Lo que cada líder puede mostrar al final
Cuatro cosas verificables. Si falta una, no terminamos.
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Entienden cómo piensa la IA y cómo tienen que pensar ellos cuando la usan. Por qué acierta unas veces y falla otras, qué contexto le tienen que dar y qué revisar. Lo dejan escrito en un Project en Claude: quién son, qué reglas siguen y qué es "listo".
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Convierten un trabajo recurrente en un agente que corre programado. El mismo que hoy les come la tarde del lunes, con nombre, sobre sus archivos y conectado a lo que la empresa ya usa, según lo que esté habilitado.
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Arman un agente para trabajo de varios pasos con cinco pasos que se repiten: decidir, probar, diseñar, equipar, proteger. Deciden si hace falta un agente, lo prueban contra ejemplos reales, le dan instrucciones y herramientas claras y fijan qué aprueba una persona.
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Cierran con su segundo cerebro. Lo que saben de su área (su equipo, sus decisiones y por qué, cómo evalúan un buen resultado) guardado donde la IA lo lee antes de cada trabajo, y una forma de mantenerlo en veinte minutos a la semana.
Cuatro semanas: fundamentos, un agente programado, cómo armar un agente y segundo cerebro.
01
Aprenden cómo piensa la IA y cómo tienen que pensar ellos cuando la usan.
- Entienden por qué el mismo prompt da resultados distintos y qué hacer con eso.
- Cambian cómo le piden: el resultado que quieren, contexto, ejemplos, y revisan en vez de aceptar la primera respuesta.
- Guardan lo que siempre le dirían en un Project, para no repetirlo en cada chat.
Aprenden cómo piensa la IA y cómo tienen que pensar ellos cuando la usan.
- Entienden por qué el mismo prompt da resultados distintos y qué hacer con eso.
- Cambian cómo le piden: el resultado que quieren, contexto, ejemplos, y revisan en vez de aceptar la primera respuesta.
- Guardan lo que siempre le dirían en un Project, para no repetirlo en cada chat.
Sé cómo funciona la herramienta y le doy instrucciones que no tengo que repetir cada lunes.
Evaluación previa: qué usan, cómo y para qué. Traen dos prompts reales que usaron esta semana, uno que funcionó y uno que no.
Cómo funciona la IA por dentro y qué cambia en cómo se le pide. Prompting avanzado sobre sus propios prompts: contexto, ejemplos, restricciones, formato. Lo convierten en un Project con instrucciones de sistema e iteran hasta que el resultado se sostiene.
Usan el Project toda la semana. Anotan qué tuvieron que corregir y lo pasan a las instrucciones.
El mismo prompt puede dar dos resultados distintos. Por eso revisan el resultado, lo corrigen y escriben en el Project qué es un buen resultado, en vez de confiar en la primera respuesta.
Contexto, ejemplos, restricciones, formato. Uno de sus prompts, antes y después, sobre el mismo trabajo.
Lo que el Project sabe siempre: quién es, qué reglas sigue, cómo suena. Escrito una vez, no en cada chat.
Entregable Un Project con instrucciones de sistema, dos prompts suyos reescritos y una semana de uso con las correcciones anotadas.
02
Convierten un trabajo recurrente en un agente que corre programado sobre sus archivos.
- Entienden qué hace un agente que un chat no: trabaja sobre archivos, en varios pasos, y vuelve con el trabajo hecho.
- Graban el trabajo de cada lunes como un agente con nombre y lo invocan.
- Lo dejan programado y deciden qué conectar: correo, calendario, carpetas, según lo que esté habilitado.
Convierten un trabajo recurrente en un agente que corre programado sobre sus archivos.
- Entienden qué hace un agente que un chat no: trabaja sobre archivos, en varios pasos, y vuelve con el trabajo hecho.
- Graban el trabajo de cada lunes como un agente con nombre y lo invocan.
- Lo dejan programado y deciden qué conectar: correo, calendario, carpetas, según lo que esté habilitado.
Le pongo nombre al trabajo de cada lunes y sale hecho, sin que yo lo pida.
Eligen el trabajo: se repite cada semana, tiene un "listo" que se puede nombrar, sus insumos son seguros y ellos son los dueños. Traen la carpeta con sus archivos y una lista de dónde viven los insumos: correo, Drive, calendario.
Qué hace un agente que un chat no: abre los archivos, hace los pasos y deja el resultado donde va. Convierten su Project en un agente con nombre y lo corren sobre la carpeta que trajeron. Lo programan y deciden qué conectar, según lo que esté habilitado.
El agente corre programado una vez sin que ellos estén. Revisan lo que entregó y dejan por escrito la decisión de conectores.
El paso a paso de ese trabajo, con sus criterios adentro, guardado como Skill en Claude. Se invoca por nombre; no se vuelve a explicar.
El trabajo vuelve a correr en una fecha fija, por ejemplo cada lunes a las 7, y el líder recibe el resultado sin abrir la herramienta.
Qué sistemas lee el agente y cuáles no. Si algo está bloqueado, una página a seguridad: qué, por qué, con qué garantías.
El agente vuelve a correr solo en la fecha que ellos fijaron y el líder recibe el resultado. Lo que dependa de un conector se enseña con lo que la empresa tenga habilitado; no prometemos conexiones que seguridad no haya aprobado.
Entregable Un agente con nombre, programado y corrido al menos una vez sobre archivos reales, más una decisión escrita de conectores.
03
Aprenden los cinco pasos para armar un agente que haga trabajo de varios pasos y que salga bien cada vez.
- Deciden si el trabajo necesita un agente o basta una automatización con reglas fijas.
- Definen qué es un buen resultado con ejemplos reales y prueban primero la versión más simple.
- Le dan instrucciones y herramientas claras, y fijan qué puede hacer solo y qué requiere que una persona apruebe.
Aprenden los cinco pasos para armar un agente que haga trabajo de varios pasos y que salga bien cada vez.
- Deciden si el trabajo necesita un agente o basta una automatización con reglas fijas.
- Definen qué es un buen resultado con ejemplos reales y prueban primero la versión más simple.
- Le dan instrucciones y herramientas claras, y fijan qué puede hacer solo y qué requiere que una persona apruebe.
Cinco pasos, siempre en el mismo orden: decidir, probar, diseñar, equipar, proteger.
Traen el trabajo de varios pasos que más tiempo les come cada semana, y cinco ejemplos reales con el resultado correcto ya hecho.
Los cinco pasos sobre su trabajo: decidir si hace falta un agente o bastan reglas fijas, probarlo contra sus ejemplos, diseñar los pasos, equiparlo con instrucciones y herramientas, y fijar qué aprueba una persona. Lo arman en vivo y lo ven correr.
Corren el trabajo completo con los cinco pasos, con fecha. Entregan la decisión, los ejemplos, el diseño, las instrucciones y los límites.
Hace falta un agente cuando hay que juzgar, la información llega desordenada o las reglas no se pueden escribir completas. Si no, una automatización fija es más barata y más predecible.
Cinco ejemplos reales con el resultado correcto. Contra eso se prueba cada versión; sin ellos no se sabe si mejoró.
Cada trabajo tiene una persona responsable con nombre, y cualquier acción riesgosa o irreversible espera su aprobación.
Los cinco pasos vienen de las guías de Anthropic (Building effective agents) y OpenAI (A practical guide to building agents), traducidas a lo que un líder decide sin escribir código: si conviene un agente, qué es un buen resultado, cuánta libertad le da, con qué lo equipa y qué aprueba una persona.
Entregable Un agente para trabajo de varios pasos armado con los cinco pasos: la decisión agente o reglas fijas, cinco ejemplos de prueba, el diseño de pasos, las instrucciones y herramientas, y los límites con aprobación humana.
04
Arman su segundo cerebro: lo que saben del negocio, de su gente y de cómo deciden, guardado donde la IA lo lee antes de cada trabajo.
- Juntan en una carpeta propia lo que hoy vive en su cabeza, en correos y en notas sueltas: su equipo, sus decisiones y por qué, cómo evalúan un buen resultado.
- Le preguntan antes de una conversación o una decisión y obtienen respuestas con su contexto: qué le prometí a X, qué decidimos sobre Y.
- Aprenden a mantenerlo: los agentes de las semanas 2 y 3 escriben ahí lo que hacen, y ellos agregan una lección a la semana.
Arman su segundo cerebro: lo que saben del negocio, de su gente y de cómo deciden, guardado donde la IA lo lee antes de cada trabajo.
- Juntan en una carpeta propia lo que hoy vive en su cabeza, en correos y en notas sueltas: su equipo, sus decisiones y por qué, cómo evalúan un buen resultado.
- Le preguntan antes de una conversación o una decisión y obtienen respuestas con su contexto: qué le prometí a X, qué decidimos sobre Y.
- Aprenden a mantenerlo: los agentes de las semanas 2 y 3 escriben ahí lo que hacen, y ellos agregan una lección a la semana.
Todo lo que sé de mi área queda en un lugar que la IA lee antes de trabajar, y que crece cada semana.
Juntan lo de las tres semanas. Listan lo que hoy le re-explican a la IA cada vez: su equipo, sus decisiones, sus promesas, su barra. Traen las notas de sus últimas tres reuniones uno a uno.
Arman su segundo cerebro: seis o siete documentos sobre su área que la IA lee antes de cada trabajo. Le hacen tres preguntas reales y comparan con un chat sin contexto. Cómo se mantiene en veinte minutos a la semana, y qué entra y qué no.
Segunda corrida con fecha del agente programado. Le hacen a su segundo cerebro una pregunta real antes de una reunión y entregan la respuesta junto con el primer resumen semanal.
Su equipo, sus prioridades, sus decisiones, su barra de calidad, ejemplos y vocabulario. Lo demás lo va agregando la IA con el uso.
Qué le prometí a X, qué decidimos sobre Y, cómo preparo esta conversación. Respuestas con su contexto, no genéricas.
Los agentes escriben ahí lo que hacen y un resumen llega cada semana. El líder agrega una lección. Veinte minutos a la semana.
Es el segundo cerebro de cada líder, con sus datos y sus reglas. Compartirlo con el equipo, con permisos y reglas propias, es un paso posterior que no cabe en una sesión.
Entregable Su segundo cerebro con seis o siete documentos reales, tres preguntas ya respondidas con su contexto, el primer resumen semanal recibido y prueba de dos corridas con fecha.
Cómo se ve
En vivo · 1 h 15 min
La teoría justa y luego una demostración sobre un trabajo real. Después practican sobre su propio trabajo, en Claude Cowork. Los últimos 10–15 minutos son preguntas.
Trabajo asíncrono · 1 h 15 min
Antes de la primera sesión, la evaluación previa, un trabajo elegido con filtro y la carpeta de archivos con los que se hace hoy. Entre sesiones, corridas reales sobre ese mismo trabajo, con fecha. Trabajo productivo, no tareas de relleno.
Antes y después, en trabajos reales de su área
No enseñamos casos genéricos. Cada líder entra con uno de estos, o con el suyo.
Finanzas
Tres días juntando hojas de cinco áreas→el consolidado ya hecho, esperándolo el lunes
Buscar a mano qué se salió y por qué→las desviaciones explicadas, sin pedirlo
Dos horas de redacción la noche anterior→15 minutos de ajuste sobre un borrador que ya suena a usted
Crédito y riesgo
"Déjame lo busco y te confirmo"→la respuesta con su cláusula citada, en el momento
Cada quien resuelve con su propio criterio→el mismo criterio aplicado, quien sea que lo atienda
Pedirle el modelo a alguien más y esperar dos días→un agente suyo que corre los escenarios con sus supuestos, el mismo día
Su equipo
Doce evaluaciones escritas de cero cada semestre→doce borradores con evidencia, listos para revisar
Perseguir el avance de cada quien por chat→el reporte armado antes de la junta, cada semana
14 archivos en 14 formatos distintos→un tablero comparable, en una página
Regulación y gobierno
Rastrear en qué documento estaba→la respuesta con la fuente citada y qué falta por confirmar
Notas sueltas que nadie vuelve a abrir→acuerdos con dueño y fecha, desde la misma junta
Si el suyo no está en la lista, igual entra: la mecánica es la misma para cualquier trabajo que se repite cada semana.
Para quién es
Para
Líderes que ya abren Claude todos los días, pero siguen haciéndole preguntas en vez de encargarle trabajo, y copian y pegan entre archivos para armar lo que un agente podría entregarles hecho. Quieren que un trabajo recurrente (crédito, mesa de control, regulación, staff, presupuesto) salga al nivel que exigen, se repita sin pedirlo y se lo puedan pasar a su equipo. Y quieren entender la tecnología lo suficiente para decidir qué proyectos de IA patrocinar en su área.
No es para
Principiantes: para eso está el programa de AI Literacy. Quien quiere construir software conectado a los sistemas de la empresa: para eso está el AI Builder Bootcamp. Quien solo quiere una charla sin abrir la herramienta.
Cómo impartimos el curso
Lo justo para actuar, y luego actuar. Una idea corta y una demostración real; el resto del tiempo va al trabajo de cada quien.
Evaluar
Antes del inicio, un cuestionario para cada líder. No es un examen. Preguntamos qué usan, cómo y para qué, y qué trabajo recurrente traerían. Con eso ajustamos el trabajo previo y calibramos la sala antes de la primera sesión.
Acompañar
Cada sesión abre con una idea corta y una demostración sobre un trabajo real. El resto es práctica sobre el trabajo propio, con nosotros en la sala.
Correr
Entre sesiones, el Project y los agentes corren sobre trabajo real, con fecha. Cada semana queda una corrida que pueden mostrar.
De hacerle preguntas a la IA a encargarle trabajo con Claude Cowork
Hoy: preguntas sueltas cada lunes
- Cada lunes vuelven a explicarle a la IA quiénes son y qué quieren.
- Copian y pegan de un archivo a otro para armar lo que un agente ya podría entregar hecho.
- Lo que logran no se lo pueden pasar a nadie: vive en su historial.
Después: agentes con instrucciones, contexto y reglas escritas
- Sus instrucciones y su barra quedan escritas una vez, en un Project y un agente con nombre.
- Arman agentes con cinco pasos que se repiten: decidir, probar, diseñar, equipar, proteger.
- Su segundo cerebro guarda lo que saben de su área y crece con cada trabajo que la IA hace.
No termina en la última sesión
Certificado
Un certificado compartible al completar las cuatro semanas y entregar la prueba de recurrencia.
Reporte de oportunidades
Un reporte que te enviamos con lo que los diez líderes construyeron y lo que quedó corriendo: dónde funcionó, dónde no y qué conviene extender. Qué hacer después, no una encuesta.
Acceso a la plataforma
Ejercicios, materiales, sus Projects y sus agentes se quedan en la plataforma AdapttoAI después del programa. La configuración no muere en un historial de chat.