Donde se practica el puesto real con IA, antes de tocar producción
El riesgo de desplegar IA no está en la herramienta, está en la persona que la usa sin haberla practicado en su puesto. En el AI Lab cada profesional ejecuta su tarea real con IA, decide, valida y entrega sobre casos reales, sin que el error llegue al cliente. La pregunta que importa al comité no es qué se vio en formación, sino quién está preparado para trabajar así de verdad.
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«Recomiendo aprobar con condición. Riesgo medio: ingresos verificados, ratio de deuda en el límite.»
Contrasta el dato con el expediente, ve el supuesto que la IA dio por bueno y decide. Human-in-the-loop.
Una habilidad suelta no llega al puesto. El workflow del rol, sí.
Saber redactar un buen prompt no garantiza resolver bien un siniestro. La capacidad operativa vive en la secuencia entera del puesto: recibir el caso, decidir con la IA, validar lo que produce y responder de lo que sale. Por eso la unidad de diseño es el workflow real del rol, no una colección de habilidades sin contexto.
El puesto entero, de principio a fin, con la IA dentro
Cada simulación reproduce el circuito real de la tarea: entra un caso, la IA propone, la persona decide y valida, se entrega y queda evidencia. Es la misma cadena que el rol vive en producción, con una diferencia: aquí el error se corrige antes de llegar al cliente.
- Casos reales del rol, no ejercicios genéricos ni empresas inventadas.
- Vendor-neutral. Preparamos por rol y por capacidad, no por una herramienta ni una versión que mañana cambia.
- Human-in-the-loop. La IA acelera; la persona conserva el criterio y la última palabra.
La unidad de diseño es el workflow real del rol, no una habilidad suelta ni un temario.
Siete motores de simulación, uno por forma de trabajar con IA
Trabajar con IA no es una sola habilidad, y un único simulador no las cubre todas. Cada motor evalúa una manera distinta de operar con IA, desde redactar prompts profesionales hasta supervisar a un agente, y se monta sobre el workflow concreto del rol.
Crear prompts profesionales
Redactar instrucciones con contexto, criterio y formato para que la IA devuelva algo útil sobre un caso real.
Validar el output de la IA
Contrastar lo que propone la IA con los hechos y cazar el error o el supuesto que dio por bueno antes de firmarlo.
Decisión de gobernanza
Juzgar un uso responsable de la IA: cuándo escalar, qué exige el marco regulatorio y qué decide la persona.
Operar la herramienta
Dominar paso a paso, sobre la pantalla real, la herramienta de IA del puesto (en el itinerario AI Tools, Microsoft 365 Copilot).
Optimizar el workflow
Rediseñar la secuencia del trabajo con IA: qué se automatiza, qué controla la persona y dónde se coloca el punto de validación.
Supervisar al agente IA
El rol de «Agent Boss» no técnico: dirigir al agente, fijar los límites y cazar su error antes de que escale. Próximamente
Cada motor se ancla a competencias DigComp 3.0 y AIComp 2.2, y cierra con una doble evaluación de desempeño en cada ejecución.
Lo que cambia no es quién decide. Es quién propone.
El valor de la simulación está en hacer explícito el reparto: la IA acelera y sugiere, la persona contrasta y gobierna. Saber dónde está ese límite, qué se delega y qué se retiene, es la capacidad que de verdad llega al puesto.
- La persona reúne la información a mano, caso por caso.
- El primer borrador parte de cero y el tiempo se va en producirlo.
- La calidad depende de la experiencia de cada uno, sin red.
- No queda rastro de cómo se llegó a la decisión.
- La IA reúne y sintetiza; la persona valida que los hechos cuadran.
- El borrador llega hecho y el tiempo se invierte en juzgarlo y mejorarlo.
- La persona ve el supuesto que la IA dio por bueno antes de entregar.
- Cada ejecución deja evidencia de la decisión y de su calidad.
Saber qué propone la IA y qué gobierna la persona es la línea que separa usar la IA de depender de ella.
Dos rúbricas: calidad y productividad, 0–4
Cada simulación se evalúa dos veces sobre el entregable real. GDPVal mide la calidad de lo que produce la persona; ClawWork mide la productividad del workflow. Sin encuestas ni autoevaluación: la prueba se ata a la ejecución, por persona y por rol. Es la evidencia que el comité puede defender.
- GDPVal: rúbrica de calidad del entregable.
- ClawWork: rúbrica de productividad, de baseline a target.
- Evidencia atada a la ejecución real, no a horas de vídeo vistas.
GDPVal y ClawWork son rúbrica propia de evaluación del desempeño, inspirada en marcos públicos. No son un sello, un benchmark oficial ni una certificación de terceros: son la prueba de capacidad que sostiene tu decisión.
Que el error ocurra aquí, no delante del cliente
El AI Lab es la capa de preproducción del trabajo con IA: el lugar donde la persona puede equivocarse, entender por qué y volver a intentarlo, sin que el fallo toque al cliente, al expediente ni quede ante el supervisor. El coste del error se paga en el laboratorio, no en producción.
Entorno seguro
Casos reales en un espacio controlado. Probar, fallar y corregir no deja consecuencias en producción.
Repetible
Distintas situaciones del mismo workflow. La capacidad se demuestra resolviendo varios contextos, no uno solo con suerte.
Medible
Cada intento deja una lectura de calidad y productividad. El progreso es un dato que se reporta, no una impresión.
No medimos lo que se vio → medimos lo que se sabe hacer
El workflow real del rol es donde la preparación se convierte en capacidad. La evidencia es la prueba de que llegó al puesto. Es el recorrido de profesional a AI-Native.
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