Punto de Inflexión | El trabajo invisible como inversión, no como pérdida
Por qué las habilidades que más te costaron construir son las primeras que la IA amenaza, y cómo protegerlas sin renunciar a la eficiencia
A veces pienso que lo que más me enseñó a escribir no fueron los libros, sino ciertos mensajes de WhatsApp.
Claude acaba de sacar Skills (ahora explicaré cómo lo uso) y me ha hecho recordar mis años de estudiante en la universidad.
Por entonces mi vocación de escritor era muy fuerte. Trabé amistad con uno de mis profesores, a quien todavía tengo la suerte de contar como amigo, y recuerdo editar obsesivamente cada uno de los whatsapps que le enviaba: ortografía, sintaxis, estilo, ritmo, musicalidad. Todo tenía que estar perfecto.
Eran simples mensajes intercambiando ideas u opiniones, nada trascendental. Pero para mí, como todo lo que redactaba, suponían una prueba de fuego de mi capacidad para escribir bien.
Visto en perspectiva, ese trabajo manual de edición (en mensajes de whatsapp y en todo lo demás) ayudó enormemente a desarrollar mi pulso y mi criterio como escritor. Cuando una frase o un párrafo no fluye bien, lo noto. Y eso se debe, en gran medida, a la cantidad de tiempo que he dedicado a la reescritura de textos.
Este es un ejemplo de lo que llamo trabajo invisible: aquellas acciones minuciosas, repetitivas y ocultas que sostienen el andamiaje de tu criterio profesional. Pequeñas prácticas o capacidades que preceden a la gran habilidad.
Por ejemplo, una vez conocí a un tipo que anotaba en un cuaderno conversaciones aleatorias que escuchaba en bares. Llevaba haciéndolo años. No por casualidad era uno de los copywriters más solicitados en las agencias de Londres. Tenía el pulso del idioma cogido.
Ocurre lo mismo con las personas que sistemáticamente toman y estructuran notas en las reuniones. No es fortuito que tengan mayor capacidad de síntesis y visión. Simplemente han entrenado ese músculo en silencio.
Ejemplos de esto hay muchos más:
El dueño de una tienda online que durante meses respondió personalmente cada email de atención al cliente. Ahora sabe exactamente qué frustra a sus compradores antes de que abandonen el carrito.
El freelancer que durante años reescribía cada propuesta comercial tres o cuatro veces. Ahora cierra proyectos con la primera versión porque entrenó el instinto de qué funciona.
El founder que durante meses revisó manualmente cada ticket de soporte. Ahora sabe qué frustra realmente a sus usuarios, más allá de lo que dicen las métricas.
El común denominador de todas estas acciones es que están en el punto de mira de la automatización. A priori, automatizar tareas tediosas y repetitivas tiene sentido. Nuestro tiempo es limitado, y estamos atravesando un momento en que se premia la velocidad.
El problema es que, en la práctica, no todo lo que es razonable es útil y beneficioso. Sobre todo cuando cuando automatizar pasa por suprimir ese trabajo invisible que luego se compone en habilidades críticas.
¿Cuándo tiene sentido automatizar el trabajo invisible?
Pronto explico cómo uso Skills en Claude. No me he olvidado. Pero antes es necesario aclarar algunas ideas.
Primero de todo quiero confesar que yo mismo, a causa de la Inteligencia Artificial, he sentido cómo algunas de mis capacidades se han ido debilitando. Tal vez te haya pasado algo parecido también.
En mi caso, solía tener una capacidad de lectura y síntesis muy rápida. Conectaba ideas para piezas de contenido con relativa soltura. En seguida era capaz de trazar mapas mentales con conceptos de este y de aquel libro. Sabía escanear un texto en segundos en busca de lo que necesitaba. Etcétera.
Hoy he delegado mucho de este proceso a Claude y ChatGPT. Ahora mismo la cosa va así:
Parto de una premisa y discuto con la Inteligencia Artificial sobre ella.
Esa conversación refuerza o debilita mi argumento.
Cuando hay huecos de conocimiento grandes acudo a los libros y la investigación para formarme un criterio.
Consecuencias inmediatas de esto:
(-) Mayor dificultad para la lectura profunda
(-) Menor asociación libre de ideas
(+) Desarrollo más rápido de insights
(+) Mejor calidad de argumentación en mis tesis
A largo plazo está por ver qué implica esto. Se intuye que la capacidad de investigación pesará menos que la capacidad para identificar buenas ideas. Pero ese es otro tema. Lo destacable ahora es que automatizar trabajo invisible es un asunto delicado. Porque al hacerlo, inevitablemente, se produce un intercambio entre lo que ganas y lo que pierdes.
Este intercambio no es neutral. Lo que pierdo (lectura profunda, asociación libre) es memoria procedimental: la capacidad de ejecutar sin la herramienta. Lo que gano (insights rápidos, mejor argumentación) es eficiencia operativa: resultados más rápidos con la herramienta.
El problema aparece cuando la herramienta falla o cuando necesito improvisar bajo presión. Ahí la memoria procedimental es insustituible. Y si la he atrofiado por desuso, estoy en problemas
La pregunta más acuciante, por lo tanto, para mí es esta: ¿cuándo sí tiene sentido automatizar el trabajo invisible? Una posible respuesta está en el adverbio cuándo. Es decir: antes de pensar en qué tareas hay que automatizar, pensaría en cuándo automatizarlas.
Por ejemplo, fijémonos en uno de los grandes damnificados de la irrupción de la Inteligencia Artificial: los perfiles junior. Un junior puede automatizar prácticamente cualquier tarea o proceso que le plazca. Ahora bien: ¿bajo qué criterio? No tiene experiencia acumulada. No tiene años de trabajo invisible a las espaldas. No tiene discernimiento o método propio. Para un junior la automatización es la negación de la experiencia de aprendizaje.
Por lo tanto, la naturaleza profunda de la automatización es una cuestión de timing:
Automatizar antes de haber entrenado el músculo es peligroso
Automatizar después de haberlo entrenado es más seguro
En mi caso, editar textos manualmente durante años (incluso los mensajes de whatsapp) entrenó mi criterio editorial. Algo que después he podido transferir a artículos, emails, guiones, tweets, todo.
Esto genera una trampa generacional inquietante. ¿Significa que quien no haya entrenado habilidades hasta ahora está condenado?
No necesariamente. El músculo puede entrenarse de otra forma. La clave es diseñar intencionalmente para el entrenamiento, no solo delegar ciegamente. El problema, como hemos dicho varias veces, no es la herramienta. Es el uso acrítico sin implicación mental.
El problema irresoluble del contexto
Por otra parte, hay circunstancias en las que esto no funciona. Por ejemplo, cuando el criterio no es transferible, sino contextual.
Para ilustrarlo: en Velocity nos tomamos el feedback de los clientes en serio. El desarrollo de la nueva app y de los contenidos editoriales del año se ha hecho teniendo en cuenta las aportaciones de los usuarios durante una serie de entrevistas y encuestas. Automatizar un proceso así sería posible, pero también un suicidio. Nos desconectaría del cliente, del conocimiento real.
¿Cómo distinguir entre ambos? Mi guía:
Criterio transferible: lo que aprendes haciéndolo te sirve para muchas situaciones distintas. Editar texto te da ‘oído’ que aplicas a emails, artículos, guiones. Es músculo reutilizable.
Conocimiento contextual: lo que aprendes haciéndolo solo existe en esa práctica específica. El pulso de tu cliente, el tono de tu mercado, las tensiones no dichas en reuniones. Si dejas de hacerlo, pierdes el contacto.
Puedes hacer un test rápido. Contesta: “Si automatizo esto durante 6 meses, ¿puedo recuperar la habilidad en una semana de práctica intensiva?”
Sí → Transferible, automatizar es más seguro
No → Contextual, automatizar te desconecta
Sencillamente, hay cosas que requieren hacer el trabajo manualmente. Invertir el tiempo de hacerlas, aunque el retorno no sea ni inmediato ni visible. Porque son esas cosas las que sostienen la habilidad real. Y son esas cosas las que se está cargando la Inteligencia Artificial.
Ahora sí, te explico qué tiene que ver Claude Skills con todo esto.
Claude Skills es la materialización del dilema que te he estado planteando. Con ello, puedes sistematizar muchos de estos procesos que constituyen ese trabajo invisible. Y aunque es muy útil, hay que hacerlo con criterio.
Detrás del paywall te espera la parte operativa de todo esto:
Una matriz de decisión para saber exactamente qué automatizar y qué proteger en tu negocio, con ejemplos concretos para cada cuadrante.
Cómo uso Claude Skills en mi trabajo diario: los seis Skills que he construido, por qué funcionan, y qué tensiones me generan.
Casos de uso específicos para tu negocio (ventas, marketing, operaciones, liderazgo) con las advertencias que nadie menciona sobre cuándo no automatizar.
El proceso paso a paso para crear tu primer Skill sin ser técnico.
Tres estrategias para automatizar sin atrofiar el músculo: rotación programada, ventanas de serendipia, y entrenamiento deliberado.
Un test de 5 preguntas para decidir si una tarea debe automatizarse o protegerse.
Suscríbete a Amplify Premium para seguir leyendo.