Cuanto más uso la IA, más claro lo tengo.
El centro de lo que significa "ser inteligente" se está moviendo de saber la respuesta a ser capaz de decidir qué hay que preguntar.
Antes, las personas con muchos conocimientos llevaban ventaja. Quien buscaba bien, quien se lo sabía de memoria, quien daba rápido la respuesta correcta, solía recibir más reconocimiento.
Pero hoy, si le preguntas a una IA como ChatGPT, obtienes al instante conocimiento general y respuestas bien ordenadas. Por supuesto, hay que verificar lo que dice la IA, pero "dar alguna respuesta" se ha vuelto muchísimo más fácil.
Entonces, ¿qué nos queda a los humanos?
Yo creo que es la capacidad de diseñar preguntas.
Diseñar la agenda es, básicamente, decidir "qué vamos a decidir hoy"
La palabra "agenda" se usa sobre todo en el contexto de las reuniones.
¿Cuál es el tema de hoy? ¿De qué vamos a hablar? ¿Qué tiene que quedar decidido al final para que la reunión haya valido la pena? Eso es lo que define una agenda.
Y no se trata solo de reuniones.
Pasa igual en el trabajo, al cambiar de empleo, al hacerle preguntas a la IA o con las preocupaciones de la vida.
Por ejemplo, si solo preguntas "¿me conviene cambiar de trabajo?", la respuesta será floja.
Pero si lo planteas así, cambia todo:
- Si me quedo en mi empresa actual, ¿qué tendría que mejorar para que valga la pena quedarme?
- Si me trasladan a otro departamento, ¿qué logros debería ir a conseguir allí?
- Si cambio de empresa, ¿qué priorizo: el sueldo anual, el trabajo remoto, cuánto me desgasto o el tipo de puesto?
- ¿Debería moverme ya, o usar un tiempo para construir un historial de logros?
Cuando lo separas hasta este punto, la IA deja de ser una adivina y se convierte en una herramienta que te ayuda a decidir.
Es decir, usar bien la IA no consiste en conocer prompts mágicos.
Consiste en poner en palabras tu situación, tu objetivo, tus límites y tus criterios de decisión, para dárselos en una forma que la IA pueda procesar.
También en la investigación y en la práctica se toma en serio el "diseño de preguntas"
Y no es solo una impresión mía.
La guía de ingeniería de prompts de OpenAI explica que un prompt consiste en escribir "instrucciones efectivas" para que el modelo produzca el resultado que quieres. En otras palabras, lo que devuelve la IA depende mucho de la instrucción de entrada.
La guía de Google para plantear un problema de aprendizaje automático también insiste en definir primero el "resultado ideal", el "objetivo del modelo", la "salida necesaria" y las "métricas de éxito". Habla del desarrollo de IA, pero se aplica tal cual a cualquier trabajo corriente.
Además, en la investigación sobre aprendizaje y resolución de problemas existe la idea de la "metacognición". En pocas palabras, es la capacidad de mirar lo que uno está pensando desde un nivel más alto. Los materiales educativos del MIT describen la metacognición como usar el conocimiento sobre la tarea, sobre la forma de aprender y sobre uno mismo para planificar, comprobar el avance y evaluar los resultados.
O sea, la gente que destaca no solo piensa.
Se fija en cosas como:
"¿Qué estoy intentando resolver ahora mismo?" "¿Voy bien con este enfoque?" "¿Y si la pregunta de partida está mal planteada?"
Esta capacidad va a ser bastante importante en la era de la IA.
Quien sabe diseñar preguntas usa la IA como una máquina de transformar, no como un buscador
Las personas que usan la IA y solo obtienen respuestas superficiales suelen tratarla como un sustituto de Google.
"¿Qué me recomiendas?" "¿Qué hago?" "¿Cuál es la respuesta correcta?"
Claro que así también sale alguna respuesta.
Pero el verdadero valor aparece cuando le añades contexto a la pregunta.
Por ejemplo, si quieres crear el hábito de leer, en vez de preguntar:
"¿Cómo puedo crear el hábito de leer?"
es mucho mejor preguntar:
"Entre semana llego cansado del trabajo y por la noche acabo mirando el móvil. Tiendo a abandonar todo a los tres días. Para empezar y mantener solo 10 minutos de lectura, ¿qué diseño del entorno y qué reglas serían efectivos?"
La respuesta pasa a ser algo que de verdad puedes usar.
Eso tiene menos que ver con el rendimiento de la IA que con la diferencia en la pregunta.
Pones tu situación en palabras, indicas tus límites, fijas el objetivo y hasta especificas el formato de salida que quieres.
Llegados a ese punto, ya has avanzado más o menos la mitad de la resolución del problema.
Que yo pueda hacerlo se debe, seguramente, a mis experiencias de "quemarme" en entornos ambiguos
En mi caso, ¿por qué he llegado a poder diseñar preguntas?
Probablemente no es solo cuestión de carácter.
Creo que pesa mucho haber salido escaldado de entornos ambiguos.
El objetivo es difuso. No se sabe quién decide. No se ve cuál es la condición para dar algo por terminado. Después te dicen "no era eso lo que quería decir". El reparto de responsabilidades está borroso. Te evalúan por el ambiente y la actitud.
En un entorno así, si te lanzas directo a trabajar, te quemas.
Por eso, de forma natural, empecé a confirmar antes las cosas:
- ¿Cuál es el objetivo?
- ¿Quién decide?
- ¿Para cuándo se necesita?
- ¿Hasta dónde hay que llegar como mínimo?
- ¿Cuáles son las prioridades?
- ¿Qué cosas no hace falta hacer?
- ¿Cuál es la condición para darlo por terminado?
Esto no era una habilidad empresarial elegante, sino una estrategia de supervivencia.
Si no defino los puntos a resolver antes de trabajar, el que sale desgastado soy yo. Por eso el diseño de la agenda se fue afilando como técnica defensiva.
Quien no puede dejar pasar la "sensación de que algo no cuadra" tiene facilidad para crear preguntas
Otro factor importante es que no puedo dejar pasar esa sensación de que algo no cuadra.
No me quedo en "¿no es raro esto?", sino que quiero desglosarlo hasta saber:
- qué es exactamente lo raro
- qué premisa está desviada
- las responsabilidades de quién se están mezclando
- qué habría que decidir para avanzar
- si es un problema emocional o estructural
Esta costumbre cansa.
Pero encaja muy bien con la IA.
Porque la IA se vuelve más potente cuanto más contexto y condiciones le das.
No solo "¿qué opinas de esto?", sino cosas como:
"Con esta premisa" "Con estas limitaciones" "Si el objetivo es este" "Separando los puntos a decidir" "Con lo mínimo imprescindible" "Para una entrevista" "En formato Markdown" "Como instrucciones para Codex"
Quien sabe pasar todo eso puede usar la IA no como una máquina de responder, sino como una máquina de transformar el pensamiento.
El efecto secundario de saber crear preguntas: "demasiadas preguntas"
Eso sí, saber crear preguntas tiene un efecto secundario.
Quien no sabe crear preguntas se paraliza porque no sabe qué pensar.
En cambio, quien crea demasiadas preguntas se paraliza porque se le multiplican.
Por ejemplo, mientras piensas en un problema del trabajo, de pronto se abre todo esto:
- ¿Debería quedarme en mi empresa actual?
- ¿Qué debería conseguir con un traslado interno?
- Si cambio de empresa, ¿a qué tipo de puesto?
- ¿El cansancio de ahora es temporal o estructural?
- ¿Priorizo el sueldo o la libertad?
- ¿Cómo se conecta esto con mi patrimonio futuro?
- Y, en el fondo, ¿qué quiero proteger en la vida?
Esto es una capacidad.
Pero si estás cansado e intentas procesarlo todo a la vez, el cerebro se apaga.
Por eso, lo que necesita quien sabe crear preguntas no es más capacidad de preguntar.
Es la capacidad de descartar "las preguntas que no hace falta hacerse ahora".
Lo que hace falta ahora es separar las preguntas en 4 tipos
Quien genera muchas preguntas debería no tratarlas todas con el mismo peso.
En mi caso, dividirlas en estos 4 tipos me ayuda muchísimo a ordenarme.
1. Preguntas para decidir ahora
Preguntas ligadas a lo que haces hoy.
Ejemplos: ¿qué entrego mañana? ¿Me postulo esta semana? ¿Hoy duermo o trabajo?
Estas se resuelven.
2. Preguntas para pensar más tarde
Son importantes, pero no necesitan una conclusión inmediata.
Ejemplos: la carrera profesional dentro de unos meses, la visión del matrimonio, el plan general de patrimonio.
Estas se apartan en una nota.
3. Preguntas que no sirve de mucho pensar
Lo que piensa realmente la otra persona, las bifurcaciones del pasado, la respuesta perfectamente correcta, etc.
Pensarlas puede enseñarte algo, pero rara vez se traduce en una acción actual.
A estas no les dediques mucho rato.
4. Preguntas que es mejor dejar para después de dormir
Las preguntas pesadas que aparecen de noche.
Las que se agrandan por el cansancio, el hambre, la soledad, el enojo o la ansiedad suelen encogerse bastante a la mañana siguiente.
Estas no se analizan: se mandan a dormir.
La fuerza en la era de la IA no es "dar la respuesta correcta", sino "dejar el problema bien planteado"
En la era de la IA, intentar competir con ella de frente es duro.
En volumen de conocimiento, velocidad y cobertura, es difícil ganarle.
Pero si te pones del lado de quien usa la IA, la cosa cambia.
Lo que hace falta no es dar órdenes con palabras bonitas.
Es ordenar tu situación, fijar el objetivo, indicar los límites, construir los criterios de decisión y especificar el formato de salida.
Es decir, la capacidad de dejar el problema bien planteado.
Mejor "quien sabe decidir qué preguntar" que "quien da la respuesta".
Mejor "quien sabe poner en palabras qué decidir aquí y ahora para avanzar" que "quien tiene la respuesta modelo".
Esta capacidad vale más cuanto más inteligente se vuelve la IA.
Si la pregunta es pobre, la respuesta también lo será.
Si la pregunta es concreta, la IA es un compañero muy potente.
Por eso, lo que hay que entrenar a partir de ahora no es solo la técnica de los prompts.
Es la capacidad de mirar tu realidad, formular una pregunta y, si hace falta, descartarla.
Quien sabe crear agendas es bastante fuerte incluso en la era de la IA.
Eso sí, quien las crea en exceso debería terminar volviendo a preguntarse:
"Entonces, ¿cuál es la pregunta que hay que decidir ahora mismo?"
Si logras volver a esa única pregunta, tu pensamiento avanzará de verdad.
Ideas de enlaces internos
- Lo que te agota en el trabajo no es tanto la "cantidad de tareas" como el "objetivo poco claro" y los "cambios de última hora"
- Cuando dudes si cambiar de trabajo, define primero tus "condiciones para quedarte"
- A quien no le da resultado usar IA no le falla el prompt, sino que se atasca ordenando sus premisas
- Cuando no puedes dejar de darle vueltas, separa las preguntas para pensar de las que es mejor dormir
- En las encrucijadas de la vida hacia los 30, lo que hace falta es construir criterios de decisión, más que buscar la respuesta correcta
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- "Cómo trabajar en la era de la IA: 5 cosas que decidir antes de preguntarle a ChatGPT"
- "Una nota de definición de requisitos para que las instrucciones vagas no te desgasten"
- "Qué es la metacognición: la capacidad de ver tu propio pensamiento desde un nivel más alto"
- "Diseño de la agenda cuando dudas entre cambiar de empresa, ser trasladado o quedarte en tu puesto"
Notas de referencias y fuentes
- OpenAI API Docs, “Prompt engineering”
https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering - OpenAI Cookbook, “GPT-5 prompting guide”
https://developers.openai.com/cookbook/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide - Google for Developers, “Framing an ML problem”
https://developers.google.com/machine-learning/problem-framing/ml-framing - MIT Teaching + Learning Lab, “Metacognition”
https://tll.mit.edu/teaching-resources/how-people-learn/metacognition/ - Harvard Business Review, “AI Prompt Engineering Isn’t the Future”
https://hbr.org/2023/06/ai-prompt-engineering-isnt-the-future - García et al. (2014), “The effects of question-generation training on metacognitive knowledge, self regulation and learning approaches in Science”
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25069559/
Notas para la publicación
- No incluye nombres propios de lugares de trabajo, nombres de personas ni detalles internos concretos de ninguna empresa, así que es fácil de publicar.
- Aun así, la parte de "salir escaldado de entornos ambiguos" es bastante personal; si se publica durante una búsqueda de empleo, se podría generalizar más.
- Puertas de entrada SEO: "inteligencia en la era de la IA", "capacidad de plantear preguntas", "diferencia de quienes dominan ChatGPT", "diseño de agenda".
- Fecha del borrador: 2026-07-01
