Tu forma de usar IA empezó antes de ChatGPT

Hola de nuevo.

A los que lleváis tiempo suscritos a Human-OS: gracias por seguir aquí después de este pequeño periodo de… digamos… mantenimiento del sistema operativo. Y a los que habéis llegado recientemente: ¡bienvenidos!

Hace tiempo que no publicaba una edición y creo que tiene sentido explicar brevemente qué quiero que sea Human-OS a partir de ahora.

No quiero escribir otra newsletter sobre el nuevo modelo de IA de la semana, el prompt perfecto o las 279 herramientas que deberíamos probar antes del viernes; hay gente que lo hace mucho mejor que yo. Quiero que este sea un espacio anti-FOMO.

A mí cada vez me interesa más otra cosa: qué ocurre entre las personas y la tecnología.

Aparte de mi trabajo como AI Transformation Lead para el sur de Europa en Microsoft, otra de mis pasiones es la sociología y la antropología (de hecho, ahora soy estudiante de ellas). Y todo porque cuanto más trabajo con tecnología, más me interesa entender qué nos ocurre a las personas cuando empezamos a convivir con ella.

Esta semana hubo dos ideas que, aparentemente, no tenían mucho que ver. Una hablaba de culturas; la otra, de generaciones. Cuanto más las pienso, más conectadas me parecen. Empecemos por lo cultural.

"Mañana tenemos reunión con dirección"

Hace unos días publiqué una imagen sobre culturas low context y high context.

El concepto viene fundamentalmente del antropólogo Edward T. Hall, especialmente de su trabajo en Beyond Culture, publicado en 1976. Décadas después, Erin Meyer lo llevaría de una manera muy práctica al mundo empresarial en The Culture Map, donde nos ayuda a "situar" a las culturas.

Hay países, como Estados Unidos, situados muy hacia el lado low context. Erin Meyer plantea una explicación histórica bastante interesante: es un país relativamente joven, formado por personas procedentes de culturas muy diferentes que, en muchos casos, no compartían una historia ni unas referencias comunes.

Cuando tienes que entenderte con alguien que no comparte tu contexto, hay una solución bastante lógica: poner más información dentro de las propias palabras. Ser claro, específico, repetir lo importante y dejar menos espacio a la interpretación.

No significa que un estadounidense no utilice sobreentendidos —claro que los utiliza—, sino que culturalmente se tiende a valorar más una comunicación explícita.

Reino Unido, curiosamente, aunque comparte idioma con Estados Unidos, se sitúa algo más hacia el high context. Y esto ya nos da una pista interesante: hablar la misma lengua no significa necesariamente comunicarse de la misma manera. En el mapa de Meyer, EE. UU. aparece más low context que Reino Unido.

Una curiosidad que siempre me hace gracia es que para "ascensor" unos dicen elevator y otros lift. No es una prueba de low o high context, pero me sirve como metáfora: a veces una misma lengua también refleja formas distintas de nombrar y entender el mundo.

Al otro extremo tenemos Japón, una de las culturas que Meyer sitúa más hacia el high context. Aquí ocurre prácticamente lo contrario: una historia compartida de miles de años, una sociedad insular y largos periodos de relativo aislamiento. Meyer utiliza precisamente estas características para explicar cómo, cuando existe mucho contexto compartido entre las personas, no es necesario verbalizarlo todo: una mayor parte del mensaje puede estar en la situación, la relación, el tono o aquello que ambos ya saben.

Dicho de una forma muy simple:

• Low context: "Te explico exactamente lo que quiero para asegurarme de que lo entendemos igual".
• High context: "No necesito explicártelo todo porque confío en que puedes interpretar parte de lo que quiero decir".

Imagina que necesito un informe. Puedo decir:

¿Puedes enviarme el informe antes de las 15:00? Necesito las cifras de ventas del Q3 para la reunión con dirección.

Bastante low context. Gran parte de lo que necesitas para entenderme está dentro de la propia frase. Pero también podría decir:

Mañana tenemos la reunión con dirección…

Y esperar que tú entiendas: "Ah. Fer quiere el informe que solemos preparar, con las cifras habituales, antes de la reunión".

Eso se acerca más a una comunicación high context: una parte mayor del significado no está en las palabras, sino en nuestra relación, nuestra historia compartida, la situación y lo que ambos damos por supuesto.

Y aquí aparecen los maravillosos malentendidos humanos.

Mi laboratorio intercultural involuntario

Mi pareja es estadounidense y yo, español, así que en casa tengo de vez en cuando mi pequeño laboratorio intercultural involuntario.

Yo: Hace un poco de frío aquí, ¿no?

Ella: Sí, un poco.

Cinco minutos después yo sigo esperando que cierre la ventana. Ella sigue tranquilamente con su vida porque, pequeño detalle, yo nunca le había pedido que cerrase la ventana. En mi cabeza había comunicado una petición. En la suya, la temperatura de la habitación.

Y esto es importante: no significa que todos los españoles hagamos una cosa y todos los estadounidenses otra.

De hecho, una investigación con 929 participantes de 17 países encontró que las diferencias individuales en la preferencia por una comunicación directa eran mayores que las diferencias entre culturas. Es decir: la cultura importa, pero convertir países enteros en personalidades es una simplificación bastante peligrosa.

Me gusta más pensar en estas escalas como tendencias que nos ayudan a hacernos preguntas, no como etiquetas que nos dan automáticamente las respuestas.

Y entonces llegamos a la IA

Durante años hemos hablado con la IA de una forma tremendamente low context. Piénsalo. Nos han enseñado a escribir prompts así:

Objetivo: analiza este documento. Audiencia: comité ejecutivo. Tarea: identifica los cinco principales riesgos. Formato: tabla. Tono: ejecutivo y conciso. Contexto: bla, bla, bla…

Y tenía todo el sentido: la máquina no sabía quién eras, qué habías hecho ayer, cómo trabajaba tu organización ni qué demonios significaba para ti "el informe de siempre". Así que había que meter todo el significado posible dentro del mensaje. Muy low context.

El problema —o lo interesante— es que eso está cambiando.

Las IA empiezan a trabajar con conversaciones anteriores, documentos, instrucciones persistentes, proyectos, herramientas corporativas y cada vez más información sobre el contexto en el que estamos trabajando. Y entonces aparece una frase completamente distinta:

Prepáramelo como hacemos normalmente para el comité.

Hace cinco años esa frase habría sido prácticamente inútil. Con suficiente contexto compartido, empieza a tener sentido.

Y esto me parece fascinante porque quizá estemos viviendo una transición de una relación muy low context con la IA hacia una relación progresivamente más high context, en la que cada vez tenemos que explicarle menos cosas que ya conoce.

Eso plantea algo relevante: cuando una tecnología elimina contexto, no necesariamente afecta igual a todos los estilos de comunicación. Y aquí tengo una pregunta para la que todavía no tengo respuesta:

**¿Hemos diseñado la cultura del prompting desde una lógica fundamentalmente low context?**

Puede que sí, puede que no. Necesitamos más evidencia antes de convertirlo en una bonita frase de LinkedIn. Pero me parece una pregunta que merece la pena investigar.

También tiene una consecuencia práctica. Cuando trabajo la adopción de IA con personas y equipos, cada vez me interesa menos empezar por "vamos a aprender a hacer mejores prompts". Me interesa empezar un poco antes:

• ¿Cómo trabaja esta gente?
• ¿Cómo pide las cosas?
• ¿Qué da por supuesto?
• ¿Qué información comparte?
• ¿Cuánto contexto existe dentro del equipo?

Porque quizá enseñar la misma forma de utilizar IA a todo el mundo sea parte del problema.

Y sí: esta es precisamente una de las conversaciones que quiero llevar cada vez más a mis formaciones y conferencias. No enseñar únicamente qué botón pulsar, sino entender primero a la persona que va a pulsarlo.

El contexto no es solo cultural

Si nuestra cultura influye en cómo interpretamos un mensaje, nuestra historia con la tecnología también influye en cómo llegamos a una IA.

Un millennial que pasó del módem a Messenger, del Nokia al smartphone, de Google a las redes sociales y ahora a la IA no llega a ChatGPT desde cero. Tampoco lo hace alguien que empezó su carrera trabajando sin ordenador, vivió la llegada del email, los ERP, Internet y después el trabajo remoto.

Cada uno trae una especie de biografía tecnológica.

Por eso me gusta hablar de generaciones, pero con cuidado. No porque todos los boomers, millennials o la generación Z se comporten igual —Pew Research lleva tiempo advirtiendo precisamente del riesgo de convertir las etiquetas generacionales en estereotipos—, sino porque haber vivido determinados cambios tecnológicos puede condicionar nuestras expectativas, hábitos y capacidad de adaptación.

Una persona de 60 años que haya pasado profesionalmente por el ordenador personal, Internet, los ERP, los smartphones, el trabajo remoto y la automatización puede haber desarrollado una capacidad enorme para reconfigurar su manera de trabajar. Mientras que alguien de 25 puede manejar una interfaz de IA con absoluta naturalidad y, sin embargo, no haber tenido todavía que rediseñar a fondo su profesión alrededor de una nueva tecnología.

No es una competición, sino una historia diferente. Y ahí está, para mí, la conexión entre generaciones y cultura.

Donde se unen las dos ideas

No llegamos a la IA solo con un prompt. Llegamos con nuestra cultura, nuestra edad, nuestra profesión, nuestras experiencias anteriores con la tecnología y una determinada manera de entender cómo se trabaja.

Por eso dos personas pueden recibir exactamente el mismo Copilot, ChatGPT o cualquier otra herramienta y reaccionar de formas completamente diferentes. Una puede pensar:

Perfecto. ¿Cómo incorporo esto a mi manera de trabajar?

Y otra:

Vale… ¿pero por qué tengo que cambiar algo que ya me funciona?

Ninguna de las dos respuestas se explica únicamente por la tecnología.

Y para mí ahí empieza de verdad la conversación sobre adopción. No en qué puede hacer la IA, sino en qué contexto humano encuentra cuando llega.

Escrito en colaboración con FerPilot (Fer Berdugo + IA).

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Para seguir tirando del hilo

• Edward T. Hall, Beyond Culture (1976). Origen del marco high/low context.
• Erin Meyer, The Culture Map. Aplicación de las diferencias culturales al trabajo internacional.
• Park et al. (2012), International Journal of Intercultural Relations. Investigación en 17 países sobre comunicación directa y diferencias individuales y culturales.
• Pew Research Center, How Pew will report on generations. Por qué usar las etiquetas generacionales con cautela.
• Pew Research Center, How opinions and use of AI differ by age. Datos de 2026 sobre el uso de la IA según la edad en Estados Unidos.
• Seifert, Kamin y Lang (2020), Technology Adaptivity and Technology Biography (Oxford Academic). Sobre biografía tecnológica y adaptabilidad en adultos mayores.