Las plataformas de inteligencia artificial ya ofrecen usos simples para ahorrar tiempo en tareas cotidianas. Para aprovecharlas en el trabajo, conviene empezar por problemas concretos y mantener siempre el control sobre la información que se utiliza.
Una persona termina una reunión y tiene que enviar un resumen, responder cinco correos, ordenar una planilla y preparar un borrador de informe para su equipo. Hasta hace poco, cada una de esas tareas exigía empezar casi desde cero. Hoy, varias herramientas gratuitas de inteligencia artificial pueden ayudar a avanzar con ese trabajo.
La IA en el trabajo empieza a ser útil cuando se aplica a tareas más rutinarias. ChatGPT, Gemini, Claude y otras plataformas permiten probar esos usos directamente en el navegador, sin la necesidad de tener que instalar programas complejos ni contar con conocimientos técnicos.
La oportunidad, sin embargo, también exige criterio. Gartner advirtió que medir el impacto de la IA solo por las horas ahorradas puede dejar de lado parte de su valor. Según una encuesta global realizada a más de 12.000 empleados y gerentes, quienes dominan varios usos de estas herramientas tienen más probabilidades de mejorar su productividad y la calidad de su trabajo.
Por dónde empezar a usar IA en el trabajo
Diego Ceredi, consultor certificado en IA, explicó en diálogo con POST: “La mejor manera de aprender a usar la IA es con la práctica. Lo más simple es hacer una lista de las tareas que repetís todos los días”.
Ese listado puede incluir acciones simples:
- Corregir y redactar correos
- Transformar una planilla de Excel en un reporte ordenado
- Buscar ideas para redes sociales
- Digitalizar facturas de papel a partir de una foto
Según Ceredi, no hace falta conocimiento técnico. Basta con abrir una versión gratuita de ChatGPT, Gemini o Claude y probar con una tarea real.
Por su parte, Gustavo Coronel, speaker y formador en inteligencia artificial, coincidió en que ChatGPT y Gemini son dos buenos puntos de partida. “Son herramientas generales, pero justamente ahí está una de sus mayores fortalezas: se adaptan a una enorme variedad de tareas”, señaló en conversación con POST.
En su uso cotidiano, Coronel las aplica a distintas tareas laborales:
- Actividades administrativas
- Organización de información
- Redacción de documentos
- Elaboración de informes
- Generación de ideas
- Planificación de proyectos
También recomienda explorar funciones como el análisis de documentos, el trabajo con archivos y la gestión de proyectos, ya que pueden ahorrar tiempo en tareas repetitivas.
Cómo elegir una herramienta sin perderse entre opciones
El mercado ofrece distintas opciones para distintas tareas. Frente a esa variedad, Ceredi recomendó arrancar por la tarea y no por la herramienta.
Primero conviene definir qué problema se quiere resolver. Después, probar la versión gratuita antes de pagar, evaluar si resulta fácil de usar y revisar cómo maneja los datos. También importa la integración con el entorno de trabajo, ya que para una persona que usa Google Workspace todo el día, Gemini puede resultar más natural.
“Todavía no llegamos al punto en que un solo modelo lo haga todo perfecto. Por eso conviene elegir según el objetivo”, explicó Ceredi. Para generar imágenes, mencionó Gemini con Nano Banana o ChatGPT con DALL·E. Para procesar muchos archivos de texto a la vez, destacó Claude. Para investigar temas en profundidad, señaló a Perplexity como una alternativa útil.
Coronel agregó otra recomendación para principiantes. No intentar aprender a usar diez herramientas al mismo tiempo. Con ChatGPT o Gemini ya se pueden resolver muchas tareas laborales. Después, cuando el uso básico está incorporado, tiene sentido explorar plataformas más específicas, como Lovable para diseñar aplicaciones simples o herramientas de escritorio que operan con archivos locales.
Buenos prompts: la diferencia entre una respuesta útil y una genérica
La calidad del resultado depende mucho del pedido. Coronel resumió un buen prompt en cuatro elementos:
- Qué rol debe asumir la IA
- Qué tarea tiene que realizar
- Para quién será el resultado
- Qué información necesita antes de empezar
Un pedido genérico como “hacer un informe” suele dar lugar a una respuesta poco precisa. En cambio, una instrucción como “actúa como especialista en informes comerciales, elabora un resumen ejecutivo para un gerente de ventas y pregúntame lo que necesites antes de empezar” le da más contexto a la herramienta.
“En muchos casos, la diferencia entre un resultado mediocre y uno realmente útil no está en la herramienta, sino en la cantidad y calidad de contexto que le proporcionamos”, sostuvo Coronel.
Ese punto también ayuda a reducir el retrabajo. Cuanto más clara sea la instrucción inicial, menos ajustes habrá que hacer después. Para tareas laborales, conviene incluir:
- Objetivo
- Destinatario
- Formato esperado
- Extensión aproximada
- Tono
- Datos disponibles
Usar IA para ir más rápido o para trabajar mejor
Ceredi marcó la diferencia entre acelerar una tarea y mejorar la forma de trabajar. “Usarla para ir más rápido es hacer la misma tarea en menos tiempo. Usarla para trabajar mejor es rediseñar el proceso o decidir con más información”, explicó. Un ejemplo sería analizar datos de ventas para detectar patrones que antes pasaban inadvertidos o simular escenarios antes de tomar una decisión.
En esa misma línea, mencionó a los asistentes personalizados, como GPTs en ChatGPT, Gems en Gemini o Proyectos en Claude. Estas funciones permiten crear contexto para no repetir todo en cada pedido.
La IA como asistente, no como piloto automático
Coronel insistió en que la IA debe funcionar como apoyo y no como reemplazo del criterio profesional. La comparó con un “becario de lujo”, el cual puede ayudar en un montón de tareas, pero la responsabilidad final sigue siendo del humano.
En el trabajo, esa diferencia es central. Una persona puede pedirle a una IA que prepare un borrador de informe, pero después va a tener que explicárselo a un cliente o a un equipo. Si no entiende el contenido, el ahorro de tiempo inicial se puede convertir en un riesgo para el propio trabajador.
El Foro Económico Mundial publicó distintos escenarios sobre cómo la IA y las tendencias de talento podrían modificar el empleo hacia 2030. El informe plantea que la tecnología, por sí sola, no definirá el futuro del trabajo. También advierte que los beneficios sostenidos de la productividad van a depender exclusivamente de la capacidad de las personas para usar bien estas herramientas, con habilidades como el pensamiento crítico y el discernimiento como motores.
Delegar sin comprender el resultado puede ahorrar minutos, pero también puede debilitar el criterio que sustenta cualquier tarea profesional.
Qué revisar antes de confiar en una respuesta
Las herramientas de IA pueden equivocarse. Coronel recordó que todavía producen alucinaciones, es decir, respuestas que parecen correctas, pero contienen errores o información inventada.
Antes de usar un resultado en una tarea profesional, recomendó tres verificaciones básicas:
- Revisar si la información tiene sentido según la propia experiencia
- Contrastarla con fuentes confiables
- Compararla con otra herramienta cuando el dato sea importante
Perplexity puede ser útil en búsquedas donde se necesitan fuentes visibles. También puede servir pedirle a ChatGPT, Gemini o Claude que indiquen dudas o puntos débiles de su propia respuesta. Aun así, la validación humana sigue siendo indispensable.
Datos, privacidad y límites de uso
El entusiasmo por probar herramientas gratuitas no debería llevar a compartir cualquier información. Ceredi advirtió que muchas versiones gratuitas pueden usar los datosingresados para entrenar modelos, aunque en algunos casos esa opción puede configurarse.
Como regla general, no conviene subir datos personales de clientes, DNI, mails, teléfonos, contraseñas, información bancaria ni contratos confidenciales. También recomendó anonimizar los datos y revisar la configuración de privacidad.
“Pagar por sí solo no garantiza confidencialidad; lo que importa es el plan y la configuración”, aclaró. Para información sensible, las versiones corporativas suelen ofrecer mejores condiciones de protección.
Elegir bien la herramienta, escribir mejores prompts, validar resultados y cuidar los datos permiten que la productividad dependa de hábitos concretos que mejoran la forma de trabajar.
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