De una sesión de mentoría real, anonimizada. El salto de usar la IA como un chat a dejarla trabajar directamente sobre las carpetas de tu equipo: comparar versiones, fusionar cambios, convertir documentos en plantillas y guardar cada acierto como una habilidad reutilizable.
Esta píldora sale de una mentoría real, anonimizada. Antes de entrar en el cómo, el marco de la sesión en tres golpes:
Un perfil técnico que ya usa la IA a diario en modo chat, con el correo y el drive conectados. Tareas que antes llevaban una mañana (interpretar una especificación técnica, traducir una interfaz completa) ahora salen en minutos.
Dar el siguiente salto: que la IA no devuelva archivos para descargar, sino que trabaje directamente sobre las carpetas del equipo. Y que lo que aprende en una sesión no se pierda en la siguiente.
El modo Code de la app de escritorio: delimitar una carpeta, dejar que la IA cree, compare y fusione ahí dentro, y guardar cada acierto como una skill reutilizable.
Hay cuatro formas de usar la IA, de menos a más potencia. La mayoría de la gente se queda en la primera; cada escalón multiplica lo que puedes delegar.
Activar el modo Code empieza por seleccionar una carpeta. Ese gesto, que parece un trámite, es la clave de todo: acotas dónde puede leer y escribir la IA. Fuera de esa carpeta, no toca nada.
A cambio, dentro de ella ya no eres las manos: le pides la tarea y la termina de principio a fin. Crea el archivo, lo revisa, lo corrige. Nada de descargar resultados del chat y colocarlos tú.
Si trabajas siempre dentro de la carpeta del proyecto, lo que la IA hizo bien queda ahí. La próxima vez basta con decirle "haz esto que hiciste aquella vez", sin volver a explicar la tarea. El conocimiento se acumula donde están los archivos.
Un clásico en cualquier equipo: dos copias de la misma carpeta que evolucionan por separado (la maestra y la compartida donde todos suben versiones), y alguien que pierde una tarde al mes unificándolas a mano.
Con el modo Code se resuelve con dos palabras: diff (qué cambia realmente entre las dos, comparando por contenido y no por fecha de edición, que engaña) y merge (fusionarlas conservando lo bueno de ambas).
El mismo flujo admite matices: renombrar versiones con fecha incorrecta, y avisarte por correo solo cuando haya discrepancias que requieran criterio humano. Tú decides; la IA compara.
Cuando un flujo sale bien, no lo dejes morir en esa conversación: pídele a la IA que lo guarde como skill. Es un archivo en lenguaje natural con la habilidad aprendida, disponible en cualquier sesión futura.
El método de entrenamiento es un bucle simple: ejecutar la tarea, corregir el resultado, decirle "actualiza tu habilidad", y repetir hasta que salga bien a la primera. A partir de ahí, es un comportamiento replicable.
Como las skills están escritas en lenguaje natural, si mañana cambias de modelo de IA te las llevas contigo. Y hay portales comunitarios donde importar habilidades ya hechas: el momento Matrix de "ya sé kung-fu", pero con tareas de oficina.
El caso estrella de la sesión, y un patrón que aparece en casi cualquier oficina técnica: cada proyecto nuevo llega con un documento de entrada (un plano, un pliego, una especificación) del que alguien monta a mano la plantilla con la que trabaja el resto del equipo. Horas de transcribir, proyecto tras proyecto, cuando los proyectos se parecen muchísimo entre sí.
El plan: en una carpeta, un documento de ejemplo junto al resultado esperado. Se le pide a la IA un análisis profundo del par entrada-salida, que cree una skill, y se refina con casos nuevos hasta que clave el formato.
Tienes en esta carpeta un documento de entrada (entrada.pdf) y el
resultado que espero (plantilla.xlsx).
Haz un análisis profundo de cómo se pasa de uno a otro: qué datos
se extraen, cómo se estructuran y qué formato tiene la salida.
Cuando lo tengas claro, crea una skill que convierta cualquier
documento como este en su plantilla. La iremos refinando juntos
con casos nuevos: cuando falle algo, te diré qué corregir y
actualizarás tu habilidad.No busques el 100%. Los documentos de entrada traen errores de origen que hoy ya corriges tú de oficio, y eso seguirá siendo tuyo. Automatizar el 80-90% mecánico y quedarte solo con la revisión de criterio ya convierte una mañana de trabajo en un café.
La objeción habitual en cualquier empresa: ¿y nuestros datos? La opción de pago es un plan Enterprise, que es caro. La de control total es un LLM local: modelos open source que corren en tu propia máquina y ya rinden a un nivel comparable a los grandes modelos comerciales.
La arquitectura de aceleradores de IA está cambiando muy rápido, como pasó del minado con GPUs a los ASIC en Bitcoin: el servidor que compres hoy puede quedarse viejo en un año. Mejor una GPU potente puntual, o esperar, salvo que el cacharreo sea el objetivo en sí.
El orden por el que yo empezaría. Márcalo a medida que lo completes: se guarda en tu navegador, así que puedes volver y seguir por donde ibas.
Marca lo que vayas completando. Se guarda en tu navegador, así que al volver sigue aquí.
Tres preguntas para fijar lo esencial. No hay nota ni castigo: si fallas, te explico el porqué.
Repaso · Pregunta 1/3
Glosario · toca para ampliar
La forma de usar la app de escritorio de la IA en la que trabaja directamente sobre una carpeta de tu equipo: crea, edita y compara archivos de principio a fin, en vez de devolverte descargas desde el chat.
Ver en el diccionarioLa comparación entre dos versiones de un archivo o carpeta que muestra exactamente qué cambia entre una y otra. Comparar por contenido, no por fecha de edición, es lo que evita sustos.
Ver en el diccionarioFusionar dos versiones que han evolucionado por separado en una sola, conservando los cambios de ambas. El paso natural después de un diff.
Ver en el diccionarioUna habilidad guardada de la IA: un archivo en lenguaje natural que recoge cómo hacer una tarea que ya salió bien, para replicarla en cualquier sesión futura sin volver a explicarla.
Ver en el diccionarioEl sistema que guarda el historial de cambios de un proyecto y permite ver quién cambió qué y volver atrás. Git es el estándar; el modo Code lo aprovecha para mostrar el árbol de cambios.
Ver en el diccionarioLa interfaz de texto desde la que se dan órdenes directas al ordenador. Es el último nivel de la escalera: ahí la IA puede automatizar, programar y manejar lo que haya conectado al equipo.
Ver en el diccionarioUn modelo de IA que corre en tu propia máquina, sin enviar datos a servidores de terceros. La opción cuando la privacidad manda; modelos open source ya rinden a un nivel muy alto.
Ver en el diccionarioEstas dos ideas son las que más impacto tienen. Si te llevaras únicamente dos cosas de toda esta página, que sean éstas:
¿Quieres que montemos esto sobre tu flujo de trabajo real? Puedes reservar una mentoría conmigo o escribirme a hi@alci.dev. Las herramientas cambian cada semana, pero delegar bien no pasa de moda.