Este post fue originalmente publicado en mi Newsletter de Linkedin
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En la primera newsletter te hablé de cómo formar hábitos con la IA. En la segunda, que la IA añade una nueva dimensión al trabajo: ya no solo importa el DÓNDE y el CUÁNDO, sino también el QUIÉN hace las cosas.
En esta newsletter #3, reflexiono sobre: ¿Por qué nos cuesta tanto establecer estos hábitos? ¿Por qué es tan difícil definir ese «QUIÉN»?
La IA es la primera tecnología que usamos sin un manual de instrucciones. Llevamos décadas aprendiendo tecnología de la misma manera: manual, tutorial, práctica. Paso 1, paso 2, paso 3… Pero la IA ha roto ese molde. Es la primera tecnología que te dice: ‘Empieza por donde quieras. Pregúntame lo que necesites. Equivócate. Prueba cosas locas. Sorpréndete.’
Hoy vamos a descubrir esta aparente anarquía tecnológica y por qué es justo lo que hace la IA tan revolucionaria. Porque aunque esto pueda parecer desconcertante, en realidad es su mayor ventaja, y te doy algunas estrategias de cómo usar Copilot para superar esas barreras
Las características que hacen única a la IA
Estas características te pueden parecer un caos. Son justamente lo contrario de lo que esperarías de una tecnología: nada es exacto, nada es predecible, nada es como «debería ser». Y eso es precisamente lo que la hace revolucionaria. La IA es pura potencia hasta que tú la modelas – y ahí es cuando se convierte en poder.
#1 No es determinista
Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), que son el motor detrás de Copilot o ChatGPT, son intrínsecamente probabilísticos. Han sido entrenados con millones de textos para predecir la siguiente palabra más probable en una secuencia. Más o menos como el teclado de tu Android o iPhone.
Pero esto supone que, a diferencia de las herramientas tradicionales, no siempre obtendrás la misma respuesta a la misma pregunta. Esta variabilidad puede ser desconcertante al principio – especialmente si esperas respuestas consistentes y predecibles. Sin embargo, es precisamente esta característica la que permite a la IA generar contenido creativo y adaptarse a diferentes contextos.
#2 El lenguaje es impreciso
Los LLMs procesan el lenguaje natural, con toda su riqueza y complejidad. Una misma palabra puede tener múltiples significados según el contexto, y una misma idea puede expresarse de infinitas formas diferentes.
Prompt: "Una pareja en una habitación con llamas*"
*Este resultado pertenece a una de las primeras versiones de la IA generativa de imágenes.
Esta capacidad para manejar la ambigüedad es una de sus fortalezas más notables, pero también presenta desafíos, por ejemplo nos obliga a tener ciertas habilidades para redactar los prompts. Especialmente necesitas precisión.
#3 No da errores claros
En Excel, cuando escribes mal una fórmula o refieres a una celda que no existe, la aplicación te lo dice inmediatamente: aparecen ########, un mensaje en rojo, o un aviso claro de que algo no funciona.
Este es uno de los mayores retos al usar IA: no tienes forma de saber si lo estás haciendo bien o mal. No hay señales claras, ni avisos, ni indicadores de que podrías obtener mejores resultados con un enfoque diferente.
#4 No funciona con comandos absolutos
Olvídate de los menús y botones tradicionales. La IA prefiere la conversación. No quiere que le des órdenes, quiere que le expliques qué necesitas. Es más como tener un asistente inteligente que como usar una máquina.
Cuando daba formaciones de Teams, SharePoint o PowerPoint, todo estaba muy claro: el botón de «nueva diapositiva», el selector de fuentes, las opciones de diseño…
Con la IA es diferente: no hay menús, no hay botones, no hay una lista de comandos que puedas consultar.
#5 Sufre alucinaciones
A veces, la IA puede inventarse cosas. No lo hace con mala intención, simplemente “rellena” la información que falta con contenido que suena convincente, aunque en realidad no exista. Puede citar un estudio que nunca se publicó, atribuir frases a autores que jamás las pronunciaron o dibujar manos imposibles.
Todo ello con una seguridad que descoloca y sin señales evidentes de que algo va mal (bueno, a veces, sí).
#6 Falta de transparencia en las fuentes
La IA ha procesado una cantidad masiva de información durante su entrenamiento, pero no puede señalar exactamente de dónde viene cada dato o idea que menciona. No genera referencias ni citas automáticamente. Sintetiza información de esas fuentes sin que siempre sea fácil poder rastrear el origen específico.
Para la pregunta:
¿Cuál es la fórmula del agua?
En una búsqueda en Bing o Google, puedes ver claramente la fuente de cada resultado:
Mientras que en Copilot no:
#7 No es fácil ver cómo lo usan los demás
En una empresa, es fácil aprender de cómo usan las herramientas tus compañeros: ves la estructura de carpetas que han creado en SharePoint, cómo nombran los canales en Teams, los efectos que se utilizan en PowerPoint. Puedes preguntar «¿cómo has hecho eso?».
Recuerdo cuando me incorporé a Microsoft recibir convocatorias con el título:
“Prep. Reu. XXXX”
En seguida entendí que era el estándar para convocar la “Preparación de la reunión”. Pues ahora lo uso yo también.
Con la IA es diferente: no puedes ver cómo otros formulan sus preguntas, qué prompts utilizan o cómo han conseguido los mejores resultados. La forma en que cada persona interactúa con la IA es invisible para los demás, lo que hace más difícil aprender de las mejores prácticas de tus compañeros.
#8 Es de propósito general
A diferencia de las herramientas tradicionales, que suelen tener un objetivo específico (como escribir documentos o hacer cálculos), la IA no tiene un único propósito predefinido. Es más como un lienzo en blanco: puedes usarla para escribir una poesía:
O pedirle que te resuelva una fórmula super compleja:
Esto significa que antes del “¿Cómo?” Tienes que pensar el “¿Para qué?”.
#9 No tiene memoria
Con otras herramientas, guardas tus preferencias una vez y listo: tus plantillas en Word, tus atajos de teclado en Excel, tus fondos para las reuniones de Teams. La IA, en cambio, empieza desde cero en cada conversación.
Necesitas volver a explicarle tus necesidades cada vez: «escribe en un tono profesional pero cercano», «usa terminología del sector tecnológico», «sigue este formato específico». No guarda tus preferencias ni aprende de interacciones anteriores.
5 estrategias para usar con Copilot que nos ayudan a superar estas limitaciones
Están son las peculiaridades de la IA, y ahora te cuento cinco usos de Copilot que te pueden ayudar a superarlas.
1. Utilizar los comandos cuando existan
Aunque la mayoría de las veces Copilot te ofrece una ventana abierta y libre para que escribas tus prompts, hay algunos puntos en que tenemos comandos integrados, propiamente como funcionalidades. Son joyas ocultas y hay que aprovecharlas.
Como la función de comparación de documentos en OneDrive: te olvidas de redactar un prompt preciso y trabajado. En su lugar, utilizas el prompt ya prediseñado que devuelve:
- Una tabla para la comparación entre documentos
- Y un párrafo para las similitudes
Estos comandos tienen un diseño intencional: están optimizados para tareas específicas, eliminando la necesidad de tener que trabajar el prompt. Un atajo para resultados consistentes.
Esta estrategia supera el desafío de que la IA no es determinista y que el lenguaje es impreciso: los comandos integrados te garantizan resultados consistentes sin depender de cómo formules la petición.
2. Construye tu Biblioteca de Prompts: El Arte de la Consistencia
Una biblioteca de prompts bien curada es una ventaja competitiva. Es para que la experiencia se convierta en sistema.
Te lo conté en este post
Lo mejor de la biblioteca es la escalabilidad. Cada prompt que te ha funcionado, se convierte en un activo reutilizable, cada innovación en una plantilla para futuros logros. Es la diferencia entre reinventar la rueda y construir sobre bases sólidas.
Además, puedes compartir tus prompts más efectivos con tus compañeros, creando un repositorio colectivo. Cuando alguien encuentra una forma particularmente eficaz de pedirle algo a Copilot y la comparte, todo el equipo se beneficia.
Esta práctica resuelve el problema de que la IA no da errores claros y que es difícil ver cómo la usan los demás: creas y compartes un repositorio de prompts probados y validados que beneficia a todo el equipo.
3. Crear un agente que hable como tú con tu estilo: más allá del asistente
Los agentes son una de las tendencias tecnológicas de este 2025. Representan un paso más allá del asistente genérico y podemos distinguir dos tipos principales:
Agente Personal, este es tu «gemelo digital», un asistente que:
- Conoce tu estilo de comunicación
- Entiende tu contexto y sector
- Ha procesado tus documentos de referencia
- Adapta las respuestas a tus preferencias
Con él, consigues mantener tu voz y estilo personal en cada interacción, ideal para comunicaciones y contenido personalizado.
Agente de procesos, un especialista en tareas específicas, diseñado para:
- Ejecutar procesos de negocio concretos
- Seguir paso a paso las tareas que tu harías
- Acceder a documentación específica
Esta combinación de agentes contrarresta que la IA no tiene memoria y es de propósito general: mientras el agente personal mantiene tu contexto individual, el de procesos se especializa en tareas específicas del negocio.
4. Utilizar los prompts sugeridos
Copilot ofrece dos tipos de ayudas que facilitan tu interacción
Los prompts de inicio: tu punto de partida. Al abrir Copilot, encontrarás sugerencias iniciales para comenzar la conversación. No son ejemplos aleatorios, sino puntos de entrada cuidadosamente seleccionados que demuestran el potencial de la herramienta y te orientan hacia las funcionalidades más relevantes.
Los prompts contextuales: navegación inteligente. Durante la conversación, Copilot muestra sugerencias inteligentes basadas en el contexto actual. Estas sugerencias son atajos que te permiten profundizar en tu tema, expandir la conversación y aprovechar al máximo cada interacción. Las sugerencias evolucionan con la conversación, manteniéndose siempre relevantes y útiles.
Esta funcionalidad supera la barrera de que la IA no funciona con comandos absolutos y que es difícil saber qué pedirle. Ya no necesitas memorizar comandos específicos ni adivinar la forma correcta de preguntar. La herramienta te muestra activamente las posibilidades disponibles, adaptándose a tu conversación y necesidades específicas.
5. Navegar por la Copilot Prompt Gallery
La Copilot Prompt Gallery es un recurso super valioso. Te ayuda a descubrir consultas que puedes lanzar a Copilot, y tiene algunos filtros:
- Por Aplicación: Prompts específicos para Chat, Word, Teams y más
- Por Tipo de Tarea: Ya sea crear, diseñar o analizar
- Por Rol Profesional: Adaptados a tu departamento y función
- Por Agente: Si tienes agentes específicos disponibles
Esta estrategia resuelve el reto de que la IA es de propósito general y que es difícil ver cómo la usan otros: te proporciona ejemplos concretos y casos de uso específicos probados.
#6 Comprueba las fuentes
Una de las características más potentes de Copilot es su capacidad para indicarte claramente cuándo está utilizando información de fuentes externas verificadas. No es una simple citación: es una forma de distinguir entre el conocimiento del modelo y datos actualizados y verificables.
Por ejemplo, cuando yo le pregunto a Copilot sobre productos específicos como «¿Qué es Copilot Studio?», la herramienta me proporciona información extraída directamente de documentación oficial y fuentes verificadas, señalando lo que viene de la web y lo que viene de mi empresa. Esto te permite confiar en la precisión de la información para temas críticos o técnicos.
Esta funcionalidad resuelve uno de los mayores desafíos de la IA: la incertidumbre sobre el origen de la información y el riesgo de alucinaciones. Cuando Copilot cita fuentes, sabes exactamente de dónde viene cada dato y puedes confiar en su precisión.
Construyendo tu manual
Estas cinco estrategias son solo algunos ejemplos de cómo puedes empezar a crear tu propio sistema. Tómalas como sugerencias e inspiración. Seguro hay más técnicas y algunas de las barreras se irán superando a medida que evolucione la tecnología.
Hay que descubrir y construir nuestra propia manera de interactuar con la IA, convirtiendo lo que es un desafío (la falta de manual) en una oportunidad para crear un sistema que funcione exactamente como necesitamos
¡Espero que te sirva!
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