¿Qué debe incluir una instrucción para la IA en el trabajo?
Una instrucción de trabajo para la IA debe indicar el resultado que se debe entregar, el público, el propósito y el material que puede utilizar la respuesta. Después, especifique las restricciones importantes: extensión, tono, hechos que deben mantenerse, información que no debe inferirse y qué hacer cuando falte algo. Un límite claro es más útil que pedir a la herramienta que suene como un experto.
Suponga que una consultora ficticia ofrece un taller sobre documentos de definición de proyectos. Los datos aprobados son una sesión en línea, una hoja de trabajo y preguntas al final. La instrucción no debe invitar al modelo a inventar clientes, resultados, urgencia ni una razón por la que un cliente potencial concreto necesite el taller.
Entregable
Qué se obtiene exactamente: un correo electrónico, una tabla, un resumen de una página, tres opciones.
Lector y propósito
Quién lo lee y qué debería poder decidir o hacer después.
Material aprobado
Los datos, las notas o los documentos en los que puede basarse la respuesta, y nada más.
Inferencias prohibidas
Las afirmaciones que quien revisa menos querría ver inventadas: resultados, recomendaciones de terceros, fechas, precios, escasez.
Información faltante
Una instrucción para presentar la información que falta como preguntas en lugar de completarla.
¿Cómo podría ser una instrucción práctica para la IA?
Ejemplo de instrucción: Redacte un correo breve de invitación para responsables de operaciones. Utilice únicamente estos datos: un taller en línea sobre cómo redactar documentos de requisitos de proyecto más claros, una hoja de trabajo práctica y tiempo para preguntas. Utilice un tono directo y útil. No invente nombres de clientes, cifras de asistencia, resultados ni disponibilidad limitada. Si falta algún dato útil, inclúyalo como pregunta después del borrador.
La instrucción proporciona a quien revisa un punto de referencia para contrastar la respuesta. Puede comprobar el público destinatario, los datos de origen y las inferencias prohibidas sin saber qué ocurrió dentro del modelo. Es una tarea ilustrativa, no una promesa de que una instrucción concreta siempre producirá la respuesta correcta.
¿Cómo se aplica el mismo enfoque a una tarea interna?
La misma estructura sirve para el trabajo interno, donde el riesgo suele ser un resumen que se expresa con seguridad y oculta un desacuerdo. Pensemos en Wicker & Pine, una tienda ficticia de artículos para el hogar que vende por internet y tiene 30 personas, cuyo coordinador de operaciones debe resumir tres cotizaciones de proveedores para el fundador.
Instrucción deficiente: ¿Qué proveedor deberíamos elegir? Lo más probable es que la respuesta recomiende un proveedor con una justificación bien presentada, aunque el fundador nunca haya indicado los criterios y uno de los presupuestos no incluya los gastos de entrega.
Instrucción de trabajo: Compare las tres cotizaciones de proveedores que figuran a continuación para la persona fundadora, que elegirá un proveedor de embalajes la próxima semana. Criterios por orden de importancia: precio unitario para nuestro volumen habitual de pedido, coste de entrega, pedido mínimo y plazo de entrega. Presente una tabla con una fila por proveedor. Cuando una cotización no indique algún dato, escriba no se indica. No recomiende ningún proveedor. Después de la tabla, enumere las preguntas que deberíamos hacer a cada proveedor antes de decidir. [pegue las cotizaciones].
El resultado revisado contiene una celda con el texto «no indicado» para el costo de entrega de un proveedor y una pregunta para pedirle que lo confirme. Esa única celda es lo más útil de la página, porque evita que un presupuesto que parece más barato resulte elegido por falta de información.
¿Quiere ver cómo se relaciona esto con un puesto?
Explore la prueba prevista para equipos ↗¿Cómo se mejora la primera respuesta?
Revise el resultado antes de escribir una instrucción más larga y, después, dé una indicación de revisión concreta. Identifique el problema real: quizá la llamada a la acción no esté clara, la herramienta haya supuesto una fecha o el borrador repita una afirmación vaga. Mantenga el material de referencia aprobado adjunto a la tarea.
Por ejemplo: Elimine la afirmación de que el taller transforma la productividad. Pregunte al lector si quiere recibir el programa, en lugar de dar por hecho que quiere reservar. Mantenga sin cambios los datos proporcionados sobre el taller. Esta revisión pone a prueba una decisión sobre las pruebas y el público, en lugar de limitarse a pedir un tono más persuasivo.
Indique la frase
Señale la línea exacta que contiene el error en lugar de pedir una versión mejor.
Explique por qué
Explique el problema en pocas palabras: sin fundamento, destinatario incorrecto, demasiado largo, petición difícil de encontrar.
Conserve la fuente
Recuérdele a la herramienta qué hechos no deben cambiar para que la revisión no se desvíe.
Deténgase cuando sea suficientemente bueno
Un borrador que puede editar manualmente en dos minutos no necesita tres instrucciones más.
¿Cuáles son los errores más frecuentes en las instrucciones para la IA en el trabajo?
El fallo más habitual es pedir un texto persuasivo sin aportar pruebas, por lo que la herramienta aporta las suyas. Palabras como impactante, potente y convincente propician superlativos, pruebas inventadas y una urgencia que los hechos no respaldan.
El segundo es ocultar la decisión real. Una instrucción que pide un resumen cuando el lector necesita una recomendación, o una recomendación cuando necesita conocer las ventajas y desventajas, produce una respuesta pulida a la pregunta equivocada. El tercero es pegar material que la herramienta no está autorizada a tratar. Siga la política de su empresa sobre qué herramientas pueden acceder a datos de clientes o datos personales, y use ejemplos ficticios para practicar.
¿Qué debe explicar la persona que recibe la formación?
Pida la instrucción inicial, el borrador, la versión final editada y una breve nota de revisión. La nota debe identificar un dato que faltaba, una suposición eliminada y una razón por la que la versión final es adecuada para el público destinatario. Esos detalles permiten comentar la práctica con un responsable o un colega.
No considere la longitud de una instrucción ni la seguridad con la que se expresa una respuesta como pruebas de competencia. Una instrucción más breve con una comprobación adecuada puede ser más útil que una instrucción detallada que oculta una afirmación sin fundamento. Repita el ejercicio con distintos materiales de referencia antes de sacar conclusiones sobre cómo abordará la persona otras tareas.
Este es el ciclo en torno al cual se está diseñando Tosheo.ai: lecciones previstas específicas para cada rol que terminan en una tarea práctica con una herramienta real de IA, calificada según una guía de evaluación con criterios visibles, y con una forma de señalar una puntuación para que se revise. La construcción del producto aún no ha comenzado, así que considere esto un diseño previsto y no resultados medidos.
¿Cuándo una mejor instrucción no es la solución?
Una mejor instrucción no sirve cuando faltan los hechos, cuando la decisión corresponde a una persona con autoridad o cuando el resultado tiene consecuencias legales, financieras o laborales. En esos casos, reúna los hechos, implique a quien deba tomar la decisión o recurra a una persona cualificada para revisar el trabajo. La guía práctica del marco de gestión de riesgos de IA de NIST destaca la importancia de documentar las funciones y responsabilidades relacionadas con esos riesgos; en una pequeña empresa, puede bastar con designar a la persona que aprueba el trabajo realizado con ayuda de IA antes de que salga del equipo.
Para conocer los principios generales en los que se basan estos ejemplos, incluidas las técnicas avanzadas y las diferencias entre las recomendaciones de los proveedores para cada herramienta, consulte la guía de ingeniería de instrucciones. Para obtener versiones reutilizables de estas instrucciones, consulte la guía de plantillas de instrucciones.