¿Te intimida la inteligencia artificial? No estás solo. Pero hoy vas a descubrir cómo empezar a usarla (sin necesidad de programar) y transformar tu impacto profesional.
La tecnología puede parecer abrumadora, especialmente si no tienes experiencia técnica. Pero la buena noticia es que no necesitas ser programador para empezar a usar la inteligencia artificial (IA) y potenciar tu rol, incluso en áreas como Recursos Humanos (RH).
En este artículo te comparto:
- Cómo empecé a usar IA sin saber código
- Lo que aprendí
- Cómo esto me ayudó en mi rol en Recursos Humanos
- Y cómo tú también puedes dar este primer paso
De RH a crear con IA: el reto que cambió mi perspectiva
En 2020, por la pandemia, llegué al mundo de las startups, donde la tecnología es el corazón de todo. Con el tiempo empecé a sentirme cómoda hablando de tech, incluso sin programar. Pero al llegar a Platzi, donde la misión es democratizar el acceso a la tecnología y potenciar el talento de LATAM, comencé a preguntarme: ¿cómo puedo vivir esa transformación desde mi rol?
Hace unas semanas enfrenté uno de los retos más complejos desde Recursos Humanos: cómo analizar y transformar en insights accionables el feedback semestral que toda la compañía comparte de forma anónima. Este proceso —donde cualquier persona puede dar retroalimentación a pares, líderes o stakeholders— busca ofrecer una visión más completa y menos sesgada sobre cómo trabajamos. Pero eso mismo lo vuelve difícil de sistematizar: ¿cómo organizar decenas de comentarios subjetivos, mantener el contexto humano y generar reportes útiles sin favorecer ni invalidar voces específicas? Sabíamos que una herramienta genérica no bastaría. Por eso decidimos crear una solución interna con IA, hecha a la medida de nuestra cultura y necesidades.
Nuestro primer paso fue asegurarnos de que todos los feedbacks fueran tratados por igual: anónimos, sin jerarquías, y sin que la opinión de un jefe pesara más que la de un par. Después, entrenamos a la IA para que comprendiera nuestra cultura organizacional y detectara cuándo un comentario era constructivo (o cuándo no debía ser considerado por ser agresivo o poco útil). También le pedimos que identificara patrones y redactara los puntos fuertes y áreas de mejora basándose en nuestros valores organizacionales. Pero si no encontraba evidencia clara sobre alguno de ellos, debía decirlo: no queríamos que “llenara espacios” por su cuenta.
Todo este proceso lo fuimos ajustando iterativamente: cada prompt, cada instrucción, evolucionaba a medida que veíamos los resultados y pensábamos en cómo se sentiría la persona al recibir ese reporte. Fue ahí donde mi experiencia previa analizando este feedback manualmente hizo toda la diferencia. Yo conocía los matices, los sesgos a evitar, el tono adecuado, lo que realmente podía motivar o frustrar a alguien. También sabía cómo debía darse el feedback para que fuera bien recibido y útil —no solo en general, sino específicamente en el contexto de Platzi—. Esa sensibilidad no venía en ningún curso técnico: fue esencial para traducir el proceso humano en una serie de instrucciones que una IA pudiera seguir.
Y aunque al principio pensé que sería sencillo —bastaba con explicarle a uno de nuestros ingenieros lo que necesitábamos y que él, con unos buenos prompts, lo resolvería—, pronto me di cuenta de que los primeros resultados no se acercaban ni remotamente a lo que esperábamos. Había algo que faltaba: el conocimiento profundo del proceso.
Más allá del código: el valor del expertise humano
Ahí entendí que nuestro expertise en el área era fundamental. Nosotras habíamos hecho ese análisis a mano muchas veces, conocíamos los matices, los sesgos que debíamos evitar, el tipo de lenguaje que usamos, lo que realmente importa al darle feedback a una persona. Eso no lo podía tener nadie más.
Subestimamos la tarea, creyendo que solo necesitábamos a alguien que supiera escribir prompts o código, cuando en realidad necesitábamos traducir nuestro razonamiento experto a instrucciones claras para una IA.
Ese fue mi mayor aprendizaje: la IA no reemplaza la experiencia, la amplifica. Pero para hacerlo, necesita que el experto se involucre desde el principio. Y por eso fue tan importante que yo aprendiera, que entendiera cómo funciona y cómo guiarla.
Al inicio no entendía ni por dónde empezar. Entré en pánico. Pero al final, logramos más de lo que imaginé. Y entendí que el principal obstáculo no era la tecnología… eran mis propias creencias.
Además, a diferencia de experiencias pasadas, esta vez no estaba sola. En Platzi no solo tengo acceso a personas dispuestas a ayudarme a entender, sino también a cursos y recursos que me permiten profundizar en lo que no conozco. Y eso hace toda la diferencia.
¿Qué aprendí al enfrentar la inteligencia artificial sin saber programar?
Enfrentar un reto tecnológico sin saber programar me enseñó más sobre comunicación, colaboración y mentalidad que sobre herramientas.
1. El lenguaje lo es todo (con personas y con máquinas)
Descubrí que hablar con IA es un arte que se puede aprender. No se trata solo de “preguntarle algo”, si no de saber cómo formular esa pregunta o instrucción para obtener el mejor resultado. Este proceso tiene un nombre: Prompt Engineering.
Prompt Engineering es la habilidad de estructurar habilidades claras y efectivas para que un LLM como ChatGPT, entienda lo que necesitas y te de una respuesta útil. Y es todo un skill que se debe aprender si quieres optimizar tus interacciones.
Algunos principios clave que me ayudaron a escribir mejores prompts:
- Rol: define el papel que quieres que interprete la IA. Por ejemplo “eres un analista de recursos humanos”, Actúa como editor de estilo para blogs técnicos”. Con esto te aseguras de darle contexto desde el principio.
- Enfoque: especifica cuál es el objetivo o que tipo de respuesta estas esperando. ¿Buscas una tabla, un resumen o un paso a paso? Cuanto más claro seas, mejor.
- Contexto: entrégale toda la información necesaria para que entienda la situación. Incluye ejemplos, parámetros, a quien va dirigido. Piensa en cómo explicarías el problema a alguien sin contexto.
- Limites: si tienes claro que no quieres que haga, especifícalos. Por ejemplo, que tipo de lenguaje no quieres que use o que información no debe poner.
- Sé concreto: no des por hecho que la IA sabrá a que te refieres. Si es importante, menciónalo.
- Haz pruebas: el primer prompt casi nunca es el mejor. Iterar y ajustar es parte del proceso. Conforme veas los resultados, sabrás que ajustar.
Ejemplo de prompt efectivo:
Aquí te dejo un ejemplo práctico de cómo usar IA sin saber programar, ideal para tareas en Recursos Humanos:
“Actúa como un experto en Recursos Humanos. Analiza esta evaluación de desempeño y resume los tres puntos clave del feedback. Usa un tono empatico y constructivo. Aquí está el texto: [pega aquí el contenido].”
Si quieres conocer más sobre cómo escribir prompts efectivos sin necesidad de saber programar o tener un vasto conocimiento técnico, te recomiendo el Curso de Prompt Engineering
Este proceso me llevó a reflexionar sobre cómo también nos comunicamos con los demás. Lo que yo entendía no siempre era lo que los otros interpretaban. Aprender a comunicarnos mejor es un superpoder, con o sin IA.
Cuando la IA no entiende… tal vez nadie más tampoco
Un momento clave del proyecto fue cuando nos dimos cuenta de que la IA no entendía bien nuestras instrucciones. Y no era por falta de prompt engineering o capacidad técnica, sino por algo más simple (y profundo): nuestra forma de comunicarnos era demasiado ambigua.
Por ejemplo, usábamos valores organizacionales definidos de forma muy “marketera”, como:
Executes independently:
Can be trusted to work efficiently and effectively without supervision.
Pero, ¿qué significa “trabajar eficientemente y efectivamente”? ¿Para quién? Al tratar de convertir esto en una instrucción para un modelo de IA, nos dimos cuenta de que ni nosotras teníamos una imagen clara y compartida de lo que eso implicaba.
Así que hicimos el ejercicio de traducirlo a un lenguaje más claro, específico y observable, tanto para humanos como para la IA. Dándole ejemplos de conductas observables y también un antónimo de la misma:
- Definición: toma la iniciativa para completar tareas, cumple plazos sin recordatorios, resuelve problemas por cuenta propia y busca recursos necesarios antes de pedir ayuda.
- Antónimo: necesita instrucciones repetidas, no cumple plazos sin seguimiento y espera soluciones en lugar de buscarlas activamente.
Esta experiencia nos dejó una gran lección:
Si ni la IA entiende lo que quieres decir, es muy probable que otras personas tampoco.
Nos recordó que la comunicación clara no se trata de lo que tú entiendes, sino de lo que los demás interpretan. Y que si queremos trabajar bien —con personas o con máquinas— debemos asumir la responsabilidad de hacer nuestro mensaje comprensible para la audiencia, no solo para nosotros mismos.
2. La tecnología no es un mundo ajeno
Siempre me he considerado alguien con fuertes soft skills, un perfil muy social. Por mucho tiempo pensé que la tecnología era un mundo para otros, para quienes disfrutan de las matemáticas, entienden rápido lo técnico, personas con el hemisferio izquierdo más desarrollado
Veía a personas cercanas a mí con ese perfil y asumía que “ellos eran los que podían”, y que yo simplemente no tenía lo necesario para entrar ahí. Así que, en vez de intentarlo, me quedaba al margen. Observaba, admiraba… pero no participaba.
Esa creencia se empezó a romper cuando enfrenté el reto de crear con IA. Al inicio, sentía que no tenía nada que aportar, que mi rol debía ser más de acompañamiento que de construcción. Pero la realidad fue otra.
Me di cuenta de que no solo podía entender cómo funcionaban estas herramientas, sino que tenía algo clave para aportar: el contexto, la sensibilidad, la experiencia humana detrás del proceso que queríamos automatizar. Nada de eso venía en un curso técnico, ni lo podía resolver un prompt genérico.
Aprendí que no necesitas programar para aportar valor en un proyecto tecnológico. Lo que necesitas es curiosidad, mentalidad de crecimiento y disposición a fallar y volver a intentar. Lo técnico se puede aprender. Lo difícil es tener el coraje de romper tus propias creencias y entrar en un espacio que por años pensaste que no era para ti.
Y cuando lo haces, cambia todo.
La IA no cambió mi rol, cambió mi forma de verlo
Salir de mi zona de comfort me dio una dosis de humildad, empatía y nuevas habilidades. Me obligó a aprender desde cero, a aceptar que no sabía y que necesitaba ayuda. Pero también me permitió ver mi trabajo desde una nueva perspectiva.
Trabajar como lo hacen otros equipos —especialmente los de producto y tecnología— me ayudó a ver nuevas oportunidades de colaboración e innovación desde RH. Entendí que cruzar fronteras entre disciplinas no solo es posible, sino necesario si queremos transformar la forma en que trabajamos.
Descubrí que la tecnología no me aleja de mi rol en Recursos Humanos, sino que lo enriquece. Escribir prompts por tres días me reconectó con lo esencial: comunicar con claridad, empatía y propósito. La IA no reemplaza lo humano, lo amplifica, y nos reta a crecer, aprender y evolucionar constantemente.
¿Cómo usar IA sin saber programar? No se trata de saber, sino de atreverse a aprender
No se trata de temerle a la tecnología, sino de aprender a usarla con intención. Nuestro impacto no depende de las herramientas, sino de cómo las usamos para potenciar a las personas y al negocio.
No necesitas tener todas las respuestas técnicas para empezar. Solo hace falta una cosa: atreverte.
Atreverse a aprender, a equivocarte, a hacer preguntas, a ser principiante otra vez.
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