¿Cuántas veces has explicado lo mismo a ChatGPT? Le cuentas cómo es tu negocio, en qué tono escribes, qué formato quieres… y a la semana siguiente vuelves a empezar de cero. O peor: consigues un resultado buenísimo un martes y el jueves, con el mismo encargo, la respuesta no se parece en nada.
Eso pasa porque estás conversando con la IA, no trabajando con ella. Y hay una diferencia enorme entre las dos cosas.
Un workflow es lo segundo: montas el proceso una sola vez, qué pasos hay que dar, con qué criterios, qué está prohibido, y a partir de ahí lo lanzas con una palabra. La IA ya sabe cómo se hacen las cosas en tu negocio. No hace falta ser programador, y en buena parte ni siquiera hace falta salir de la web de ChatGPT o Claude.
En este artículo te muestro cómo crear un workflow con IA paso a paso. Los prompts completos los encontrarás al final del artículo, listos para copiar.
Qué es un workflow con IA (y en qué se diferencia de un agente)
Las dos palabras se usan como sinónimos y no lo son. La distinción es de Anthropic, y es la más útil que vas a leer sobre esto:
- Workflow: los pasos están decididos de antemano. Tú marcas el camino y la IA lo recorre. Predecible, repetible, barato.
- Agente: la IA decide sobre la marcha qué pasos dar y qué herramientas usar. Más potente, menos predecible, más caro.
La regla práctica: si puedes escribir los pasos, hazlo un workflow. Deja el agente para cuando no puedas predecir el camino pero sí sepas reconocer un buen resultado cuando lo veas.
Y un consejo que repiten literalmente las guías oficiales de Anthropic y de OpenAI: empieza por lo más simple que funcione y añade complejidad solo cuando algo falle. La mayoría de negocios pequeños no necesita ningún sistema de varios agentes coordinados. Necesita una instrucción bien escrita que no haya que repetir.
Qué necesitas antes de empezar
Menos de lo que crees. Hay tres niveles, y el primero lo puede hacer cualquiera esta tarde:
- Nivel 1: dentro del chat. Los Proyectos de ChatGPT o Claude y los Gems de Gemini guardan instrucciones permanentes que se aplican a todas las conversaciones de ese espacio. Es un workflow de verdad, sin instalar nada.
- Nivel 2: que se ejecute solo. Las tareas programadas lanzan tu encargo a una hora fija sin que estés delante.
- Nivel 3: agentes con acceso a tus archivos. Claude Code, Codex o Cursor. Van por terminal, y aquí sí conviene tener algo de mano con el ordenador. Es el nivel que da más potencia y el que más cuidado exige.
Este artículo sirve para los tres. El método es el mismo; lo único que cambia es dónde guardas las instrucciones.
Cómo crear un workflow con IA, paso a paso
Paso 1: elige la tarea correcta
No toda tarea merece un workflow. Las que sí lo merecen cumplen tres cosas: la repites (al menos un par de veces al mes), sigue siempre el mismo esqueleto aunque cambien los datos, y sabes reconocer cuándo el resultado está bien.
Si no sabes por dónde empezar, el primer prompt del final hace esa auditoría contigo: le cuentas tu semana y te devuelve los candidatos ordenados por lo que te ahorran.
Paso 2: escribe el proceso como se lo explicarías a alguien nuevo
Este es el paso que todo el mundo se salta y el que decide si el workflow funciona. Imagina que entra alguien nuevo el lunes y tiene que hacer esa tarea sin preguntarte nada. Qué necesita saber: los pasos en orden, los criterios de calidad, los datos fijos de tu negocio y, muy importante, lo que no debe hacer nunca.
Sé concreto. «Escribe con buen tono» no significa nada. «Tuteo, frases cortas, nunca prometas plazos de entrega» sí.
Paso 3: guarda esas instrucciones donde la IA las lea siempre
Aquí está el truco que casi nadie explica y que hace clic cuando lo entiendes: todas estas herramientas funcionan igual por debajo. Todas leen un fichero de texto con tus instrucciones antes de ponerse a trabajar. Solo cambia el nombre del fichero:
| Herramienta | Dónde van tus instrucciones |
|---|---|
| Claude Code | CLAUDE.md en la carpeta del proyecto, o ~/.claude/CLAUDE.md para todos |
| Codex (OpenAI) | AGENTS.md en la raíz del proyecto |
| Cursor | .cursor/rules/ (ojo: tienen que ser ficheros .mdc) |
| ChatGPT / Claude web | Las instrucciones del Proyecto |
| Gemini | Las instrucciones del Gem |
Dos avisos que te van a ahorrar un rato de frustración.
El primero: AGENTS.md se ha convertido en el estándar de la industria, lo leen Codex, Cursor, Gemini CLI y decenas más, y hoy lo tutela una fundación del entorno Linux Foundation, pero Claude Code no lo lee. Lee CLAUDE.md. Verás mil artículos que dicen lo contrario. La solución oficial es de una línea: pon @AGENTS.md como primera línea de tu CLAUDE.md y así mantienes un solo fichero para todo.
El segundo: más corto funciona mejor. La documentación de Claude Code recomienda menos de 200 líneas y avisa de algo poco intuitivo, los ficheros muy largos no solo gastan más, sino que reducen el caso que la IA les hace. Y cada herramienta tiene su tope (Codex corta a 32 KB): pasarse no da error, simplemente se ignora lo que sobra.
Paso 4: separa lo que siempre es verdad de lo que es un procedimiento
Cuando tu fichero de instrucciones empieza a crecer, conviene partirlo en dos tipos de cosa:
- Hechos permanentes (van en el fichero de instrucciones): cómo se llama tu negocio, tu tono, tus precios, tus reglas innegociables.
- Procedimientos (van en una skill): «cómo preparo el informe mensual», paso a paso. Esto se carga solo cuando lo pides, así que no ocupa sitio el resto del tiempo.
La regla oficial es limpia: si una sección de tus instrucciones se ha convertido en un procedimiento de varios pasos, sácala a una skill.
Si quieres profundizar, lo contamos en qué son las skills de IA.
Paso 5: pruébalo tres veces antes de fiarte
Lánzalo con tres casos distintos: uno fácil, uno raro y uno con datos incompletos. El tercero es el que enseña de verdad, porque ahí es donde la IA se inventa cosas para rellenar huecos. Si lo hace, vuelve al paso 2 y añade la instrucción que falta («si te falta un dato, escribe FALTA DATO en vez de suponerlo»).
Los 5 patrones de workflow que de verdad se usan
Esto viene de la guía de Anthropic sobre agentes eficaces, y sirve igual en el chat que en la terminal. Elegir bien el patrón es la mitad del trabajo:
- Encadenado. Cada paso alimenta al siguiente. Ejemplo: de la grabación de la reunión → transcripción → acta → correo de seguimiento.
- Enrutado. Primero clasificas, luego cada tipo sigue su camino. Ejemplo: los correos entrantes se separan en presupuesto, incidencia o factura, y cada uno usa su plantilla.
- Paralelización. Varias miradas a la vez sobre lo mismo. Ejemplo: revisar un contrato buscando riesgos legales, económicos y de plazos en tres pasadas simultáneas.
- Orquestador y trabajadores. Una IA reparte el trabajo entre varias y junta el resultado. Ejemplo: auditar veinte fichas de producto a la vez.
- Evaluador y optimizador. Una genera, otra critica, y se repite. Ejemplo: pulir un texto de venta hasta que cumpla tus criterios.
Los tres últimos son potentes pero cuestan más. Para casi todo lo de un negocio pequeño, encadenado y enrutado bastan.
Errores comunes al crear workflows con IA
- Creer que el fichero de instrucciones es una ley. Es el error más caro y el más repetido. La documentación es explícita: esas instrucciones son contexto, no configuración obligatoria. La IA las lee y normalmente las sigue, pero no son una barrera técnica. Si algo no puede pasar bajo ningún concepto —borrar archivos, enviar correos, hacer cobros—, no lo confíes a una frase: no le des ese permiso.
- Escribir una novela. Cuanto más largo, menos caso. Corto, concreto y verificable.
- No dejar puntos de control. Un workflow de cinco pasos sin ninguna comprobación intermedia acumula errores hasta el final. Mete una verificación después del paso que más te importe.
- Dar permisos de escritura desde el minuto uno. Empieza en modo solo lectura. Cuando lleves unas cuantas ejecuciones buenas, amplías.
- Instalar skills de desconocidos. Una skill puede ejecutar comandos en tu ordenador. Instalar una de origen dudoso es como ejecutar un programa que te ha pasado un extraño.
- Automatizar un proceso que no funciona. Si el proceso manual está roto, automatizarlo solo hace que se rompa más rápido. Arréglalo primero.
¿Y Zapier, Make o n8n? Dónde está la frontera
Es la duda más frecuente, y la respuesta que circula («IA contra automatización clásica») es falsa. La frontera real no está entre productos: está dentro de cada proceso.
El criterio que da OpenAI es útil: la IA se justifica cuando hay juicio con matices, cuando las reglas fijas se han vuelto un laberinto imposible de mantener, o cuando trabajas con información sin estructura (correos, PDFs, notas de voz). Si tu proceso es un checklist con criterios claros sobre datos ordenados, una automatización de toda la vida es más barata y más fiable.
Lo que mejor funciona en la práctica es mezclar: Make o n8n disparan el proceso y mueven los datos de un sitio a otro, y la IA se ocupa solo del tramo que exige leer, entender o redactar. De hecho ambas herramientas ya traen bloques de IA dentro.
Herramientas para crear workflows con IA
| Herramienta | Para quién | Nota |
|---|---|---|
| Proyectos de ChatGPT / Claude | Cualquiera, hoy mismo | 9.0/10 |
| Gems de Gemini | Quien ya vive en Google | 8.7/10 |
| Claude Code | Trabajo con archivos y proyectos | 9.0/10 |
| Codex (OpenAI) | Equipos con GitHub | 8.8/10 |
| Cursor | Quien ya edita código | 8.5/10 |
| Make / n8n | Conectar aplicaciones entre sí | 8.5/10 |
Última revisión: agosto de 2026. Este campo cambia muy rápido: comprueba siempre la documentación oficial de la herramienta antes de dar por buena una ruta o un comando.
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No hace falta que escribas el prompt desde cero: la carta The Orchestrator de Invokard son más de 3.000 palabras de instrucciones que convierten tu IA en el director de orquesta que decide qué especialista resuelve cada tarea y coordina el proceso entero. Es gratis.
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Justo debajo tienes las tarjetas con los prompts completos, listos para copiar: desde el que audita tu semana y te dice qué merece un workflow, hasta el que te escribe tu fichero de instrucciones a medida y el que revisa los permisos antes de que le des acceso a nada.
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Preguntas frecuentes
¿Necesito saber programar?
Para los niveles 1 y 2 (instrucciones permanentes y tareas programadas), no. Para los agentes de terminal, no hace falta programar pero sí perderle el miedo a escribir comandos. Escribir el workflow en sí es redactar, no programar.
¿Cuánto cuesta?
Los Proyectos y los Gems entran en los planes gratuitos. Las herramientas de agente van con suscripción de pago: Claude Pro está en 20 $ al mes y ChatGPT Plus también en 20 $, con planes superiores por encima. Los precios cambian a menudo: compruébalos en la web de cada uno antes de decidir.
¿Se ejecuta solo aunque tenga el ordenador apagado?
Depende de dónde viva la tarea. Las que corren en los servidores del proveedor siguen funcionando con tu equipo apagado, pero no pueden tocar los archivos de tu ordenador. Las que corren en tu máquina sí llegan a tus archivos, pero necesitan que esté encendida. Para «un informe de mi Excel cada lunes», la segunda es la única que sirve.
¿Y si la IA hace algo que no quiero?
Por eso importan los permisos más que las instrucciones. Arranca en solo lectura, ten copia de seguridad de lo que toque, y reserva la aprobación manual para todo lo que envíe, publique, cobre o borre. Un workflow que te pide confirmación antes de enviar te sigue ahorrando casi todo el trabajo: lo que te deja es la decisión, no la tarea.
