Taker
- Qué haces propio
- La práctica: cómo preguntar, verificar y utilizar los resultados.
- Donde pones el esfuerzo
- Adopción, criterios de uso y aprendizaje del equipo.
- Qué mantienes
- Usos acordados, licencias y revisión de las respuestas.
KarminaAI StudioAgentes · Servicios · Formación
Knowledge · El modelo de adopción de IA
Taker·Shaper·Maker
Tres maneras de incorporar la IA.
Una decisión: ¿qué necesitas realmente?
Adoptar una herramienta, adaptarla a tu contexto o construir una capacidad propia. El modelo ayuda a decidir cuánta tecnología, conocimiento y dedicación necesita cada proceso.
Sistema de aplicación de Karmina creado por Ignasi Llorente.
No es una carrera hacia Maker. Es un mapa para encontrar el grado de adaptación que aporta valor en cada caso.
Cómo leer el modelo
No habla solo de tecnología.
Parla del papel que asumes.
Con Taker, el peso es en el uso. Con Shaper, en la adaptación. Con Maker, en la construcción y la operación de una capacidad propia. Cambia aquello que la organización prepara, controla y tiene que mantener.
¿La pregunta no es «como podemos llegar más arriba?», sino «que nos falta para que este proceso funcione mejor?». El volumen, la singularidad del conocimiento, el riesgo y la capacidad de mantenimiento orientan la respuesta.
Adoptar
Taker
¿Qué podemos resolver con lo que ya existe?
El valor es en cómo utilizas la herramienta.
Taker es adoptar una capacidad de IA disponible e incorporarla a una tarea. No hay que desarrollar una solución propia: la persona aporta el contexto, pide un resultado, lo revisa y decide como utilizarlo.
El cambio importante no es contratar una licencia. Es pasar de usos improvisados a una práctica compartida: saber qué preguntar, qué información se puede introducir y cómo reconocer una respuesta incorrecta.
Qué implica a la práctica
- Seleccionar una herramienta adecuada a una necesidad concreta.
- Acordar instrucciones, ejemplos y criterios básicos de calidad.
- Revisar las respuestas antes de incorporarlas al trabajo.
Cuando tiene sentido
Cuando la tarea es acotada, una solución estándar ya da una respuesta útil y la intervención manual continúa siendo asumible.
El límite que hay que tener presente
Si cada resultado exige reconstruir el mismo contexto, copiar datos entre herramientas o corregir las mismas desviaciones, quizás ya hay que adaptar el proceso.
Qué conviene observar
Tiempo de preparación, calidad después de la revisión y utilidad real para el equipo.
El mismo caso, tres enfoques · Ejemplo ilustrativo
Responder una consulta de cliente.
Una persona prepara un borrador de respuesta a una consulta con una herramienta de IA. introduce el contexto autorizado, comprueba la información y envía ella misma el mensaje.
- Persona + contexto
- Herramienta existente
- Revisión y uso
Una tarea asistida. La persona conduce cada paso.
Adaptar
Shaper
¿Qué tiene que saber y respetar la IA para ser útil aquí?
El valor es en el contexto que incorporas.
Shaper es adaptar una tecnología existente a una manera concreta de trabajar. En lugar de explicarlo todo a cada conversación, la solución dispone de instrucciones estables, fuentes autorizadas, formatos y criterios de revisión.
Esta adaptación puede incluir una base documental, plantillas, conexiones con herramientas o ajustes del modelo cuando estén justificados. No todo exige entrenar: a menudo la diferencia es consultar el conocimiento correcto y aplicarlo bien.
Qué implica a la práctica
- Ordenar las fuentes y definir cuáles tienen autoridad.
- Configurar instrucciones, formatos y tratamiento de las excepciones.
- Probar el comportamiento con casos habituales y casos difíciles.
Cuando tiene sentido
Cuando la tarea se repite y el resultado depende del vocabulario, los datos, las condiciones o los criterios propios de la organización.
El límite que hay que tener presente
Una base documental no se mantiene sola. Si las fuentes son contradictorias o nadie asume la actualización, la adaptación puede reproducir errores con más consistencia.
Qué conviene observar
Precisión respecto de las fuentes, consistencia, correcciones necesarias y actualización del conocimiento.
El mismo caso, tres enfoques · Ejemplo ilustrativo
Responder una consulta de cliente.
Un asistente prepara la respuesta consultando el catálogo y las condiciones vigentes. Respeta el tono acordado, indica las fuentes y deriva a una persona las preguntas que no puede resolver.
- Consulta + fuentes
- Asistente adaptado
- Revisión con criterios
Un resultado contextualizado. El conocimiento es reutilizable.
Construir capacidad
Maker
¿Qué capacidad queremos poder gobernar y hacer evolucionar?
El valor es en el sistema que puedes sostener.
En la lectura aplicada de Karmina, Maker significa construir una capacidad operativa propia: un sistema que conecta tareas, conocimiento, herramientas y responsabilidades. Puede aprovechar modelos existentes; el desarrollo propio es en el conjunto.
No basta con que una demostración funcione. Hay que definir qué pasa cuando faltan datos, una herramienta falla o el resultado requiere una decisión humana. También quién puede parar el sistema, revisar la actividad y aprobar un cambio.
Qué implica a la práctica
- Diseñar el flujo completo y conectar solo las herramientas necesarias.
- Establecer permisos, registros, pruebas y puntos de aprobación humana.
- Asignar responsables de funcionamiento, incidencias y mejora.
Cuando tiene sentido
Cuando el proceso tiene valor estratégico, hay evidencia que la solución funciona y existen recursos para operarla más allá del piloto.
El límite que hay que tener presente
Construir comporta mantenimiento, dependencias y costes recurrentes. Más integración no tiene que significar más autonomía: cada acción necesita sus límites.
Qué conviene observar
Calidad del proceso completo, incidencias, coste de operación y capacidad de supervisar, parar y recuperar.
El mismo caso, tres enfoques · Ejemplo ilustrativo
Responder una consulta de cliente.
Un sistema recibe la consulta, recupera el contexto, prepara la respuesta y la deja pendiente de aprobación. Después de validarla, puede ejecutar el envío autorizado y registrar el resultado.
- Entrada + herramientas
- Flujo con aprobación
- Acción y registro
Un proceso conectado. La autonomía es explícita y delimitada.
ANTE LA DUDA
Es normal no saber por dónde empezar.
No hace falta llegar con una solución definida. En una videollamada gratuita podemos entender qué os preocupa, separar urgencias de ruido y ordenar un primer paso posible.
Videollamada · gratuita · sin compromisoAgendar una videollamada gratuita ↗Una conversación breve para entender el punto de partida y poner orden.
Las diferencias, de un vistazo
¿Qué cambia de un enfoque al otro?
No solo cambia el resultado. También cambia dónde pones el esfuerzo y qué tendrás que cuidar para que continúe funcionando.
Shaper
- Qué haces propio
- El contexto: fuentes, instrucciones, formatos y reglas de trabajo.
- Donde pones el esfuerzo
- Calidad del conocimiento, configuración y pruebas.
- Qué mantienes
- Fuentes vigentes, adaptaciones y criterios de evaluación.
Maker
- Qué haces propio
- El sistema: flujos, integraciones y capacidad de operación.
- Donde pones el esfuerzo
- Desarrollo, supervisión y responsabilidades operativas.
- Qué mantienes
- Funcionamiento, permisos, costes, incidencias y evolución.
Escoger con criterio
Empieza por el proceso.
No por la etiqueta.
Antes de adoptar, adaptar o construir, pose sobre la mesa cuatro preguntas. No dan una puntuación automática: ayudan a hacer explícita la decisión.
¿Una herramienta existente ya lo resuelve bastante bien?
Si la respuesta es sí, Taker puede ser suficiente. Comprueba el resultado en el trabajo real, incluido el tiempo que dedicas a revisarlo.
¿El conocimiento propio cambia la respuesta?
Si hay que aplicar información interna, criterios estables o formatos específicos, explora Shaper. Primero hace falta que estas fuentes estén ordenadas y vigentes.
¿Hay que conectar todo un proceso?
Si el reto combina varias tareas y herramientas, valora una capacidad propia. Define antes los permisos, las excepciones y las decisiones que continúan en manos de personas.
¿Quién lo hará funcionar de aquí a seis meses?
El proyecto no acaba con la primera entrega. Sin un responsable, tiempo de mantenimiento y criterios para medir el valor, conviene reducir el alcance.
Lo que no cambia
Más capacidad.
No menos responsabilidad.
En cualquier enfoque hay que saber qué datos se pueden utilizar, qué se considera un buen resultado y quien responde cuando algo falla.
La autonomía no viene incluida en el nombre. Un sistema Maker puede requerir aprobación humana en cada acción relevante, igual que una herramienta Taker necesita una revisión adecuada al riesgo.
Para acabar de entenderlo
Preguntas sobre
el modelo.
¿Hay que pasar por Taker, después Shaper y finalmente Maker?
No es un itinerario obligatorio ni una clasificación de mejores y peores. Una herramienta estándar puede ser una solución definitiva. Tiene sentido cambiar de enfoque cuando aparece una necesidad concreta que el actual no resuelve bastante bien.
¿Una empresa puede combinar los tres enfoques?
Sí. El mapa es más útil cuando se aplica a casos de uso. Un equipo puede usar una herramienta para resumir documentos, un asistente adaptado para consultar procedimientos y un sistema propio para coordinar un flujo recurrente. No hay que poner una única etiqueta a toda la organización.
¿Shaper quiere decir entrenar un modelo con datos propios?
No necesariamente. Se puede adaptar la respuesta con instrucciones, ejemplos y consulta de fuentes, sin modificar el modelo. El ajuste de un modelo es una opción técnica que se tiene que justificar con pruebas, no un requisito para empezar.
¿Qué significa Maker en el marco original y en esta página?
En la formulación técnica de referencia, Maker describe la construcción de modelos fundacionales propios. Aquí explicitamos una lectura aplicada a la organización: construir y gobernar un sistema propio, también sobre modelos existentes. Desarrollar un agente o una integración no equivale, por sí solo, a crear un modelo fundacional.
¿Tener un agente de IA nos convierte en Maker?
No. Un agente puede ser un producto estándar que adoptamos o una solución que adaptamos a nuestro conocimiento. En esta lectura aplicada, el paso a Maker tiene que ver con asumir el diseño, la operación y la evolución de un sistema propio, no con ponerle el nombre de agente.
¿Cómo sabemos que merece la pena cambiar de enfoque?
Hay que comparar el resultado con la manera actual de trabajar: calidad, tiempo de revisión, errores, coste total y carga de mantenimiento. Un piloto útil incluye excepciones y condiciones de parada. Si la adaptación o el desarrollo no mejoran el balance, mantener la opción más sencilla es una buena decisión.
Marc de referencia: McKinsey · En CIO and CTO guide. Los ejemplos y la lectura orientada a la capacidad operativa son una adaptación explicativa de Karmina, no casos de cliente.
Hablemos
¿Qué enfoque necesita vuestro proceso?
Explicadnos qué queréis resolver, qué herramientas usáis y dónde encontráis el límite. Os ayudaremos a valorar si hay que adoptar, adaptar o construir.
hello@karmina.ai