Este año se cumplen treinta años desde que comencé mi trayectoria como consultor y formador en el mundo de los negocios y la mejora de sus procesos.
Durante todo este tiempo he tenido la oportunidad de trabajar con cooperativas, empresas y profesionales de sectores muy diferentes. He escuchado sus problemas, pero, sobre todo, he trabajado junto a ellos para resolverlos. Analizando procesos, formando equipos humanos, implantando nuevas formas de trabajar y ayudando a convertir la tecnología en soluciones realmente utilizables y de un ROI aceptable.
También he dirigido y sigo dirigiendo programas avanzados y de experto en inteligencia artificial, desarrollados en colaboración con distintas entidades públicas y privadas.
Esta experiencia me ha permitido conocer la formación desde todos sus ángulos: como docente, director académico, consultor, diseñador de programas y, especialmente, como profesional que después tiene que ayudar a trasladar lo aprendido a la realidad de una empresa y aterrizar en las distintas funciones de gestión o del campo.
Y hay algo que me ha preocupado especialmente durante los últimos años.
Cuando una formación termina y el aprendizaje no llega a aterrizar de manera productiva
Con frecuencia encuentro profesionales que ya han realizado otros cursos o programas de inteligencia artificial. Llegan con conocimientos generales, conocen algunas o muchas herramientas y han probado diferentes formas de escribir instrucciones.
Sin embargo, muchos comparten una sensación parecida, ya que han aprendido conceptos, han visto demostraciones interesantes y han realizado algunos ejercicios, pero no han conseguido convertir todo aquello en un sistema de trabajo aplicable a su actividad cotidiana con un ROI específico a corto medio y largo plazo.
No se trata de cuestionar de manera generalizada la calidad de otros programas. No. Existen formaciones muy valiosas y profesionales excelentes. El problema es otro, buena parte de la oferta disponible se queda en una primera aproximación a la inteligencia artificial como pastilla de solución para todos los problemas por igual..
Se explica qué es la IA generativa, se presentan herramientas, se enseña a redactar prompts y se realizan algunos ejemplos. Pero falta profundidad, muchas profundidad para acompañar al participante hasta el siguiente nivel: poder diseñar, probar, corregir e implementar asistentes y agentes adaptados a sus tareas reales, comunicaciones de valor o decisiones de alto impacto
El resultado es que muchos profesionales siguen utilizando un chat genérico y esperan resultados difíciles de obtener en un mar sin fondo.
Cada vez que necesitan ayuda, comienzan prácticamente desde cero. Vuelven a explicar el contexto, reformulan las instrucciones, corrigen la respuesta y comprueban si el resultado es suficientemente fiable.
Eso puede ser útil para una consulta puntual, pero no constituye todavía una forma profesional de trabajar con inteligencia artificial generativa que transforme todo el trabajo manual y tedioso en un sistema de activación fiable y efectivo.
La formación tiene que dejar algo (mínimamente) construido
Después de treinta años dedicados a formar y acompañar a profesionales, tengo una convicción muy clara: una formación no debería terminar únicamente con nuevos conocimientos.
Debe dejar capacidad instalada de ejecución asistida por IA en tareas decisiones y comunicaciones.
El participante tiene que regresar a su puesto de trabajo con algo que pueda utilizar, probar, mejorar e incorporar a su actividad sin grandes varianzas en los resultados. Se trata de lograr confiar en los resultados de IA. No solo con apuntes, vídeos, presentaciones o una colección de prompts, sino un sistema propio y funcional, robusto y fácil de manejar una vez construido e implementado
De esta convicción nace la nueva propuesta formativa que he decidido dirigir y avalar personalmente.
No he diseñado un programa genérico de inteligencia artificial. Tampoco una formación general sobre cooperativas agrarias a la que se hayan añadido algunos contenidos tecnológicos.
Se ha concebido específicamente para aterrizar la inteligencia artificial generativa en dos realidades profesionales muy concretas:
- El trabajo administrativo, documental y de gestión de cooperativas y empresas agrarias y agroalimentarias.
- El trabajo técnico y de campo, desarrollado por ingenieros agrónomos, técnicos agrícolas, responsables de explotaciones, asesores y profesionales de empresas de fitosanitarios, insumos y servicios agrarios.
El punto de partida no serán las herramientas. Serán las tareas, los documentos, las comunicaciones, los análisis y las decisiones que forman parte del trabajo diario. Será una perspectiva de gestión por procesos con IA El entendimiento del proceso en si es la clave.
Ocho agentes de IA para comenzar a construir un sistema propio de IA_gen
El compromiso es concreto: cada participante desarrollará ocho agentes de inteligencia artificial directamente relacionados con su actividad profesional.
Por una parte, construirá cuatro agentes generalistas orientados a trabajos transversales que aparecen en prácticamente cualquier organización:
- Análisis y síntesis de información.
- Redacción y revisión de documentos y comunicaciones.
- Investigación y consulta estructurada de fuentes jurídicas específicas.
- Planificación, organización y apoyo a la toma de decisiones de compras, inversión, contratación y desarrollo
Por otra, desarrollará cuatro agentes especializados en su propia área de trabajo.
Quienes desempeñen funciones administrativas podrán orientar estos agentes hacia la gestión documental, la preparación de informes, la revisión de expedientes, las ayudas y subvenciones, la calidad, la normativa, el análisis de datos o la comunicación con socios, proveedores y clientes.
Quienes desarrollen funciones técnicas o de campo podrán trabajar sobre la preparación de visitas, la estructuración de observaciones, la elaboración de informes técnicos, el seguimiento de actuaciones, la consulta de fuentes oficiales, la organización de evidencias o la comunicación de recomendaciones de tratamientos fitosanitarios o la gestión optimizada de explotaciones agrarias o ganaderas.
No todos los participantes necesitan las mismas soluciones tecnológicas y por ende los mismos agentes. Un técnico de campo, un responsable de administración, un ingeniero agrónomo o un gerente de empresa u cooperativa tienen tareas, documentos y responsabilidades muy diferentes. ¡Adaptemonos!
Por eso, los cuatro agentes específicos deberán adaptarse al puesto, al contexto y a las necesidades reales de cada persona en su área de gestión: negocio o campo.
El objetivo es enseñar un método que permita construir sistema de IA correctamente, probarlas con casos representativos y continuar mejorándolas después de la formación.
Hemos de pasar de conversar con una IA a diseñar un agente profesional de IA experto en un dominio de conocimiento.
Un chat general responde a una pregunta. Un agente profesional se diseña para cumplir una misión concreta.
Para construirlo será necesario definir:
- Qué trabajo debe realizar y cuál no.
- Qué información necesita recibir antes y durante el proceso de ejecución
- Qué fuentes debe consultar sin contaminarse con fuentes varias en Internet.
- Qué procedimiento debe seguir para llegar a un trabajo de calidad y confiable.
- Qué controles tiene que aplicar de gestión de ausencias de datos y contradicciones en documentación oficial.
- Qué resultado debe entregar y en que formatos.
- Qué protocolo de uso hay que elaborar e incluyen siempre una validación humana.
Esta diferencia, par a mi, es fundamental.
No buscamos agentes que simplemente redacten textos aparentemente correctos. Buscamos sistemas capaces de seguir instrucciones estables, aplicar criterios profesionales y generar resultados estructurados, revisables y útiles.
Cada agente deberá someterse a pruebas, detectar sus limitaciones y mejorar progresivamente. También será necesario establecer en qué situaciones puede utilizarse, qué información puede tratar y cuándo debe intervenir obligatoriamente un profesional.
La inteligencia artificial no elimina la responsabilidad humana. Puede ayudar a reducir trabajo repetitivo, organizar información, preparar una primera versión o facilitar un análisis. Sin embargo, las decisiones técnicas, legales, económicas o agronómicas deben continuar bajo el control de personas cualificadas.
Una formación honesta sobre lo que la IA puede y no puede hacer desde un punto de vista realista
No creo en presentar la inteligencia artificial como una solución automática para cualquier problema.
Tampoco creo que todas las tareas deban convertirse en agentes ni que cualquier proceso tenga que automatizarse.
Una implantación responsable comienza sabiendo elegir.
Hay trabajos en los que la IA puede reducir significativamente el tiempo de ejecución, mejorar la consistencia o facilitar el aprovechamiento de información dispersa. Además de la tasa de error humana, recordemos siempre que el tiempo de ejecución es la madre del cordero. En otros, su aportación será limitada o el riesgo de utilizarla no compensará el beneficio esperado.
Por eso, una parte esencial del aprendizaje consistirá en desarrollar criterio para decidir:
- Qué tareas, decisiones y comunicaciones merece la pena abordar.
- Qué resultados se esperan obtener.
- Qué datos pueden utilizarse con seguridad.
- Qué fuentes son fiables y apropiadas.
- Cómo comprobar la calidad de las respuestas.
- Cuándo es obligatoria la revisión humana.
- Cómo medir si existe realmente una mejora.
- Cuándo debe descartarse una aplicación de IA.
La finalidad no es utilizar más inteligencia artificial. Es utilizarla mejor y únicamente cuando aporte una utilidad verificable.
Profundidad significa acompañar todo el proceso de aprendizaje hasta la pre-implementación de sistemas de IA
Crear un agente no consiste en escribir una instrucción extensa y dar el trabajo por terminado.
Primero hay que comprender la tarea actual. Después, identificar las entradas necesarias, los criterios profesionales, las fuentes, el procedimiento y el resultado esperado.
A continuación, hay que construir una primera versión, probarla con situaciones diferentes, detectar errores, revisar las instrucciones y volver a probarla.
Solo después puede plantearse su incorporación progresiva al trabajo diario.
Este proceso exige tiempo, práctica y acompañamiento. Precisamente por eso, la formación se desarrollará combinando diferentes espacios de aprendizaje: trabajo presencial, sesiones virtuales y actividad continuada en el campus.
La finalidad de esta estructura no es acumular contenidos ni horas. Es permitir que los participantes construyan, prueben, revisen y consoliden sus agentes durante un periodo suficiente.
Una demostración puede sorprender durante unos minutos. Una competencia profesional solo se adquiere cuando la persona sabe reproducir el proceso, adaptarlo y utilizarlo con criterio sin depender permanentemente del formador.
Un entorno profesional para un uso profesional
El trabajo troncal se realizará con ChatGPT Business y los instructores utilizaremos otros sistemas de inteligencia artificial de manera complementaria cuando aporten un valor específico.
Esta elección responde a una cuestión metodológica y también de responsabilidad.
Si queremos enseñar a utilizar inteligencia artificial con documentación empresarial, procedimientos internos o información profesional, debemos trabajar con suscripciones destinadas a entornos de negocio. No resulta coherente hablar de seguridad, gobernanza y protección de la información mientras se obliga al participante a trabajar con cuentas gratuitas o con capacidades insuficientes.
Pero la herramienta seguirá siendo solo una parte del sistema.
Lo verdaderamente importante será aprender a analizar el trabajo, diseñar correctamente cada agente, organizar sus fuentes, establecer controles y medir sus resultados.
Las plataformas cambiarán. Aparecerán nuevas funciones y modelos. El método y el criterio profesional serán los que permitan adaptarse a esa evolución.
Una propuesta nacida para el sector agrario y agroindustrial
Durante muchos años he colaborado con cooperativas, empresas agrarias y profesionales de Andalucía, Extremadura, Castilla la Mancha, Madrid, Barcelona y otras zonas de España.
Conozco la enorme cantidad de trabajo administrativo y documental que soporta el sector. También conozco la realidad de los técnicos que pasan parte de su jornada visitando explotaciones, recogiendo información, realizando observaciones y preparando posteriormente informes, seguimientos y recomendaciones.
Son actividades muy distintas, pero comparten un problema: una parte importante del tiempo profesional termina dedicada a localizar, ordenar, resumir, trasladar o reformatear información.
La inteligencia artificial puede ayudar a reducir esa carga, siempre que se configure desde el conocimiento del sector y no desde una demostración tecnológica genérica.
Por eso esta propuesta se dirige a cooperativas agrarias, empresas agroalimentarias, empresas de insumos, fitosanitarios y servicios, ingenieros agrónomos, técnicos agrícolas, asesores, profesionales independientes y personas responsables de administración, calidad, documentación, ayudas, subvenciones o gestión técnica.
No se necesitan conocimientos de programación.
Sí será necesaria implicación, práctica y disposición para revisar la forma actual de trabajar. Ninguna formación puede construir un sistema profesional sin la participación activa de quien conoce realmente la tarea.
Mi compromiso personal como director
Quienes han participado en mis formaciones conocen mi forma de trabajar y la relación que intento mantener con el alumnado.
Creo en la cercanía, en la atención profesional y en la obligación de adaptar los contenidos a la realidad de quienes están aprendiendo. También creo que un director no debe limitarse a aparecer en la presentación del programa: debe implicarse en su desarrollo y responder por su coherencia y utilidad.
Por eso avalo personalmente esta propuesta.
Mi compromiso es trabajar para que ningún participante termine únicamente con una visión general de la inteligencia artificial. Cada persona deberá haber construido una base real sobre la que continuar desarrollando su propio ecosistema de agentes.
No puedo prometer que una herramienta vaya a resolver todos sus problemas. Tampoco sería honesto garantizar resultados al margen de la implicación del participante, la calidad de la información disponible o las limitaciones de cada organización.
Lo que sí puedo garantizar es el enfoque: profundidad, acompañamiento, aplicación profesional y trabajo sobre resultados utilizables.
Mi manera de entender la formación puede resumirse en tres palabras:
Utilidad, utilidad y utilidad.
Utilidad para reducir tareas innecesarias. Utilidad para aprovechar mejor la información. Utilidad para mejorar documentos, análisis y decisiones. Utilidad para que el tiempo dedicado a aprender se traduzca después en una forma más eficiente y rigurosa de trabajar.
Entregar más de lo que se espera
Siempre he intentado que las personas que participan en mis programas reciban más de lo que inicialmente esperaban.
No me refiero a añadir contenidos sin criterio ni a saturar al alumnado con más herramientas. Me refiero a proporcionar contexto, método, acompañamiento y recursos que permitan continuar avanzando una vez finalizada la formación.
Esta nueva propuesta refleja profundamente esa forma de entender mi trabajo.
Supone reunir tres décadas de experiencia como consultor y formador, el conocimiento acumulado dirigiendo programas profesionales y la especialización desarrollada durante los últimos años en inteligencia artificial generativa, agentes y automatización de procesos.
Y supone hacerlo al servicio de un sector con el que mantengo una vinculación profesional y personal muy importante.
Volver a ser de utilidad
Muchas de las personas que leerán este artículo ya me conocen.
Algunas han participado en mis formaciones. Otras han trabajado conmigo en procesos de consultoría, transformación o implantación tecnológica. También habrá profesionales y organizaciones con los que todavía no he tenido la oportunidad de colaborar.
A todos quiero trasladarles el mismo mensaje: este proyecto nace con ilusión, pero también con una enorme responsabilidad.
No nace para sumarse a la cantidad de cursos genéricos que ya existen. Nace para cubrir el espacio que todavía queda entre conocer la inteligencia artificial y saber convertirla en una herramienta profesional integrada en el trabajo diario.
Para mí, cumplir treinta años como consultor y formador no significa mirar únicamente hacia atrás. Significa aprovechar toda esa experiencia para afrontar el siguiente reto con más criterio, más conocimiento y la misma voluntad de servicio.
Sería una enorme satisfacción volver a ser de utilidad para muchos de los profesionales, cooperativas y empresas que me han acompañado durante estos años, y también para quienes ahora comienzan a plantearse cómo incorporar seriamente la inteligencia artificial a su actividad.
La tecnología seguirá evolucionando. Las herramientas cambiarán. Pero la finalidad debe permanecer intacta: ayudar a las personas a trabajar mejor, resolver problemas reales y dedicar más tiempo a aquello en lo que su experiencia y su criterio resultan verdaderamente insustituibles.
Ese es el compromiso personal con el que nace esta nueva etapa y propuesta de desarollo personal.
¿Interesado en participar en esta “Ventura”?
Para más información en: https://aiverso.com/inteligencia-artificial-para-cooperativas-agrarias/
669 80 51 16
Un abrazo
Mike Mösch
