Deja de guardar prompts. Empieza a guardar criterio.

Tenía una base de datos en Notion con cientos de prompts. Organizados por categoría. Etiquetados por caso de uso. Algunos tenían tres párrafos — instrucciones cuidadosamente elaboradas que me llevaban 30 minutos escribir.

Y luego venía el verdadero sumidero de tiempo: otra hora yendo y viniendo con la IA. Ajustando, redirigiendo, reformulando. Al final de esa hora, seguía sin gustarme lo que obtenía. Así que lo imprimía, lo reescribía a mano, y me preguntaba si habría sido más rápido haciéndolo todo yo solo.

Si así era como la IA iba a multiplicarme, estaba perdiendo el juego. Y necesitaba ese multiplicador — acababa de entrar en Landbot, una empresa nueva, un dominio nuevo, todo por demostrar.

01El problema no era el prompting

El problema era tratar los prompts como el activo. No lo eran. Mi criterio lo era.

En enero de este año, no sabía mucho de IA. Nivel hobby como mucho. Había usado ChatGPT como todo el mundo — haciendo preguntas, generando borradores, resumiendo documentos. Nada que se sintiera como un cambio real en cómo trabajaba o pensaba.

Pero no partía de cero. Llevaba tres años usando un segundo cerebro en Notion — capturando notas, organizando ideas, destilando lo que aprendía de libros y del trabajo. Sin IA. Era lento y tedioso, pero el criterio ya estaba ahí: dolores de cliente que había visto, principios de producto en los que confiaba, trade-offs que había aprendido a hacer.

Lo que no tenía era una forma de hacer que ese criterio fuera utilizable por la IA a velocidad.

02Cinco meses después

Estoy proponiendo cambios arquitectónicos core en Landbot — una empresa de IA conversacional. No retocando copy ni automatizando reportes. Proponiendo cambios en cómo funciona el producto a nivel fundamental.

Lo que cambió no fue el modelo. No fue una técnica de prompting mejor. Fue lo que yo traía a la conversación.

Dejé de guardar prompts y empecé a guardar criterio.

03Qué significa eso en la práctica

Reconstruí mi segundo cerebro en algo con lo que la IA pudiera trabajar de verdad. No una carpeta de documentos. Un sistema donde cada libro que leo produce notas atómicas con trade-offs explícitos y niveles de confianza. Cada entrevista con cliente se convierte en un caso buscable. Cada decisión se captura con el razonamiento detrás — no solo el resultado.

Hoy, el sistema tiene casi 400 notas permanentes y 1.400 referencias cruzadas. Pero los números no son lo importante. Lo importante es que cada nota lleva un trozo de criterio: en qué confío, qué dudo, y dónde se conecta.

Cuando me siento con Claude, no le hago un briefing desde cero. Lo apunto a una red de criterio que tardé tres años en construir.

04Las notas no son almacenamiento

Son criterio hecho explícito — saber qué dolor de cliente importa, qué restricción es real, qué principio de UX aplica, qué trade-off vale la pena hacer, y qué idea debería matarse.

Cuando una IA es genérica, produce output genérico. Pero cuando le das criterio curado, algo cambia. El output deja de sonar a "esto lo escribió una IA" y empieza a sonar como algo que tú habrías escrito. Solo que más rápido. Y a veces mejor, porque puede trabajar con más contexto del que tú puedes tener en la cabeza a la vez.

El prompt es un paso diminuto. El criterio es el camino. Dale a la IA criterio curado, no mejores prompts.

05La presentación de cuatro horas

Hace dos semanas construí una presentación con dos prototipos funcionales y un documento técnico referenciando papers clave y conocimiento experto. En cuatro horas. Solo. Sin equipo de diseño, sin soporte de ingeniería. Solo yo y Claude, trabajando desde mi sistema de conocimiento.

Los prototipos seguían principios de UX que había internalizado de libros que leí meses atrás. Usaban el design system y UIKit de Landbot, reflejando restricciones técnicas que entendía de conversaciones con ingenieros. Resolvían un problema de negocio que había identificado a través de entrevistas reales con clientes y pain points internos.

No puedo probar que el sistema causó esto — podría ser encaje con el dominio, timing o experiencia. Pero puedo trazar exactamente qué notas alimentaron qué decisiones.

El sistema no es magia. Aun así pillé errores. Aun así tuve que decidir qué estaba bien. Pero ese es el punto: la IA no reemplazó mi criterio. Hizo que mi criterio fuera más fácil de aplicar.

06La reacción

Lo importante no fue que la gente estuviera impresionada. Fue que equipos diferentes reconocieron el mismo dolor desde su propio ángulo.

El director de ventas dijo que el problema estaba cristalino — un dolor que ellos mismos vivían cada día. El tech lead: "Brutal." El CEO le gustó la idea y preguntó cómo podía ayudar a hacerla realidad.

07No soy solo yo

Un amigo empezó a usar una versión de mi sistema hace dos semanas. Su take: "No termino de entender lo que has construido, pero claramente me está ayudando a aprender branding. Me siento más seguro."

No aprendió un prompt. Empezó a construir una capa de criterio — y la IA por fin tenía algo real con lo que trabajar.

08Empieza aquí

No necesitas tres años de notas para empezar. Necesitas la disciplina de hacer explícito lo que ya sabes. La mayoría de la gente tiene más criterio del que cree. Simplemente nunca lo escribieron en una forma que la IA pudiera usar.

El prompt es un paso diminuto. El criterio es el camino.

Si mañana te quitaran todos tus prompts y plantillas, ¿qué tendrías realmente para darle a la IA? Si la respuesta es "no mucho" — la solución no es otra librería de prompts. Es empezar a construir aquello a lo que los prompts se suponía que debían acceder: tu criterio.