Skill oficial · IA en la práctica
Qué automatizar con IA: análisis de tareas
Puntúa las tareas recurrentes de un equipo por frecuencia, tiempo, claridad de reglas y riesgo para encontrar candidatas para la IA, y elige las 3 mejores con un primer experimento cada una.
Funciona en Claude, ChatGPT y agentes de programación. En Team y Business, la skill oficial de tu pod se actualiza sola cuando la mejoramos.
Cuándo usarla
- Un equipo quiere empezar con la IA y no sabe por dónde
- Un responsable tiene una lista de trabajo recurrente y quiere elegir qué probar primero
Qué le das
- Tareas recurrentes y quién las hace
- Cada cuánto se hace cada una y cuánto lleva
- Reglas sobre datos
Qué obtienes
Una tabla de tareas puntuadas y ordenadas, las tareas descartadas con su motivo y 3 experimentos con responsable, línea base, objetivo y regla para parar.
Cómo funciona
- Lista las tareas con el tamaño adecuado Una fila por tarea con una entrada y una salida claras: “Escribir el correo semanal de estado al cliente”, no “gestión de clientes”. Divide los trabajos grandes en tareas; une los duplicados entre personas.
- Puntúa cada tarea de 1 a 5 en cuatro factores (escala predeterminada de esta skill) Frecuencia: 1 = una vez al año, 3 = semanal, 5 = varias veces al día. Tiempo por vez: 1 = menos de 2 minutos, 3 = de 15 a 30 minutos, 5 = más de 2 horas. Claridad de reglas: 1 = criterio propio cada vez, 3 = un patrón con excepciones, 5 = reglas claras o una plantilla. Riesgo (invertido, así que más alto es más seguro): 1 = un error llega sin revisar a clientes, a dinero o a condiciones legales, 3 = un error se detecta en la revisión, 5 = un error es inofensivo y evidente.
- Calcula la puntuación Puntuación = frecuencia × tiempo × claridad de reglas × riesgo; el máximo es 625. Calcula también las horas al mes: veces al mes × minutos ÷ 60. Ordena por puntuación; usa las horas al mes para desempatar.
- Descarta lo que no debe ir primero Quita o pospón las tareas con datos que no pueden entrar en herramientas de IA, decisiones sobre personas (contratación, desempeño) o cualquier cosa legalmente vinculante sin un paso de aprobación humana. Anota el motivo.
- Elige las 3 primeras y el enfoque más simple Para cada una: un prompt guardado o una skill compartida (la mayoría de los casos), un paso de IA dentro de una herramienta que ya usan o un flujo automatizado. Usa un agente que actúe por su cuenta solo cuando la salida se pueda comprobar automáticamente y los errores sean baratos. En todo primer experimento, una persona revisa la salida.
- Diseña un primer experimento para cada una 2 semanas, un responsable, una línea base (minutos por vez hoy), una medida de éxito (por ejemplo, menos de la mitad del tiempo con la misma calidad) y una regla para parar. Por defecto (criterio de esta skill): si la calidad baja en más de 1 de cada 10 veces, para y corrige antes de seguir.
El SKILL.md
El archivo completo, tal como lo lee tu IA. Descargarlo
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name: automation-opportunity-scan
description: Revisa la lista de tareas de un equipo o una semana típica para encontrar dónde la IA puede ahorrar tiempo - puntúa cada tarea por frecuencia, minutos por vez, qué tan basada en reglas es y el riesgo de un error -, las ordena y elige las 3 mejores, cada una con un primer experimento pequeño, un responsable y una medida de éxito. Úsala cuando un responsable o un equipo pregunte por dónde empezar con la IA, qué automatizar, qué tareas puede asumir la IA, cómo ahorrar tiempo con ChatGPT o Claude, o pida una evaluación de oportunidades de IA.
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# Análisis de oportunidades de automatización
El mejor primer proyecto de IA es aburrido: una tarea que se hace a menudo, que lleva minutos reales cada vez, que sigue reglas claras y donde un error es barato de detectar. El tiempo ahorrado se multiplica con la frecuencia (el gráfico “Is it worth the time?” de xkcd lo muestra: recortar 1 minuto a una tarea diaria vale cerca de un día de esfuerzo en 5 años). Por eso el análisis puntúa cada tarea en esos cuatro factores y empieza por lo más simple que pueda funcionar, normalmente un prompt o una skill antes que un agente.
## Cuándo usarla
- Un equipo quiere empezar a usar IA y no sabe por dónde.
- Un responsable tiene una lista de trabajo recurrente y quiere saber qué probar primero.
- Después de un primer piloto de IA, para elegir los siguientes.
- No sirve para mapear un flujo de trabajo a fondo (usa fde-workflow-discovery con la tarea ganadora) ni para redactar la política de uso de IA (usa ai-use-policy-draft).
## Qué necesitas
- La lista de tareas: tareas recurrentes y quién las hace. Sirve una exportación del calendario, un registro de horas o una encuesta rápida (“anota todo lo que hiciste más de una vez la semana pasada”).
- Para cada tarea, cada cuánto se hace y cuánto lleva, aproximadamente. Si falta, pregúntalo una vez a la persona; si no, estímalo y márcalo “[estimación]”.
- Las reglas sobre datos: qué no puede entrar en una herramienta de IA (datos de clientes, datos de salud, contratos).
## Pasos
1. **Lista las tareas con el tamaño adecuado.** Una fila por tarea con una entrada y una salida claras: “Escribir el correo semanal de estado al cliente”, no “gestión de clientes”. Divide los trabajos grandes en tareas; une los duplicados entre personas.
2. **Puntúa cada tarea de 1 a 5 en cuatro factores (escala predeterminada de esta skill).** Frecuencia: 1 = una vez al año, 3 = semanal, 5 = varias veces al día. Tiempo por vez: 1 = menos de 2 minutos, 3 = de 15 a 30 minutos, 5 = más de 2 horas. Claridad de reglas: 1 = criterio propio cada vez, 3 = un patrón con excepciones, 5 = reglas claras o una plantilla. Riesgo (invertido, así que más alto es más seguro): 1 = un error llega sin revisar a clientes, a dinero o a condiciones legales, 3 = un error se detecta en la revisión, 5 = un error es inofensivo y evidente.
3. **Calcula la puntuación.** Puntuación = frecuencia × tiempo × claridad de reglas × riesgo; el máximo es 625. Calcula también las horas al mes: veces al mes × minutos ÷ 60. Ordena por puntuación; usa las horas al mes para desempatar.
4. **Descarta lo que no debe ir primero.** Quita o pospón las tareas con datos que no pueden entrar en herramientas de IA, decisiones sobre personas (contratación, desempeño) o cualquier cosa legalmente vinculante sin un paso de aprobación humana. Anota el motivo.
5. **Elige las 3 primeras y el enfoque más simple.** Para cada una: un prompt guardado o una skill compartida (la mayoría de los casos), un paso de IA dentro de una herramienta que ya usan o un flujo automatizado. Usa un agente que actúe por su cuenta solo cuando la salida se pueda comprobar automáticamente y los errores sean baratos. En todo primer experimento, una persona revisa la salida.
6. **Diseña un primer experimento para cada una.** 2 semanas, un responsable, una línea base (minutos por vez hoy), una medida de éxito (por ejemplo, menos de la mitad del tiempo con la misma calidad) y una regla para parar. Por defecto (criterio de esta skill): si la calidad baja en más de 1 de cada 10 veces, para y corrige antes de seguir.
## Formato de salida
```markdown
# Análisis de automatización con IA — [equipo], [fecha]
## Tareas puntuadas
| Tarea | Quién | Frec. (1–5) | Tiempo (1–5) | Reglas (1–5) | Riesgo (1–5, 5 = seguro) | Puntuación | Horas/mes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| [tarea] | [rol] | | | | | | |
## Descartadas por ahora
- [Tarea] — [motivo: datos / decisión sobre personas / legal]
## Las 3 primeras
### 1. [Tarea] — puntuación [n], ~[n] horas/mes
- **Enfoque:** [prompt / skill / función de la herramienta / flujo]
- **Experimento:** [qué, 2 semanas]
- **Responsable:** [nombre]
- **Línea base → objetivo:** [min por vez] → [objetivo]
- **Revisión humana:** [quién revisa qué]
- **Parar si:** [regla]
```
## Ejemplo
**Entrada:** “Equipo de cuentas de una agencia, 4 personas: Lucía (directora), Diego y Sofía (ejecutivos de cuenta), Marta (coordinadora). Tareas: correos semanales de estado a clientes (ejecutivos, 8 clientes, 25 min cada uno), notas de reunión a tareas pendientes (todos, ~15 reuniones/semana, 15 min cada una), informes mensuales de resultados (ejecutivos, 8 clientes, 3 horas cada uno), renovaciones de contratos (directora, 2/mes, 1 hora, condiciones legales), responder preguntas de clientes en Slack (todos, todo el día, 3 min cada una), presentaciones trimestrales de estrategia (directora, 8/trimestre, 6 horas).”
**Salida:**
```markdown
# Análisis de automatización con IA — Equipo de cuentas, 4 de noviembre
## Tareas puntuadas
| Tarea | Quién | Frec. (1–5) | Tiempo (1–5) | Reglas (1–5) | Riesgo (1–5, 5 = seguro) | Puntuación | Horas/mes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Notas de reunión a tareas pendientes | Todos | 4 | 3 | 4 | 4 | 192 | ~16 |
| Informes mensuales de resultados | Ejecutivos | 2 | 5 | 4 | 3 | 120 | ~24 |
| Correos semanales de estado a clientes | Ejecutivos | 3 | 3 | 4 | 3 | 108 | ~14 |
| Respuestas a clientes en Slack | Todos | 5 | 2 | 2 | 2 | 40 | [estimación] ~20 |
| Presentaciones trimestrales de estrategia | Directora | 1 | 5 | 1 | 3 | 15 | ~16 |
## Descartadas por ahora
- Renovaciones de contratos — condiciones legales; las hace una persona, revisar de nuevo con un paso de revisión.
## Las 3 primeras
### 1. Notas de reunión a tareas pendientes — puntuación 192, ~16 horas/mes
- **Enfoque:** skill compartida (meeting-minutes) sobre las transcripciones
- **Experimento:** todas las reuniones internas y con clientes durante 2 semanas
- **Responsable:** Lucía
- **Línea base → objetivo:** 15 min → 5 min por reunión
- **Revisión humana:** quien organiza la reunión revisa responsables y fechas antes de enviar
- **Parar si:** más de 1 de cada 10 notas tiene un responsable o una fecha incorrectos
### 2. Informes mensuales de resultados — puntuación 120, ~24 horas/mes
- **Enfoque:** prompt que redacta el comentario a partir de las métricas exportadas
- **Experimento:** los informes de 3 clientes este mes
- **Responsable:** Diego
- **Línea base → objetivo:** 3 horas → 1,5 horas por informe
- **Revisión humana:** el ejecutivo de cuenta compara cada número con el panel
- **Parar si:** cualquier número de un informe enviado está mal
### 3. Correos semanales de estado a clientes — puntuación 108, ~14 horas/mes
- **Enfoque:** skill compartida (weekly-client-report) alimentada con el tablero del proyecto
- **Experimento:** 4 clientes durante 2 semanas
- **Responsable:** Sofía
- **Línea base → objetivo:** 25 min → 10 min por correo
- **Revisión humana:** el ejecutivo de cuenta edita y envía
- **Parar si:** un cliente señala un error
```
## Comprobaciones antes de enviar
- [ ] Cada tarea tiene una entrada y una salida lo bastante claras para describirlas en una línea.
- [ ] Cada puntuación usa las escalas de 1 a 5 definidas, y las estimaciones están marcadas.
- [ ] Las tareas con datos restringidos, decisiones sobre personas o condiciones legales están descartadas o tienen un paso de aprobación humana.
- [ ] Cada una de las 3 primeras tiene responsable, línea base, objetivo, revisión humana y regla para parar.
- [ ] El enfoque es el más simple que funciona (prompt o skill antes que agente).
## Errores comunes
- Empezar por la tarea más vistosa en vez de por la más frecuente. Los logros en el trabajo diario generan confianza.
- Puntuar “la IA probablemente podría hacerlo” en lugar de la claridad de reglas. Si la persona no sabe explicar las reglas, la IA no puede seguirlas.
- Saltarse la línea base. Sin los minutos de antes, no se puede demostrar que “ahorra tiempo”.
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Historial de cambios
- v1.0.1 · · Example: Slack replies at 3 minutes each score Time 2, not 1 (score 40), and the input now names the team and who does each task.
- v1.0.0 · · First release.
Fuentes
- Is It Worth the Time? - xkcd (leída el 2026-11-04)
- Building effective AI agents - Anthropic (leída el 2026-11-04)
- Artificial Intelligence Playbook for the UK Government - GOV.UK (leída el 2026-11-04)