Para que la IA trabaje a la manera de tu empresa, no hace falta entrenar un modelo. Hace falta organizar lo que la empresa sabe en un lugar que la IA pueda leer mientras trabaja. Usamos el método del segundo cerebro, de Tiago Forte: capturar todo lo que entra, organizarlo en cuatro cajones (proyectos, áreas, recursos y archivo), escribir cada proceso una sola vez y repartir el trabajo con una regla simple. La IA se queda con el volumen, que es capturar y organizar, y las personas con el juicio, que es decidir y producir.
¿Hay que entrenar la IA con los datos de la empresa?#
Casi nunca. Entrenar un modelo ajusta el estilo de las respuestas, cuesta caro y envejece con cada cambio de proceso. Lo que hace que la IA trabaje a la manera de tu empresa es el contexto: el conocimiento de la empresa organizado en un lugar que la IA lee al hacer la tarea. El trabajo real es organizar.
Cuando un empresario pregunta cómo "entrenar la IA con los datos de la empresa", casi siempre quiere otra cosa. Quiere que la IA sepa cómo funciona la empresa: quiénes son los clientes, cómo se arma un presupuesto, cómo es un contrato, qué se acordó en la última reunión. Nada de eso pide un modelo nuevo. Pide que esa información esté escrita y sea fácil de encontrar.
En Epicora no entrenamos ningún modelo. Aun así, la IA escribe alcances, abre tareas en nuestro sistema y arma contratos a nuestra manera, porque lee nuestra manera escrita antes de empezar. Es lo mismo que con una persona recién contratada: nadie espera resultados el primer día sin antes presentarle la empresa, darle contexto y mostrarle cómo se trabaja ahí. Explicamos los niveles de delegación en chat, asistente o agente de IA; este artículo trata de lo que viene antes, que es el lugar donde la IA va a buscar el contexto.
Qué es el segundo cerebro de una empresa#
Es un lugar donde todo lo que la empresa sabe queda guardado y organizado para usarse. El método viene del libro Building a Second Brain, de Tiago Forte, publicado en 2022, antes de que llegara ChatGPT. Tiene cuatro pasos: capturar, organizar, destilar y expresar. Fue hecho para personas, y la IA solo lo abarató.
Tiago Forte llama a estos cuatro pasos CODE, la sigla en inglés de Capture, Organize, Distill y Express. En español:
- Capturar: recoger lo que llega, de todos lados. Reuniones, audios, mensajes, correos de clientes.
- Organizar: guardar según el lugar donde eso va a ser útil, y no por tema.
- Destilar: leer de verdad y convertirlo en una decisión.
- Expresar: usarlo para producir algo, como una propuesta, un alcance o un plan.
El método nació para la vida personal de quien trabaja con información, y por eso funciona tan bien con IA. La IA trabaja con el mismo material: texto que alguien capturó, organizó y dejó listo para usar. Cuando la empresa ya tiene ese material en orden, la IA encuentra lo que necesita. Cuando no, llena el vacío con lo que sabe de internet, y el resultado sale genérico.
Cómo capturar lo que la empresa sabe#
Capturar es dejar por escrito lo que hoy se pierde en la conversación. El punto de partida más barato es la reunión: grabada y transcrita, se convierte en documento. Los mensajes, correos y audios del cliente entran junto, en la carpeta del proyecto al que pertenecen. Lo que se habló pasa a existir donde la IA puede leerlo.
En Epicora, la captura empezó por curiosidad. Empezamos a transcribir las reuniones con clientes para ver si funcionaba, y hoy eso es el comienzo de nuestro proceso de venta. La reunión se graba, la herramienta de videollamada genera la transcripción, y esta va entera, sin editar, a la carpeta de ese cliente. El resumen y las decisiones quedan en un documento aparte, escrito a partir de ella.
Dos reglas hacen que la captura funcione sin volverse un desorden. La primera es separar lo que vino de afuera de lo que escribió la empresa: la transcripción, el correo y la planilla que mandó el cliente quedan en una subcarpeta de entradas, y lo que la empresa produce a partir de ellos queda al lado. La segunda es no filtrar demasiado al capturar. Decidir qué importa es un paso posterior, y la transcripción completa ya salvó más de una decisión que nadie había anotado.
Cómo organizar para que la IA encuentre lo que necesita#
Organiza según el lugar donde la información va a ser útil, y no por tema. Tiago Forte propone cuatro cajones: proyectos, que tienen principio y fin; áreas, que nunca terminan; recursos, que sirven de referencia; y archivo, con lo que terminó. La IA encuentra lo que necesita porque cada cosa de la empresa tiene un solo cajón.
Las carpetas por tema funcionan como una biblioteca: todo sobre "contratos" en un lugar, todo sobre "clientes" en otro. A la hora de trabajar en un proyecto, la información está repartida en cinco carpetas. Las carpetas por uso funcionan como herramienta: todo lo que un proyecto necesita está en su carpeta. Nuestro repositorio interno, que llamamos cortex, está organizado exactamente así.
| Cajón | Qué guarda | En nuestro repositorio | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Proyectos | lo que tiene principio y fin | una carpeta por cliente, de los 27 proyectos en ejecución y los 25 negocios en negociación | el alcance, el prototipo y las transcripciones de un cliente |
| Áreas | responsabilidades que nunca terminan | gobernanza, equipo, relaciones, prioridades de la semana | las reglas de cómo decide la empresa |
| Recursos | referencia reutilizable | los 25 estándares de cómo hacemos cada entrega | cómo se escribe un alcance, cómo se estima, cómo se publica una app |
| Archivo | lo que terminó o se perdió | proyectos entregados y negocios que no cerraron | un proyecto cerrado, fuera del camino pero consultable |
Cada carpeta de proyecto tiene un documento que dice su estado actual, y ese documento es la fuente de verdad. Cuando alguien (persona o IA) quiere saber cómo va un proyecto, la respuesta está en un solo lugar. Las decisiones estructurales de la empresa también quedan registradas, con el motivo: son 36 hasta hoy, y ninguna tiene que discutirse de nuevo porque alguien olvidó por qué se tomó.
Escribe cada forma de trabajar una sola vez#
El conocimiento que más vale para la IA es cómo se hace cada proceso, escrito de forma que alguien nuevo pueda seguirlo. Cada proceso vive en un solo documento, y la IA lo lee al ejecutar. Cuando el proceso cambia, cambia en un lugar, y cada tarea siguiente ya sale de la manera nueva.
Tenemos 25 procesos de la operación escritos como estándar: alcance, estimación, prototipo, publicación de apps, mapa de notificaciones, entre otros. Sobre ellos hay 28 rutinas de IA, y ninguna copia el estándar dentro de sí. Lo leen cuando se ejecutan. Parece un detalle, pero evita el error más común de quien empieza: escribir el proceso dentro de la instrucción de la IA y, meses después, tener dos versiones del mismo proceso, la del documento y la de la instrucción, con la IA siguiendo la vieja.
Un ejemplo de cómo nace esto. La persona que se ocupa de calidad y gestión de proyectos, y que no es desarrolladora, pasaba días copiando tareas del alcance a nuestro sistema, módulo por módulo. Le enseñó a la IA a hacerlo a partir de miles de tareas que ya habíamos creado y de decenas de alcances anteriores. Hoy la IA lee el alcance nuevo y abre las tareas con nuestro estándar, y otra persona del equipo usa la misma rutina y ayuda a mejorarla.
El paso siguiente, que estamos dando ahora, es escribir todos los procesos de la empresa, incluso los que no tienen nada de técnico, como la atención de leads, los contratos y la rutina de la oficina. Aprendimos dos cosas enseguida. Los procesos se escriben por cargo, nunca por persona, porque un documento que describe lo que hace una persona muere cuando ella se va. Y hay dos filas distintas: el proceso que está en la cabeza de alguien cuesta media hora de conversación para escribirse, y el proceso que todavía no existe cuesta una decisión de los socios.
Quién hace cada parte: la IA o las personas#
La IA se queda con el volumen y las personas con el juicio. Capturar y organizar son trabajo de cantidad, y eso va a la IA. Destilar y expresar, que son decidir y producir, quedan con quien responde por el resultado. Si la IA destila por ti, dejas de aprender de tu propio negocio.
| Paso | Qué es | Quién lo hace en Epicora | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Capturar | registrar lo que entra | la IA, a partir de la grabación y los mensajes | la transcripción de la reunión va a la carpeta del cliente |
| Organizar | guardar en el cajón correcto | la IA, siguiendo las reglas de carpetas | el acta y las decisiones quedan en el proyecto, con fecha |
| Destilar | convertir en decisión | una persona, con la IA ayudando a leer | ¿qué cambia esta reunión en el alcance? |
| Expresar | producir algo con eso | una persona conduciendo, la IA escribiendo el primer borrador | la propuesta, el alcance revisado, la respuesta al cliente |
Esta división también protege a la empresa de una trampa que aparece cuando todo funciona bien. Un sistema que decide solo se vuelve cada vez más cómodo de usar, y el equipo va perdiendo la costumbre de pensar sobre lo que entrega. Mantener el destilar y el expresar con personas es lo que garantiza que alguien sigue entendiendo el negocio. Para las tareas en que la IA actúa sola, la regla de lo que puede hacer sin pedir permiso está en cómo hacer que la IA siga el método de tu empresa.
Qué cambia en la práctica cuando el conocimiento está organizado#
Cambia la velocidad con que el conocimiento se convierte en entrega. En nuestro presupuesto, la transcripción de la reunión, los mensajes y los correos del cliente van a la carpeta del proyecto, y asistentes que siguen nuestro método ayudan a escribir el alcance, armar el prototipo y estimar el esfuerzo. Hoy el cliente recibe todo eso con el presupuesto.
Antes, el cliente firmaba a partir de un documento de pocas páginas y solo después de cerrar recibía el alcance completo para aprobar. La etapa de entendimiento que venía después de la firma dejó de existir, porque lo que producía ahora está listo antes de la propuesta. Nada de esto lo hace la IA sola: cada etapa tiene una persona conduciendo, y la IA hace el trabajo pesado de leer, organizar y escribir la primera versión.
El mismo repositorio alimenta otras rutinas. Cada mañana, una rutina lee las fuentes oficiales de inteligencia artificial, cruza cada novedad con los proyectos que están en la carpeta de proyectos y envía por correo solo lo que puede servirle a alguno. Solo puede hacer ese cruce porque los proyectos están descritos en un lugar que ella lee. En la atención al cliente, el mismo principio aparece de otra forma: el agente de atención de la Agência OKSE responde solo a partir del material oficial que recibió, y no inventa lo que no está en ese material.
Por dónde empezar sin armar un proyecto de tecnología#
Empieza por una carpeta por cliente y por la transcripción de las reuniones. Después escribe un proceso que se repite cada semana, como se lo explicarías a alguien nuevo, y pruébalo con la IA. No empieces comprando una herramienta, ni volcando en un solo lugar todo lo que tiene la empresa. La organización va antes que el volumen.
Tres errores aparecen seguido en quien empieza:
- Comprar la herramienta antes que el método. Una plataforma de base de conocimiento con todo mezclado rinde menos que carpetas simples bien organizadas.
- Poner todo, incluso lo que no debería. Usa la cuenta de la empresa en la herramienta de IA, porque en los planes empresariales lo que envías no se usa para entrenar el modelo, y deja datos personales solo donde la tarea los necesita.
- Intentar documentar toda la empresa antes de usarla. Un proceso escrito solo mejora cuando alguien lo usa. Un proceso por semana, probado con la IA, rinde más que un manual completo que nadie abre.
Cuando ese conocimiento necesita conectarse a los sistemas de la empresa, como el ERP, el CRM o la herramienta de tareas, y la IA pasa a actuar sobre ellos, ahí entra el trabajo de desarrollo, que es lo que hacemos en IA y automatización.
Preguntas frecuentes#
¿Necesito entrenar un modelo de IA con los datos de mi empresa?#
Casi nunca. Entrenar un modelo ajusta el estilo de las respuestas, cuesta caro y hay que rehacerlo cada vez que cambia un proceso. Lo que hace que la IA trabaje a la manera de tu empresa es el contexto: documentos organizados que lee al hacer la tarea. No entrenamos ningún modelo, y la IA escribe alcances, abre tareas y arma contratos a nuestra manera, porque lee nuestra manera escrita.
¿Qué herramienta usar para guardar los documentos de la empresa?#
La herramienta importa menos que la organización. El método funciona en carpetas de Google Drive, en Notion o en un repositorio de archivos de texto, que es lo que usamos. Lo que tiene que existir en cualquiera de ellas son los cuatro cajones (proyectos, áreas, recursos y archivo), una carpeta por proyecto y cada proceso escrito en un solo documento. Una herramienta cara con todo mezclado rinde menos que carpetas simples bien organizadas.
¿Puedo poner documentos de clientes en esta base?#
Sí, con dos reglas. La primera es usar la cuenta de la empresa en la herramienta de IA, porque en los planes empresariales lo que envías no se usa para entrenar el modelo. La segunda es dejar datos personales solo cuando la tarea los necesita: un alcance necesita el problema del cliente, no el número de documento de nadie. El resto del conocimiento de la empresa puede y debe entrar.
¿Cuánto tiempo lleva armar esto en mi empresa?#
La estructura se arma en una tarde: los cuatro cajones y la primera carpeta de proyecto. Lo que lleva tiempo es escribir los procesos, porque buena parte de ellos está en la cabeza de alguien o todavía no existe. Por eso conviene empezar por un proceso que se repite cada semana y crecer desde ahí, en lugar de intentar documentar toda la empresa antes de usarla.
¿La IA no se va a confundir con documentos viejos?#
Sí, si el documento viejo está en el mismo lugar que el actual. Por eso hay dos reglas. Lo que terminó va al cajón de archivo, que lo saca del camino sin perderlo. Y cada información vive en un solo documento: cuando una regla cambia, cambia en un lugar, y no queda una copia vieja que la IA pueda leer como si fuera la correcta.
Fuentes#
- Forte Labs, "Building a Second Brain: The Definitive Introductory Guide", de Tiago Forte, con el método CODE (Capture, Organize, Distill, Express): https://fortelabs.com/blog/basboverview/
- Forte Labs, "The PARA Method", de Tiago Forte, con los cuatro cajones (Projects, Areas, Resources, Archives): https://fortelabs.com/blog/para/
Próximo paso#
Si el conocimiento de tu empresa ya está escrito y el próximo paso es que la IA actúe sobre tus sistemas, es el trabajo que hacemos en IA y automatización. Y si todavía estás decidiendo cuánto delegar a la IA en cada tarea, el criterio está en chat, asistente o agente de IA.