Apuntes sobre Inteligencia Artificial

Lo difícil no es contestar, sino tener razón.

8. Más allá del prompt: aprovechando el toolkit oculto

Propósito: mostrar al lector que el dominio práctico de la IA no se agota en el prompting eficaz.
El siguiente paso consiste en descubrir y combinar las capacidades ocultas de las plataformas para crear sistemas funcionales — sin necesidad de programar.


8.1 La brecha invisible

Entre el “usuario competente” y el “usuario técnico” existe una franja poco explorada:
quien no programa, pero diseña interacciones estructuradas.

El usuario competente sabe redactar prompts claros, mantener el contexto y verificar resultados.
El usuario de este nivel intermedio piensa en flujos, define estados, usa herramientas integradas (intérpretes, artefactos, automatizaciones).
Su habilidad no es escribir código, sino especificar comportamientos.

En una frase: deja de pedir respuestas y comienza a diseñar comportamientos.


8.2 El problema de las capacidades ocultas

Las plataformas de IA son deliberadamente opacas.
Sus funciones más potentes están:

  • mal documentadas,
  • dispersas entre interfaces,
  • sujetas a cambios silenciosos.

Por qué no se documentan

  • Simplificación deliberada: reducir fricción para usuarios nuevos.
  • Protección comercial: las “features” diferencian productos.
  • Evolución constante: muchas están en pruebas o dependen de acuerdos legales.
  • Cumplimiento legal: ciertas funciones (automatización, scraping, ejecución de código) no pueden publicitarse sin restricciones.

Cómo descubrirlas

  1. Preguntar al modelo directamente por sus capacidades.
  2. Experimentar sistemáticamente: probar verbos (“create”, “analyze”, “visualize”) y formatos (CSV, HTML, MD).
  3. Observar patrones de respuesta: si ofrece “abrir artifact”, “descargar archivo” o “programar tarea”, hay una herramienta detrás.
  4. Seguir comunidades (Discord, Reddit, Twitter X): la mayor parte del descubrimiento es colectiva.
  5. Comparar plataformas en paralelo para ver qué funciones emergen antes en cada una.

8.3 Mapa de capacidades por plataforma (2025)

Plataforma Capacidades clave Casos típicos de uso Limitaciones
ChatGPT (GPT-5) Code Interpreter (Python sandbox), Automations (tareas programadas), Projects (memoria), herramientas de web y archivos Análisis de datos, informes descargables, workflows recurrentes Sin acceso a hardware ni APIs externas; coste en tokens
Claude 4.5 Sonnet Artifacts (React + Tailwind + Recharts en vivo) Dashboards, apps interactivas, visualización de datos Sin persistencia; sin APIs externas; todo se pierde al cerrar la sesión
Gemini 2.5 Pro Colab + App Builder + Deep Research Códigos Python reales, busca información actualizada, prototipos Google ecosystem Requiere cuenta Google; limitado a entorno sandbox
Copilot (Microsoft) Integración contextual Office/VS Code + Microsoft Graph Automatiza documentos y presentaciones, acciones sobre pestañas Privacidad dependiente de permisos Graph
Perplexity Recuperación verificada y citas fuentes Investigación documental y briefings fiables No ejecuta código ni automatiza

Nota: las funciones cambian sin aviso; conviene repetir estas pruebas periódicamente.

A partir del segundo semestre de 2025, ChatGPT integró bajo el botón “+” una serie de accesos rápidos a herramientas que no siempre resultan evidentes para el usuario a primera vista.
Entre ellas se encuentran:

- Investigación en profundidad
- Crea una imagen
- Modo agente
- Estudiar y aprender
- Búsqueda en internet
- Lienzo (Canvas)
- GitHub

Estas opciones no son nuevas en sí mismas, pero su visibilidad y disposición han cambiado varias veces a lo largo del año.


8.4 Caso real · Descubriendo los Artifacts de Claude

Situación: en 2025 Claude empezó a mostrar una ventana separada con código React ejecutable — sin documentación oficial.

Descubrimiento:

  1. Claude genera código HTML/JS en una pestaña propia.
  2. Ese código puede modificarse y volver a ejecutarse.
  3. Soporta bibliotecas React, Tailwind, Recharts sin configuración.

Cómo aprovecharlo:

Prompt:
"Create an interactive dashboard in an artifact with a CSV upload, a line chart and a category filter."

Limitaciones detectadas:

  • Sin almacenamiento (localStorage desactivado).
  • Sin acceso a APIs arbitrarias.
  • Sin persistencia entre sesiones.

Aprendizaje: documentar descubrimientos y crear una “wiki personal” de capacidades.


8.5 De la idea a la especificación

Pedir:

“Ayúdame a practicar inglés corrigiendo mis frases.”

Especificar:

Create an interactive language tutor with:
- Level detection (A1–C2)
- Chat interface for practice
- Feedback panel with grammar notes
- Session summary with progress chart

No es código; es lenguaje estructurado.
El modelo traduce la especificación en una app funcional o en un informe descargable.

Clave: describe comportamientos y criterios de éxito, no sólo tareas.


8.6 Casos de uso reales

a) Dashboard de proyectos (Claude Artifact)
Visualiza un CSV con fechas y categorías → muestra 3 KPIs, gráfica de líneas y filtros por rango de fecha.

Ideal para análisis rápidos sin Excel.

b) Informe automático (ChatGPT Automation)
Cada lunes a las 09:00: reúne 3 fuentes web, extrae título, fecha y resumen, y genera un Markdown descargable.

c) Resumen de documentos (Copilot)
Lee un informe Word, crea resumen ejecutivo y diapositiva PowerPoint en la misma suite.

d) Investigación temática (Perplexity)
Compila resumen con citas actualizadas y fuentes enlazadas.


8.7 Límites reales del enfoque

  • Fragilidad: los sistemas sin código dependen de interfaces en constante cambio.
  • Debugging limitado: cuando algo falla, las trazas no son visibles.
  • Mantenimiento: los artefactos o automatizaciones pueden dejar de funcionar tras una actualización.
  • Escalabilidad: estos entornos no permiten procesos masivos ni integraciones reales.
  • Privacidad: los datos subidos pasan por infraestructuras externas.

Regla de oro: si necesitas persistencia, seguridad o integración externa, ha llegado el momento de pasar a API o SDK.


8.8 Cómo seguir aprendiendo

  1. Practica experimentación dirigida: cada semana elige una capacidad y ponla a prueba.
  2. Documenta: capturas de pantalla, prompts efectivos, errores y workarounds.
  3. Participa en comunidades: Reddit r/LocalAI, Discord Ollama, foros de Anthropic y OpenAI.
  4. Repite pruebas tras actualizaciones: las interfaces cambian sin aviso.
  5. Aprende lectura técnica mínima: entender un error de consola te ahorrará horas.

8.9 Conclusión · La segunda alfabetización digital

La primera alfabetización fue aprender a usar ordenadores.
La segunda es entender cómo dialogan las máquinas entre sí y cómo podemos orquestarlas sin programar.

El usuario del futuro no será solo alguien que escriba bien prompts,
sino quien comprenda y combine capacidades de plataformas inteligentes de forma estratégica y responsable.

“El usuario competente sabe pedir.
El usuario avanzado sabe construir.”

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