En cuatro semanas, tu equipo aprende a usar un agente (como Claude Code o Codex), para crear un sistema aplicado a un proceso real. El método queda instalado en la empresa cuando termina el programa.
Si falta cualquiera de estos cuatro elementos, no terminamos.
Una herramienta funcionando sobre un proceso que ya usan. Archivos reales, no un entorno de prueba.
Una configuración de IA personal con sus estándares ya escritos. Se acabó repetir las reglas cada mañana.
Un comando recurrente que un compañero puede volver a correr sin que la persona que lo hizo esté presente.
Un Mapa Agéntico de qué se construyó, dónde vive, quién es responsable.
Cuatro semanas. Cuatro cosas que tu equipo te puede mostrar. Abre una semana para ver qué pasa en la sala y qué se llevan.
El modelo es el mismo para todos. El plan y el contexto cambian el resultado.
Eligen un proceso real que ya usan y escriben cómo se ve "terminado" en una frase que un colega aceptaría.
Corremos la misma solicitud dos veces, una con plan y otra sin plan. Después ordenan su propio trabajo: hacerlo directo, planificarlo, o pasarlo por compuerta. Los últimos 10–15 minutos son preguntas.
Terminan un plan rico en contexto para su propio proyecto. La próxima semana construyen a partir de él, no arrancan desde un chat en blanco.
Corto, reversible, sin daño duradero si sale mal. Escríbelo y avanza.
Varios pasos, necesita sus archivos y estándares, se va a reutilizar. Escribe el plan primero.
De cara al cliente, dinero, o una decisión que no se puede deshacer. Una persona lo aprueba antes de que salga.
Entregable Un plan rico en contexto para su propio proyecto, listo para construir.
Se aprende la importancia de dejar una configuración que les permite tener un resultado constante, en vez de un chat que se olvida.
Traen el plan de la semana pasada y los archivos que el proceso realmente usa. Sin datos de muestra.
Construimos la primera versión funcional frente a ellos, luego corren el mismo ciclo sobre su propio proceso. Las reglas que siguen repitiendo quedan escritas en la configuración para no tener que repetirlas al día siguiente.
Terminan la sesión con una primera versión que corre sobre su proceso real, más una configuración que ya conoce sus estándares.
El archivo de configuración se llama CLAUDE.md (o AGENTS.md para Codex). Es un documento corto que vive junto al trabajo y le dice al modelo los estándares del equipo, los archivos, y qué "nunca hacer". Ese es todo el truco. El chat es desechable. La configuración es el activo.
Entregable Primera versión funcional sobre su proceso real, más una configuración de IA que guarda sus reglas.
A estas alturas ya construyeron algo real y encontraron dónde duele de verdad. Esta semana lo convierten en algo que todo el equipo puede reutilizar.
Marcan los pasos que ya repitieron a mano esta semana. Esos pasos son el comando, no un proyecto nuevo.
Convertimos uno de esos ciclos en una skill (un comando reutilizable) que cualquiera del equipo puede correr. Después vemos conectar herramientas que ya pagan (correo, calendario, el CRM) y cuándo esa conexión no vale la fricción.
Al final tienen un flujo de trabajo reutilizable, más una decisión por escrito sobre qué conectar y qué dejar en paz.
Las skills son los procedimientos reutilizables que le enseñan al modelo (una forma con nombre de rehacer un trabajo). MCP es la capa de conectores: engancha herramientas que ya pagas cuando de verdad vale la pena. Si conectar una herramienta agrega más fricción de la que quita, no la conectas.
Entregable Un flujo de trabajo que ya hacían a mano, ahora reutilizable. Criterio sobre conectar correo, calendario, o el CRM.
La lección principal: trabajar en equipo sobre trabajo de IA compartido. GitHub es la herramienta. La revisión es el hábito. El mapa es lo que se queda.
Preparan una cuenta de GitHub y repasan cómo funciona un proyecto compartido: branch, cambio, revisión, merge. Lenguaje simple, no un curso de desarrollo.
Recorremos un proyecto compartido de principio a fin en GitHub: el trabajo, la compuerta de revisión, la entrega. La misma idea que un pull request, aunque la empresa no lo llame así. Voluntarios muestran un cambio real; la sala da retroalimentación en vivo. Después cada quien arranca su Mapa Agéntico: qué se construyó, dónde vive, cómo hacerlo crecer.
Vuelven a correr el ciclo sobre su propio proyecto y terminan el mapa. El siguiente trabajo arranca desde ese mapa, no desde un chat en blanco.
GitHub aquí no es un ritual de desarrolladores. Es cómo el equipo comparte trabajo de IA: alguien más puede ver el cambio, hacer una pregunta, y aceptarlo antes de que esté en vivo. El flujo se enseña paso a paso y en lenguaje no técnico. Así es como la capacidad se queda cuando nos vamos.
Entregable Una imagen clara del ciclo de revisión en equipo sobre un proyecto compartido, más un Mapa Agéntico personal.
Contenidos teóricos necesarios, luego una demostración sobre trabajo real: primero ven cómo se hace, después lo hacen ellos sobre su propio trabajo. Los últimos 10–15 minutos son para preguntas.
Lectura y ejercicios, más configurar su espacio y trabajo práctico sobre el proyecto. El peso de la construcción práctica crece con el tiempo. Trabajo productivo, no relleno.
Tres ejemplos de una sola cohorte. Un equipo de consultoría IT que ya usaba IA en el día a día. El método es el mismo que usaría tu gente con su propio trabajo.
Un cliente · tres entregables · procesos reales
El reporte comercial vivía en una hoja a la que casi nadie se atrevía. En el bootcamp lo pasaron a una web app, con las reglas de facturación documentadas. Y ya lo usaban en la operación.
De Excel privado → dashboard compartido
Cerraban instalaciones y el marketing no se enteraba. Armaron un generador: metes cliente, espacio, alcance, resultados y fotos. Salen el post de LinkedIn, el caso y el guion de video, con el tono de la firma. Después alguien revisa y publica.
De página en blanco → tres piezas
Al comercial le hacía falta preparar llamadas, leer transcripts y tener un perfil de cliente ideal que no se borre cada lunes. En la primera semana salió el ICP a partir de su propia cartera, y una configuración de proyecto que guarda el contexto.
De empezar de cero → agente reutilizable
Gerentes y directores que ya usan IA de chat y/o Cowork, llegaron a ese techo, y van a construir en persona con Claude Code o Codex sobre un proceso real que ellos mismos operan. Gente que se lleva una herramienta funcionando, una configuración escrita, un comando reutilizable y un mapa — no una charla.
Principiantes absolutos (para eso está el programa de Alfabetización). Quien solo quiera una charla informativa sin trabajo práctico. Ingenieros de software que ya construyen con agentes. Operaciones, soporte de ventas, coordinadores, analistas y jefes de oficina, salvo que ellos mismos se sienten en el ciclo de construcción.
Este es el método de entrega de Adaptto en todos sus programas. No es el oficio que los participantes usan para construir un proyecto. Ese oficio vive en las lecciones de cada curso.
Antes de arrancar, un diagnóstico previo para cada participante. Medimos conocimiento y actitud (quién está listo y quién va a resistirse, y por qué), mapeamos lo que hacen día a día, y ubicamos dónde están las oportunidades. Así personalizamos la sala antes de que alguien entre a una sesión en vivo.
Las sesiones en vivo combinan contenidos teóricos con demostraciones sobre trabajo real: ven cómo se hace, luego lo hacen ellos sobre su propio trabajo con nosotros en la sala. Duración y cantidad siguen el formato de arriba.
Asíncrono entre sesiones: lectura y ejercicios, más configuración y trabajo práctico sobre su proyecto real. Le damos peso creciente a la construcción práctica. Un seguimiento breve después del programa evita que se apague.
Un certificado para compartir cuando completan las cuatro lecciones y el proyecto final pasó por revisión.
Un reporte que te enviamos: un diagnóstico de oportunidades de automatización que surgieron durante el programa. Qué hacer después, no una encuesta.
Una sesión de 1 hora después de un mes. Qué sigue funcionando, qué necesita un empujón, cuál debería ser el próximo comando.