Es lo que más veo en las capacitaciones presenciales. Alguien prueba ChatGPT o Gemini, le escribe “hacé un email para un cliente”, recibe algo genérico y acartonado, y concluye que la herramienta no sirve.
La herramienta sirve. Lo que falta es contexto.
Un pedido de tres palabras solo puede dar una respuesta promedio, porque el modelo no tiene con qué diferenciarla. La diferencia entre una respuesta inservible y una que copiás y pegás casi siempre está en cuatro datos:
- Quién sos y a qué se dedica tu empresa.
- Para quién es el texto y qué relación tenés con esa persona.
- Qué querés que pase después de que lo lea.
- En qué tono, y qué cosas no querés que diga.
Con eso solo, la calidad cambia de forma bastante brutal. Y no hay que repetirlo cada vez: los cuatro datos fijos se cargan una sola vez en la configuración (Personalización en ChatGPT, el perfil en Claude), y quedan para todas las conversaciones.
La pregunta: ¿cuál fue la primera vez que una respuesta te salió mal y después descubriste que el problema era cómo lo habías pedido? Contá el caso — a alguien le va a servir.
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