Coreografía: minutas y cláusulas en el estándar del bufete

Son las cuatro de la tarde y necesitas un documento nuevo para un caso parecido a unos diez que ya resolviste. Le pides a una IA sin darle contexto ninguno y sale un texto correcto y sin alma, en formato de manual, no en el tuyo. La segunda vez, juntas los tres ejemplos en los que más confías, los pegas como referencia y le pides de nuevo: ahora sale casi a tu manera, solo ajustando dos frases. Guardas esa versión en una carpeta con nombre, para no armar el contexto de nuevo la semana que viene. La tercera vez que necesites ese tipo de documento, no partes de cero, partes de lo que ya funcionó, y el texto sale listo en minutos, no en horas.

Necesitas la minuta de un contrato de mutuo para cerrar la operación hoy, y le pides a una IA sin contexto: sale un texto correcto y sin alma, con interés y garantía fuera de tu estándar. Te detienes, juntas los dos contratos de mutuo que tu área ya usa y en los que confía, los pegas como referencia y pides de nuevo, diciendo qué cambia en este caso. La minuta sale casi lista, solo ajustando el plazo de gracia. Lees línea por línea, porque la IA no sabe que este deudor ya se atrasó una vez, y ajustas la cláusula de vencimiento anticipado con ese detalle. La versión final entra en la carpeta de modelos financieros, y el próximo mutuo parecido ya empieza desde ahí, no desde el texto genérico del manual.

Son las cuatro de la tarde y llega un pedido de minuta de prestación de servicios para un cliente nuevo. Le pides a una IA genérica y sale un contrato correcto y sin alma: cláusulas que no son las del bufete, un fuero que no es el que usas, un tono que no es el tuyo. Te sientas y reescribes todo, igual que hiciste la semana pasada.

Necesitas la minuta de cesión de imagen para la campaña que estrena mañana, y le pides a una IA sin contexto: sale un texto correcto y sin alma, con plazo de uso fuera de tu estándar. Juntas los dos contratos de cesión que el área jurídica ya aprobó antes, los pegas como ejemplo y pides de nuevo, especificando el plazo y el canal de esta campaña. La minuta sale casi en tu formato, solo ajustando la cláusula de territorio. Lees y adaptas, porque la IA no sabe que este influenciador negoció exclusividad de categoría, y agregas eso en la cláusula correcta. El contrato ajustado se vuelve modelo en la carpeta de cesión de imagen, y la próxima campaña parecida empieza desde ese punto, no desde cero.

Necesitas la carta oferta para el candidato que cerró la vacante hoy, y le pides a una IA sin contexto: sale un texto correcto y sin alma, con beneficios que no son de tu paquete y periodo de prueba fuera de tu estándar. Juntas las dos últimas cartas oferta que la empresa ya usó, las pegas como ejemplo y pides de nuevo, con el cargo y el paquete correctos de este candidato. La carta sale casi lista, solo ajustando la fecha de inicio. Lees y adaptas, porque la IA no sabe que este candidato negoció dos días remoto por semana, y lo incluyes en la cláusula correcta. La versión final entra en la carpeta de modelos de contratación, y la próxima oferta parecida ya empieza desde ahí.

Necesitas el PRD de la próxima feature para alinear al equipo hoy mismo, y le pides a una IA sin contexto: sale un documento correcto y sin alma, con secciones que no son las de tu plantilla y métricas que el squad nunca usó. Juntas los dos últimos PRDs que el equipo aprobó, los pegas como referencia y pides de nuevo, explicando el problema de esta feature. El documento sale casi en tu formato, solo ajustando la sección de métricas. Lees y decides, porque la IA no sabe que esta feature depende de una decisión de arquitectura tomada en el sprint pasado, y ajustas esa dependencia con tu propia cabeza. La versión final entra en la carpeta de PRDs aprobados, y la próxima feature parecida ya empieza desde ese modelo.

Necesitas la propuesta comercial para la cuenta que pidió respuesta antes de que termine el día, y le pides a una IA sin contexto: sale un texto correcto y sin alma, con condiciones que no son las tuyas y un pitch que no es el de tu pipeline. Juntas las dos propuestas que más cerraron negocio este trimestre, las pegas como referencia y pides de nuevo, con los números y el historial de esta cuenta. La propuesta sale casi en tu formato, solo ajustando el descuento. Lees y adaptas, porque la IA no sabe que este cliente ya se quejó del plazo de implementación en una negociación anterior, y refuerzas ese punto en la propuesta. La versión final entra en la carpeta de propuestas modelo, y la próxima negociación parecida ya empieza desde ahí.

Necesitas el procedimiento operativo estándar para el nuevo flujo de despacho que entra mañana, y le pides a una IA sin contexto: sale un texto correcto y sin alma, con pasos que no siguen tu proceso y SLA fuera de tu estándar. Juntas los dos POE que la operación ya valida y en los que confía, los pegas como referencia y pides de nuevo, explicando qué cambia en este flujo nuevo. El documento sale casi en tu formato, solo ajustando el paso de verificación final. Lees y adaptas, porque la IA no sabe que este hub tiene una restricción de espacio que los otros no tienen, y ajustas el paso con ese detalle. La versión final entra en la carpeta de POE, y el próximo flujo parecido ya empieza desde ese modelo.

Necesitas la política interna de tratamiento de datos para protocolizarla antes de que termine el día, y le pides a una IA sin contexto: sale un texto correcto y sin alma, con controles que no son los tuyos y referencia regulatoria fuera de tu estándar. Juntas las dos últimas políticas que el comité ya aprobó, las pegas como referencia y pides de nuevo, especificando el proceso que cubre esta política. El documento sale casi en tu formato, solo ajustando la sección de base legal. Lees y adaptas, porque la IA no sabe que este proceso ya tuvo una no conformidad señalada en la auditoría pasada, y refuerzas ese control con tu propia cabeza. La versión final entra en la carpeta de políticas aprobadas, y la próxima política parecida ya empieza desde ese modelo.

Necesitas el runbook de deploy del nuevo servicio para subirlo hoy mismo, y le pides a una IA sin contexto: sale un documento correcto y sin alma, con pasos que no son los de tu arquitectura y comandos fuera de tu estándar de infra. Juntas los dos últimos runbooks que el equipo ya validó en producción, los pegas como referencia y pides de nuevo, explicando qué cambia en este servicio. El documento sale casi en tu formato, solo ajustando el paso de rollback. Lees y adaptas, porque la IA no sabe que este servicio depende de una cola que los otros no usan, y lo incluyes con tu propia cabeza. La versión final entra en la carpeta de runbooks, y el próximo deploy parecido ya empieza desde ese modelo.

Necesitas el guion de investigación con usuario para la sesión que empieza mañana, y le pides a una IA sin contexto: sale un texto correcto y sin alma, con preguntas que no cubren el flujo que quieres probar y un formato fuera de tu estándar de discovery. Juntas los dos guiones que ya rindieron buenos hallazgos en investigaciones pasadas, los pegas como referencia y pides de nuevo, explicando qué cambia en esta sesión. El guion sale casi en tu formato, solo ajustando dos preguntas. Lees y adaptas, porque la IA no sabe que la última prueba ya reveló confusión en el mismo punto del flujo, y refuerzas esa pregunta con tu propia cabeza. La versión final entra en la carpeta de guiones de investigación, y la próxima sesión parecida ya empieza desde ese modelo.

Necesitas el plan de OKRs del próximo trimestre listo para mañana, y le pides a una IA sin contexto: sale un documento correcto y sin alma, con métricas que tu equipo nunca siguió y una cascada que no es la tuya. Juntas los dos últimos ciclos de OKR que funcionaron, los pegas como referencia y pides de nuevo, explicando la prioridad de este trimestre. El documento sale casi en tu formato, solo ajustando dos métricas. Lees y decides, porque la IA no sabe que la meta de expansión fue despriorizada en la reunión de ayer, y reescribes ese objetivo con tu propia cabeza. La versión final entra en la carpeta de ciclos de OKR, y el próximo trimestre ya empieza con un modelo probado, no con un documento rearmado desde cero.