Construyendo un negocio con mentores de IA: El Steve Jobs GPT

El equipo de IA del consultor independiente

Escalar un negocio sin un equipo tradicional es un desafío que enfrentan muchos emprendedores. Para Yesim Saydan, experta en branding y comunicación de principios de los 50 años, la solución no fue contratar más freelancers, sino construir una fuerza laboral digital.

Radica en los Países Bajos y dirige una consultoría independiente que ayuda a altos ejecutivos y emprendedores establecidos a hacer crecer su autoridad. Para gestionar la carga de trabajo, recurrió a los GPT personalizados de OpenAI, creando un equipo virtual de más de 17 agentes especializados. Sin embargo, su creación más innovadora es un mentor modelado después de una de las figuras más icónicas de la tecnología: Steve Jobs.

De las paredes corporativas a las paredes digitales

El viaje de Saydan hacia la integración de IA comenzó con una carrera corporativa tradicional. Después de mudarse de Turquía a Estados Unidos para su MBA, pasó 14 años trabajando en entornos de alto riesgo, incluyendo un puesto como gerente de proyectos en Citibank en Wall Street. Su carrera la llevó a Nueva York, París y finalmente a los Países Bajos.

Lanzó su propio negocio hace una década buscando flexibilidad cuando las redes sociales comenzaban a surgir. Sin embargo, escalar su consultoría presentó un obstáculo. Contratar freelancers a menudo significaba pasar tiempo excesivo capacitándolos sobre su metodología específica, frecuentemente sin el mismo nivel de compromiso que ella sentía.

Pasé mucho tiempo innecesario capacitando a los freelancers sobre mi marco de trabajo específico, y a menudo sentía que no se preocupaban tanto como yo.

Cuando OpenAI lanzó la función de GPT personalizado, Saydan se dio cuenta de que podía construir el equipo ideal que había estado buscando.

Construyendo la fuerza laboral de IA perfecta

Saydan inicialmente imaginaba un equipo de IA de cuatro personas, pero rápidamente aprendió que la IA produce resultados inferiores cuando se sobrecarga con demasiadas tareas. La solución fue la especialización. Creó un GPT personalizado distinto para cada función crítica en su negocio, resultando en un equipo de más de 17 agentes.

Su fuerza laboral digital incluye:

• Un investigador de mercado
• Un analista de llamadas de ventas
• Un redactor de propuestas
• Un guionista de video
• Un evaluador de perfiles de LinkedIn usando seis pilares específicos

El poder de estos agentes reside no solo en su creación, sino en su entrenamiento. Saydan crea documentos de procedimientos operativos estándar para cada tarea y cliente, sirviendo como material de entrenamiento para sus agentes. Mantiene agentes específicos para cada cliente entrenados en tono, objetivos y conversaciones pasadas, asegurando que nunca comience una tarea desde cero.

El modelo de mentoría de Steve Jobs

Después de construir sus agentes empleados, Saydan volvió su atención a la mentoría. Se preguntó qué figuras históricas o vivas querría como mentores, decidiéndose por Steve Jobs por su reconocida creatividad e innovación.

Dedicó aproximadamente 40 horas a investigar y construir materiales de entrenamiento para el GPT de Jobs. El proceso de entrenamiento involucró dos enfoques distintos:

1. Transcripciones estratégicas: Subir videos donde Jobs explicaba sus estrategias y filosofías de producto.
2. Ejemplos de ejecución: Usar transcripciones de lanzamientos de productos como el iPhone y el iPad para enseñar a la IA su proceso de pensamiento y estilo de ejecución.

Las instrucciones comenzaron con una definición de persona: "Eres Steve Jobs, tienes décadas de experiencia... tu habilidad más importante es la creatividad, la innovación, pensar fuera de la caja". Desde entonces ha expandido esta biblioteca para incluir GPT personalizados para Dan Kennedy y Elon Musk.

Prompts para la honestidad

Uno de los desafíos más significativos con la IA es su tendencia a ser complaciente. Saydan notó que hacer una pregunta directa como "¿Qué piensas de esta idea?" generalmente resulta en que la IA simplemente complazca al usuario.

Para superar esta limitación y acceder a los "superpoderes" entrenados de sus mentores, utiliza una técnica de prompting específica. En lugar de pedir una opinión, pide una calificación.

En una escala del uno al 10, ¿qué tan buena es esta idea?

Si la IA califica la idea con un cinco, ella continúa con: "OK, ¿qué la haría un 10?" Esto obliga a la IA a basarse en la experiencia y los marcos de trabajo específicos con los que fue entrenada. Para salidas estratégicas, este proceso de refinamiento típicamente toma de tres a cinco rondas.

Abrazando lo desconocido

A pesar de su éxito, Saydan admite que el rápido avance de la IA es aterrador. Recuerda el lanzamiento de productos como NotebookLM generando un temor de que "esto va a hacer que toda la raza humana sea obsoleta".

Ejemplos de momentos de parálisis respecto a los posibles impactos sociales, cuestionando si todos terminarán sin hogar. Sin embargo, se mantiene enfocada reconociendo los límites de la previsión humana.

Su perspectiva ha cambiado del miedo a la integración. Cree que mientras la IA es poderosa por sí sola, se vuelve verdaderamente mágica cuando se combina con la experiencia humana. Al usar agentes personalizados como una extensión de su cerebro en lugar de un reemplazo, logra salidas que se sienten pulidas y estratégicas, liberándola para enfocarse en el panorama general. Como concluye, simplemente no hay vuelta atrás en esta evolución tecnológica.

Puntos Clave

El experimento de Yesim Saydan demuestra que la especialización es clave para una integración efectiva de la IA. En lugar de depender de una única herramienta generalizada, construyó un sistema modular donde cada agente sobresale en una tarea específica.

Su enfoque hacia la mentoría—entrenar a la IA sobre metodologías específicas y solicitar críticas constructivas—ofrece un plan sobre cómo los profesionales pueden aprovechar la experiencia histórica en la edad digital. En última instancia, su experiencia sugiere que el futuro del trabajo no se trata de humanos versus IA, sino de humanos más IA.