GPTs vs. skills

Los GPTs personalizados de ChatGPT y las skills de Claude sirven para algo muy parecido: conseguir que una inteligencia artificial realice una tarea concreta siguiendo unas instrucciones determinadas.

Por ejemplo, podemos crear un GPT para analizar currículums, revisar contratos o preparar propuestas comerciales.

También podemos crear una skill de Claude para realizar exactamente esas mismas tareas.

En ambos casos, el objetivo es dejar de explicar el procedimiento desde cero en cada conversación.

Configuramos una vez cómo queremos que trabaje la IA y reutilizamos esa configuración cada vez que la necesitamos.

Por eso es normal que parezcan prácticamente lo mismo.

Sin embargo, hay algunas diferencias importantes en la manera en que se crean y se utilizan.

Un GPT es una versión personalizada de ChatGPT.

Al crear uno, podemos indicarle qué tarea debe realizar, qué pasos debe seguir, qué criterios debe aplicar y cómo queremos que presente el resultado.

También podemos añadir documentos para que los utilice como referencia.

Por ejemplo, podríamos crear un GPT especializado exclusivamente en analizar currículums.

Sus instrucciones podrían indicarle que revise la experiencia profesional, compruebe si el candidato cumple los requisitos del puesto, identifique fortalezas y carencias, y prepare un informe con una estructura determinada.

Cuando queramos realizar esa tarea, abriremos ese GPT y le proporcionaremos el currículum y la descripción del puesto.

Es importante que el GPT esté especializado en una tarea concreta.

Un GPT llamado “Experto en recursos humanos”, capaz de analizar currículums, preparar entrevistas, redactar ofertas y diseñar planes de incorporación, probablemente tendría demasiadas instrucciones y objetivos diferentes.

Cuanto más concreta sea la tarea, más fácil será construir buenas instrucciones, probar el resultado y corregir los errores.

Por eso suele ser más efectivo crear un GPT para analizar currículums, otro para preparar entrevistas y otro para redactar ofertas de empleo.

Cada uno resuelve un problema específico.

Las skills de Claude también pueden estar especializadas en una única tarea.

La diferencia principal es que no funcionan necesariamente como asistentes independientes que debemos abrir antes de empezar.

Una skill es una capacidad que añadimos a Claude.

Podemos tener varias skills disponibles y Claude puede identificar cuál necesita utilizar según la petición que le hagamos.

Por ejemplo, podríamos tener una skill para analizar currículums, otra para preparar entrevistas y otra para redactar ofertas.

Si le pedimos a Claude que analice un currículum, puede detectar que existe una skill preparada para esa tarea y cargar sus instrucciones.

Por tanto, la primera diferencia se encuentra en la forma de utilizarlos.

Con un GPT, normalmente elegimos primero el asistente especializado y después le damos la tarea.

Con una skill, podemos plantear directamente la tarea en Claude y el sistema puede cargar la capacidad correspondiente.

La segunda diferencia está en lo que puede contener una skill.

Tanto los GPTs como las skills pueden incluir instrucciones y documentos de referencia.

Sin embargo, una skill también puede incorporar scripts.

Un script es un pequeño programa creado para ejecutar automáticamente una serie de operaciones.

No es una inteligencia artificial. No interpreta una petición ni decide cómo responder.

Simplemente sigue unos pasos técnicos que alguien ha programado previamente.

Podemos compararlo con una receta muy precisa.

Imaginemos que queremos analizar un archivo con las ventas de un equipo comercial.

Las instrucciones podrían decirle a la IA:

“Calcula la media de ventas de cada comercial, compárala con su objetivo e identifica quién está por encima o por debajo.”

La IA tendría que interpretar la petición, abrir el archivo, realizar los cálculos y preparar la respuesta.

Un script podría tener esos cálculos programados de antemano.

Abriría el archivo, leería las columnas necesarias, sumaría las ventas, calcularía las medias y compararía cada resultado con el objetivo.

Siempre ejecutaría las mismas operaciones de la misma manera.

Después, Claude podría utilizar los resultados para explicar qué ha ocurrido, detectar patrones y redactar unas conclusiones.

El script se ocuparía de los cálculos exactos.

Claude se ocuparía de interpretarlos.

Veamos otro ejemplo.

Podríamos crear una skill para analizar encuestas de satisfacción.

Las instrucciones de la skill indicarían qué debe revisar Claude, qué criterios debe aplicar y cómo debe presentar el informe.

Además, la skill podría incluir un script que eliminase las respuestas duplicadas, calculase automáticamente la puntuación media de cada pregunta y generase una tabla con los resultados.

Claude recibiría esa información ya procesada y podría centrarse en identificar problemas, interpretar los comentarios y redactar recomendaciones.

Los scripts son especialmente útiles cuando una tarea incluye cálculos, transformación de archivos, comprobaciones automáticas o pasos repetitivos que deben ejecutarse siempre de la misma forma.

Esto no significa que ChatGPT no pueda trabajar con código.

ChatGPT también puede analizar archivos, realizar cálculos y ejecutar código mediante sus herramientas.

Un GPT puede recibir una hoja de cálculo, procesarla y preparar un informe.

La diferencia es que una skill puede llevar incorporados scripts propios como parte de su estructura, junto con las instrucciones y los demás recursos necesarios para ejecutar el procedimiento.

En un GPT, normalmente configuramos instrucciones, documentos y capacidades generales de ChatGPT.

En una skill, podemos empaquetar también pequeños programas diseñados específicamente para esa tarea.

Para muchas personas, esta diferencia no será especialmente relevante.

Un GPT para revisar un texto, preparar una entrevista, analizar un contrato o redactar una propuesta puede funcionar perfectamente sin utilizar ningún script.

Una skill también puede resolver esas tareas únicamente con instrucciones y documentos.

Los scripts aportan valor cuando el proceso tiene una parte técnica, mecánica o repetitiva.

No conviene añadirlos simplemente porque sea posible.

Cuanta más complejidad introduzcamos en un sistema, más difícil será crearlo, mantenerlo y corregirlo.

No hay una respuesta universal.

Si utilizas principalmente ChatGPT, los GPTs son una forma sencilla de crear asistentes especializados para tareas concretas.

Si utilizas principalmente Claude, las skills permiten añadir capacidades que Claude puede cargar cuando las necesita y, en procesos más avanzados, incorporar scripts propios.

La calidad del resultado no dependerá únicamente de elegir un GPT o una skill.

Dependerá sobre todo de que la tarea esté bien definida, las instrucciones sean claras, las fuentes sean adecuadas y el sistema se haya probado con casos reales.

Un GPT bien diseñado puede ser mucho más útil que una skill mal construida.

Y una skill con buenas instrucciones y un script adecuado puede resolver procesos que serían difíciles de ejecutar únicamente mediante una conversación.

La diferencia puede resumirse así:

Un GPT es una configuración especializada de ChatGPT que utilizamos para realizar una tarea concreta.

Una skill es una capacidad especializada que Claude puede cargar cuando la necesita y que, además de instrucciones y documentos, puede incorporar scripts propios.

Son dos formas distintas de conseguir un objetivo parecido: convertir una tarea que repetimos en un sistema que podamos reutilizar.

La decisión no debería depender de cuál parece más novedosa o avanzada.

Debería depender de la herramienta que ya utilizamos, de la tarea que queremos resolver y del nivel de complejidad que realmente necesitamos.

Porque trabajar mejor con inteligencia artificial no consiste en cambiar constantemente de plataforma.

Consiste en definir bien el trabajo y construir sistemas claros para ejecutarlo.

Y ahí es donde empieza el trabajo de verdad.

Antes de crear un GPT o una skill, necesitas construir unas instrucciones capaces de explicar con claridad qué debe hacer la IA, qué información debe utilizar, qué pasos debe seguir y cómo debe presentar el resultado.

Eso es precisamente lo que te ayuda a hacer IA Fácil.

Puedes partir de una necesidad expresada de forma sencilla y convertirla en una instrucción completa, estructurada y reutilizable.

Después podrás utilizarla en ChatGPT, Claude o cualquier otra herramienta: como base de un GPT, como parte de una skill o directamente dentro de una conversación.

Porque la plataforma puede cambiar.

Pero una buena instrucción sigue siendo útil.

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En pocas palabras: