De interactuar por chat a trabajar en conjunto con AI

TL;DR

• Cuando profundizás el trabajo con AI (creando roles, curando contexto, en busca de respuestas más relevantes), aparece una fricción que no tiene que ver con las respuestas: el ida y vuelta de copiar, pegar y subir archivos cada vez.
• Al permitir a un agente trabajar directamente sobre tus archivos se siente como pasar de comunicarte por mensajería con alguien en otra habitación, a compartir computadora con alguien que está al lado tuyo.
• Los roles y el contexto que cubrimos en ediciones anteriores se potencian cuando el modelo los lee y actualiza directamente.
• A continuación adjuntamos un template y un prompt guía para que puedas empezar a probarlo.

La fricción que queda

Cuando empezás a profundizar el trabajo con AI, aparece una fricción que no tiene que ver con la calidad de las respuestas sino con todo lo que hay que hacer para que la información esté disponible cuando se necesita.

En las ediciones anteriores compartimos cómo usar roles y archivos de contexto para mejorar la relevancia de lo que AI te devuelve. Ya sea que hayas empezado a implementar esas ideas o que estés pensando en hacerlo, en algún momento aparece la misma pregunta: ¿cómo hago todo esto sin que me lleve más tiempo preparar la conversación que resolver el problema?

En la práctica, el proceso es: abrir un chat nuevo, subir los archivos que necesitás, pegar las instrucciones del rol o elegir el proyecto, explicar la tarea puntual. Si después querés consultar desde otra perspectiva, hay que repetir todo. Si un archivo de contexto cambió, hay que descargarlo, editarlo por fuera, y volver a subirlo para que el modelo lo tenga actualizado.

El impacto no es solo el tiempo que lleva. Es lo que dejás de hacer. Nos pasaba seguido: preferíamos resolver por nuestra cuenta antes que invertir en darle toda la información necesaria a la conversación, cuando la pregunta que teníamos capaz no justificaba ese esfuerzo.

Qué cambia con un agente

Más allá de la definición formal, en este contexto nos referimos a un agente como una AI que puede leer, buscar, editar y crear archivos directamente en tu computadora. En vez de recibir lo que le pasás por una ventana de chat, trabaja sobre tus carpetas.

Es como la diferencia entre comunicarte con alguien que está en otra habitación por mensajería versus compartir computadora con esa persona. Cuando está en la otra habitación, le mandás un archivo, te devuelve texto, copiás de un lado al otro. Funciona, pero cada intercambio tiene un costo. En cambio, cuando esa persona está al lado tuyo, le mostrás la pantalla, trabaja sobre el mismo archivo, vos seguís donde dejó. No hay ida y vuelta de archivos. No hay "te mando la última versión". Las dos personas están mirando lo mismo.

Cómo se ve en la práctica

Lo que hace posible todo esto es que el agente tiene acceso a tus archivos. Puede abrir una carpeta, ver qué hay adentro, leer un documento, editarlo, crear uno nuevo. Eso cambia la dinámica de los roles y el contexto de forma fundamental.

Cuando le decimos "cargá el rol de marketing", el agente va a la carpeta donde están los roles, abre el archivo de ese rol, lo lee, y empieza a actuar desde esa perspectiva. No hay que copiar ni pegar instrucciones. Cuando ese rol necesita saber sobre el proyecto, sobre cómo trabajamos, o sobre decisiones que ya tomamos, lee los archivos de contexto directamente de las carpetas. No hace falta subirlos ni adjuntarlos.

Un ejemplo concreto: este newsletter. El proceso arranca con un rol de editor que diseña la estructura de cada edición. Le damos input grabándonos en una conversación entre nosotros, y esa grabación transcripta se convierte en material para el editor. Después activamos el rol de escritor, le decimos que lea el brief del editor, los issues anteriores, la guía de estilo, las transcripciones. Todo está en las mismas carpetas. El modelo lee lo que necesita cuando lo necesita. Al terminar, le pedimos que registre todo el feedback que le fuimos dando durante la sesión, para que quede disponible como material para la próxima edición.

Lo que todavía no funciona bien

Hay una barrera de entrada. Poner todo en marcha requiere instalar herramientas, organizar carpetas, entender cómo se conectan las piezas. No es fácil si no trabajaste con este tipo de herramientas antes. Requiere un esfuerzo que tiene un costo. Pero una vez que está funcionando, no requiere mayores mantenimientos.

En el día a día hay fricciones que todavía no están resueltas. El modelo pide permisos con frecuencia para tomar acción sobre los archivos. Conceptualmente está bien, pero en la práctica interrumpe seguido y muchas veces no es fácil entender qué es lo que está pidiendo hacer. Eso lleva a dos escenarios: aceptar todo sin leer, que es riesgoso, o frenarse cada dos minutos, que es frustrante. Por otro lado, todo corre sobre tus archivos locales, así que necesitás tener la computadora encendida y con acceso a la misma. Tampoco se puede usar cómodamente desde el celular.

Dos puntos importantes. El modelo puede modificar o borrar archivos que no le pediste, especialmente si aceptás permisos sin leer. No es lo habitual, pero puede pasar. Tener respaldo de los archivos no es opcional, es necesario. En cuanto a la privacidad, es importante verificar la política de las herramientas que uses, para asegurarte de que tus datos se manejen como esperás.

Cómo empezar a probarlo

Si esto te genera curiosidad, estas son las piezas que usamos y lo que necesitás saber de cada una:

Obsidian es un editor de texto que, a diferencia de Word que abre un archivo por ventana, abre una carpeta entera. Abrís la raíz de tu espacio de trabajo y ves toda la estructura: archivos, subcarpetas, todo junto. Sirve para ver y editar los archivos sobre los que va a trabajar el agente.

Claude Code (dentro de la app Claude Desktop) es el programa que le da capacidad de agente al modelo. Fue diseñado originalmente para programar, pero funciona muy bien para trabajar con cualquier tipo de archivo de texto.

A continuación adjuntamos un template que funciona como estructura base de carpetas y roles. Ya incluye lo que cubrimos en ediciones anteriores, y te da una base para arrancar sin necesidad de armar todo desde cero.

También adjuntamos un prompt guía. Lo pegás en la AI que ya estés usando, y te va orientando para instalar las herramientas, armar las carpetas, y crear tus primeros roles. No es un tutorial fijo. Se adapta a tu caso y a lo que vayas necesitando.

Esta edición cierra un recorrido de tres partes. Roles, contexto, y ahora la forma de interacción que permite que ambas cosas funcionen con menos fricción. Se puede leer este issue solo, pero los tres juntos construyen una base más sólida para cualquiera que quiera ir más allá con el uso de AI.

Franco y Herman