El Diccionario que Hubiera Necesitado Cuando Empecé
Junio 2025. 72 años. 42 años en el negocio de viajes.
Y no tenía ni p*** idea de qué era un “prompt”.
Me apunté a un curso de IA porque vi que mis competidores vendían viajes con chatbots y yo aún usaba Excel del 2003. El primer día de clase el profesor dijo: “Vamos a optimizar vuestros prompts con técnicas de few-shot learning basadas en el contexto del dataset”.
Yo pensé: “Me he equivocado de curso. Esto es para ingenieros de la NASA”.
Resulta que no. Resulta que estos palabros raros son sorprendentemente simples cuando alguien te los explica sin tecnicismos de señor con barba hipster que programa en cafeterías.
Esto es lo que hubiera necesitado saber el primer día.
Los 5 Términos que me Salvaron la Vida
1. Prompting (o “cómo hablar con la máquina sin cabrearla”)
Qué es: La forma en que le hablas a la IA. Como pedirle un café al camarero: si dices “café”, te trae café solo. Si dices “café con leche, caliente, en taza grande, sin azúcar”, te trae exactamente lo que quieres.
Ejemplo real mío (junio 2025): ❌ MAL: “Dame un viaje de esquí” ✅ BIEN: “Actúa como agente de viajes especializado en esquí de lujo. Cliente: pareja 40-50 años, nivel intermedio, presupuesto 8.000€, prefieren Alpes suizos, viajan en febrero, quieren hotel 5* ski-in/ski-out. Dame 3 opciones con itinerario, precios desglosados y actividades après-ski.”
Lo que aprendí: Cuanto más específico, mejor. La IA no adivina. Tú mandas.
2. Entrenamiento (o “enseñarle tu mundo”)
Qué es: Alimentar a la IA con TU información específica. Como cuando contratas a un vendedor nuevo: le das los catálogos, las políticas de empresa, los precios. La IA hace lo mismo, pero en 30 segundos.
Ejemplo real mío (julio 2025): Subí PDFs de 47 barcos liveaboard (cruceros de buceo) con itinerarios, precios, especificaciones técnicas. Le dije a ChatGPT: “Eres experto en liveaboards del Mar Rojo. Responde preguntas basándote SOLO en estos documentos”.
Resultado: Un asistente que conocía cada camarote, cada ruta de buceo, cada precio de temporada alta/baja. Mejor que mi memoria.
Lo que aprendí: La IA sin tus datos = genérica. La IA CON tus datos = oro puro.
3. Memoria (o “que no se le olvide quién soy”)
Qué es: La capacidad de la IA de recordar conversaciones previas. Como cuando tu médico tiene tu historial y no tienes que repetirle cada vez que eres alérgico a la penicilina.
Ejemplo real mío (agosto 2025): Le conté a ChatGPT sobre mis vacaciones de esquí en Zermatt en 1987 (sí, hace 39 años). Después, cuando le pedí ayuda para crear contenido sobre esquí en Suiza, me generó textos con referencias a “la magia intacta de Zermatt que conoces desde hace décadas”.
No le había vuelto a mencionar Zermatt. Lo recordaba.
Lo que aprendí: La memoria convierte a la IA de “herramienta” a “compañero de trabajo que te conoce”.
4. Dataset (o “el almacén de conocimiento”)
Qué es: Una colección organizada de información que la IA usa para aprender o para responder. Piensa en una biblioteca gigante, pero en formato digital.
Ejemplo real mío (septiembre 2025): Creé un dataset de emails de proveedores (hoteles, compañías aéreas, DMCs) con confirmaciones, precios, políticas de cancelación. Entrené a la IA con ese dataset para que extrajera automáticamente: nombre del hotel, fechas, número de habitaciones, precio total, condiciones.
Antes: 15 minutos leyendo cada email. Después: 10 segundos. La IA lee, extrae, formatea.
Lo que aprendí: Un buen dataset = automatización sin esfuerzo. Un mal dataset = basura procesada a alta velocidad.
5. Contexto (o “darle las pistas necesarias”)
Qué es: La información puntual que le das a la IA en CADA conversación para que entienda de qué va el tema. No es lo que recuerda (eso es memoria), es lo que le cuentas ahora.
Ejemplo real mío (octubre 2025): Sin contexto: “Escríbeme un email a un cliente” Con contexto: “Escríbeme un email a Juan Rodríguez, cliente que reservó liveaboard Maldivas en abril, canceló por emergencia familiar, ahora quiere reprogramar para octubre. Tono: empático, profesional, ofrecer 10% descuento por las molestias.”
El primer email: genérico, plano, inútil. El segundo email: perfecto, humano, directo al grano.
Lo que aprendí: Contexto = la diferencia entre un asistente torpe y un asistente listo.
El Twist Final
Hoy, 8 meses después de escribir ese “diccionario para no perderse”:
- Diseño GPTs personalizados que entrenan a mis vendedores
- Automatizo procesos con Make y n8n funcionando en paralelo
- Tengo 5 agentes Claude Code trabajando simultáneamente en diferentes tareas
- Proceso emails de proveedores en segundos con IA que extrae datos y crea expedientes
¿Secreto? Ninguno.
Solo aprendí estos 5 términos. Y los usé todos los días.
Para Ti, que Estás Empezando
Si estás en junio 2025 como estaba yo (perdido, abrumado, pensando “esto no es para mí”), escúchame:
No eres tonto. Esto es normal.
Tardé 3 meses en entender qué era un “dataset”. Otros 2 meses en aplicar “contexto” correctamente. Y hasta septiembre no entendí la diferencia entre “memoria” y “entrenamiento”.
Pero una vez que dominas estos 5 términos, el resto viene solo.
Porque estos 5 términos son el fundamento de todo. El resto son florituras técnicas.
Sigue leyendo: Ahora que tienes el diccionario, lee cómo fue mi primer prompt con emojis y la noche que todo empezó con un gin tonic.
PD para Mis Colegas de +70
Sí, se puede. Yo tengo 72 y estoy escribiendo esto desde un Mac Mini que corre agentes IA 24/7 mientras duermo.
No hace falta ser ingeniero. Hace falta curiosidad y paciencia.
Y un buen diccionario.
¿Te sirvió este diccionario? Compártelo con alguien que esté donde tú estabas hace 8 meses. A veces lo único que hace falta es que alguien te traduzca los palabros.
Giora Gilead Elenberg — Fundador de Viajes Scibasku. Explorador digital a los 72. Escribo en recableado.blog sobre IA, trabajo y vida real.
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