Usar inteligencia artificial en una empresa no consiste en hacer preguntas sueltas y esperar respuestas sorprendentes. El verdadero cambio ocurre cuando una tarea repetitiva se convierte en un proceso claro, fácil de ejecutar y útil para la operación.
Ese fue el punto de partida de PRO[MPT]CESO: Desata el poder de Claude en tu empresa, el taller práctico de la Cámara de Comercio de Barranquilla liderado por Santiago Covelli, cofundador de Lulo Bank.
Durante la jornada, empresarios y equipos de distintas áreas trabajaron con situaciones que ya forman parte de su día a día: responder clientes, preparar cotizaciones, revisar reportes, crear contenido y organizar flujos de trabajo.
No fue una demostración sobre lo que la inteligencia artificial podría hacer. Fue una sesión para empezar a usarla sobre tareas reales.
Estos son cinco aprendizajes que cualquier pyme puede aplicar desde ahora.
1. Un buen resultado no empieza con un prompt perfecto
La primera instrucción rara vez produce el mejor resultado. Esto no significa que la herramienta no funcione, sino que todavía necesita más contexto.
Uno de los errores más frecuentes al usar inteligencia artificial es escribir una petición general y esperar una respuesta completamente adaptada al negocio.
Una instrucción útil debe explicar:
- Qué tarea debe realizarse.
- Qué información puede utilizarse.
- Qué resultado se espera.
- Qué condiciones deben respetarse.
- Cómo se evaluará si la respuesta es correcta.
Durante el taller, los participantes conocieron las 4D de la fluidez en inteligencia artificial: delegación, descripción, discernimiento y diligencia. Esta metodología permite pasar de solicitudes genéricas a instrucciones que pueden repetirse con mejores resultados.
La lección es sencilla: no se trata de encontrar una frase mágica, sino de aprender a delegar una tarea con claridad.
2. Antes de automatizar, hay que entender el proceso
Muchas tareas parecen sencillas hasta que llega el momento de explicarlas paso a paso.
Responder un reclamo, preparar una cotización o consolidar un reporte puede depender de reglas que el equipo aplica de manera automática, pero que nunca ha documentado.
Antes de llevar una actividad a una herramienta de inteligencia artificial, conviene responder:
- ¿Qué información se necesita para comenzar?
- ¿Qué decisiones se toman durante la tarea?
- ¿Qué partes siempre se repiten?
- ¿Qué resultado debe entregarse?
- ¿En qué momento debe intervenir una persona?
Este ejercicio permite detectar instrucciones incompletas, diferencias entre miembros del equipo y pasos que dependen demasiado de la memoria de una sola persona.
Incluso antes de automatizar, documentar el proceso ya ayuda a reducir errores y ordenar la operación.
3. La inteligencia artificial genera valor en tareas muy concretas
Cuando se habla de IA, muchas personas piensan primero en crear imágenes, escribir publicaciones o generar ideas. Sin embargo, buena parte de su valor empresarial aparece en actividades menos visibles que consumen tiempo todos los días.
Durante PRO[MPT]CESO, los participantes trabajaron sobre tareas como:
- Responder el reclamo de un cliente.
- Extraer información de una cotización en PDF.
- Revisar y cruzar reportes de ventas.
- Convertir una promoción en mensajes para WhatsApp.
- Crear una pieza de contenido reutilizable.
- Organizar procesos dentro de Projects y Skills.
- Conectar información para obtener un resumen del negocio.
- Preparar recordatorios de pago, alertas de inventario o análisis administrativos.
Estos ejemplos muestran que no es necesario comenzar con una transformación completa de la empresa.
El mejor punto de partida puede ser una tarea sencilla que se repite varias veces por semana y que hoy ocupa tiempo que el equipo podría dedicar a vender, atender mejor o tomar decisiones.
4. La IA funciona mejor cuando una persona conserva el control
Automatizar no significa entregar todas las decisiones a una herramienta.
La inteligencia artificial puede organizar información, preparar una primera versión, clasificar datos o ejecutar un flujo. Sin embargo, las decisiones relacionadas con precios, clientes, riesgos, plazos y prioridades siguen necesitando criterio humano.
Por eso, uno de los principios del taller fue mantener a una persona al control antes de cada acción.
Esto resulta especialmente importante en tareas como:
- Aprobar una cotización antes de enviarla.
- Revisar una respuesta a un cliente inconforme.
- Validar información financiera.
- Confirmar un recordatorio de cobro.
- Revisar las condiciones de un contrato.
- Decidir si una recomendación se ajusta a la realidad de la empresa.
La inteligencia artificial reduce trabajo operativo. No reemplaza la responsabilidad de revisar, decidir y responder por el resultado.
5. Una tarea resuelta puede convertirse en un flujo reutilizable
El mayor avance no ocurre cuando una herramienta entrega una buena respuesta una sola vez. Ocurre cuando esa forma de trabajar queda organizada para volver a utilizarse.
Durante el taller, los participantes pasaron de resolver tareas puntuales en Claude Chat a estructurar procesos con herramientas como Claude Design, Projects, Skills y Cowork.
La lógica fue avanzar por niveles:
- Explorador: utiliza la IA para resolver tareas puntuales.
- Practicante: aplica una metodología, organiza instrucciones y crea recursos reutilizables.
- Operador: conecta la IA con herramientas del negocio y ejecuta flujos con supervisión.
- Master IA: coordina varios flujos y rediseña procesos completos de la empresa.
Esta ruta demuestra que la adopción no ocurre de un día para otro. Comienza con una tarea, continúa con un proceso y se fortalece cuando el conocimiento puede extenderse a otras áreas.
Lo que te perdiste en PRO[MPT]CESO
Durante cuatro horas, los participantes no se limitaron a escuchar qué puede hacer Claude. Trabajaron sobre ejercicios pensados para convertir tareas repetitivas en recursos que pudieran volver a utilizar dentro de su empresa.
Uno de los aprendizajes más prácticos fue entender que no todo debe resolverse en un chat nuevo. Dependiendo del tipo de información, Claude permite organizar el trabajo de distintas maneras:
- Chat normal: para tareas puntuales que se hacen una sola vez.
- Proyecto: para guardar contextos que se repiten, como el manual de marca, la información de un cliente o una campaña.
- Skill: para procedimientos que deben ejecutarse siempre de la misma forma, como una cotización, un paquete semanal de contenido o un informe recurrente.
- Memoria: para conservar preferencias permanentes, como el tono, el formato o ciertas reglas del negocio.
Esta diferencia ayuda a dejar de usar la inteligencia artificial como una herramienta improvisada y empezar a construir una forma de trabajo más ordenada.
También se trabajó sobre la creación de Skills y piezas con Claude Design. La idea fue enseñar una vez un procedimiento y dejarlo preparado para repetirlo después, sin tener que comenzar desde cero cada semana.
Un ejemplo concreto fue la creación de un paquete semanal de contenido. El reto era común para muchas empresas: cada lunes hay que volver a diseñar un volante, escribir mensajes y preparar publicaciones, aunque solo cambien el producto, el precio, las fechas o algunas imágenes.
En lugar de repetir todo el proceso manualmente, los participantes aprendieron a estructurar una plantilla capaz de generar distintas versiones en un solo paso y mantener el mismo criterio para las semanas siguientes.
Además, conocieron buenas prácticas para pedir piezas y recursos útiles a la inteligencia artificial:
- Pedir el resultado y no la herramienta. En lugar de solicitar “un HTML”, indicar si se necesita un tablero, una calculadora, una página o un volante.
- Definir una referencia visual. Compartir colores, tipografías, ejemplos o elementos de marca.
- Trabajar con datos reales. Usar archivos, cifras e información propia de la empresa, en lugar de ejemplos inventados.
- Explicar qué significa que el resultado quedó bien. Por ejemplo, que se entienda en pocos segundos o que lo más importante sea visible de inmediato.
- Solicitar un cambio a la vez. Así es más sencillo comparar versiones y corregir.
- Pedir que la herramienta reconozca sus límites. Especialmente cuando la tarea necesita revisión humana o información adicional.
La jornada también mostró cómo una tarea puntual puede evolucionar hasta convertirse en un proceso reutilizable. Una respuesta aislada puede quedarse en un chat; un procedimiento recurrente puede convertirse en una Skill; y una operación con contexto constante puede organizarse dentro de un Proyecto.
Eso fue lo que hizo diferente a PRO[MPT]CESO: no se trató de aprender comandos, sino de entender dónde guardar el conocimiento, cómo estructurarlo y cómo convertirlo en una forma de trabajo que pueda repetirse.
Quienes participaron conocieron aplicaciones para áreas como:
- Atención de reclamos y solicitudes de clientes.
- Cotizaciones y propuestas comerciales.
- Organización de campañas y paquetes de contenido.
- Reportes de ventas y resúmenes de información.
- Gestión de facturas y recordatorios de cobro.
- Revisión de documentos y contratos.
- Planeación de tareas administrativas.
- Creación de piezas visuales listas para adaptar y publicar.
Este tipo de experiencias hace parte de las iniciativas que la Cámara de Comercio de Barranquilla desarrolla para acercar la inteligencia artificial a la operación real de las empresas del Atlántico.
No son clases para aprender una herramienta por curiosidad. Son espacios para probar, construir y salir con algo que pueda utilizarse en el negocio.
Cómo empezar a aplicar estos aprendizajes en tu empresa
No necesitas esperar al próximo taller para comenzar.
Esta semana puedes realizar un ejercicio sencillo:
- Identifica una tarea que tu equipo repita varias veces.
- Escribe los pasos que sigue actualmente.
- Define qué información necesita para comenzar.
- Describe cómo debería verse un buen resultado.
- Prueba la instrucción y corrígela después de cada intento.
- Documenta la versión que mejor funciona.
- Define quién será responsable de revisarla y mantenerla actualizada.
El objetivo no es automatizar toda la empresa de inmediato. Es comprobar que una tarea puede ejecutarse con mayor claridad, consistencia o velocidad.
No te pierdas las próximas experiencias de inteligencia artificial aplicada
PRO[MPT]CESO fue una de las iniciativas prácticas desarrolladas dentro de la ruta de inteligencia artificial de la Cámara de Comercio de Barranquilla.
A lo largo del año se crean nuevos espacios para que empresarios y equipos puedan aprender, probar herramientas y aplicar lo aprendido sobre casos reales de su operación.
Participar en una sola jornada permite resolver una tarea. Mantenerse dentro de la ruta permite avanzar hacia procesos más completos, conectar áreas y desarrollar nuevas capacidades en el equipo.
Puedes consultar la agenda de formaciones y eventos para conocer las próximas experiencias empresariales.
MASTER IA: pasa de probar herramientas a rediseñar procesos
Una tarde puede ayudarte a construir un primer flujo. Pero sostenerlo, replicarlo en otras áreas y convertirlo en una nueva forma de trabajo requiere acompañamiento.
MASTER IA es el programa de inteligencia artificial aplicada de la Cámara de Comercio de Barranquilla para empresarios que quieren avanzar desde el uso puntual de herramientas hasta el diseño de procesos y flujos adaptados a su negocio.
La ruta permite fortalecer conocimientos, participar en experiencias prácticas y continuar desarrollando capacidades para aplicar IA en la operación.
Al vincularte a MASTER IA, podrás mantenerte conectado con las iniciativas que la Cámara desarrolla mes a mes y avanzar de acuerdo con tu nivel de experiencia.
Da el siguiente paso con MASTER IA y empieza a convertir tareas repetitivas en procesos que generen valor para tu empresa.
