Las organizaciones acumulan una enorme cantidad de conocimiento en manuales, políticas, libros, presentaciones, grabaciones, hojas de cálculo y carpetas compartidas. El problema no siempre es la falta de información. Con frecuencia, el verdadero desafío consiste en encontrarla, interpretarla y aplicarla cuando una persona la necesita.
Un documento puede contener las respuestas correctas y, aun así, permanecer olvidado dentro de una carpeta. La inteligencia artificial permite convertir ese contenido estático en una conversación guiada, un procedimiento reutilizable o un agente especializado.
Durante la clase, el profe Julián explica que el salto de productividad ocurre cuando la IA deja de ser solamente una ventana para hacer preguntas y comienza a conectarse con el conocimiento de la organización. Para lograrlo, es necesario distinguir entre fuentes, habilidades y agentes.
La fuente contiene conocimiento
Una fuente es el material que sustenta las respuestas: un manual, una norma, una política, un conjunto de evaluaciones o una colección de documentos. Conectar estas fuentes con un sistema de IA permite formular preguntas en lenguaje natural, cruzar información y generar nuevos entregables.
Pero disponer de documentos no garantiza un resultado confiable. Las fuentes necesitan estar actualizadas, autorizadas y claramente identificadas. También debe definirse si el sistema responderá exclusivamente con ellas o podrá investigar información adicional.
El profe Julián explica que una respuesta no debería evaluarse únicamente por lo bien que está escrita. También debe ser posible identificar qué fuente y qué apartado respaldan sus conclusiones.
Una habilidad contiene el procedimiento
Un skill o habilidad es la experiencia de una persona convertida en instrucciones reutilizables.
El profe Julián explica que un skill no es magia ni una nueva inteligencia artificial. Es el procedimiento de una persona convertido en un paquete estructurado para que un sistema pueda ejecutar una actividad de principio a fin.
Una habilidad puede definir:
- Los insumos que debe recibir.
- Las actividades que debe realizar.
- Las preguntas obligatorias.
- Los criterios de evaluación.
- Los pesos utilizados para puntuar.
- Las reglas de calidad.
- Las restricciones.
- El formato del resultado.
- Las situaciones que necesitan revisión humana.
Por ejemplo, una habilidad para analizar candidatos podría recibir una hoja de vida, un perfil del cargo y una entrevista. Luego aplicaría los mismos criterios, generaría una puntuación, explicaría sus hallazgos y advertiría sobre la información faltante.
Una habilidad para consultoría podría revisar un sitio web, redes sociales y el audio de una entrevista para producir un diagnóstico estructurado.
El conocimiento deja de depender exclusivamente de la memoria de una persona y se convierte en una capacidad que puede compartirse, evaluarse y mejorar con el tiempo.
Cómo construir una habilidad
El proceso puede organizarse en seis pasos.
1. Describir el problema
La actividad debe tener un objetivo específico. “Ayudar al área comercial” es demasiado amplio. “Cruzar los requisitos de una convocatoria con los perfiles disponibles” resulta mucho más útil.
2. Identificar los insumos
La habilidad puede recibir archivos, audios, enlaces, textos, formularios o carpetas completas. Es necesario definir cuáles formatos acepta y qué hará cuando falte información.
3. Descomponer el procedimiento
El conocimiento experto suele incluir actividades que una persona ejecuta de forma intuitiva. Para convertirlo en una habilidad, estas acciones deben hacerse explícitas. ¿Qué se revisa primero? ¿Qué se compara? ¿Qué condiciones generan una alerta? ¿Cuándo se descarta una conclusión?
4. Establecer criterios y reglas
Los criterios ayudan a producir resultados consistentes. Pueden incluir preguntas obligatorias, ponderaciones, categorías de riesgo y condiciones mínimas de calidad.
5. Definir el entregable
El resultado puede aparecer primero como una vista previa en el chat y después convertirse en un documento, presentación, tabla o archivo de Excel. El profe Julián explica que definir el entregable desde el comienzo evita obtener respuestas extensas que, aunque parezcan interesantes, no pueden utilizarse directamente en el proceso.
6. Probar con casos reales
Una habilidad no debería publicarse después de una única prueba. Necesita evaluarse con casos normales, incompletos y problemáticos. Cada error revela una instrucción que debe corregirse o una excepción que todavía no había sido contemplada.
Del procedimiento al agente
Un agente combina instrucciones, fuentes y comportamiento predefinido para acompañar una actividad específica.
Un manual de vacaciones puede transformarse en un asistente para resolver consultas internas. Un libro puede convertirse en una guía que ayuda a aplicar sus principios a la situación de cada usuario. Una política empresarial puede alimentar un agente de consulta para diferentes regionales.
El profe Julián explica que Plataformas como GPTs, Gems o Copilot permiten crear experiencias especializadas y compartirlas según las funciones, permisos y licencias disponibles. NotebookLM puede utilizarse como laboratorio para reunir fuentes, conversar con ellas, verificar citas y convertir respuestas en diferentes formatos. El valor de estos agentes está en convertir conocimiento estático en una conversación guiada basada en una fuente, no simplemente en producir respuestas rápidas.
Los nombres, capacidades y límites de estas plataformas pueden cambiar. Por eso, la herramienta debe seleccionarse después de definir la necesidad.
NotebookLM como laboratorio de fuentes
Cuando una tarea depende de numerosos documentos, conviene comenzar organizando el conocimiento. Un cuaderno puede reunir archivos propios, documentos de Google Drive, textos copiados, enlaces y resultados de investigación. Después, el usuario puede seleccionar las fuentes necesarias, formular preguntas y revisar las citas que sustentan cada respuesta.
Durante la demostración, el profe Julián mostró cómo una misma colección de fuentes puede convertirse en distintos productos:
- Resúmenes en audio para inducciones.
- Presentaciones para explicar cambios.
- Videos explicativos.
- Mapas mentales.
- Informes para gerencia.
- Cuestionarios y tarjetas de estudio.
- Infografías.
- Tablas para organizar información.
La posibilidad de rastrear la evidencia es fundamental. No basta con recibir una respuesta convincente; debe ser posible identificar qué documento y qué apartado respaldan cada afirmación.
Casos de uso organizacional
La conversión de conocimiento en agentes y habilidades puede aplicarse en diferentes áreas.
Recursos humanos
Comparación de candidatos, análisis de evaluaciones, identificación de brechas y construcción de planes de formación.
Comercial
Cruce de términos de referencia, elaboración de matrices de cumplimiento y selección de perfiles.
Consultoría
Diagnósticos, actas de reunión, informes de seguimiento y auditorías basadas en evidencias.
Educación
Creación de sílabos, rúbricas, evaluaciones y materiales de aprendizaje.
Gestión organizacional
Agentes de consulta sobre políticas, convenios, circulares y manuales internos.
Liderazgo y bienestar
Asistentes basados en protocolos, ejercicios y guías de acompañamiento.
Compartir conocimiento también exige seguridad
Una habilidad puede contener instrucciones para consultar información y actuar sobre plataformas. Por eso, debe revisarse con el mismo cuidado que una aplicación antes de instalarla.
El profe Julián recomienda utilizar habilidades propias o provenientes de fuentes confiables y revisar su contenido antes de ejecutarlas. Que un procedimiento pueda compartirse fácilmente no significa que deba instalarse sin comprender qué hace.
La organización necesita comprobar su procedencia, entender qué acciones ejecuta y confirmar qué datos puede utilizar. Convertir conocimiento en agentes no significa entregarles autoridad ilimitada. Significa hacer que la experiencia esté disponible de una forma más accesible, consistente y verificable.
Los documentos almacenan conocimiento. Las habilidades explican cómo aplicarlo.
Los agentes permiten convertirlo en una experiencia útil para otras personas.
Artículo relacionado: El modelo no es el cerebro: cómo diseñar una solución de IA para procesos reales
Fuente: Guía ilustrada de la clase: Modelos predictivos, bancos de información y cerebros de IA. Curso IA GI, módulo 2, sesión del 20 de agosto de 2026, orientada por el profe Julián.
Nota: Las funciones, conectores y límites de las plataformas pueden cambiar según el plan, la cuenta y la fecha. Debe verificarse su disponibilidad antes de diseñar un proceso crítico.
Edición: Equipo editorial de IMKGlobal – Esperanza, con apoyo de herramientas de inteligencia artificial.
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