Sesión Estratégica de IA para Líderes
Esto no es un curso técnico. Es criterio: cuándo usar IA, cuándo no, y qué cambia en el trabajo real de cada área cuando se usa bien.
Cinco bloques, cuatro casos reales
Por qué la IA ahora
Que salgan convencidos del timing, no solo de la herramienta. Dónde está el mundo, dónde está su industria, y dónde están ustedes.
Esto es una charla sobre cómo la IA impacta hoy a las empresas que buscan ser más eficientes
No sobre el futuro del trabajo. Nadie sale de acá con apuntes; sale con criterio y un mapa claro de dónde arrancar en su propia área.
Van a ver los límites reales de la IA hoy — qué hace bien, qué hace mal, y qué todavía no hace.
Van a ver cuatro casos concretos, cada uno primero como se hace hoy a mano y después con Claude.
Cero jerga. Todo se explica por la tarea, no por el concepto.
La IA propone. La persona decide y firma. Eso no cambia en ninguna de las demos de hoy.
Están a tiempo de construirlo desde el inicio
La mayoría de empresas grandes tiene que desaprender veinte años de procesos. MiFibra todavía puede construir la cultura de IA desde el inicio, en vez de cambiarla después.
De operación — todavía estamos a tiempo de formar una cultura AI-First
Clientes atendidos a nivel nacional
Reconocimiento por calidad de red
Recién entrando al mercado más competitivo del país
Tiempo en llegar a 100 millones de usuarios
Su propia industria ya lidera esto
Claude se conecta directo a su Snowflake
Alianza Snowflake–Anthropic de US$200M: Claude viene embebido en Cortex AI, con +12,600 clientes empresariales detrás.
Claude tiene conector nativo a Snowflake: se conecta directo al warehouse de MiFibra y lo consulta en lenguaje natural, sin mover ni duplicar la información.
Tener Snowflake fue una buena decisión — pero todo lo que viene después depende de si los datos se están almacenando bien.
Un conector potente sobre datos desordenados solo devuelve respuestas desordenadas más rápido.
Esto ya está redefiniendo compañías reales
5 meses seguidos como razón #1 de despidos anunciados en EE. UU.
~150,000 despidos citando a la IA desde 2023.
Meta 8,000 · Salesforce ~4,000 · Coinbase, reestructurada para ser AI-native.
Agentes y humanos, en el mismo organigrama
Equipos más chicos, menos niveles
Una nueva generación de gerentes responsable de coordinar, al mismo tiempo, trabajo humano y trabajo automatizado.
1 de cada 7 decisiones del día
Para 2028, el 15 % de las decisiones laborales diarias las tomará un agente por su cuenta — sin que alguien las apruebe una por una.
¿Tienen tareas operativas y repetitivas que se hagan todos los días?
Según Asana, un trabajador promedio dedica el 53 % de su jornada a trabajo rutinario: coordinar, buscar información, hacer seguimiento de lo que ya está en marcha. Solo el 47 % queda para aquello por lo que fue contratado.
Qué puede y qué no puede hacer la IA hoy
Los límites reales, sin exagerar en ninguna de las dos direcciones. Y por qué esto no reemplaza lo que ya resolvieron con datos.
Qué SÍ puede hacer la IA hoy
Leer y cruzar información
Cien CVs, un tarifario de la competencia, tres contratos y un Excel — al mismo tiempo, y encontrar lo que no cuadra entre ellos.
Completar ciclos completos de tareas operativas
De datos sueltos a documento enviado: la IA encadena los pasos intermedios sin que alguien supervise cada uno.
Encontrar inconsistencias e identificar patrones en datasets
El número que no cuadra entre dos documentos, la cláusula que se repite — y el patrón de consumo o de fuga que nadie había visto en la data.
Explicar lo complejo en simple
Un reporte técnico convertido en tres bullets que un directorio entiende en treinta segundos.
Qué NO puede hacer
No decide por ustedes
Propone opciones y argumentos. La elección sigue siendo del gerente, con su criterio y su contexto.
No garantiza que un número esté bien
Sin que alguien lo revise. Puede equivocarse con total seguridad en el tono, y ese es el riesgo real.
No reemplaza la firma
Lo que sale con el nombre de MiFibra sigue teniendo un responsable humano detrás.
La IA propone, la persona decide y firma. Todo lo que van a ver hoy respeta esa línea.
No es lo mismo que ya tienen
Snowflake + Carto
Responden la pregunta grande de negocio: ¿dónde tenemos el mayor gasto?, ¿qué zona rinde más?, ¿cómo se comporta la cartera? Eso ya está.
El trabajo individual
Correos, presupuestos, CVs, agendas, comparativos. Uno por uno, persona por persona. Ninguna plataforma de datos toca eso.
Objetivo: aumentar 10x la productividad y el revenue por colaborador
Donde la tarea es repetitiva y está bien definida
Armar un presupuesto, filtrar cien CVs, comparar el pricing de la competencia. Lo que tomaba una tarde toma minutos — y esa jornada liberada vuelve a vender, atender y decidir. Ahí es donde aparece el revenue.
Donde la tarea es de juicio, negociación o relación
Cerrar con un cliente difícil, evaluar a alguien del equipo, decidir un cambio de rumbo. La IA acompaña con información y opciones, pero no multiplica. Y hay que saber reconocerlo.
Generador de cotizaciones
Entra lo mínimo
Nombre del cliente, ítems y montos — como los tendría cualquiera en un correo o un WhatsApp.
La skill hace el resto
Aplica el formato de la empresa, calcula el IGV y arma el documento completo.
Sale un PDF profesional
Listo para enviar. En menos de un minuto, sin tocar una plantilla.
Es el ejemplo más limpio de datos sueltos → documento listo — y anticipa exactamente lo que se construiría a medida para el presupuesto B2B de MiFibra en el siguiente bloque.
Antes / Ahora: el mismo trabajo, dos formas
Cuatro casos. Cada uno se muestra primero como se hace hoy, a mano — y recién después con Claude. Sin la contraparte manual, el ahorro no se ve.
El presupuesto, a mano
Se arma desde cero o copiando uno viejo
Se busca el último presupuesto parecido, se borran los datos del cliente anterior y se empieza a escribir encima.
Se formatea y se revisa
Que los montos cuadren, que el IGV esté bien, que no haya quedado el nombre del cliente anterior en alguna línea.
Se manda y se espera
Correo, y a esperar la firma de vuelta. Si hay un cambio de precio, se repite todo.
No es que sea difícil. Es que es exactamente el mismo trabajo, cada vez — y se paga con horas de alguien que podría estar vendiendo.
El presupuesto, con Claude
Plantilla + datos del cliente
La plantilla de MiFibra ya está cargada una vez. Solo entran los datos nuevos.
Sale en minutos, con el formato de siempre
Mismos márgenes, misma estructura, mismo pie de página. Nada de "esto se ve generado por IA".
Se muestra lado a lado con uno hecho a mano
Ese es el punto de la demo: que en calidad sean indistinguibles.
Quién revisa el precio y quién lo aprueba. Cambia el tiempo hasta tener algo que revisar.
Cien CVs, uno por uno
Se abre CV por CV
Cada archivo, a mano, buscando los mismos cinco datos en formatos distintos.
Se anota en un Excel paralelo
Para poder comparar después — porque la memoria no aguanta cien candidatos.
Recién ahí se arma la primera lista
Y cuando llega la siguiente tanda de CVs, el proceso empieza otra vez desde cero.
El criterio de selección vive en la cabeza de quien filtra. Si esa persona está de vacaciones, el criterio se va con ella.
La skill de análisis de CVs
Los criterios se escriben una vez
Lineamientos y reglas de clasificación quedan guardados dentro de la skill — no en la cabeza de una persona.
Se le pasa la carpeta completa
Vía Cowork: filtra, resume cada candidato y ordena una primera lista.
La próxima tanda no requiere reexplicar nada
La skill ya sabe cómo filtra MiFibra. Se ejecuta igual la vez uno y la vez cuarenta.
A quién se llama lo sigue decidiendo RRHH. Lo que se automatiza es llegar a la lista, no elegir de la lista.
La bandeja completa, cada mañana
Se abre todo
Cuarenta, sesenta, ochenta correos sin leer — todos con el mismo peso visual.
Se decide a mano, correo por correo
Qué necesita respuesta hoy, qué es solo informativo, qué se puede dejar para el viernes.
Y recién ahí empieza el trabajo del día
La primera hora se fue en ordenar, no en resolver.
Cinco horas al mes de un gerente solo en triage. No en responder: en decidir qué responder.
El correo conectado
Separa lo urgente de lo informativo
Lo que necesita respuesta hoy queda arriba; el resto, agrupado y resumido.
Prioriza con el contexto del cargo
No todos los correos pesan igual para un gerente comercial y para uno de operaciones.
Deja los borradores listos
Para los que son de respuesta estándar. El gerente revisa y envía.
Claude ve solo lo que el gerente ya ve, con sus mismos permisos. No entra a nada por su cuenta y nada se lee solo.
Comparar precios, a mano
Se revisan los sitios uno por uno
Movistar, Claro, Bitel, WOW. Planes, velocidades, letra chica, promociones vigentes.
Se arma la tabla en Excel
Copiando y pegando, cuidando que las columnas signifiquen lo mismo entre operadores.
Y queda desactualizada rápido
Basta que uno cambie un precio para tener que rehacer buena parte del trabajo.
Toma días, y llega tarde. Cuando la tabla está lista, el mercado ya se movió.
El dashboard de inteligencia competitiva
Entra el pricing propio de MiFibra
Y el encargo: comparar contra la competencia en precio, velocidad, características y condiciones.
Devuelve un dashboard, no un texto
Gráficas, tabla comparativa y una sección de oportunidades detectadas.
Se vuelve a correr cuando haga falta
El mismo encargo, la semana siguiente, con los precios nuevos. Minutos, no días.
La lectura estratégica. Qué hacer con esa brecha de precio sigue siendo una decisión comercial.
Las cuatro puertas
Conectores
Traen el correo, el calendario y el Drive al mismo lugar donde se trabaja. Hicieron posible el Caso 03.
Skills
Una receta guardada: se explica una vez y no se vuelve a explicar. Casos 01 y 02.
Design
Texto que se vuelve presentación, reporte o dashboard con diseño real. Caso 04.
Cowork
Tareas de varios pasos encadenadas, sin supervisar cada una. La carpeta completa de CVs del Caso 02.
No son cuatro demos sueltas
Es la misma idea aplicada cuatro veces: lo que antes tomaba horas o días repetitivos, ahora toma minutos — y la decisión sigue siendo de ustedes.
Ahora sí, hagamos un tour por Claude
Ya vieron cuatro casos en acción. Este bloque es qué herramienta hizo cada cosa — y qué más hay disponible que todavía no vieron.
La base: donde empieza todo lo demás
Elegir el modelo. No todos los trabajos necesitan el modelo más caro — y saber cuál usar es parte del criterio.
Subir un archivo y confirmar que lo leyó. El paso que más gente se salta, y el que más errores evita.
Abrir un chat nuevo. Cuando el tema cambia, el chat cambia. Arrastrar contexto viejo ensucia las respuestas.
Todo lo que viene después — skills, conectores, Cowork, Design — se usa desde acá.
Una caja de herramientas por área, siempre a mano
Un Project es un espacio con memoria propia: ahí viven las plantillas, las políticas, el tono de la marca y los datos del área. Cada vez que se necesita una herramienta, ya está adentro — no hay que volver a subirla ni volver a explicarla.
Memoria persistente
El contexto se carga una vez y queda. La conversación de mañana arranca sabiendo exactamente lo mismo que la de hoy.
Uno por área
B2B, RRHH, Operaciones, Marketing. Cada equipo con sus propios documentos, sus reglas y su forma de trabajar.
Todos deberían tener el suyo
Colaboradores y líderes, sin excepción. Es la diferencia entre usar IA suelta y tener un espacio que ya conoce el negocio.
Una receta guardada
"Cada vez que te pida esto, hazlo así, con este formato y con estas reglas." Se escribe una vez, se usa siempre.
Cotizaciones
El formato de la empresa, el cálculo de IGV y la estructura del documento, guardados como regla. La demo del Bloque 02 fue exactamente esto.
Análisis de CVs
Los criterios de clasificación de RRHH, escritos una vez. La demo del Bloque 03 fue exactamente esto.
Cómo se usan
No hay que invocarlas por nombre. Claude detecta solo cuándo aplica una skill, según lo que se le pide.
Se activan y desactivan desde Settings → Capabilities → Skills.
Se pueden compartir dentro de la organización: una skill bien hecha sirve a toda un área, no solo a quien la escribió.
Esto es lo que hace que la adopción escale sin capacitar uno por uno: el buen proceso de una persona se vuelve el proceso de todos.
Cómo se crean: dos caminos
Conversando
"Create with Claude": se describe el proceso en lenguaje natural y Claude arma la skill solo. No hace falta nada técnico.
Escribiendo el archivo
Para quien quiera controlar el formato al detalle. Útil cuando la skill se vuelve un estándar del área.
El puente con lo que ya usan
Correo y calendario
Lo que hizo posible el Caso 03. Triage y priorización sobre la bandeja real, no sobre un ejemplo.
Drive y documentos
Plantillas, políticas y contratos donde ya están, sin subirlos a mano cada vez.
Snowflake
Conector nativo al warehouse. Consultas en lenguaje natural, sin mover ni duplicar datos.
Permisos
Claude ve lo que la persona ve, con sus mismos accesos. No entra a nada por su cuenta.
Cómo se conecta uno nuevo
Desde el "+" del chat, o Settings → Connectors
Los dos caminos llegan al mismo directorio de conectores disponibles.
Buscar el conector y hacer clic en "Conectar"
Y autorizar el acceso con la cuenta correspondiente.
En Enterprise, un administrador lo habilita primero
Para toda la organización. Eso es una decisión suya, no de cada usuario.
Qué conectores se habilitan y para quiénes es una definición de gobierno, no un trámite de TI.
Para tareas de varios pasos
Antes requerían ida y vuelta constante: pedir un paso, revisar, pedir el siguiente. Ahora se le da una carpeta o un objetivo, y avanza encadenando pasos sin que alguien supervise cada uno.
Entra una carpeta completa, no un archivo a la vez.
Encadena los pasos solo: leer, filtrar, resumir, ordenar, entregar.
El demo de CVs del Bloque 03 usó esto — pasarle los cien CVs de una vez fue posible gracias a Cowork.
De una conversación a una pieza con diseño real
Presentaciones, mockups, onepagers
Sin pasar por Figma o Canva desde cero. El kit de marca se sube una vez — colores y tipografía — y cada pieza nueva ya sale alineada.
Con contexto de MiFibra
Se le pasa un dataset o un contexto real y arma una presentación u onepager con la marca aplicada, en minutos. Antes: a mano, en Canva o PPT, desde cero.
Ahora ya saben cuál es cuál
Cada demo que vieron hoy usó una o dos de estas piezas. Eso es exactamente lo que necesitan para pedirle a su equipo que arme la siguiente.
Esto es un tema cultural
El mensaje con el que queremos que se queden. La meta no es "usar Claude" — es que cada colaborador multiplique lo que produce.
No es una decisión de herramienta. Es una decisión cultural.
Si el nivel directivo no usa ni exige el uso de IA, el resto de la compañía tampoco lo va a adoptar en serio.
La cultura se define arriba, no en un manual ni en una capacitación obligatoria.
Los equipos copian lo que ven, no lo que leen.
Lo dijeron ustedes en la llamada: esto arranca por el directorio o no arranca.
El objetivo real es 10x, no "usar IA"
"Que la gente use Claude"
Se cumple abriendo la herramienta. Se mide en logins. No cambia nada del negocio.
"Que cada colaborador multiplique lo que produce"
Se cumple cuando el presupuesto sale en minutos y los cien CVs se filtran solos. Se mide en tiempo devuelto al trabajo que importa.
¿Por dónde empezamos?
Santiago Franco — MyWorkIn