Así estoy construyendo este blog con IA

Tengo cierta experiencia con páginas web. Por suerte o por desgracia, me ha tocado participar en el proceso —a veces bastante doloroso— de crear una para distintas empresas.

El recorrido suele resultar familiar.

Contratas a un diseñador. Tienes una o dos reuniones para explicar qué quieres. Te presenta una propuesta. Puedes pedir determinados cambios, dentro del presupuesto y del alcance acordados, hasta que el encargo termina.

Y entonces empieza tu convivencia con la web.

O mantienes a alguien externo que se ocupa de ella, o alguien de la organización tiene que aprender a modificarla: incorporar artículos, actualizar información, gestionar traducciones, preparar imágenes y pelearse con los formatos.

He utilizado herramientas de traducción cuya experiencia de uso parecía diseñada en la Edad Media. Y he visto cómo un cambio aparentemente insignificante se convertía en una pequeña expedición por menús, bloques y configuraciones.

El diseño final tampoco es siempre el que habías imaginado. Es el resultado de negociar entre tu idea, la interpretación del diseñador, el presupuesto y las posibilidades de la plataforma elegida: Squarespace, Wix, WordPress o cualquier otra.

Esto se puede hacer. Aquello no. Esto requiere una extensión. Lo otro necesita desarrollo adicional.

Después aparecen las cuotas: alojamiento, plataforma, mantenimiento, complementos o servicios que vas añadiendo. Y cuando quieres cambiar algo importante, descubres que no basta con explicar lo que necesitas. Hay que volver a negociar con la herramienta, con quien la administra o con ambos.

No es una crítica a los diseñadores. Su trabajo tiene valor. Es la descripción de una experiencia que conozco: quieres una web que se adapte a tu empresa y acabas adaptando parte de tu manera de trabajar a la web que has podido construir.

Pero creo que esto está cambiando.

Con este blog quise probar otra forma de trabajar: explicar lo que quiero conseguir y utilizar la inteligencia artificial para construirlo, mantenerlo y hacerlo evolucionar.

No se trataba de añadir un chatbot a una web. Se trataba de organizar el trabajo alrededor de la IA para poder concentrarme en pensar, escribir, decidir qué merece publicarse y revisar el resultado.

Y había una segunda idea, igual de importante: que el trabajo necesario para resolver algo una vez sirviera para automatizarlo después.

El objetivo no es eliminarme del proceso.

Es eliminar del proceso aquello para lo que no necesito estar.

La receta: una idea, una conversación y una web

Utilizo principalmente ChatGPT como espacio de trabajo y coordinación. Allí discuto ideas, entrego textos, pido revisiones y doy instrucciones para modificar el blog. Detrás sigue habiendo código, archivos y un sistema de publicación. La diferencia es que no tengo que manipular personalmente cada pieza.

Cuando termino un artículo en español, puedo pedir que se preparen sus versiones inglesa y noruega, que se mantenga la estructura y que se incorpore a la sección correspondiente.

No quiero tres artículos distintos sobre un mismo asunto. Quiero la misma pieza editorial en tres idiomas, conservando las ideas, los matices importantes y mi posición.

La IA también puede proponer dónde encaja el texto dentro de la organización del blog. Si no estoy de acuerdo, lo cambio. Una vez fijadas las reglas, no tengo que volver a explicar desde cero cómo quiero trabajar en cada publicación.

Eso no significa que recuerde todo perfectamente ni que nunca se equivoque. Significa que podemos dejar por escrito las decisiones y convertirlas en instrucciones y procedimientos reutilizables.

Cada cosa que resolvemos puede pasar a formar parte del sistema.

Un ejemplo real: del artículo al audio

Uno de los artículos del blog explica cómo encargar un informe complejo a ChatGPT: qué cuenta tenemos, qué modelo elegimos, cómo preparamos los materiales y cómo revisamos el resultado.

El texto se preparó en español y después se incorporaron las versiones inglesa y noruega. Más adelante decidimos añadir la posibilidad de escucharlo.

Para eso no bastaba con pulsar un botón y dar el trabajo por terminado.

Había que preparar el texto para la narración: evitar que la voz leyera direcciones web, convertir una tabla en una explicación que pudiera seguirse de oído y conservar los ejemplos y las advertencias relevantes.

Después se generaron las grabaciones con las voces sintéticas que habíamos elegido para español e inglés, utilizando un sistema local en mi Mac. Finalmente se incorporó el reproductor al artículo, con controles de reproducción, velocidad y descarga.

Hasta aquí podríamos pensar que simplemente habíamos añadido audio a una página.

Pero lo importante venía después.

Resolverlo una vez para poder repetirlo después

Una vez que el proceso funciona, no necesito volver a resolverlo para cada artículo.

Ya sabemos cómo preparar el texto, qué voz utilizar en cada idioma, cómo generar la grabación y cómo incorporarla al reproductor. Ese trabajo se convierte en una receta que el sistema puede ejecutar de nuevo.

Entonces puedo decir:

«Aplica este mismo proceso a todos los artículos del blog que todavía no tengan audio.»

Y la IA puede recorrerlos, preparar las narraciones, generar los archivos e incorporar los reproductores siguiendo las reglas que hemos establecido. Si encuentra un problema, puede señalarlo para revisión en lugar de improvisar una solución y continuar como si nada.

Lo mismo ocurre con las traducciones, el formato o la clasificación.

Primero construimos y probamos el proceso. Después automatizamos su repetición.

Estamos extendiendo el audio progresivamente, pero no porque cada artículo exija empezar de cero. La incorporación gradual nos permite comprobar la receta antes de aplicarla a mayor escala.

Ésa es la diferencia entre pedirle a una IA que me ayude con una tarea y construir con ella una forma de trabajar: el esfuerzo que dedico a resolver algo una vez puede ahorrarme tener que hacerlo de nuevo decenas o cientos de veces.

No desaparece el tiempo de ejecución ni el consumo de recursos. Lo que desaparece es la necesidad de repetir personalmente las mismas operaciones.

La IA prepara; yo apruebo

Automatizar la ejecución no significa entregar el control.

Puedo encargar que se preparen diez artículos, sus traducciones y sus audios sin supervisar cada operación mecánica. Pero eso no obliga a publicarlos automáticamente cuando el sistema termine.

La división del trabajo es sencilla: la IA prepara; yo reviso, corrijo y decido cuándo está listo.

No quiero que el sistema confunda «he terminado» con «puedo hacerlo público».

Puedo aceptar una propuesta, rechazarla o pedir que conserve una versión anterior. También puedo discrepar de su criterio editorial: una frase puede ser más elegante y representar peor lo que quiero decir.

Mi función no es aprobar por inercia un resultado que tiene buen aspecto. Es decidir si lo considero mío y si estoy dispuesto a publicarlo.

La máquina produce y organiza. La responsabilidad editorial sigue siendo mía.

También puedo cambiar la herramienta mientras la utilizo

Lo más interesante no es únicamente publicar artículos. Es poder modificar la propia web mediante el mismo proceso.

Puedo decir:

«Quiero que esta sección se llame Aprende a usar IA.»

«Aquí deberían aparecer primero las guías prácticas.»

«No sugieras artículos de otras secciones en este apartado.»

«Esta introducción no explica bien qué quiero construir.»

A partir de esas instrucciones, la IA puede preparar los cambios necesarios. Yo veo el resultado y continúo corrigiendo.

La conversación empieza por la intención, no por el menú en el que debería encontrar una opción.

Y, cuando una decisión debe mantenerse, podemos incorporarla al procedimiento: que las siguientes publicaciones respeten esa organización, utilicen el mismo formato o incluyan determinados controles.

No estamos cambiando solamente una página. Estamos mejorando la manera de producir las siguientes.

Esto se parece mucho al vibe working del que hablaba en otro artículo: producir una primera solución, probarla, conservar lo que funciona y modificar lo que no.

No necesito imaginar una web perfecta antes de empezar. Puedo descubrir cómo quiero que funcione mientras la utilizo.

No es magia y tampoco funciona siempre a la primera

Sería poco honesto contar esta experiencia como si hubiéramos eliminado todas las dificultades.

Hemos tenido que corregir textos, revisar traducciones, ajustar elementos que no se veían bien en el móvil y resolver problemas de permisos para publicar. A veces un cambio estaba preparado, pero todavía no había llegado a la web pública.

El trabajo técnico no desaparece. Cambia quién lo ejecuta y cómo lo dirijo.

También he comprobado que una instrucción aparentemente clara puede interpretarse de otra manera. Y que merece la pena verificar el resultado publicado, no conformarse con que el sistema diga que ya está hecho.

Por eso interesa convertir los errores que detectamos en comprobaciones para la siguiente ejecución. Si una traducción queda incompleta o un audio ya no corresponde al texto actualizado, el proceso debería detectarlo antes de publicar.

No se trata de corregir eternamente lo mismo mediante conversación. Se trata de aprovechar cada corrección para que el sistema funcione mejor la próxima vez.

Lo importante no es que la web «tenga IA»

Conviene distinguir dos cosas.

La inteligencia artificial me ayuda a construir y mantener el blog. Eso no significa que tenga que ejecutar un modelo cada vez que alguien abre un artículo.

La novedad está principalmente en el proceso de trabajo.

Por eso tampoco creo que la cuestión sea elegir entre ChatGPT y una plataforma tradicional. Lo que me interesa es comprobar cuánto trabajo puedo delegar y qué decisiones debo conservar, con las herramientas que mejor resuelvan cada parte.

La misma lógica puede aplicarse a una presentación, un informe, una biblioteca de conocimiento o un pequeño sistema de gestión.

No añadir IA como adorno, sino preguntarse cómo organizaríamos el proceso si pudiéramos contar desde el principio con su capacidad de producción.

Y cómo conservar lo que hemos aprendido para no tener que empezar de nuevo con cada encargo.

Bricolaje digital, una cosa cada vez

Ésta es la razón por la que quiero contar estas experiencias en «Aprende a usar IA»: mostrar qué he probado, qué he conseguido, dónde me he equivocado y qué hace falta para dar el siguiente paso.

Primero publicar un artículo. Después trabajar en varios idiomas. Más adelante incorporar audio. Luego mejorar la organización o añadir una función que realmente resulte útil.

Una cosa cada vez. Pero cada cosa que funciona queda disponible para las siguientes.

En mi caso, el cambio más importante es sencillo: puedo dedicar más atención al contenido y a cómo quiero que funcione la publicación, y menos a ejecutar cada operación necesaria para conseguirlo.

Yo escribo, reviso y decido.

La IA me ayuda a construir el proceso y a repetir lo que ya hemos aprendido a hacer.

La tecnología sigue estando ahí. Simplemente ha dejado de ocupar el centro de mi atención.

Y quizá ésa sea una de las mejores formas de saber que está funcionando.