A medida que comienzas a trabajar con Claude, es probable que encuentres momentos en los que la respuesta no sea exactamente lo que esperabas. Esto es normal, y es una oportunidad para refinar tu enfoque.
A continuación, tienes algunos de los desafíos más comunes y cómo abordarlos.
| Desafío | Qué está pasando | Prueba esto |
|---|---|---|
| La respuesta de Claude es demasiado genérica | Tu prompt no incluía suficiente contexto sobre tu situación específica | Agrega detalles sobre tu audiencia, rol o restricciones. En lugar de “Escribe un correo sobre el retraso del proyecto”, prueba “Escribe un correo a nuestro cliente empresarial explicando que la integración del software se retrasará dos semanas. Han sido pacientes hasta ahora, pero este es el segundo retraso. Mantén un tono profesional pero de disculpa.” |
| La respuesta es demasiado larga (o demasiado corta) | Claude está adivinando la extensión adecuada | Sé explícito: “Dame un resumen de dos párrafos” o “Mantén esto por debajo de 100 palabras” o “Necesito un análisis exhaustivo: la extensión no es un problema.” |
| Claude no siguió mi formato | Claude entendió qué querías, pero no cómo querías que se presentara | Muestra, no solo digas. Proporciona un ejemplo del formato o describe la estructura explícitamente: “Usa viñetas con encabezados en negrita para cada sección.” |
| Obtuve información que sonaba segura pero resultó ser incorrecta | Claude ocasionalmente genera información plausible pero incorrecta, especialmente con datos específicos o temas de nicho | Para trabajos de alto riesgo, verifica los datos clave de forma independiente. Pídele a Claude que cite fuentes o indique su nivel de confianza. Activa la búsqueda web para fundamentar las respuestas en información actual. |
| El tono no es el correcto | Claude recurre por defecto a un tono útil y profesional, que puede no coincidir con tus necesidades | Describe el tono en lenguaje sencillo: “Haz esto más conversacional” o “Esto debería sonar autoritario y formal.” Proporciona un ejemplo de escritura en el estilo que deseas. |
La mentalidad de iteración
Uno de los cambios más importantes al trabajar con Claude es reconocer que tu primer prompt rara vez produce un resultado perfecto, y eso está bien. Piensa en tu prompt inicial como el comienzo de una conversación, no como una solicitud de una sola vez.
Los usuarios efectivos de Claude:
- Trata los primeros borradores como puntos de partida. Revisa lo que produce Claude, identifica qué funciona y qué no, y luego refina.
- Da retroalimentación específica. “Hazlo más corto” está bien, pero “Corta los primeros dos párrafos y haz que la conclusión esté más orientada a la acción” es mejor.
- Sabe cuándo empezar de nuevo. Si una conversación se ha desviado, a veces es más rápido abrir un nuevo chat con un prompt más claro que intentar redirigirla.
¿Qué es la Fluidez en IA?
La Fluidez en IA es la capacidad de colaborar eficazmente con herramientas de IA, no solo saber qué botones presionar, sino desarrollar el criterio para usar la IA de manera efectiva en diferentes situaciones.
El Marco 4D para la Fluidez en IA, desarrollado mediante una colaboración de investigación entre el profesor Rick Dakan (Ringling College of Art and Design) y el profesor Joseph Feller (University College Cork), identifica cuatro competencias fundamentales que, combinadas, pueden ayudarte a aprovechar al máximo tus interacciones con la IA:
- Delegación: Decidir qué trabajo debe realizar un humano, qué trabajo debe realizar la IA y cómo distribuir las tareas entre ambos. Incluye comprender tus objetivos, las capacidades de la IA y tomar decisiones estratégicas sobre la colaboración.
- Descripción: Comunicarse eficazmente con los sistemas de IA. Incluye definir claramente los resultados, guiar los procesos de la IA y especificar los comportamientos e interacciones deseados de la IA.
- Discernimiento: Evaluar de manera reflexiva y crítica los resultados, procesos, comportamientos e interacciones de la IA. Incluye evaluar la calidad, la precisión, la idoneidad y determinar áreas de mejora.
- Diligencia: Usar la IA de manera responsable y ética. Incluye tomar decisiones reflexivas sobre los sistemas e interacciones de IA, mantener la transparencia y asumir la responsabilidad del trabajo asistido por IA.
Ya has estado practicando estas habilidades a lo largo de este curso. El marco de prompts de la Lección 2 (establecer el contexto, definir la tarea, especificar reglas) tiene sus raíces en la Descripción. Las técnicas de resolución de problemas anteriores se basan en el Discernimiento y la Diligencia.
Evaluar a Claude para tus flujos de trabajo
A medida que comienzas a integrar Claude en más partes de tu trabajo, podrías preguntarte: ¿Cómo sé si Claude realmente es bueno en esta tarea en particular?
Aquí es donde el Discernimiento se vuelve esencial. Las evaluaciones (evals) son una forma de desarrollar intuición para evaluar los resultados de Claude en las tareas que te importan. Son formas sistemáticas de probar qué tan bien se desempeña Claude en tipos específicos de tareas que te importan.
Por qué importan las evaluaciones
Tu trabajo es único. Claude podría destacar redactando textos de marketing, pero necesitar más orientación para la documentación técnica en tu dominio específico. Ejecutar evaluaciones simples te ayuda a:
- Comprender dónde Claude aporta más valor en tu flujo de trabajo
- Identificar tareas en las que necesitarás proporcionar más contexto o ejemplos
- Generar confianza en los resultados de Claude para tareas recurrentes
Un enfoque simple de evaluación
No necesitas una infraestructura compleja para evaluar a Claude. Aquí tienes un enfoque práctico:
1. Reúne ejemplos
Recopila de 5 a 10 ejemplos de una tarea que realizas regularmente: correos que has escrito, informes que has creado, análisis que has hecho.
2. Crea prompts de prueba
Escribe prompts que generarían resultados similares. Incluye el contexto que naturalmente tendrías al realizar este trabajo.
3. Compara los resultados
Ejecuta tus prompts y compara las respuestas de Claude con tus ejemplos. Pregúntate:
- ¿Claude capta la información clave?
- ¿El tono y el estilo son apropiados?
- ¿Qué falta o podría mejorarse?
4. Refina tu enfoque
Según lo que aprendas, ajusta tus prompts, agrega ejemplos para mostrarle a Claude cómo se ve un buen resultado, o identifica dónde es esencial la revisión humana.
Ejemplo: Usar Claude para el análisis de datos
El video anterior proviene de nuestro curso de Fluidez en IA para organizaciones sin fines de lucro, pero el ejemplo es relevante para cualquier persona que trabaje con datos en IA. Para evaluar cómo podría funcionar Claude con tus datos:
- Encuentra un conjunto de datos que hayas analizado manualmente
- Crea prompts que le pidan a Claude que realice el análisis en tu nombre
- Compara los resultados de Claude con tus originales
- Observa patrones y refina tu prompt en consecuencia: Tal vez Claude obtiene los números correctos pero no capta los patrones generales
Este tipo de evaluación ligera te ayuda a desarrollar intuición sobre cómo trabajar con Claude en las tareas que te importan, y dónde enfocar tu energía de revisión y refinamiento.
¿Qué sigue?
En la próxima lección, explorarás la aplicación de escritorio de Claude y las tres formas en que trabajarás con Claude allí: turno por turno (Chat), delegando trabajo (Cowork) y creando software (Claude Code).
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