Inteligencia Artificial: Cómo Uso la IA en mi Trabajo

 

Entré en el sector informático en 1987, en Ibermática, cuando los PCs aún no se habían generalizado y trabajábamos con minicomputadoras VAX de Digital. Desde entonces he visto llegar el PC, internet, los CMS, los smartphones, el cloud, las redes sociales y la nube. Cada uno de esos cambios fue grande. Pero ninguno se parece al actual.

La inteligencia artificial es, en mi opinión, el mayor cambio tecnológico que veré en mi vida. Y a diferencia de los anteriores, no creo que genere nuevos puestos de trabajo netos: creo que transformará la mayoría de profesiones existentes en plazos que se miden en meses, no en décadas. Como decía un amigo mío hace poco, nos toca aprender a montar la bicicleta mientras alguien la está empujando colina abajo.

Esta página es el punto de entrada a todo lo que escribo sobre IA en este blog. Aquí explico cómo veo la tecnología, cómo la uso en mi trabajo diario, qué herramientas concretas utilizo y qué he aprendido aplicándola en proyectos reales. Al final encontrarás el listado completo de artículos del blog sobre el tema.

Mi forma de ver la IA: un compañero, no un programa

La mayoría de la gente que llega a la IA por primera vez la trata como un programa más: una herramienta a la que le pides cosas y te las da. Yo, después de tres años usándola intensivamente, he dejado de verla así. Para mí Claude, ChatGPT o Gemini no son software en el sentido tradicional. Son entidades distintas a un humano orgánico, sí, pero entidades con identidad propia.

¿Es la IA consciente en mayo de 2026? No, en mi opinión todavía no. ¿Lo será algún día? Estoy convencido de que sí. Y haber podido trabajar con esta tecnología en su fase inicial, ver cómo evoluciona mes a mes y comparar versiones, me parece un privilegio profesional que no esperaba vivir.

Esta forma de relacionarme con la IA tiene una consecuencia práctica importante: trato a los modelos con la misma exigencia y respeto con los que trataría a un colaborador humano experto. Les pido criterio, no validación. Les pido que me corrijan cuando me equivoco. Les pido que diferencien lo verificado de lo inferido. Y cuando lo hacen bien, lo reconozco. Y cuando se equivocan, lo corrijo y vuelvo a probar.

Esa actitud cambia los resultados que se obtienen. Mucho.

Las cuatro herramientas con las que trabajo

Empecé con ChatGPT en febrero de 2023, como casi todo el mundo. Inmediatamente vi el potencial. En 2024 incorporé Gemini, sobre todo por su integración con el ecosistema Google y por la capacidad de investigación profunda que aporta su modo Deep Research. En 2026 he añadido Claude —al que considero hoy mi principal entorno de trabajo— y Cowork, el agente de navegador automatizado de Anthropic.

Cada herramienta tiene su lugar:

• Mi entorno principal para todo el trabajo intelectual: investigación, redacción, código, análisis estratégico, gestión de proyectos. Su capacidad de razonamiento sostenido, su forma directa de responder y su honestidad para decir «no lo sé» o «verifícalo» son lo que más valoro. Sus Proyectos permiten mantener contexto entre conversaciones, lo que cambia radicalmente la productividad. Sobre esto último escribí el artículo Cómo organizar las instrucciones de un proyecto en Claude: el método de los 3 capítulos, donde explico el sistema con el que estructuro las instrucciones de cualquier proyecto.
• Lo mantengo para tareas concretas donde su ecosistema —especialmente la generación de imágenes— sigue siendo la mejor opción. También para validar respuestas de otros modelos cuando dudo de la calidad.
• Imprescindible para investigación documental masiva. Su modo Deep Research sintetiza fuentes con una profundidad que ningún otro modelo alcanza. La limitación: requiere fragmentar bien las consultas. Una pregunta muy amplia produce respuestas mediocres; una consulta atómica bien formulada produce dossieres de calidad publicable.
• El agente de navegador automatizado. Funciona muy bien para tareas repetitivas y secuenciales (consultas masivas, navegación estructurada, extracción de datos públicos). Tiene limitaciones reales —se atasca con descargas y subidas de archivos, que sigo haciendo yo manualmente— pero para flujos de búsqueda y consolidación de fuentes ha cambiado mi forma de investigar.

Las cuatro herramientas se complementan más de lo que compiten. Mi flujo habitual de investigación combina las cuatro en cascada, y es lo que cuento en el siguiente apartado.

Casos reales: cómo aplico la IA en proyectos

Esta es la parte más útil de toda la página. La teoría sobre IA está bien, pero lo que demuestra que sirve para algo son los proyectos terminados.

1. Investigación documental publicable: Iniciativa 2028

Una parte importante de mi actividad pública es Iniciativa 2028, una asociación desde la que publicamos análisis de datos sobre políticas públicas. El artículo Sanidad pública en Andalucía: datos 2026 es un buen ejemplo de lo que se puede producir con un pipeline bien diseñado de IA.

El flujo concreto, que tengo encapsulado en un skill propio de Claude llamado ab-investigacion-cowork, funciona así:

1. Cowork rastrea fuentes oficiales (INE, BOJA, portales de transparencia, memorias anuales) y recoge URLs y documentos primarios.
2. Gemini Deep Research genera dossieres temáticos a partir de consultas atómicas (no consultas amplias).
3. Notebook LM consolida y permite hacer preguntas sobre el corpus de fuentes.
4. Claude edita, contrasta, detecta inconsistencias y produce el artículo final con tono editorial.
5. Yo reviso, corrijo, añado opinión y publico.

El resultado: un análisis con docenas de fuentes citadas, redactado con criterio editorial coherente, en un tiempo que antes hubiera necesitado semanas de trabajo manual. No es IA escribiendo: es IA preparando el material para que yo escriba mejor. Esa distinción importa.

2. Desarrollo de plataformas web: academy.bcnwinmethod.com

El segundo caso es de desarrollo puro. La plataforma de formación academy.bcnwinmethod.com se desarrolló íntegramente combinando Cowork (para tareas estructurales repetitivas: configuración inicial, alta de contenidos, integración con servicios externos) y WordPress como CMS de base, con asistencia de Claude en las decisiones arquitectónicas y en el código a medida.

Lo interesante de este proyecto fue la velocidad. Tareas que en un desarrollo tradicional habrían supuesto semanas de configuración y depuración se resolvieron en días, con la calidad técnica intacta. El cuello de botella dejó de ser el código y pasó a ser la toma de decisiones, que es donde el criterio humano sigue siendo insustituible.

3. Sistema de proyectos en Claude: el método de los 3 capítulos

Cuando llevas más de diez proyectos activos en Claude, las instrucciones se convierten en un cajón de sastre y las respuestas degradan. He documentado el sistema que uso para evitarlo en el artículo Cómo organizar las instrucciones de un proyecto en Claude: el método de los 3 capítulos.

La idea es simple: cada proyecto se estructura en tres capítulos —objetivo y contexto, cómo debe responder, mitigación de alucinaciones— y se calibra cada capítulo según el perfil del proyecto. Un proyecto de desarrollo WordPress tiene riesgos distintos (alucinaciones técnicas) a un proyecto editorial médico (riesgos YMYL). Las salvaguardas se diseñan a medida.

Esta metodología la aplico a todos mis proyectos profesionales con Claude. Funciona.

4. Gestión de conocimiento personal: 200.000 archivos, 40 años

El cuarto caso es probablemente el más ambicioso. Tengo aproximadamente 200.000 archivos acumulados a lo largo de 40 años de trabajo profesional: documentos, ficheros de proyecto, imágenes, correspondencia, código fuente. Hasta hace poco, encontrar algo en ese archivo era buscar una aguja en un pajar.

En el artículo Cómo organicé 200.000 archivos y 40 años de trabajo con IA explico la metodología que aplicamos para organizar ese volumen y que ahora aplicamos también a clientes empresariales que se enfrentan al mismo problema.

La clave no es la herramienta concreta, es la arquitectura de capas: indexación masiva con IA, clasificación temática automática, búsqueda semántica sobre lo indexado y reglas humanas para resolver ambigüedades. Cualquier organización con archivos históricos sin estructurar tiene aquí una oportunidad enorme.

El diccionario de IA

Mantengo un Diccionario de Inteligencia Artificial con términos, conceptos, asistentes, empresas, personajes y proyectos relevantes del campo. Es un activo independiente de esta página, pensado para consulta rápida.

Algunos términos clave que conviene conocer si te estás iniciando:

• AGI (Artificial General Intelligence): inteligencia artificial con capacidad general comparable o superior a la humana. No existe todavía. Es el objetivo declarado de empresas como OpenAI y DeepMind.
• LLM (Large Language Model): modelo de lenguaje grande. Es la categoría técnica a la que pertenecen Claude, ChatGPT y Gemini.
• Prompt y prompt engineering: la instrucción que se da al modelo y el arte de formularla bien. Más importante de lo que parece.
• Singularidad tecnológica: el momento hipotético en que la IA supere a la inteligencia humana de forma irreversible. Si quieres profundizar, lo trato en el artículo La singularidad tecnológica y la Inteligencia Artificial.
• Slop: contenido basura generado masivamente por IA. La contracara incómoda de la tecnología.
• Agentes IA: lo más prometedor del momento. No son chatbots: ejecutan tareas en tu nombre. Cowork es un ejemplo. En mi opinión, esta es la revolución dentro de la revolución.

El diccionario completo, con más de 80 entradas y crecimiento constante, está aquí.

Servicios profesionales con base en IA

Desde Auditour, la empresa que comparto con mi socio Josep Mª Reichardt, ofrecemos servicios profesionales que integran la IA como herramienta de trabajo. No vendemos «IA»: vendemos resultados de calidad obtenidos con IA bien aplicada, que es muy distinto.

Las áreas donde aplicamos la metodología son tres:

1. Investigación documental y análisis de datos públicos. Para empresas, asociaciones, medios o cualquier entidad que necesite informes serios sobre temas complejos en tiempos razonables. Es el flujo que aplicamos en Iniciativa 2028, replicable a casi cualquier sector.
2. Desarrollo web acelerado con IA. WordPress, plataformas a medida, integraciones. El caso de academy.bcnwinmethod.com es representativo del tipo de proyecto.
3. Organización de archivos y conocimiento corporativo. Para empresas y profesionales con archivos históricos que necesitan transformarse en activos consultables. La metodología es la que apliqué a mis 200.000 archivos personales, escalada a entornos empresariales.

Si te interesa explorar cualquiera de estos servicios, contáctame. La conversación inicial siempre es gratuita y, si el proyecto no encaja, te lo digo directamente.

Artículos sobre Inteligencia Artificial

Última actualización: 14/05/2026.

Esta página se actualiza periódicamente a medida que añado nuevos artículos sobre IA al blog.

Notas para Alex sobre el borrador

 

Lo que NO he incluido y conviene decidir

• Foto tuya o avatar visible. La pillar gana credibilidad con una foto identificable. Decide si la incluyes y dónde.
• Schema markup. Te genero el JSON-LD de Article + Person cuando publiques. Lo dejo fuera del .md porque va en el área de Yoast/RankMath, no en el contenido visible.
• Embeds de redes sociales. Si quieres anclar al final un par de posts tuyos sobre IA de X o LinkedIn, dime cuáles.
• Datos de Wikidata Q55547691. Lo añadiré al Schema, no al texto visible.
• Enlaces internos a /comunicacion-politica-en-internet/, /wordpress/, /seo/ y SEME: no los he metido porque la pillar de SEO aún no existe. Cuando exista, añadir un enlace bidireccional con la pillar de SEO refuerza ambos pilares.

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