback" en el cultivo?
Correcto
El feedback es un cambio concreto en el archivo. Repetir la explicación en la conversación desaparece en la próxima sesión.No es esa
El feedback es un cambio concreto en el archivo. Repetir la explicación en la conversación desaparece en la próxima sesión.Repasar: Los dos niveles del cultivoPregunta 4 de 4
Dos empresas usan el mismo modelo. ¿Por qué los resultados son tan diferentes?competencia
Correcto
El modelo está disponible para todos. La diferencia está en el contexto, las reglas, los ejemplos y la evaluación que cada una construyó.No es esa
El modelo está disponible para todos. La diferencia está en el contexto, las reglas, los ejemplos y la evaluación que cada una construyó.Repasar: El ciclo del cultivoPrueba terminada
Acertaste {a} de {n}. Si aciertas todas, la clase se marca como completada.Elige una alternativa. La explicación aparece después de tu intento.
08Resumen
Semilla y jardínEl laboratorio cultiva el modelo; tú cultivas el agente.
El cicloProceso, agente, ejecución, resultado, evaluación, feedback, agente mejor.
En el archivoFeedback es editar el entorno, no repetirlo en la conversación.