Imagina poder organizar todo el

conocimiento del mundo en un click. Ya

es posible. Y te voy a poner un ejemplo.

Lo que estás viendo ahora mismo es todo

el conocimiento sobre Gémini convertido

en un cerebro digital que se organiza

solo. Si hago clic aquí, veo al instante

que se relaciona con qué y dónde me

faltan cosas por explorar. [música] Y yo

no he organizado nada de esto. Lo ha

hecho una inteligencia artificial en

menos de 15 minutos. Esta idea viene de

Andrés Carpaci, cofundador de Openai y

exdector de inteligencia artificial en

Tesla. [música] Y es una genialidad. Y

es que hay un problema con la forma en

la que usamos la inteligencia artificial

hoy, su memoria y la inteligencia con la

que se gestiona. Hoy vamos a ponerle

solución porque hoy te traigo uno de los

tutoriales más fáciles y útiles que he

traído a este canal.

Carpaci publicó un tweet hace unos días

que se hizo viral y no fue sobre un

modelo nuevo ni sobre una nueva

aplicación, fue sobre cómo ser más

productivo y aprovechar al máximo

archivos de texto y documentación muy

extensa con ayuda de la inteligencia

artificial. El problema que había

identificado es este. Cada vez que le

preguntas algo a una inteligencia

artificial, bien sea Chat GPT, Cloud o

Gémini, esta inteligencia artificial

empieza desde cero, no acumula nada. Es

como tener un asistente brillante que

cada mañana se olvida de todo lo que

hiciste ayer. Sí, ya sé que algunas de

esas herramientas ya tienen memoria.

Recuerdan tu nombre, tu trabajo,

información suelta, pero el problema es

que no organizan los conceptos de modo

que sean útiles y cómo tú quieres que se

relacionen realmente. Es como la

diferencia entre alguien que se acuerda

de tu cara y alguien que sabe realmente

de qué va tu trabajo y lo que es más

importante, cómo piensas. Lo que Carpaci

propone es que la inteligencia

artificial deje de olvidar. En vez de

preguntarle y que se olvide, hace que la

inteligencia artificial te monte tu

propia wiki sobre cualquier tema. Un

sistema donde todo lo que procesas queda

enlazado y cuanta más información le

metes, más útil se vuelve. Es como el

interés compuesto pero aplicado al

conocimiento. Cada documento nuevo que

se suma multiplica el número de

relaciones con todo lo que ya está

dentro. Y cuando publicó esto, muchos

vieron la luz. Un escritor que está

trabajando en un libro tenía su

investigación repartida en decenas de

PDFs. Siguió el método de Carpac y por

primera vez veía toda su investigación

junta, cruzada y navegable. un montón de

ideas y posibilidades para explorar,

apoyándose en todo lo que ella había

escrito e investigado. Luis Garicano,

uno de los economistas más conocidos de

España, dijo que esta idea era lo que

los académicos llevan años necesitando y

que de hecho iba a ser su próximo

proyecto. Y alguien soltó una frase en

Twitter que se me quedó grabada. Todas

las empresas tienen una carpeta llena de

documentos sin organizar. Nadie los ha

procesado ni organizado nunca. Aquí está

la oportunidad para sacarles partido. Y

si eres de los que nunca ha organizado

sus apuntes, enhorabuena. Resulta que

estabas adelantado tu tiempo porque

ahora puedes hacerlo en apenas un clic.

Pero lo mejor es dejar de hablar de

ejemplos y aterrizarlo. Ahora te voy a

enseñar cómo funciona con un caso de uso

real con un problema que yo tuve hace

poco. Y antes de continuar, si quieres

profundizar más en la redacción de

promps efectivos, quiero recomendarte el

recurso del patrocinador de este vídeo.

Hubspot, ingeniería de proms avanzada

para Chat GPT. Tienes el enlace en la

descripción. Lo que más me gusta es que

usa el mismo enfoque que estamos viendo

hoy, priorizar estructuras claras y usar

contexto específico. Incluye marcos

diferentes y muy interesantes como el

rosas, rol, objetivo, situación, acción

esperada, secuencia, que es básicamente

una plantilla para no olvidarte de

ningún elemento. Y también tiene

técnicas que vamos a ver en un momento,

pero con ejemplos hechos y aplicados al

marketing, ventas y creación de

contenido. Si quieres plantillas listas

para aplicar todo esto sin tener que

empezar de cero, puedes descargarlo

gratis desde el enlace que encontrarás

en la descripción.

Nosotros tenemos un curso de Gémini con

más de 100 lecciones, mucho material,

herramientas, técnicas, flujos de

trabajo y me di cuenta de que tenía una

oportunidad delante que no estaba

aprovechando. Todo ese contenido estaba

ahí, pero yo no podía cruzar ideas entre

lecciones, ver qué conceptos se repetían

en distintos módulos ni detectar

conexiones que no fueran muy obvias de

un modo sencillo. Hasta ahora pensé, si

esto funciona para investigadores y

escritores, tiene que funcionar para

analizar mi propio curso y encontrar

formas de mejorarlo. Por lo que le di

todo el contexto a Goork y le dije,

"Organiza esto." Mira lo que salió. Lo

que estás viendo ahora mismo en esta

vista de grafo es exactamente la misma

información que yo tenía desperdigada en

un montón de carpetas. carpetas que sí

que estaban organizados por módulos

donde había los diferentes vídeos y

donde había también los textos de las

transcripciones, pero que en realidad yo

no sabía hasta qué punto estaban

relacionadas entre ellas. Ahora, si me

pongo encima de cualquier nodo de los

que estoy viendo en este grafo que me ha

creado Obsidian, podéis ver cómo se

relacionan con las siguientes lecciones.

Y si voy recorriendo los diferentes

nodos, puedo ir siguiendo un camino.

Evidentemente, hacerlo como lo estoy

haciendo ahora no tiene mucho sentido,

simplemente me sirve para visualizar.

Pero si yo, por ejemplo, accedo al

índice, puedo ver cuál es el texto de

esta lección o de esta nota que ha

creado automáticamente Cowork. Puedo ver

con qué fuentes ha creado esta nota, por

lo que podría acceder directamente a

esas fuentes, tal y como podéis ver

ahora mismo. Pero si sigo bajando,

también puedo ver qué herramientas se

mencionan a partir de esta lección y qué

conceptos más teóricos del curso están

relacionados también con esta lección.

De este modo, si yo me voy, por ejemplo,

a la sección de técnicas donde está el

prompting básico y clico encima de él,

puedo acceder a la información de esta

lección, puedo ver la explicación exacta

del contenido que hay en esta lección y

cuando voy bajando puedo ver cómo

funciona internamente lo que me

relaciona con los conceptos más

técnicos, como por ejemplo el concepto

de token, o puedo ir atrás y abajo del

todo puedo ver las conexiones donde

podría seguir avanzando con el temario

viendo otras otras técnicas de prompting

como el future prompting, el chain of

sou o el of y si clico en cualquiera de

ellos, pues puedo ir aprendiendo a mi

ritmo y siguiendo exactamente una cadena

lógica porque toda la información está

relacionada. Pero lo mejor de todo esto

no es solo que yo lo puedo utilizar como

una herramienta para consultar la

información, sino que lo mejor es que

también es una herramienta para que

Cloud pueda identificar fácilmente

conceptos y explicármelos mejor si le

pregunto directamente a él. Vamos a

verlo. Para hacerlo, simplemente debemos

acceder a la aplicación de Cloud, ir a

la herramienta de Cowork. En este punto

mencionar que esto de un modo muy

similar podría hacer con Antigravity si

lo preferís, pero con Cowork queda más

limpio y creo que funciona un poco

mejor. Y una vez en cowork, pues

vincular la carpeta donde tenemos toda

nuestra wiki. Simplemente le damos a

trabajar en un proyecto, elegir una

carpeta y una vez aquí seleccionamos la

carpeta de trabajo, que en este caso

sería esta, la Wiki Gemini versión 2.

Seleccionamos la carpeta, le damos

permisos para trabajar en ella y ahora

ya podríamos hacer la consulta que

nosotros quisiésemos. En este punto

decir que para hacer las consultas de un

modo más óptimo, he creado una skill que

os compartiré en el enlace de la

descripción para que lo haga de un modo

más estructurado y más profundo. Pero

esencialmente lo que le podemos decir es

algo como esto. Identifica todas las

lecciones en las que se habla de

análisis de documentos en la wiki. Usa

tu skill de Wiki Query y propónme un

plan de estudio al final y simplemente

se lo enviamos. Y automáticamente Cloud

hará toda la investigación dentro de la

wiki. Además tendrá la información para

saber cómo se relaciona la información y

podrá darnos una respuesta mucho mejor.

Y aquí, después de utilizar la habilidad

y consultar toda la información que

había en la wiki, pues me da esta

respuesta. Identifica qué lecciones

sobre análisis de documentos están en la

wiki. Por ejemplo, en el módulo 3 de

notebook LM identifica, pues, todas

estas lecciones, que es prácticamente

todo el módulo, saltando algunas pocas

lecciones, e identifica algo muy

interesante como es la lección 309,

donde se explica precisamente una

metodología para trabajar de un modo

similar a como estamos haciendo ahora,

pero en notebook LM, que consiste en

documentar, etiquetar, contextualizar,

jerarquizar y personalizar. En el módulo

5, que es el módulo de Gémini en Google

Workspace, pues podemos ver las

lecciones de cómo procesar documentos en

Google Docs, cómo redactar contenido en

Google Docs, cómo gestionar referencias

externas e incluso cómo trabajar con

Gmail y Google Sheets. Y en el módulo

dos, en el de Gémini, pues se centra

entre la función de Deep Sears, que es

la que nos permite investigar y generar

informes de 15 a 20 páginas. Y además

también hace hincapié en la lección 206,

que es la que habla de la conexión

dinámica con las bases de conocimientos,

que es lo que se vincula con lo que

habríamos aprendido en las lecciones

anteriores. Y finalmente, identifica dos

casos de uso prácticos más

transversales, no tan relacionados con

las herramientas, como sería este del

módulo 10, que está más centrado en

estructurar información, donde lo que

hacemos es trabajar con una base de

conocimiento muy extensa, como era la

del las comunicaciones del Apolo 11 con

el centro de mando, y otra del módulo 4,

donde se explica cómo crear las bases de

un negocio digital apoyándonos en las

herramientas de Google. Y tal y como lo

hemos pedido, al final de todo me

elabora un plan de estudio propuesto

para recorrer las lecciones clave de

este curso si a mí lo que me interesa es

aprender a trabajar con documentación

con las herramientas de inteligencia

artificial de Google. Y el ejemplo de

esta wiki en concreto creo que sirve

para darnos cuenta del enorme potencial

de esta metodología. nos sirve para

organizar de un modo muy robusto la

información, también nos sirve para

navegarla manualmente de un modo muy

estructurado y además permite a

cualquier agente de inteligencia

artificial realizar consultas sobre todo

a la base de conocimiento y devolvernos

respuestas muy pero que muy completas,

por lo que no solo sirve para el humano,

sino que también sirve para crear

herramientas de inteligencia artificial,

por ejemplo, para poner a disposición de

los alumnos. Sería relativamente

sencillo crear un agente que se apoyase

en esta estructura de archivos que

ayudase a cualquier alumno a identificar

las lecciones que le interesen más para

cumplir con un objetivo concreto. Por

cierto, si el curso de Google te ha

llamado la atención, en la descripción

también encontrarás el enlace por si le

quieres echar un vistazo. Pero ahora

quédate con lo fundamental. Hacer esto

es muy sencillo. Yo solo le di los

archivos y le dije, "Apáñatelas". Vamos

a ver cómo se hace paso a paso.

Y es que a lo mejor estás pensando,

"Vale, Chavi, esto suena muy bien, pero

yo no soy técnico, no sé programar, no

uso la terminal y lo bueno es que no

hace falta porque ahora puedes hacerlo

con cowork." Y lo que vamos a hacer es

usar una skill que he creado para esto

que puedes descargar desde el enlace que

encontrarás en la descripción. Se llama

Wiki Forge. Si no sabes que es una

skill, piensa en ella como si fuese una

receta, unas instrucciones e

ingredientes que le das a una gente para

que sepa cómo montar en este caso wikis

a partir del método que compartió

Carpazi. Vamos a ver cómo usarla paso a

paso. Lo primero, descargar el otro

programa que usamos, Obsidian. Obsidian

es como un Notion vitaminado que

funciona a partir de archivos de texto

plano. Es una herramienta gratuita que

está disponible para Windows, Mac y

Linux. te va a servir para ver la wiki

de forma visual, esa vista de nodos que

parece un cerebro del principio del

vídeo. Una vez abierto Obsidian, creas

un bol, que es un baúl, que es

simplemente una carpeta donde va a vivir

toda tu wiki. Ahora abres la aplicación

de Cloud y te pones en la pestaña de

Cowork, apuntas a esta carpeta y le

dices que use la skill de Wikiy Forge.

Importante, para ello deberás haber

cargado la skill. Es muy fácil,

simplemente abres la aplicación de

Cloud, en el menú de la izquierda clicas

en personalizar, seleccionas skills y

clicas en el botón más, luego en crear

habilidad y finalmente en cargar

habilidad y finalmente subes archivo de

la skill. Y con esto ya casi está todo

hecho. Simplemente llamando esta skill,

Cowork crea la estructura

automáticamente, una carpeta RAW para

tus documentos originales y una carpeta

wiki donde la inteligencia artificial lo

construye todo. Y con el material en RAW

le dices a Cowork, procesa esto

utilizando la skill Wiki Forge. La

inteligencia artificial lee los

documentos, extrae lo importante y monta

la wiki. Eso sí, lo que te aconsejo y es

un consejo general que siempre sirve

cuando usamos inteligencia artificial es

no ser excesivamente ambicioso de

inicio. Al principio dale el contexto

clave, bien sea una investigación, un

curso, apuntes personales, unos cuantos

documentos, pero que sean los más

importantes, los documentos clave para

que pueda generar un buen patrón y árbol

de relaciones inicial. Y luego con otra

instrucción puedes seguir añadiendo

documentos. Una vez le has dado la

instrucción, abres Obsidian, activas la

vista de grafo y ves cómo crea en tiempo

real lo que te he enseñado al principio.

Primero identifica todos los temas

principales y luego poco a poco va

generando las conexiones. En menos de 15

minutos completa todo el proceso. Y lo

dicho, cada vez que añades algo nuevo,

el sistema se vuelve más útil porque

tiene más contextos sobre material que

es realmente relevante y que entiende

mejor gracias a tener claro cómo se

relaciona. Y como te he comentado, esta

skill de Wick Force, que realmente es el

punto clave de todo el tutorial, te la

dejo para descargar en el enlace que

encontrarás en la descripción. La cargas

en CW tal y como te he explicado y

funciona directamente con una sola

instrucción.

Ahora, yo la he usado para organizar un

curso, pero las posibilidades son

enormes. Vamos a explorar a continuación

unos cuantos casos de uso más que le ha

encontrado la comunidad y que seguro que

te dan ideas para sacarle más partido.

Y es que solo con este primer ejemplo

que te he mostrado, ya me imagino que

puedes estar pensando, "Chavi, tú eres

creador de contenido, trabajas con

inteligencia artificial todo el día,

esto para ti sentido, pero para alguien

que trabaja en una clínica, en un

despacho o en cualquier otra empresa

normal, puede ser útil y ya te digo yo

que sí, por lo que vamos a ver algunos

ejemplos.

Imagina que eres abogado, tienes años de

sentencias y normativas acumuladas en

carpetas que nadie toca. La inteligencia

artificial te puede montar una wiki

ilegal sobre tus propios casos, donde

puedes preguntarle qué sentencias

recientes van en contra de lo que se ha

dicho hasta ahora sobre este tema. El

conocimiento que tienes enterrados en

todos estos PDFs de repente trabaja de

modo automático para ti. Y vayamos ahora

con otro ejemplo. Imagina que trabajas

en marketing y que trabajas en

diferentes proyectos. Pues con esta

metodología lo que puedes hacer es meter

las transcripciones de las reuniones,

los briefings, el análisis de la

competencia y cuando alguien nuevo llega

al equipo o a un nuevo proyecto, en vez

de varias semanas poniéndose al día,

tiene todo el contexto del proyecto en

un solo sitio y le puede hacer las

preguntas que necesite. Y seguimos con

otro sector. Imagínate un médico que va

leyendo papers y guías clínicas. Cuando

sale un estudio nuevo que contradice un

protocolo antiguo, si tiene esta wiki

creada, se lo puede señalar. No se queda

olvidado en la carpeta de descargas o

piensa en un opositor que puede meter

todos sus apuntes y temario. La wiki le

puede decir qué temas se cruzan entre sí

y dónde tiene lagunas. Como decía Luis

Garicano, esto es lo que los académicos

llevan años esperando. Un escritor

investigando para una novela puede crear

una wiki con los personajes, las tramas,

los escenarios históricos, fuentes

documentales, todo en un solo sitio,

navegable y perfectamente estructurado.

Y así con todo lo que necesites o te

imagines, organizar un viaje, proyectos

personales, artículos que lees, podcast,

ideas sueltas que luego puedes conectar.

Y es que llevamos años diciendo que la

inteligencia artificial nos hace más

productivos, pero hay que ser sinceros,

la mayoría todavía la usa como un Google

un poco más listo. Le preguntas, te

responde y mañana no queda ni rasto de

lo que estabas haciendo. La idea debe

ser otra, que cada artículo que lees,

cada pregunta que haces no se evapore,

que se sume a algo que cada semana sabe

más de lo que tú realmente necesitas. Si

lo que quieres es ir un paso más allá y

aprender a usar la inteligencia

artificial como herramienta de trabajo,

eso es justo lo que enseñamos en la

academia en la tercera edición que aún

tiene la matrícula abierta. Te dejo el

enlace en la descripción. Y si quieres

seguir aprendiendo aquí en YouTube, por

ejemplo, cómo aplicar una técnica

similar a Notebook LM, te lo explico en

este vídeo. Nos vemos en el próximo

vídeo.