¿Cuánto de tu semana se va en escribir el mismo tipo de mail, pelear con un Excel o armar una minuta a mano? Eso se puede hacer distinto, hoy. Sin ser programador y sin depender de una herramienta de moda.
En siete módulos vas a aprender a usar la IA para escribir, analizar, comunicar, organizar y automatizar las tareas que más se repiten en tu puesto de trabajo. 20% de concepto, 80% de práctica: cada módulo te deja un prompt reutilizable y una actividad que aplicás en tu trabajo real ese mismo día.
ETAPA ACTUAL: TODAVÍA NADA AUTOMATIZADO
Se enciende sola a medida que completás módulos. No mide cuánto leíste: mide qué empezaste a usar.
Acá solo ves el recorrido. Cuando abrís un módulo, se muestra ese módulo y nada más. Lo terminás, volvés al inicio y seguís con el próximo.
Cada módulo te deja una pieza concreta de tu kit. Al final las juntás todas en el proyecto "Recuperá 5 horas".
No son ejercicios de laboratorio: son el tipo de caos que existe en cualquier bandeja de entrada o cualquier planilla de una empresa real.
Una cadena de correo con varios participantes, decisiones mezcladas con chusmerío y nadie sabe bien quién tiene que hacer qué. La IA la ordena en minutos.
Una planilla con meses de movimientos que nadie tuvo tiempo de mirar en serio. Cinco preguntas bien hechas alcanzan para encontrar el problema.
El curso está pensado para hacerse a tu ritmo, un módulo por vez.
Empezá por ChatGPT para trabajar y avanzá a tu ritmo. Cada módulo te deja un prompt y una herramienta lista para usar en tu puesto.
Arrancar el cursoArmamos una versión con los casos, los formatos y las herramientas específicas de tu rubro, para que todo el equipo trabaje con el mismo método.
Contame sobre tu equipoNo disponible en versión beta. Ya viste cómo trabajamos en los primeros módulos — el resto del curso, con el mismo nivel, se habilita al comprarlo completo.
Comprar el curso completo ← Volver al inicioUn proyecto con clientes, proveedores y tres áreas internas metidas en el mismo hilo. Quince mensajes después, hay decisiones tomadas, cambios de fecha y al menos dos pendientes que nadie anotó en ningún lado. Abrir ese hilo de nuevo daba pereza.
15 mensajes, 6 personas, un asunto que ya no describe de qué se está hablando. Encontrar "quién dijo que sí" implicaba scrollear diez minutos.
Se le pegó la cadena completa y se le pidió, con un prompt fijo, que separara resumen, decisiones tomadas, pendientes abiertos y quién es responsable de cada uno.
Un resumen de ocho líneas, una lista de tres pendientes con nombre y apellido, y un borrador de respuesta para cerrar el tema, todo en menos de dos minutos.
Este es exactamente el prompt que vas a poder ajustar y guardar en el módulo 02. No hace falta ordenar nada antes de pegarlo: cuanto más desordenado el material, más tiempo ahorra este prompt.
No se acortó el hilo. Se le sacó el trabajo de leerlo entero a una persona.
La clave no fue pedirle "resumime esto": fue pedirle cuatro categorías separadas. "Resumime esto" da un párrafo genérico que hay que releer igual. Pedir resumen + decisiones + pendientes + responsables da algo que se puede usar sin pensar más.
Ir al módulo de Email →Una exportación con meses de movimientos, sin filtros, sin gráficos, sin una sola celda coloreada. Nadie la había mirado en serio porque "hay que sentarse media hora a entenderla". La verdad es que hacen falta cinco preguntas, no media hora.
Cientos de filas exportadas de un sistema, columnas con nombres poco claros y ningún resumen a la vista.
Se copiaron las primeras filas como muestra y se hicieron cinco preguntas fijas: qué pasó, por qué importa, dónde está el problema, qué mirar primero y qué acción recomendaría.
Un patrón que a simple vista no se veía: el 80% de las devoluciones venía de un solo proveedor, en un rango de fechas muy puntual.
No hizo falta dominar Excel. Hizo falta saber qué preguntarle a los datos.
Vas a ver estas mismas cinco preguntas dentro de la herramienta del módulo 03. Memorizalas: sirven para cualquier planilla, en cualquier trabajo, aunque cambien las columnas.
Un buen resultado no depende de "saber usar ChatGPT". Depende de saber pedirle las cosas bien. Esa habilidad se aprende en veinte minutos y sirve para los siete módulos.
La segunda versión no es "más larga por las dudas": cada línea existe porque cambia el resultado. Esta fórmula —Contexto + Rol + Tarea + Datos + Resultado— es la base de todo el curso.
Siete módulos, cada uno resuelve una tarea que ya hacés todas las semanas.
El módulo 07 los conecta a todos: audita tu semana entera y te muestra qué tareas conviene automatizar de verdad.
El resultado de este curso no es un diploma: es tiempo recuperado. Cada módulo suma una pieza a tu kit — 10 prompts maestros, Email Prompt Pack, Excel AI Toolkit, Professional Document Pack, AI Meeting System, AI Presentation Toolkit, Automation Opportunity Map y tu Proyecto Recuperá 5 Horas — y en el proyecto final las juntás todas.
Pasá de hacerle preguntas sueltas a usarlo como un verdadero asistente profesional.
La diferencia entre alguien que usa ChatGPT como buscador y alguien que lo usa como asistente no es la herramienta: es cuánto contexto le da antes de pedirle algo. Todo lo que sigue en el curso se apoya en esta sola habilidad.
No hace falta escribir las cinco etiquetas siempre. Alcanza con que la información esté, aunque la redactes en un párrafo corrido.
No sos vos el que tiene que adivinar qué necesita la IA. Es la IA la que tiene que adivinar cada vez menos, porque vos le diste lo que necesitaba.
Excel, PDF, imágenes de una pizarra o una captura de pantalla, un Word: la mayoría de las IA conversacionales de hoy los leen directo. No hace falta transcribir nada a mano.
Tablas, planes paso a paso, comparativas, borradores de documentos: sé específico con el formato ("tabla con 3 columnas", "lista numerada de 5 pasos") y vas a recibir algo directamente usable.
El error más común es borrar todo y volver a escribir el pedido desde cero cuando la respuesta no sirve. Es más rápido y da mejor resultado seguir en la misma conversación: "esto no me sirve porque [razón concreta], ajustalo así: [lo que falta]".
La IA ya tiene el contexto de lo que generó antes; corregir sobre eso es más preciso que empezar de nuevo sin ese contexto.
La mayoría de las IA conversacionales tienen una sección de "instrucciones personalizadas" o "proyectos": ahí podés dejar cargado quién sos, a qué te dedicás y cómo te gusta que te respondan, una sola vez.
Con eso configurado, cada conversación nueva arranca ya sabiendo tu contexto de trabajo, y tus prompts se acortan a la mitad.
Una IA puede inventar un dato con total seguridad: una cifra, una cita, una norma. No es un error raro, hay que asumir que puede pasar siempre, sobre todo con números exactos y hechos muy específicos.
Regla simple: todo dato que vaya a un informe, un email a un cliente o una decisión con plata de por medio, se valida contra la fuente original antes de usarlo.
Datos de clientes sin anonimizar, información financiera no pública, contraseñas, contratos con cláusulas de confidencialidad y cualquier dato personal sensible no deberían pegarse en una IA de uso general, salvo que tu empresa tenga un acuerdo empresarial que lo permita explícitamente.
Cuando tengas dudas, reemplazá nombres y montos reales por placeholders ([Cliente], [Monto]) antes de pegar el texto: en la mayoría de los casos el resultado es igual de útil.
Completá los cinco campos de la fórmula y te armamos el prompt listo para pegar en cualquier IA conversacional.
Le pedís a la IA "hacéme un resumen" de un informe de 40 páginas y el resultado es genérico y poco útil. ¿Qué probablemente falló?
Sin Rol, Resultado esperado ni el objetivo del resumen, la IA no tiene forma de saber qué priorizar. El documento no era el problema.
La primera respuesta que te da no sirve. ¿Qué conviene hacer?
Corregir sobre el contexto que ya tiene la conversación suele ser más rápido y más preciso que arrancar de cero.
Tenés que pedirle a la IA que redacte un mail con datos reales de un cliente sensible. ¿Qué hacés?
Anonimizar con placeholders casi siempre da un resultado igual de útil, sin exponer datos sensibles a una herramienta de uso general.
Una fórmula que no depende de qué IA uses ni de cuánto sepas de tecnología. Con esto solo, ya vas a notar la diferencia la próxima vez que le pidas algo a una IA.
Dedicá menos tiempo a leer, redactar y gestionar correos.
No se trata de que la IA "escriba por vos": se trata de que vos sigas tomando las decisiones, mientras la IA hace la parte mecánica — leer, ordenar, redactar el primer borrador — en segundos en vez de en veinte minutos.
La bandeja de entrada no baja escribiendo más rápido. Baja decidiendo más rápido qué hacer con cada mail.
Directo, sin rodeos, va al punto en el primer párrafo. Para gerencias y decisiones rápidas.
Cálido pero profesional. Para clientes habituales y relaciones que hay que cuidar.
Sin agresividad, pero sin dejar espacio a la ambigüedad. Para reclamos y límites.
Persuasivo, con un cierre claro. Para propuestas, seguimientos y ventas.
Un reclamo mal respondido escala. Pedile a la IA que reconozca el problema en la primera línea, explique la causa sin excusas largas, y proponga una solución concreta con un plazo. Evitá que empiece con "lamentamos los inconvenientes": es la frase que más desconfianza genera.
Cuando algo no se resolvió y hay que subir un nivel, el prompt tiene que pedir explícitamente "tono firme pero profesional, sin culpar a nadie por nombre, con un pedido concreto de acción y una fecha límite".
No hace falta traducir palabra por palabra: pedile a la IA que traduzca el mail recibido, te lo resuma en español, y te ayude a redactar la respuesta directamente en inglés con el tono correcto para ese interlocutor.
Pedile que extraiga, de cualquier mail, una tarea en formato "verbo + qué + para cuándo": eso es lo que después vas a poder pegar directo en tu lista de pendientes o en tu herramienta de gestión, sin reescribir nada.
Pegá el email, elegí tu objetivo y el tono, y te armamos el prompt exacto para que la IA te dé una respuesta lista para revisar.
Este es el mismo prompt de resumen que resolvió la cadena de 15 emails del caso real. Ver el caso →
Un cliente te manda un reclamo enojado. ¿Cómo debería empezar la respuesta?
La frase genérica de disculpa es justo lo que más desconfianza genera. Ir directo al problema reconocido transmite que se entendió el reclamo.
Recibís un mail en inglés que no entendés del todo. ¿Qué es lo más eficiente?
Traducir + resumir + redactar la respuesta en el mismo pedido ahorra los tres pasos que normalmente se hacen por separado.
¿Qué hace que un email se convierta en una tarea que realmente se puede usar en tu lista de pendientes?
Ese formato es lo mínimo que necesita cualquier gestor de tareas para que la tarea se pueda ejecutar sin volver a abrir el mail original.
Un flujo fijo para cualquier mail difícil: EMAIL → IA → CONTEXTO → ACCIÓN → RESPUESTA. La bandeja no se vacía sola, pero cada mail te va a llevar una fracción del tiempo que te llevaba antes.
Trabajá con datos con criterio, aunque no domines fórmulas avanzadas.
No necesitás recordar la sintaxis de BUSCARV ni de un SUMAR.SI.CONJUNTO. Necesitás poder describir, en palabras normales, qué querés lograr con esos datos. Ese es el trabajo real; la fórmula es solo el traductor.
Describí el resultado que buscás ("quiero el total de ventas de marzo, solo de la sucursal Centro") y pedile la fórmula exacta, con una explicación de qué hace cada parte.
Pegá una fórmula larga que heredaste de otra persona y pedile que te la traduzca a lenguaje simple, paso por paso.
No hace falta ser bueno con Excel. Hace falta saber qué preguntarle a los datos.
Detectar duplicados, formatos inconsistentes y datos faltantes en segundos, sin filtrar columna por columna a mano.
Señalar valores que se salen del patrón — como el monto atípico de arriba — antes de que se cuelen en un informe.
Tendencias entre meses, ranking de mayor a menor, y el clásico análisis de Pareto: qué 20% explica el 80% del resultado.
Convertir una tabla de números en una conclusión ejecutiva de tres líneas, con el gráfico correcto para mostrarla.
No hace falta pegar miles de filas. Con las primeras 15-20 filas como muestra, más una descripción de qué significa cada columna, la IA ya puede generar fórmulas, detectar patrones y sugerir qué mirar en el resto.
Pedile directamente: "ordená estos datos de mayor a menor y decime qué porcentaje de proveedores explica el 80% del gasto total". Es una de las preguntas que más rápido encuentra dónde poner el foco.
Tendencia en el tiempo pide un gráfico de líneas. Comparar categorías pide barras. Composición de un total pide torta, solo si son pocas categorías. Pedile a la IA que te recomiende el tipo de gráfico según lo que querés mostrar, no al revés.
Contanos qué tipo de datos tenés y qué necesitás saber, y te armamos el prompt exacto para pegar junto a tu planilla.
Estas son las mismas cinco preguntas que encontraron el problema en el caso del Excel de cientos de movimientos. Ver el caso →
Tenés una planilla de 3.000 filas. ¿Hace falta pegarla completa para que la IA te ayude?
Una muestra representativa más el contexto de qué significa cada columna es suficiente para generar fórmulas, detectar patrones y guiar el análisis.
¿Qué es un análisis de Pareto, aplicado a una planilla de gastos?
La regla 80/20: identificar el grupo chico que concentra la mayor parte del efecto es una de las preguntas que más rápido revela dónde poner el foco.
¿Cómo elegís qué tipo de gráfico usar?
Cada tipo de gráfico responde una pregunta distinta. Elegir por estética en vez de por función es la forma más común de confundir a quien lo lee después.
Cinco preguntas que sirven para cualquier planilla, en cualquier trabajo, aunque cambien las columnas. No necesitás ser experto en Excel: necesitás saber qué preguntar.
Convertí información dispersa en documentos que se pueden entregar sin vergüenza.
La mayoría de los documentos de trabajo no empiezan en blanco: empiezan como notas desordenadas, una charla que nadie escribió, o un proceso que "todos conocen" pero nadie documentó. Ahí es donde la IA rinde más — no escribiendo desde cero, sino ordenando lo que ya existe.
Tres presupuestos en formatos distintos, convertidos en una tabla comparable.
Apuntes sueltos de una visita o revisión, convertidos en un informe con estructura.
"Así lo hacemos siempre" convertido en un procedimiento escrito, paso a paso.
Un documento extenso convertido en una página que alguien realmente va a leer.
El documento más largo que tenés sin leer probablemente se puede resumir en un párrafo que sí vas a leer.
Las líneas marcadas son las inconsistencias que la IA detecta al comparar contra la versión anterior del documento.
Un SOP útil no es un texto largo: es una secuencia numerada de pasos, cada uno con un verbo de acción, sin ambigüedad sobre quién lo hace. Pedile a la IA que convierta tu explicación hablada en esa estructura, y que marque con [VERIFICAR] cualquier paso que suene poco claro.
Pedile explícitamente "explicá esto para alguien sin conocimiento técnico del tema, sin perder ningún dato importante". La diferencia entre simplificar bien y simplificar mal es que lo importante se mantiene, solo cambia cómo se explica.
Pegá dos versiones de un mismo documento —o un contrato y una cotización— y pedile que señale, línea por línea, qué cambió y qué no coincide entre ambos. Es mucho más rápido que un control manual, y no se cansa en la página 40.
Pedile que redacte primero en el idioma original y después traduzca manteniendo el tono, no solo el significado literal — sobre todo en documentos comerciales, donde el tono cambia la percepción tanto como el contenido.
Elegí el tipo de documento y pegá tus notas: te armamos el prompt exacto para producirlo.
¿Qué hace que un SOP sea realmente útil?
Un procedimiento se usa cuando se puede seguir paso a paso sin dudas. La extensión o el tono formal no lo hacen más útil.
Te piden "simplificar" un informe técnico para dirección. ¿Qué significa eso bien hecho?
Simplificar mal es sacar contenido. Simplificar bien es cambiar la forma de explicarlo manteniendo lo esencial.
Tenés que comparar dos versiones de un contrato. ¿Cómo lo aprovechás mejor con IA?
Pedir una comparación explícita, línea por línea, es lo que realmente aprovecha que la IA no se cansa ni se salta páginas.
La capacidad de convertir información dispersa en algo que otra persona puede leer y usar sin que vos estés al lado explicando. Eso es, literalmente, lo que hace un documento profesional.
Usá la IA antes, durante y después de cada reunión, no solo para tomar notas.
No es solo la reunión en sí: es no tener un objetivo claro antes, y no convertir lo que se habló en acciones después. La IA ayuda en las tres etapas, y el mayor ahorro de tiempo está en la última.
Estas cinco columnas son el esqueleto de cualquier minuta ejecutiva. Pedile a la IA que procese tu transcripción o tus notas directamente en este formato, y te ahorrás reescribirlo vos.
Una transcripción automática suele tener errores de nombres, interrupciones y muletillas. No hace falta limpiarla a mano: pedile a la IA directamente el resumen final, y que ignore las muletillas y los cruces de diálogo sin sentido.
"Yo me fijo eso" o "lo reviso y les cuento" son compromisos reales, aunque no suenen como una tarea formal. Pedile a la IA que detecte este tipo de frases y las convierta en pendientes con nombre, aunque no se haya dicho "acción: fulano hace tal cosa".
Antes de cerrar la minuta, pedile a la IA un borrador de agenda para la próxima reunión, basado en los pendientes que quedaron abiertos. Así la próxima reunión ya arranca con objetivo definido, sin que nadie tenga que armarla de cero.
Generá la agenda antes de la reunión, y el prompt de minuta listo para después.
Alguien dice en la reunión "yo me fijo eso y les cuento". ¿Qué debería hacer la IA con esa frase?
Los compromisos implícitos son tan reales como los explícitos. Perderlos es una de las razones por las que las minutas tradicionales quedan incompletas.
¿Cuál es la parte del proceso de reuniones que más tiempo ahorra al usar IA?
El "después" es donde más tiempo se pierde tradicionalmente: escribir la minuta, pasar las tareas a un sistema, redactar el mail de seguimiento. Ahí es donde más rinde automatizar.
Tenés una transcripción automática llena de errores de nombres y muletillas. ¿Qué hacés antes de pedirle la minuta a la IA?
Pedirle a la IA que filtre el ruido directamente ahorra justamente el paso manual que este módulo busca eliminar.
Un sistema, no un truco: preparación antes, captura durante, y conversión automática en acciones después. La reunión sigue durando lo mismo; lo que desaparece es todo el trabajo que rodeaba a la reunión.
De información desordenada a una presentación ejecutiva que convence.
El error más común es empezar por el diseño. Antes de tocar una sola diapositiva, definí la audiencia, el objetivo y el mensaje principal en una frase: todo lo demás —estructura, storytelling, datos, títulos— se construye alrededor de esa frase.
¿A quién le hablás y qué querés que haga después de verla? No es lo mismo informar que pedir una aprobación.
Si la audiencia solo recordara una frase al salir de la sala, ¿cuál tendría que ser?
Situación → complicación → resolución funciona mejor que una lista de datos sueltos.
Cada slide, una idea. Si necesitás explicar dos cosas, son dos slides, no una sobrecargada.
Una presentación no se mejora agregando más slides. Se mejora sacando todo lo que no sostiene el mensaje principal.
Pedile a la IA: "tengo estos datos y notas sueltas, decime cuál es la única frase que resume lo más importante que tengo que comunicar". Muchas veces el mensaje ya está ahí, solo que enterrado entre datos secundarios.
"Ventas del segundo trimestre" es un título descriptivo. "Las ventas crecieron 18% pero el margen bajó 4 puntos" es un título ejecutivo: dice la conclusión, no solo el tema. Pedile a la IA títulos en ese formato para cada slide.
No le pidas que "escriba lo que vas a decir": pedile los dos o tres puntos clave que no están en la slide pero que necesitás mencionar en voz alta, más una transición natural hacia la siguiente.
Antes de mostrar tu presentación a la audiencia real, mostrásela a una IA con instrucciones de ser lo más crítica posible. Es la forma más rápida de encontrar los agujeros antes de que los encuentre tu jefe, tu cliente o tu comité.
"Actuá como un gerente extremadamente crítico. Analizá mi presentación y haceme las 10 preguntas más difíciles que podrían surgir."
"Ayudame a preparar respuestas ejecutivas para cada una."
Llegar a la reunión con las respuestas ya preparadas es, en la práctica, la diferencia entre "lo tomo y te aviso" y una decisión tomada en la sala.
Contanos el tema, la audiencia y el objetivo de tu presentación, y te armamos los dos prompts de Red Team, personalizados.
¿Para qué sirve la técnica de Red Team antes de presentar?
El valor está en anticipar las preguntas difíciles y llegar con las respuestas preparadas, no en la parte visual.
¿Qué diferencia a un "título ejecutivo" de un título descriptivo?
"Ventas del Q2" describe el tema. "Las ventas crecieron 18% pero el margen bajó" da la conclusión de un vistazo, sin tener que leer la slide entera.
¿Qué deberían contener las speaker notes, según este módulo?
Leer un guion palabra por palabra suena artificial. Las notas sirven mejor como recordatorio de lo que falta decir, no como transcripción completa.
Una técnica que vas a repetir en cada presentación importante para el resto de tu carrera: dejar que te critiquen antes de que importe, para no improvisar cuando sí importa.
El módulo que conecta todo: qué tareas repetitivas se pueden eliminar, simplificar o automatizar.
Antes de pensar en herramientas, hay que ver con números qué tareas se repiten, cuánto tiempo consumen y qué tan automatizable es cada una. Sin ese mapa, cualquier automatización ataca lo más vistoso, no lo que más tiempo devuelve.
No todo lo que se repite conviene automatizarlo entero. A veces lo correcto es automatizar la mitad y dejar la otra mitad en manos de una persona.
Es el mismo patrón que usaste en los módulos 2 y 3, ahora encadenado: la salida de un paso es la entrada del siguiente. Eso es, en esencia, un workflow.
Una tarea puede repetirse todos los días y aun así no ser automatizable del todo, si en algún paso requiere un criterio humano real (aprobar un descuento, decidir un despido, cerrar una venta). Marcala como "parcial": se automatiza la preparación, decide una persona.
Asistido: vos seguís haciendo la tarea, la IA te da un borrador o un análisis. Semi-automático: el sistema hace la mayor parte, vos revisás y aprobás antes de que salga. Automático con supervisión: corre solo, pero alguien lo audita periódicamente. Empezá siempre por el nivel más bajo que resuelva el problema.
Una IA conversacional (ChatGPT y similares) es ideal para tareas puntuales que hacés vos, a demanda. Un copiloto integrado en tus herramientas de oficina (como Microsoft Copilot) suma contexto directo de tus documentos y correos. Una plataforma de automatización (Zapier, Make, n8n) conecta esos pasos entre sí para que corran solos, sin que nadie los dispare a mano. No hace falta dominar las tres: hace falta saber cuál corresponde a cada tarea de tu mapa.
Cargá tus tareas repetitivas con su tiempo semanal y marcá qué tan automatizable es cada una.
| Tarea | Min./semana | Automatizable |
|---|---|---|
Una tarea se repite todos los días pero incluye una decisión de riesgo (aprobar un descuento grande). ¿Cómo la marcás?
Repetitiva y automatizable no son sinónimos. Cuando hay una decisión de riesgo real, lo correcto es automatizar la preparación y dejar la decisión en manos humanas.
¿Por qué conviene empezar por el nivel de automatización más bajo que resuelva el problema?
Ir de menor a mayor autonomía te deja corregir errores antes de que un sistema tome decisiones solo, y en la mayoría de los casos el nivel bajo ya resuelve el 80% del problema.
¿Cuál es la diferencia clave entre una IA conversacional y una plataforma de automatización?
Una IA conversacional responde a demanda, cuando vos la usás. Una plataforma de automatización encadena pasos para que el flujo corra sin intervención manual en cada paso.
Un mapa honesto de dónde se te va el tiempo cada semana, y un criterio claro de qué automatizar primero. Con esto listo, ya tenés todo lo que necesitás para el proyecto final.
El resultado de este curso no es un certificado. Es tiempo recuperado.
Rediseñá al menos 3 tareas reales de tu semana usando lo que aprendiste en los siete módulos, y medí cuánto tiempo antes te llevaban contra cuánto te llevan ahora, con IA.
Cargá el tiempo real que te llevaba cada tarea antes y cuánto te lleva ahora con IA. Con al menos 3 filas completas ya vas a ver el número.
| Proceso | Antes (min) | Con IA (min) |
|---|---|---|
El curso termina cuando tenés estas ocho piezas armadas con tareas reales de tu trabajo, no con los ejemplos del curso.
Tu colección base, con la fórmula Contexto + Rol + Tarea + Datos + Resultado.
Prompts para redactar, resumir, escalar y convertir mails en tareas.
Las cinco preguntas de diagnóstico, listas para cualquier planilla.
Prompts para informes, SOP, resúmenes y comparativas.
Agenda antes, captura durante, minuta y seguimiento después.
Storytelling, títulos ejecutivos y tus dos prompts de Red Team.
Tu auditoría semanal, con lo repetitivo separado de lo automatizable.
Al menos 3 tareas reales, rediseñadas, con el ahorro medido.
Marcá cada pieza cuando esté lista de verdad, no solo pensada.
Ya tenés el método: escribir, analizar, comunicar, organizar y automatizar con IA, aplicado a tu trabajo real. No depende de una herramienta puntual — cuando cambie la app de moda, la fórmula sigue sirviendo.
Volvé a cualquier módulo cuando lo necesites, actualizá tus prompts y sumá nuevas tareas a tu kit con el tiempo.
Volver al módulo 01Armamos una versión con los casos, los formatos y las herramientas específicas de tu rubro, para que todo el equipo trabaje con el mismo método desde el primer día.
Contame sobre tu equipoLos nombres de herramientas de IA (ChatGPT, Microsoft Copilot) y de plataformas de automatización (Zapier, Make, n8n) se mencionan como referencia de mercado, no como recomendación exclusiva ni patrocinio. Evaluá siempre condiciones, precios y capacidades vigentes antes de elegir una.
Ninguna herramienta de este curso reemplaza el juicio profesional en decisiones legales, contables, de recursos humanos o de cumplimiento normativo. Ante dudas específicas de tu rubro, consultá a un especialista antes de automatizar ese punto.