He producido 6 infografías para esta serie. Las últimas tres se hicieron en la mitad de tiempo que las primeras.
El motivo de la mejora en eficiencia ha sido porque documenté bien lo que he ido aprendiendo.
Cada corrección que hice en las primeras infografías quedó registrada en estos sitios: el Design System que la herramienta de IA de diseño consulta cada vez que realiza alguna tarea, el archivo de contexto, instrucciones y memoria del proyecto concreto de publicaciones en LinkedIn. La cuarta infografía ya salió sin los errores que cometieron las anteriores y fueron corregidos, la quinta y la sexta salieron perfectas.
Eso es lo que pasa cuando trabajas bien la planificación inicial: el coste de producción cae a medida que avanzas, no sube.
Y lo más importante: ese contexto, esas instrucciones y esa memoria no viven dentro de ninguna herramienta de IA. Tampoco en la carpeta personal de un empleado que usa la IA de forma autónoma para optimizar su trabajo — donde el conocimiento generado es suyo, no de la empresa, y desaparece cuando él se va.
Viven en carpetas propias del proyecto, accesibles para el equipo, con estructura. Eso es lo que convierte el aprendizaje individual en conocimiento organizacional. Si mañana aparece una IA más potente o más económica, solo necesito que se lea tres archivos para trabajar al mismo nivel desde el primer momento (Contexto.md, Instrucciones.md y Memoria.md — el Design System de la herramienta lo localiza solo a partir de las instrucciones). Si en el futuro el empleado que ejecuta los trabajos se va, todo queda en la empresa y la persona que le releve solo tiene que ejecutar el trabajo sin perder tiempo.
Lo cuento con más detalle aquí → Los tres archivos que lo cambian todo
Y si quieres ver cómo montamos el departamento de IA en Twim desde el principio, empieza por el primero de la serie
¿Tienes documentado cómo trabajas con IA, o empiezas desde cero cada vez?
