Sacarle más provecho a la IA: 5 claves de Servinformación

¿Por qué la IA generativa sigue siendo un reto con más de 1.000 millones de usuarios?

ChatGPT y Gemini ya superan los 1.000 millones de usuarios activos mensuales según cifras difundidas por sus respectivas compañías. Pero tener la aplicación abierta en el navegador no significa que un founder esté sacando el jugo real a la herramienta: la calidad de la respuesta depende, en gran parte, de cómo se formula el prompt, del contexto que se le adjunta y del rol que se le pide al modelo.

Esta brecha entre «tener la app» y «usarla bien» es la que Servinformación —compañía especializada en soluciones tecnológicas y transformación digital con presencia en 13 países de Latinoamérica— intenta cerrar con cinco prácticas concretas para extraer más valor de la IA generativa.

¿Cómo está el mercado de asistentes de IA en 2026?

Antes de pasar a las claves conviene dimensionar el tablero. Según el ‘State of AI Report 2026’ de Sensor Tower, recogido por La Razón en junio, ChatGPT cerró mayo con 1.100 millones de usuarios mensuales y una cuota del 46,4% del mercado de asistentes. Por detrás quedaron Gemini, con 662 millones y un 27,7%, y Claude de Anthropic, con 245 millones y un 10,3%.

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El mismo reporte estima que en el primer semestre de 2026 los usuarios descargarán cerca de 2.300 millones de aplicaciones de IA y gastarán más de 4.200 millones de dólares en ellas, más del doble que en el mismo periodo de 2025. Para un founder eso significa dos cosas: cada vez hay más competencia por la atención del usuario final, y el costo de oportunidad de usar la IA «a medias» es mayor —si un competidor automatiza con prompts bien diseñados y tú te quedas en «hazme un informe», la diferencia de productividad se nota en semanas.

En paralelo, según una comparativa de OKDiario, los tres grandes ecosistemas —ChatGPT, Gemini y Copilot— han ajustado precios en 2026: ChatGPT Plus ronda los 23 €/mes, Google AI Pro los 22 €/mes y Google AI Plus ofrece un escalón intermedio por unos 5 €/mes con almacenamiento incluido. Elegir bien la suscripción y, sobre todo, saber pedirle lo que necesitas, se vuelve parte del stack del fundador.

Las cinco claves de Servinformación para sacarle más partido a ChatGPT y Gemini

1. Escribir prompts claros y específicos

Un buen prompt no es pedir «hazme un informe sobre ventas». Es detallar objetivo, contexto, audiencia, tono, formato y restricciones. Por ejemplo: «Genera un análisis ejecutivo del Q2 dirigido al equipo comercial, con los tres principales hallazgos, dos oportunidades y tres recomendaciones accionables. Extensión máxima: 500 palabras. Tono directo.» La diferencia entre la versión vaga y esta es exactamente la diferencia entre un resultado genérico y uno utilizable en una reunión de directorio.

2. Subir contexto y referencias en cada consulta

Los modelos trabajan mejor cuando tienen material del que partir. Adjuntar un PDF, una hoja de cálculo, una presentación o incluso imágenes permite que la IA identifique hallazgos, compare versiones, extraiga información específica o convierta el contenido a otro formato. La instrucción que destaca Servinformación: indicar también qué debe hacer la IA con cada fuente y qué información es relevante para la tarea. Sin esa indicación, el modelo termina resumiendo todo a la vez y mezclando lo importante con el ruido.

3. Asignar un rol desde el inicio

«Actúa como analista financiero senior», «responde como profesor universitario» o «adopta el rol de consultor de growth» cambia el enfoque de la respuesta aunque la pregunta sea idéntica. Esta técnica, heredada del prompt engineering clásico, sigue siendo una de las más efectivas para mover el output de genérico a específico sin reescribir el prompt entero.

4. Combinar la IA con otras herramientas, no usarla aislada

La IA deja de ser un juguete cuando se enchufa al resto del stack. En lugar de tratarla como un generador de texto aislado, conviene integrarla con hojas de cálculo (para análisis), plataformas de colaboración (para resúmenes de reuniones), CRMs (para redactar seguimientos) o herramientas no-code (para automatizar flujos). Servinformación cerró el primer semestre de 2026 con un crecimiento del 36% interanual, según recogió TuMedio.cl, precisamente por casos de uso donde la IA generativa se conecta con procesos de negocio reales y no con pilotos aislados en un departamento.

5. Dividir tareas complejas en pasos pequeños

Pedirle todo a un solo prompt es la receta más habitual para obtener respuestas mediocres. La alternativa es encadenar solicitudes: primero pedir un esquema, luego ampliar cada sección, después solicitar un resumen ejecutivo y, por último, validar el tono. Esto permite revisar cada etapa y ajustar antes de avanzar, en vez de descubrir al final que el documento entero iba en la dirección equivocada.

¿Qué significa esto para tu startup?

Las cinco claves parecen básicas; en la práctica, la mayoría de equipos las ignora. Tres acciones concretas que puedes aplicar esta semana:

Audita tus prompts actuales. Toma las últimas 10 consultas que le hiciste a ChatGPT o Gemini. ¿Cuántas tienen objetivo claro, audiencia definida y formato pedido? Reescribe las más vagas siguiendo el formato «rol + tarea + restricciones + formato» y guarda las versiones nuevas.
Crea una biblioteca de prompts por función. Documenta al menos un prompt optimizado para cada caso de uso recurrente en tu startup: análisis de datos, redacción de emails, ideación, resumen de reuniones, revisión de código. Compártelo en Notion o Google Drive con todo el equipo para que la mejora se multiplique.
Conecta la IA a una herramienta que ya usas. Elige un proceso manual (revisión de hojas de cálculo, seguimiento de leads, reportes semanales) y móntalo con un flujo que combine ChatGPT o Gemini con Google Sheets, Airtable o Make. Empieza con un solo caso de uso antes de escalar; un flujo que funciona es mejor que cinco a medias.

Para el ecosistema hispanohablante, el mensaje de fondo es claro: la ventaja competitiva en 2026 no viene de tener acceso a la IA —eso ya lo tiene cualquiera—, sino de saber pedirle, enchufarla y medir lo que entrega. Las empresas que están viendo retorno (como muestra el 36% de crecimiento de Servinformación en LATAM en H1) son las que pasaron de «probar la IA» a integrarla en operaciones concretas, con prompts diseñados y procesos definidos detrás.