El prompting ya sobra

Dividir los gastos de una juntada de amigos, cuando algunas compraron mucho y otras nada, no siempre tiene una solución simple con una calculadora. Ese problema cotidiano, resuelto con una herramienta construida en un fin de semana mediante vibecoding, sirve como punto de partida para algo más profundo que un truco de productividad: un criterio para decidir qué automatizar y qué no.

Un problema sin solución óptima

Hay una categoría de problemas que los gurúes e influencers de productividad que no tratan. No aparecen en ningún manual de gestión del tiempo. Es que son demasiado chicos para justificar una aplicación comercial, pero demasiado frecuentes como para resolverlos improvisando cada vez.

Dividir gastos entre amigos es uno de esos. Existen cientos de aplicaciones para eso, y obviamente planillas de cálculo también. Pero ninguna de las opciones resulta eficiente para un uso esporádico porque tener que instalar una aplicación con registro de usuario, grupos guardados e historial permanente para un evento que ocurre tal vez una vez cada quince días es una solución sobredimensionada.

De la consulta a la construcción

La alternativa que empieza a extenderse es construir una solución acotada al problema puntual, sin pretensión de servir para otros casos. En términos técnicos, esto se conoce como vibecoding: describirle a una inteligencia artificial generativa el problema a resolver, en lenguaje natural, e iterar sobre el resultado hasta obtener una herramienta funcional, sin necesidad de conocimientos previos de programación.

El hecho de consultar un asistente conversacional para resolver una duda puntual -cómo redactar un correo, cómo interpretar un dato, o preguntarle como dividir los gastos de una juntada - resulta una interacción bien distinta de construir una herramienta que, una vez terminada, funciona de manera autónoma y repetible. Ademas, la primera se repite cada vez que el problema vuelve a aparecer. La segunda ya queda disponible para siempre.

Una cronología concreta

El patrón se nota con más claridad a lo largo del tiempo. En 2024, el punto de partida era pedirle a un chatbot que redactara preguntas multiple choice para cuestionarios de aula. Después, subirle documentos para que extrajera las preguntas de ahí. Después, que las pasara a formato GIFT para poder importarlas al banco de preguntas de Moodle. Luego configurar el cuestionario Moodle, valor de las preguntas, condiciones para aprobar y otras más. Cada paso ahorraba tiempo, pero seguía siendo una secuencia manual de prompts repetidos pegados desde una planilla.

En 2026 esa secuencia ya no existe como tal: fue reemplazada por una webapp construida en Google AI Studio, que toma un texto en cualquier formato y devuelve un cuestionario listo. No solo genera las preguntas. Convierte el cuestionario en una trivia con paleta de colores, sonido, temporizador, orden aleatorio, niveles de dificultad y aceleración por racha ganadora. El resultado sale empaquetado como SCORM listo para subir al aula, además de en GIFT, PDF y Word.

La herramienta permite grabar la sesión y continuar después, y ofrece mejoras sobre la redacción de las preguntas aplicando pedagogía constructivista y método socrático, entre otros enfoques. Existe también una versión online desplegada en Vercel con validación por clave, pero al no tratarse de un proyecto comercial, la versión de uso diario sigue siendo la de AI Studio: ahí la plataforma sugiere mejoras ya armadas sobre funciones que, de otro modo, ni siquiera sabría cómo pedir por prompt.

El segundo caso: conecta-bloques SCORM

El mismo patrón se repite con conecta-bloques, una de las actividades disponibles en Moodle además del omnipresente cuestionario. Configurarla manualmente no solo es difícil: exige armar un glosario extenso y después desmenuzarlo en partes dentro de la actividad, un trabajo que consume una cantidad de tiempo desproporcionada respecto de lo que aporta.

Con una aplicación de gamificación construida bajo la misma lógica que la de cuestionarios —botonera extensa de opciones, revisión de la relación entre bloques, exportación directa como objeto SCORM— la actividad queda lista en menos de dos minutos. El estilo visual, además, rompe con la monotonía cromática habitual de Moodle: animación, sonido, música ambiental.

Lo que cambia no es la velocidad: sino el criterio

La primera lectura de esta cronología es obvia: la IA hace más rápido lo que antes se hacía a mano, y después hace más rápido incluso lo que ya se había automatizado por chatbot. Pero esa lectura se queda corta.

Cuando una tarea se repite siempre igual, por ejemplo redactar seis cuestionarios, crear seis bancos de preguntas, importarlas en GIFT, configurar las notas del módulo, copiar y pegar el mismo prompting deja de tener sentido. Ahí conviene una aplicación que haga todo eso de una vez, sin depender del humor variable de un chatbot, su memoria y sin tener que volver a explicarle cada vez lo mismo.

Pero hay un límite importante: no se trata de delegar cualquier tarea repetitiva. Se trata de automatizar específicamente lo que uno ya sabe hacer de memoria y está cansado de repetir -y no lo que uno no sabe hacer-.

Delegar lo desconocido atrofia el aprendizaje; delegar lo dominado libera tiempo para aprender otra cosa. Es la diferencia entre pedirle a alguien que le vaya entregando el trabajo de a poco, para poder validar cada paso, y pedirle que entregue todo de una vez, arriesgando tener que rehacerlo entero si algo sale mal.

Ese es el criterio que separa automatizar por comodidad de automatizar con sentido: no elimina el desafío, elimina la repetición. Después de treinta años sabiendo usar una planilla de cálculo teneer que pasar el dia armando tablas de doble entrada no enseña nada nuevo. Automatizarla no es resignación. Es liberar ese tiempo para un aprendizaje que sí lo sea.

Un tercer caso, más cerca de este texto

Ese mismo criterio se aplicó incluso en la producción de este artículo. Parte se escribió de la manera tradicional. La otra parte se grabó caminando, con la aplicación de grabación del teléfono, y se subió a Google Drive.

De ahí pasó por Dictáfono, una aplicación de transcripción construida también mediante vibecoding —primero en Google AI Studio, después terminada en Antigravity IDE— que hoy existe en tres versiones: APK para Android, la instalable de escritorio de la pc y la portable, todas sin necesidad de instalación ni navegador. La primera versión, (la de AI Studio) en cambio, corría como webapp en el navegador.

El proceso en la version Dictafono portable arrojó un cartel de error en rojo, pero igual generó el audio transcripto, así que como único usuario de la herramienta, no hay motivo de queja. Todavía le falta integración directa con Google Drive -hoy se debe descargar el archivo de sonido antes de subirlo-, algo que queda para la próxima version de la app.

Entonces: ¿Cuántas tareas de práctica docente o laboral repiten hoy de memoria, sin haberse preguntado si automatizarlas le devolvería tiempo para aprender algo que realmente lo desafíe?

Texto generado con colaboración de Claude y editado.