Skill oficial · IA en la práctica
Descubrimiento de un flujo para un piloto de IA
Mapea un flujo de trabajo de un cliente o equipo al estilo FDE: preguntas para observar, carriles con tiempo y dolor, datos, excepciones, dónde encaja la IA y un piloto.
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
- Vas a sentarte con un equipo para ver dónde puede ayudar la IA
- Un equipo quiere “IA para X” y nadie ha mapeado X
Qué le das
- El inicio y el fin del flujo
- 2 o 3 personas que hacen el trabajo
- Ejemplos de entradas y salidas
Qué obtienes
Notas de descubrimiento con una tabla de carriles, datos y excepciones, una tabla de encaje de la IA, una métrica de éxito y una propuesta de piloto.
Cómo funciona
- Delimita el flujo Nombra el disparador de inicio, el estado final, las personas que intervienen y el volumen (cuántos por semana). Un flujo por descubrimiento; divídelo si se ramifica en dos trabajos.
- Primero observa, pregunta sobre la marcha Observa trabajo real durante 30 a 60 minutos. Pregunta en el momento: “¿Qué estás buscando ahí?”, “¿Qué pasa si ese campo está vacío?”, “¿Dónde aprendiste a hacerlo así?”, “¿Qué haces cuando esto sale mal?”. Anota las soluciones improvisadas: copiar y pegar, hojas de cálculo paralelas, notas adhesivas, mensajes a un compañero.
- Mapea los pasos actuales en una tabla de carriles Una fila por paso: actor, paso, herramienta, minutos por elemento y dolor (espera, retrabajo, error, aburrimiento). Ordénalos en el tiempo. Marca los puntos de decisión (“si el monto > 8000 USD → gerente”).
- Enumera los datos de entrada y salida Para cada paso, qué información entra (de dónde, en qué formato) y qué sale. Marca los datos personales, confidenciales o regulados.
- Recoge las excepciones Lo que pasa 1 de cada 10 o 1 de cada 100 veces: campos que faltan, formatos raros, disputas, urgencias. Cuéntalas si puedes. Las excepciones suelen llevarse más tiempo y rompen una automatización ingenua.
- Marca dónde encaja la IA Para cada paso: la IA redacta o extrae y una persona revisa; la IA lo hace sola; o se queda en manos humanas. Regla por defecto de esta skill: la IA sola solo donde el resultado es fácil de comprobar y un error es barato de deshacer; todo lo que toque dinero, términos legales o una decisión sobre una persona mantiene la aprobación de una persona.
- Fija una métrica de éxito y un piloto Una métrica con un valor de partida sacado del mapa (minutos por elemento, tasa de error, tiempo de respuesta). El piloto: uno o unos pocos pasos, de 2 a 4 semanas, un volumen pequeño, un responsable con nombre del lado del cliente, y cómo se ve “seguir / parar”.
El SKILL.md
El archivo completo, tal como lo lee tu IA. Descargarlo
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name: fde-workflow-discovery
description: Escribe notas de descubrimiento al estilo forward deployed engineer (FDE) sobre un flujo de trabajo de un cliente o de un equipo - preguntas para observar y entrevistar, los pasos actuales en una tabla de carriles (swimlane) con actor, herramienta, tiempo y dolor, datos de entrada y salida, excepciones, dónde encaja la IA y dónde no, una métrica de éxito y una propuesta de piloto pequeño. Úsala cuando alguien vaya a sentarse con un cliente o un equipo interno para ver dónde puede ayudar la IA, o pida descubrimiento de flujos de trabajo, mapeo de procesos, un mapa del estado actual, una guía de observación (shadowing) o una propuesta de piloto de IA.
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# Descubrimiento de un flujo de trabajo (estilo FDE)
Los forward deployed engineers se sientan con el equipo de un cliente y hacen que el producto funcione dentro de sus sistemas y flujos reales. El descubrimiento que va primero es la parte que cualquiera puede hacer: observar el trabajo mientras ocurre, anotar cada paso con su tiempo y su dolor, y solo entonces decidir dónde encaja la IA. Quien describe su trabajo de memoria omite las soluciones improvisadas y las excepciones que deciden si un piloto de IA sale bien; observarlo mientras trabaja los saca a la luz.
## Cuándo usarla
- Antes de proponer una herramienta o un agente de IA para un proceso de un cliente o de tu propio equipo.
- Cuando un equipo dice “queremos usar IA para X” y nadie ha mapeado X.
- Cuando un piloto se atasca, para encontrar los pasos que se pasaron por alto.
- No sirve para puntuar muchas tareas a la vez y elegir una (usa antes automation-opportunity-scan).
## Qué necesitas
- El flujo en una frase, con un disparador de inicio y uno de fin (“desde que llega el correo con la factura hasta que la factura se paga”).
- Acceso a 2 o 3 personas que hacen el trabajo, idealmente mientras lo hacen.
- Ejemplos de entradas y salidas (formularios, correos, archivos), sin datos personales.
- Si no puedes observar, haz las preguntas como entrevista y marca el mapa con “[de la entrevista, no observado]”.
## Pasos
1. **Delimita el flujo.** Nombra el disparador de inicio, el estado final, las personas que intervienen y el volumen (cuántos por semana). Un flujo por descubrimiento; divídelo si se ramifica en dos trabajos.
2. **Primero observa, pregunta sobre la marcha.** Observa trabajo real durante 30 a 60 minutos. Pregunta en el momento: “¿Qué estás buscando ahí?”, “¿Qué pasa si ese campo está vacío?”, “¿Dónde aprendiste a hacerlo así?”, “¿Qué haces cuando esto sale mal?”. Anota las soluciones improvisadas: copiar y pegar, hojas de cálculo paralelas, notas adhesivas, mensajes a un compañero.
3. **Mapea los pasos actuales en una tabla de carriles.** Una fila por paso: actor, paso, herramienta, minutos por elemento y dolor (espera, retrabajo, error, aburrimiento). Ordénalos en el tiempo. Marca los puntos de decisión (“si el monto > 8000 USD → gerente”).
4. **Enumera los datos de entrada y salida.** Para cada paso, qué información entra (de dónde, en qué formato) y qué sale. Marca los datos personales, confidenciales o regulados.
5. **Recoge las excepciones.** Lo que pasa 1 de cada 10 o 1 de cada 100 veces: campos que faltan, formatos raros, disputas, urgencias. Cuéntalas si puedes. Las excepciones suelen llevarse más tiempo y rompen una automatización ingenua.
6. **Marca dónde encaja la IA.** Para cada paso: la IA redacta o extrae y una persona revisa; la IA lo hace sola; o se queda en manos humanas. Regla por defecto de esta skill: la IA sola solo donde el resultado es fácil de comprobar y un error es barato de deshacer; todo lo que toque dinero, términos legales o una decisión sobre una persona mantiene la aprobación de una persona.
7. **Fija una métrica de éxito y un piloto.** Una métrica con un valor de partida sacado del mapa (minutos por elemento, tasa de error, tiempo de respuesta). El piloto: uno o unos pocos pasos, de 2 a 4 semanas, un volumen pequeño, un responsable con nombre del lado del cliente, y cómo se ve “seguir / parar”.
## Formato de salida
```markdown
# Descubrimiento del flujo — [flujo], [equipo / cliente]
**Disparador → fin:** [inicio] → [fin] · **Volumen:** [n por semana] · **Observado:** [quién, fecha] o [de la entrevista]
## Carriles: estado actual
| # | Actor | Paso | Herramienta | Min/elemento | Dolor |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | [puesto] | [paso] | [herramienta] | [n] | [espera / retrabajo / error / ninguno] |
## Datos de entrada y salida
| Paso | Entrada (origen, formato) | Salida | ¿Sensible? |
|---|---|---|---|
## Excepciones
| Excepción | Con qué frecuencia | Qué pasa ahora |
|---|---|---|
## Dónde encaja la IA
| Paso | Rol de la IA | Revisión humana | Por qué |
|---|---|---|---|
| [#] | redacta / extrae / lo hace sola / ninguno | [quién revisa] | [motivo] |
## Métrica de éxito
[Métrica]: partida [n] → objetivo [n]
## Propuesta de piloto
- Alcance: pasos [#] para [volumen], [semanas]
- Responsable (lado del cliente): [nombre]
- Seguir si: [umbral] · Parar si: [umbral]
## Preguntas abiertas
- [pregunta]
```
## Ejemplo
**Entrada:** “Estuve una hora observando a Raúl (auxiliar de cuentas por pagar en Alimentos Corvel). Las facturas llegan por correo en PDF (~120/semana). Abrir el correo y guardar el PDF le lleva ~30 s. Ingresa proveedor, monto y número de orden de compra en el ERP (unos 4 min cada una); dice que es tedioso y que se le escapan errores de tipeo. Las facturas llevan los datos bancarios del proveedor. Si no hay número de orden de compra, escribe al comprador (~2 min en redactar el correo) y espera (~1 de cada 8 facturas, espera de 1–2 días). Más de 8000 USD necesita la aprobación de la gerente, Lidia, en el ERP. Algunos proveedores envían imágenes escaneadas, más difíciles de leer.”
**Salida:**
```markdown
# Descubrimiento del flujo — registro de facturas de proveedores, cuentas por pagar de Alimentos Corvel
**Disparador → fin:** llega el correo con la factura → factura aprobada en el ERP · **Volumen:** ~120 por semana · **Observado:** Raúl, 1 hora
## Carriles: estado actual
| # | Actor | Paso | Herramienta | Min/elemento | Dolor |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Auxiliar de cuentas por pagar | Abrir el correo, descargar el PDF | Correo | 0,5 | ninguno |
| 2 | Auxiliar de cuentas por pagar | Ingresar proveedor, monto y número de orden de compra en el ERP | ERP | 4 | aburrimiento, errores de tipeo |
| 3 | Auxiliar de cuentas por pagar | Si no hay orden de compra: escribir al comprador, esperar | Correo | 2 + 1–2 días de espera | espera |
| 4 | Gerente (Lidia) | Si > 8000 USD: aprobar | ERP | [comprobar] | espera |
## Datos de entrada y salida
| Paso | Entrada (origen, formato) | Salida | ¿Sensible? |
|---|---|---|---|
| 2 | PDF o imagen escaneada | Registro de la factura en el ERP | datos bancarios del proveedor: sí |
| 3 | Factura sin número de orden de compra | Correo al comprador | no |
## Excepciones
| Excepción | Con qué frecuencia | Qué pasa ahora |
|---|---|---|
| Falta el número de orden de compra | ~1 de cada 8 | Correo al comprador, espera de 1–2 días |
| Imagen escaneada en lugar de PDF | [comprobar: cuántas] | Más difícil de leer |
## Dónde encaja la IA
| Paso | Rol de la IA | Revisión humana | Por qué |
|---|---|---|---|
| 2 | extrae los campos a una pantalla de revisión | Raúl confirma cada campo | fácil de comprobar contra el PDF; los datos de pago necesitan a una persona |
| 3 | redacta el correo al comprador | Raúl lo envía | poco riesgo, ahorra escribir |
| 4 | ninguno | Lidia | la aprobación del gasto sigue en manos humanas |
## Métrica de éxito
Minutos por factura en el paso 2: partida 4 → objetivo menos de 1,5
## Propuesta de piloto
- Alcance: paso 2 para 2 proveedores que envían PDF limpios, 3 semanas
- Responsable (lado del cliente): Raúl, con Lidia informada
- Seguir si: menos de 1,5 min/factura y no más errores que hoy · Parar si: suben los errores
## Preguntas abiertas
- ¿Cómo se detectan hoy los errores de tipeo y cuántos llegan al pago?
- ¿El ERP acepta importaciones o hay que ingresar los campos a mano?
```
## Comprobaciones antes de enviar
- [ ] El flujo tiene un disparador de inicio, un estado final y un volumen semanal.
- [ ] Cada fila de la tabla de carriles tiene actor, herramienta y minutos, o “[comprobar]”.
- [ ] Las excepciones figuran con su frecuencia.
- [ ] Cada paso que toca dinero, términos legales o decisiones sobre una persona mantiene una revisión humana.
- [ ] La métrica de éxito tiene un valor de partida sacado del mapa.
- [ ] El piloto nombra a un responsable del lado del cliente y los umbrales para seguir o parar.
## Errores comunes
- Mapear el proceso oficial de un documento en lugar del trabajo tal como se hace. Las soluciones improvisadas son el proceso real.
- Proponer automatizar el flujo entero. Haz el piloto con el paso que tenga el costo de tiempo más claro y la comprobación más fácil.
- Ignorar las excepciones porque son raras. Deciden si la gente confía en el piloto.
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Historial de cambios
- v1.0.1 · · Example: the observation notes now give the 30 seconds to open and save each invoice, the 2 minutes to write the buyer email, the clerk's own word on tedium and typos, and the bank details on invoices, so every figure in the swimlane comes from the input; the scanned-image exception says only what the notes say (harder to read).
- v1.0.0 · · First release.
Fuentes
- Trading Margin for Moat: Why the Forward Deployed Engineer Is the Hottest Job in Startups - a16z (leída el 2026-11-04)
- Contextual Inquiry: Inspire Design by Observing and Interviewing Users in Their Context - NN/G (leída el 2026-11-04)
- Building effective AI agents - Anthropic (leída el 2026-11-04)