Antes de pedirle algo a la inteligencia artificial, la mayoría de las personas no sabe qué tiene ni cómo lo tiene organizado. En este taller Juan José Luna parte de ese problema real y muestra cómo estructurar un entorno de trabajo desde cero, usando IA no para generar respuestas, sino para analizar, reorganizar y automatizar lo que ya existe en tu computadora.
En este taller trabajarás con:
- Visual Studio Code como entorno de trabajo colaborativo — cómo usar VS Code más allá del desarrollo: como espacio compartido donde varios usuarios pueden leer, crear y organizar carpetas y archivos en tiempo real, sin necesidad de saber programar.
- Documentación de proyectos con archivos README en Markdown — por qué el formato .md es el estándar para documentar proyectos, cómo estructurar una descripción de proyecto que la IA pueda leer y usar como contexto, y cómo ver la vista renderizada desde el mismo editor.
- Análisis de estructura de carpetas con IA — cómo redactar un prompt con rol, contexto y formato para pedirle a la IA que analice tu entorno de trabajo real y detecte problemas de organización, nomenclatura y estandarización.
- Elección del modelo correcto según la tarea — por qué usar un modelo económico y liviano para tareas de lectura de carpetas y reservar los modelos más potentes para tareas que realmente los necesitan. Cómo el coste de tokens afecta las decisiones de flujo de trabajo.
- Automatización desde el entorno local — cómo conectar la IA al sistema de archivos para que cree carpetas, genere documentos y ejecute tareas directamente, y cómo distinguir entre usar Claude desde la web, desde Cowork o desde Claude Code en la terminal.
- Pensamiento de sistema vs. tarea puntual — cómo cambiar el enfoque de "resuelve este problema" a "organiza mi forma de trabajar": definir quién eres, con qué trabajas y qué quieres lograr antes de pedirle nada a la IA.
Al terminar tendrás:
Un entorno de trabajo documentado y estructurado con una carpeta de proyecto, su README y una propuesta de organización generada y validada con IA — replicable con cualquier herramienta de IA y cualquier tipo de proyecto.
