Errores y aprendizajes que hemos visto en nuestras formaciones de IA

En nuestras formaciones de IA aparecen preguntas que van mucho más allá de dónde pulsar o qué herramienta elegir. Hay dudas sobre qué se puede delegar, cuánto contexto necesita la IA y en qué momento hace falta una solución a medida.

Estas son algunas situaciones que hemos observado y los aprendizajes que nos llevamos a la hora de preparar las sesiones.

Confundir utilizar IA con tener un sistema personalizado

Una de las confusiones que encontramos es esperar que aprender a utilizar una herramienta equivalga a tener todos los procesos de la empresa automatizados.

Las aplicaciones de IA permiten abordar tareas cada vez más amplias. Aun así, conviene distinguir entre completar un trabajo con ayuda de una herramienta y disponer de un sistema configurado para funcionar dentro de la empresa, con sus accesos, integraciones y mantenimiento.

Nuestro aprendizaje es empezar por el resultado que se busca. Después podemos separar qué resuelve una función disponible, qué requiere configurar un flujo y qué necesita desarrollo. Esa conversación ayuda a ajustar las expectativas antes de hablar de tecnología.

Pedir resultados sin explicar el contexto

Otro error es esperar que la IA conozca la empresa, sus prioridades o la persona a la que va dirigido un trabajo sin habérselo contado.

En las sesiones proponemos pensar en ella como un asesor al que hay que situar: cuál es el objetivo, qué información tiene, qué límites debe respetar y cómo sabremos si su propuesta sirve. La comparación ayuda a explicar el contexto; no significa que sus respuestas deban aceptarse sin revisión.

Por ejemplo, para preparar una propuesta comercial conviene explicar el destinatario, la necesidad, los servicios disponibles y qué información falta. «Hazme una propuesta» deja demasiadas decisiones sin concretar.

También enseñamos a conversar sobre el resultado: señalar qué no encaja, pedir alternativas y aportar lo que faltaba. No es necesario aprender una colección de frases de memoria para empezar a trabajar mejor.

Dar por hecho que una tarea no se puede delegar

Hemos visto miedo a probar y dudas sobre si merece la pena cambiar una forma de trabajar conocida. Nuestra propuesta es empezar por una tarea pequeña cuyo resultado se pueda revisar con facilidad.

Por ejemplo, una práctica con información ficticia permite explorar una herramienta sin utilizar archivos confidenciales. Si el primer resultado no sirve, se puede revisar el contexto, el formato solicitado o la función elegida antes de descartar el uso.

Eso no convierte cualquier limitación en un error de la persona. También existen límites de la herramienta, los permisos y los datos disponibles. Aprender a delegar incluye reconocerlos.

Subir información empresarial sin revisar la cuenta

Entre las preocupaciones que nos encontramos está el uso de cuentas gratuitas para trabajar con documentación sensible sin haber comprobado las condiciones.

La lección no es simplemente «paga una suscripción». Un plan personal de pago tampoco equivale automáticamente a un entorno empresarial aprobado. Antes de incorporar archivos hay que conocer la cuenta, la configuración, los permisos y las reglas de la empresa.

Por ejemplo, Anthropic distingue sus productos de consumo, incluidos Free, Pro y Max, de sus servicios comerciales. Es una razón para revisar el producto concreto en lugar de guiarse solo por su precio.

Preparar la misma sesión para todos

Aunque llevemos un programa trabajado, los conocimientos y las preguntas del grupo pueden ser distintos de lo previsto. Hay personas que necesitan familiarizarse con la herramienta y otras que quieren avanzar hacia usos más complejos.

Hemos aprendido a ajustar la profundidad, escuchar las dudas y trabajar ejemplos reconocibles para quienes participan. La personalización empieza en la preparación y continúa durante la sesión.

Llenar la formación de explicación y dejar poco espacio para participar

Las sesiones funcionan mejor cuando las personas preguntan, prueban y se sienten implicadas. Ver una demostración puede despertar interés; hacer algo juntos permite descubrir las dudas que aparecen al utilizarlo.

Por eso damos importancia a los ejercicios del día a día y a revisar los resultados en grupo. La teoría tiene su lugar cuando ayuda a entender lo que estamos haciendo.

Lo que buscamos con cada formación

Queremos que las personas se lleven una forma de trabajar que puedan seguir practicando: aportar contexto, explorar posibilidades, revisar y decidir qué delegar.

En Williams Infinity adaptamos la formación en IA para empresas al nivel y los objetivos de los participantes. Cuéntanos qué os gustaría mejorar y vemos cómo plantear las sesiones.