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1. Preparación (Anti-Alucinación)

Antes de empezar a buscar, la fiabilidad se consigue definiendo reglas estrictas:

• Definir un «Brief» claro: Fija el tema exacto, la ventana temporal (ej. 2019-hoy) y el ámbito.
• Usar Preguntas de Investigación (RQs): Convierte tu tema en 3-5 preguntas específicas (ej. RQ1 eficacia, RQ2 coste). Esto guía la búsqueda y acota el alcance.
• Definir fuentes válidas: Decide de antemano qué tipos de fuentes aceptarás (ej. papers, normas, informes técnicos, patentes).
• Adoptar una política de «Mundo Cerrado»: Trabaja exclusivamente con la información encontrada en tu corpus de fuentes.
• Marcar la información faltante: Si un dato no se encuentra en las fuentes, la respuesta debe ser «Fuera de corpus/Insuficiente», en lugar de intentar rellenar el hueco con intuición.

2. Trucos de Búsqueda (Multifuente)

No te quedes con una sola herramienta; combina varias para cubrir huecos:

• Usar herramientas IA (Gemini/Perplexity): Utiliza prompts específicos para que te devuelvan una tabla de 20-30 fuentes de alta calidad, pidiendo explícitamente metadatos, enlaces y posibles sesgos.
• Diversificar dominios: Asegúrate de buscar en diferentes tipos de organizaciones (organismos públicos, universidades, industria, estándares).
• Priorizar PDFs oficiales: Da preferencia a documentos revisados u oficiales.
• Usar operadores de Google (Slangs):
  • filetype:pdf: Limita la búsqueda a archivos PDF, útil para informes y papers.
  • site:: Busca solo dentro de un sitio web específico (ej. site:ec.europa.eu o site:iso.org).
  • intitle:review: Busca documentos que tengan la palabra «review» (revisión) en el título.
  • A..B: Define un rango de fechas (ej. 2019..2025).

3. Curación y gestión de Fuentes

No todo lo que encuentras es útil. La fiabilidad depende de un filtrado riguroso:

• Aplicar una rúbrica de puntuación: Califica cada fuente (ej. de 0 a 5) usando criterios claros: autoridad, actualidad, rigor metodológico y relevancia para tus RQs.
• Clasificar y descartar: Etiqueta las fuentes como «Canon» (las 12-18 mejores que usarás como base), «Contexto» (para consulta) o «Descartar».
• Gestionar duplicados: Si encuentras la misma información en varias fuentes, identifica los duplicados y conserva solo la versión más sólida o completa.
• Estandarizar IDs y archivos: Asigna un ID único (ej. F01, F02) a cada fuente «Canon» y renombra el archivo siguiendo un patrón (ej. F01_Titulo_Año.pdf).
• Crear una hoja de control: Mantén un CSV o Google Sheet con los metadatos de todas tus fuentes (ID, Autor, Año, DOI/URL, resumen).

4. Extracción y verificación (Trazabilidad)

Para que la investigación sea fiable, cada dato debe ser trazable hasta su origen:

• Citar cada afirmación: Cada dato o afirmación factual debe ir acompañada de su cita.
• Citar la página exacta: La cita debe tener el formato [F##-p##] (ID de fuente y número de página). Si la página no está clara, usa [F##-p?].
• Copiar cifras tal cual: Las cifras, unidades y métricas deben copiarse exactamente como aparecen en la fuente, sin redondear ni rellenar huecos con intuición.
• Exponer conflictos: Si dos fuentes se contradicen, no elijas una arbitrariamente. Expón ambas con su contexto.
• Hacer un QA «Caza-Alucinaciones»: Como control de calidad final, resalta cualquier frase del informe que no tenga una cita.
• Garantizar la reproducibilidad: Guarda los criterios de búsqueda y exclusión (como en un diagrama PRISMA) para que otros puedan replicar tu proceso.

• Buscar margen de mejora en la estructura y redacción de una propuesta comercial
• Extraer información de un pliego de 800 páginas y realizar una propuesta comercial
• Buscar soluciones a un problema, compararlas y pedir un plan de acción
• Crear el plan de contenido de redes sociales de una empresa para el próximo mes a partir de todos los contenidos publicados en la misma empresa durante los últimos meses.
• Crear una presentación Powerpoint a partir del contenido de un PDF de 50 páginas, con infogramas y lenguaje accesible.
• Buscar información en un excel donde se esconden los motivos de un problema y crear un informe estructurado explicando el proceso de descubrimiento y la solución encontrada.

1. Problema: Buscar margen de mejora en la estructura y redacción de una propuesta comercial

Objetivo: Utilizar un modelo de pensamiento para auditar y mejorar un documento existente.

1. Paso 1: (Estructurar) Cargar la Propuesta.

   • Abre Gemini 2.5 Pro (o ChatGPT-5 Thinking).

   • Copia y pega el texto completo de tu propuesta comercial actual en el chat.

2. Paso 2: (Pensar) Pedir una Auditoría Crítica.

   • Usa un prompt de análisis.

   • Prompt: Actúa como un experto en desarrollo de negocio B2B y un copywriter de respuesta directa. He pegado nuestra propuesta comercial actual. Quiero que la analices sección por sección y me entregues una tabla con tres columnas: "Sección", "Punto Fuerte" y "Punto Débil o Margen de Mejora". Sé crítico y directo.

3. Paso 3: (Pensar) Solicitar la Reescriptura.

   • Una vez tengas la tabla de mejoras, identifica la sección más débil.

   • Prompt: Excelente análisis. Ahora, enfócate en la sección [Nombre de la sección débil, ej. "Nuestra Solución"]. Reescríbela por completo para que sea más persuasiva, centrada en los beneficios del cliente y utilizando un lenguaje más directo y convincente. Mantén el tono profesional.

4. Paso 4: (Presentar) Refinar en Modo Canvas.

   • Pide a la IA que active el Modo Canvas (Lienzo).

   • Trabaja sobre el texto reescrito, editándolo y ajustándolo con las herramientas de sugerencia, tono y longitud hasta que quede perfecto.

2. Problema: Extraer información de un pliego de 800 páginas y realizar una propuesta comercial

Objetivo: Gestionar un gran volumen de información (superior a 40-50 páginas) usando NotebookLM como motor de extracción y Gemini como redactor.

1. Paso 1: (Estructurar) Crear el «Cerebro Experto».

   • Abre NotebookLM.

   • Crea un nuevo «Notebook» (ej. «Licitación Cliente X»).

   • Sube el PDF de 800 páginas del pliego.

2. Paso 2: (Estructurar) Interrogar el Pliego.

   • Usa el chat de NotebookLM para hacer preguntas clave al documento. NotebookLM solo responderá con información que esté en el pliego (cero alucinaciones).

   • Prompts de ejemplo:

     • "¿Cuáles son los 10 requisitos técnicos obligatorios e indispensables?"

     • "Extrae todas las fechas clave e hitos del cronograma."

     • "¿Cuáles son las penalizaciones por incumplimiento?"

     • "Resume los criterios de evaluación y su ponderación."

3. Paso 3: (Estructurar) Recopilar las «Notas».

   • Por cada respuesta clave que te da NotebookLM, haz clic en «Guardar como Nota». Continúa este proceso hasta que tengas todas las piezas fundamentales del pliego extraídas.

4. Paso 4: (Pensar/Presentar) Redactar la Propuesta.

   • Abre Gemini 2.5 Pro en Modo Canvas.

   • Copia todas las Notas que guardaste en NotebookLM y pégalas en Gemini.

   • Prompt: Actúa como un experto consultor en licitaciones públicas. A partir de las siguientes notas clave extraídas directamente de un pliego [Pegar todas las notas], redacta un borrador completo de la propuesta comercial. Asegúrate de responder a cada requisito obligatorio. Deja espacios [así] para la información específica de mi empresa.

3. Problema: Buscar soluciones a un problema, compararlas y pedir un plan de acción

Objetivo: Aplicar la técnica de la «Sala de Consultores» para obtener una solución robusta y bien fundamentada.

1. Paso 1: (Pensar) Definir y Mejorar el Problema.

   • Abre Gemini 2.5 Pro.

   • Prompt: Tengo este problema: [Describe tu problema de forma clara pero sin datos confidenciales]. Ayúdame a escribir un "prompt" perfecto para pedir soluciones estratégicas a un consultor experto en IA.

   • Copia el prompt mejorado que te ofrece.

2. Paso 2: (Pensar) Convocar la «Sala de Consultores».

   • Abre Gemini 2.5 Pro en un chat nuevo y pega el prompt mejorado. Guarda la «Solución 1».

   • Abre ChatGPT-5 Thinking en un chat nuevo y pega el mismo prompt mejorado. Guarda la «Solución 2».

   • Abre Claude 3 Opus (o DeepSeek/Grok) y pega el prompt mejorado. Guarda la «Solución 3».

3. Paso 3: (Pensar) El Análisis Comparativo.

   • Abre un nuevo chat en Gemini 2.5 Pro.

   • Prompt: Actúa como un analista estratégico senior. Tengo este problema: [Vuelve a pegar el prompt del problema]. He recibido estas 3 soluciones de 3 consultores anónimos:

     • --- SOLUCIÓN 1 --- [Pegar Solución 1]

     • --- SOLUCIÓN 2 --- [Pegar Solución 2]

     • --- SOLUCIÓN 3 --- [Pegar Solución 3] ---

4. Paso 4: (Presentar) La «Solución Maestra».

   • Continúa el prompt anterior:

   • Tu tarea es: 1. Crear una tabla comparativa de Pros y Contras de las 3 soluciones. 2. Identificar los puntos ciegos o riesgos de cada una. 3. Finalmente, crear una "Solución Maestra" que combine lo mejor de las tres y presentarla como un plan de acción detallado paso a paso.

      

4. Problema: Crear el plan de contenido de redes sociales de una empresa para el próximo mes a partir de todos los contenidos publicados en la misma empresa durante los últimos meses.

Objetivo: Usar NotebookLM para analizar contenido histórico y Gemini para generar una nueva estrategia de contenido.

1. Paso 1: (Buscar) Recopilar el Contenido.

   • Reúne todos los contenidos publicados: exporta artículos del blog (PDF/TXT), posts de redes sociales (CSV/TXT), guiones de vídeos (TXT), etc.

2. Paso 2: (Estructurar) Crear el «Cerebro de Contenidos».

   • Abre NotebookLM y crea un nuevo Notebook (ej. «Contenido Histórico Empresa»).

   • Sube todos los archivos de contenido.

3. Paso 3: (Estructurar) Analizar el Histórico.

   • Interroga al Notebook para identificar patrones.

   • Prompts de ejemplo:

     • "¿Cuáles son los 5 temas más recurrentes en todos mis artículos?"

     • "Extrae los 10 titulares con mejor 'gancho' (hook) de mis posts."

     • "¿Qué preguntas de clientes aparecen repetidamente en los archivos?"

   • Guarda las respuestas como Notas.

4. Paso 4: (Pensar/Presentar) Generar el Nuevo Plan.

   • Abre Gemini 2.5 Pro.

   • Prompt: Actúa como un Content Strategist experto. He analizado nuestro contenido de los últimos meses y he extraído los siguientes patrones y temas clave: [Pegar las Notas de NotebookLM].

   • Tu tarea es generar un calendario de contenidos para el próximo mes (30 días) en formato tabla. Las columnas deben ser: Día, Tema Principal, Formato (Post, Reel, Artículo, Encuesta), Borrador del Copy, y CTA (Llamada a la Acción). Basa los temas en lo que ha funcionado y en responder a las preguntas de la audiencia.

5. Problema: Crear una presentación PowerPoint a partir del contenido de un PDF de 50 páginas, con infogramas y lenguaje accesible.

Objetivo: Aplicar el flujo completo de «Estructurar» y «Presentar», combinando NotebookLM, Gamma y Napkin.

1. Paso 1: (Estructurar) Digerir el PDF.

   • Sube el PDF de 50 páginas a NotebookLM.

   • Prompt (en NotebookLM): Resume este documento para una audiencia no experta. Extrae los 10 puntos clave más importantes, explicados de forma sencilla. Guarda cada punto como una nota separada.

2. Paso 2: (Presentar) Crear la Presentación Base.

   • Abre Gamma.ai.

   • Crea una nueva presentación «Generar desde texto».

   • Copia todas las notas (los 10 puntos clave) de NotebookLM y pégalas en Gamma.

   • Genera la presentación (ej. 10-12 diapositivas).

3. Paso 3: (Presentar) Crear los Infogramas.

   • Revisa la presentación de Gamma. Identifica las diapositivas más densas o con listas de pasos.

   • Copia el texto de una de esas diapositivas (ej. «Los 5 pasos del proceso X»).

   • Abre Napkin.ai. Pega el texto y genera un infograma visual.

   • Descarga el infograma (PNG).

4. Paso 4: (Presentar) Integrar y Exportar.

   • Vuelve a Gamma.

   • En la diapositiva correspondiente, elimina el texto denso y sustitúyelo por la imagen del infograma que descargaste de Napkin.

   • Repite el proceso para 2-3 diapositivas clave.

   • Exporta la presentación final de Gamma a PowerPoint (.pptx).

6. Problema: Buscar información en un Excel donde se esconden los motivos de un problema y crear un informe estructurado.

Objetivo: Replicar tu flujo de análisis de datos (visto en la demo de Ikea) para encontrar la «aguja en el pajar».

1. 1. Paso 1: (Estructurar) Cargar y Verificar los Datos.

      • Abre ChatGPT (o Gemini si el dataset es pequeño y se puede pegar).

      • Sube el archivo Excel/CSV (previamente anonimizado si es necesario).

      • Prompt de Verificación: Lee este archivo y haz un estudio estadístico inicial. Describe cada columna y qué tipo de datos contiene.

      • Acción: Corrige a la IA si malinterpreta alguna columna (ej. «La columna X no es una categoría, es el motivo de la devolución»).

   2. Paso 2: (Estructurar) «Paquerar» con el Dato.

      • Prompt de Descubrimiento: Dame 10 preguntas inteligentes que puedo hacerle a estos datos para encontrar la causa raíz de [menciona el problema general, ej. 'la baja satisfacción del cliente'].

      • Pide 3-4 de esas preguntas, solicitando gráficos.

   3. Paso 3: (Pensar) Encontrar la Causa Raíz.

      • Prompt (Datos No Estructurados): La columna [ej. 'Comentarios_Cliente'] es un campo de texto libre. Léela por completo y clasifica todas las entradas por temas principales. Haz una tabla con el 'Tema' y el 'Número de Incidencias'.

      • Prompt (El Cruce): Excelente. Ahora cruza los datos. ¿Cuáles son los 'Temas' de queja más comunes para los clientes con [el indicador más bajo del problema, ej. 'puntuación de 1 estrella']? Justifica tu respuesta.

   4. Paso 4: (Presentar) El Informe del Descubrimiento.

      • Activa el Modo Lienzo (Canvas).

      • Prompt: Quiero un informe ejecutivo completo que explique este proceso. Resume todo nuestro chat. Debe incluir: 1. El Problema Inicial. 2. El Proceso de Descubrimiento (las preguntas que hicimos y los gráficos). 3. El Hallazgo Clave (el motivo real del problema que encontramos). 4. Una Estrategia de Solución (pide un modelo de pensamiento aquí si es necesario).