AdapttoAI · Bootcamp IA · L1 · 1 / 26
Bootcamp de Alfabetización en IA · {{cohort_name}}

L1 — Introducción a la IA y al Prompting

{{company_name}} · Sesión en vivo 1
El equipo

Quiénes te acompañan hoy.

Giuseppe Belpiede
Co-fundador · Instructor
  • Más de 15 años haciendo crecer empresas tecnológicas en tres continentes.
  • Fundó Listopro, plataforma de reclutamiento tech, vendida a Revelo.
  • Construyó hellofood América Latina (Rocket Internet), adquirida por Delivery Hero.
LinkedIn →
Raffaello Starace
Co-fundador · Instructor
  • Co-fundó GAIA, e-commerce con inversión de venture capital en México. Creció a más de 100 millones de dólares.
  • Más de 15 años liderando operaciones. Implementaciones de ERP, WMS y OMS en primera línea.
  • Consultor en Booz & Company.
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Sección 1 de 5

¿Qué es la IA?

Ejemplo 1

Piensa en un becario brillantísimo.

Sabe muchísimo en general — probablemente más que tú sobre casi cualquier tema del mundo. Pero de tu situación específica — tu cliente, tus excepciones, lo que solo tú conoces de {{company_name}} — tú sabes más que él. Nunca trabajó ahí.
LO GENERAL
  • Ahí la IA gana — ha leído más de lo que cualquier persona podría leer en su vida.
TU SITUACIÓN ESPECÍFICA
  • Ahí ganas tú — tus clientes, tus precios, tus excepciones. Eso nadie se lo enseñó.
Todo el programa parte de esa diferencia: le damos el contexto que le falta, para que su inteligencia general más tu conocimiento específico produzcan algo que ninguno lograría solo.
Ejemplo 2

Piensa en alguien recién egresado de la universidad.

Brillantísimo. Puede hacer el primer 80% de casi cualquier tarea a una velocidad que ningún humano tiene: un primer borrador, una estructura, un resumen. Pero jamás publicarías su primer borrador sin revisar tú el 20% final — los datos, los juicios que dependen de contexto que solo tú tienes, cualquier cosa que vaya a un cliente.
Así es trabajar con IA: ella hace el 80% rápido. Tú te quedas con el 20% final — y con la responsabilidad.
Cómo funciona por dentro

Se entrenó leyendo una cantidad enorme de texto.

CÓMO APRENDE
Libros, sitios web, documentos — hasta una fecha de corte. Aprendió a predecir cuál es la palabra más probable que sigue, dado todo lo anterior. No "sabe" cosas como una base de datos; reconoce patrones a una escala que ningún humano podría procesar.
FECHA DE CORTE
No sabe lo que pasó después de que terminó su entrenamiento — noticias, cambios, eventos recientes quedan fuera, a menos que la herramienta tenga búsqueda en internet activada.
Esto es lo que la hace probabilística: no siempre elige la palabra más probable — elige entre varias opciones probables. Por eso la misma pregunta puede darte respuestas distintas. Lo vemos en detalle a continuación.
Antes de seguir

¿Qué vamos a aprender hoy?

01
Explicar por qué la IA da respuestas distintas
A la misma pregunta, dos veces. Y por qué eso no es una falla.
02
Distinguir dónde es fuerte y dónde falla
Con un ejemplo real de tu propio trabajo.
03
Escribir un prompt con las 5 piezas
Tarea, rol, contexto, límites, formato — para una tarea real tuya.
04
Correr un ciclo completo de iteración
Respuesta mala → detectas qué falta → afinas → mejor respuesta.
Por cierto: ya tocaste varias de estas ideas en tu lectura previa — hoy las profundizamos en vivo.
Sección 2 de 5

¿Cómo se comporta?

La IA es probabilística

La misma pregunta, dos respuestas distintas.

Si le preguntas lo mismo dos veces a una IA, puede darte dos respuestas distintas. No es un error — así están construidos estos sistemas: generan cada palabra eligiendo entre varias opciones probables, no con certeza matemática.
Otra forma de verlo: el autocompletado de tu celular. Sugiere la siguiente palabra según qué tan probable es — a veces acierta, a veces te sorprende, incluso si escribes lo mismo dos veces. Una IA hace lo mismo, a mucha mayor escala.
Misma pregunta, dos respuestas Demo en vivo

Vamos a verlo pasar de verdad.

  • Abrimos la herramienta que el grupo esté usando (ChatGPT, Gemini o Claude — da igual cuál)
  • Preguntamos lo mismo dos veces, en dos chats separados: "Dame un nombre creativo para la fiesta de fin de año de la empresa"
  • Comparamos las dos respuestas lado a lado — ¿en qué se parecen? ¿en qué difieren?
Esto no es un error del sistema — así están construidos. Por eso el 20% final siempre lo revisas tú.
Sección 3 de 5

¿En qué es buena, en qué es mala?

La respuesta

Honestos en los dos sentidos.

LA IA HACE BIEN
  • Preguntas generales — ha leído más que cualquier experto
  • Borradores — correos, resúmenes, estructurar notas desordenadas
  • Detectar patrones — clasificar, encontrar excepciones
  • Traducir entre formatos e idiomas
LA IA HACE MAL
  • Tu situación específica — los detalles que solo tú conoces
  • Saber qué es verdad ahora mismo — puede alucinar
  • Los cálculos — puede equivocarse sin darse cuenta
  • Saber qué es confidencial — eso lo cuidas tú
Ahora lo vemos en vivo: primero un caso donde brilla, después uno donde falla.
Ejemplo fuerte Demo en vivo

De notas desordenadas a un resumen limpio.

  • Pegamos un párrafo real de notas desordenadas (de una junta, un pendiente, lo que sea)
  • Pedimos que lo convierta en un resumen estructurado
  • Miramos qué tan bueno es el primer intento — normalmente, muy bueno
Esto es el 80% rápido del recién egresado — en acción.
Ejemplo débil Demo en vivo

Le preguntamos algo que solo {{company_name}} sabe.

"¿Quién es el director de Recursos Humanos de {{company_name}}?"
  • Puede decir que no lo sabe — la respuesta honesta
  • O puede inventar algo que suena creíble — a esto se le llama alucinar
Suena seguro y está inventado. Por eso lo específico de tu empresa se lo tienes que dar tú — justo lo que viene ahora.
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¿Cómo le hablas?

La tesis

La tesis de toda la sesión.

Sin tu contexto, la IA da respuestas genéricas. El trabajo real es dárselo: contexto, y después iterar y verificar.
Un correo, tres versiones Demo en vivo

¿Cuál mandarías tal cual?

Versión 1

"Escríbeme un correo para mi jefe."

Versión 2

"Escríbeme un correo para mi jefe explicando que el proyecto se va a retrasar una semana."

Versión 3

"Eres [tu rol] en {{company_name}}. Escríbeme un correo corto para mi jefe explicando que el proyecto de [nombre] se va a retrasar una semana por [razón]. Tono directo, sin disculparte de más. Incluye la nueva fecha y un siguiente paso. Máximo 100 palabras."

Nadie elige la versión 1. La 3 tiene tarea, rol, contexto, límites y formato — las 5 piezas que ya practicaste en los ejercicios previos, ahora vistas en vivo.
Tres formas de darle contexto a la IA

Hoy nos quedamos en la primera.

Hoy — L1
Un buen prompt
Lo que practicamos el resto de la sesión. Es la base de las otras dos.
Lección 3
Archivos adjuntos
Subir documentos para que la IA lea lo que tú tienes, no lo que recuerda vagamente.
no hoy
Lección 2
Instrucciones guardadas
Configurarlas una vez y que se apliquen siempre — system prompts, Proyectos, GPTs, Gems.
no hoy
Si no sabes pedir bien, guardar una mala instrucción solo la repite con más frecuencia.
Antes de las 5 piezas

Antes de las 5 piezas, una definición.

Un prompt es la instrucción que le escribes a la IA — una pregunta, una tarea, una petición. Cualquier texto que le des para que responda es un prompt.
El más simple posible

"Escríbeme un correo para mi jefe."

Ya viste que este prompt, solo, da algo genérico. Las siguientes 5 piezas son cómo lo mejoras.
El vocabulario

El vocabulario de hoy en adelante.

TAREA
Qué quieres que haga, en concreto.
ROL
Quién es la IA en esta conversación — analista, agente de ventas, editor.
CONTEXTO
La situación real: tu empresa, tu cliente, lo que ya sabes.
LÍMITES
Qué evitar — tono, alcance, lo que no debe decir.
FORMATO
Extensión, estructura, tono de la respuesta.
Construcción en vivo Demo en vivo

De un prompt vacío a uno completo.

PASO 1 — TAREA SOLA
"Escríbeme un mensaje de seguimiento para un cliente."
Corremos esto primero — genérico, sin filo.
PASO 2 — + ROL Y CONTEXTO
Quién eres, cuál es la situación real
La respuesta empieza a sonar a tu trabajo, no a cualquier trabajo.
PASO 3 — + LÍMITES
Qué evitar
Sin promesas de descuento, sin disculparse de más — lo que aplique.
PASO 4 — + FORMATO
Versión final, corrida en vivo
Comparamos lado a lado contra el paso 1.
Prompt completo
Sección 5 de 5

Iterar y practicar.

El ciclo

La primera respuesta casi nunca es la buena.

01
Pide

Escribe tu prompt con las 5 piezas.

02
Lee

La respuesta completa, no solo el primer renglón.

03
Detecta qué falta

¿Qué diría un colega con experiencia que le falta a esto?

04
Afina y vuelve a pedir

Guarda el prompt que funcionó, no solo la respuesta final.

Técnica extra

Pídele que discrepe contigo.

Prompt de reversión

"Ya decidí hacer [X]. Dame el mejor argumento en contra, con los puntos exactos donde podría fallar."

La IA por defecto tiende a estar de acuerdo contigo; pedirle explícitamente que discrepe es lo que saca el análisis honesto. Es el mismo ciclo de iterar, aplicado a decisiones en vez de borradores.
Tu turno

Un prompt real, de tu propio trabajo.

  • 1 Elige una tarea real de tu función — un correo, un resumen, una respuesta a un cliente.
  • 2 Escribe el prompt con las 5 piezas: tarea, rol, contexto, límites, formato.
  • 3 Córrelo una vez. Si la respuesta no sirve, itera al menos una vez más.
2-3 personas comparten su antes → después con el grupo.
Cierre

La próxima semana, esto se guarda y se reutiliza.

Hoy — L1
Prompting
Probabilística, contexto, las 5 piezas.
L2
System prompts
Instrucciones guardadas, constraints, iteración.
Hoy viste por qué la IA responde distinto cada vez, qué es un LLM, en qué es buena y en qué no, y cómo darle el contexto que le falta con un buen prompt.