Convierte notas de entrevistas consentidas en un resumen basado en evidencia con afirmaciones que una persona pueda rastrear.
Esta guía propone un flujo de trabajo para sintetizar evidencia recurrente de clientes para una decisión de producto. Es un patrón de planificación, no una prueba de primera mano alegada, garantía o sustituto del juicio profesional.
Necesitas notas redactadas, una pregunta de investigación acordada y permiso para procesar el material. No pegues contraseñas, claves API, información de salud, identificadores gubernamentales ni datos de clientes/empleados sin redactar en un servicio de AI a menos que tu organización haya aprobado explícitamente ese procesamiento.
Entrada: notas de entrevistas y la pregunta a decidir.
Salida esperada: un resumen de decisión de una página con temas atribuidos.
La disponibilidad de herramientas, el comportamiento del modelo, los límites del plan y los términos pueden cambiar. Verifica la documentación actual de cada proveedor y la configuración de tu cuenta organizacional antes de configurar un flujo de trabajo.
Escribe una oración describiendo la decisión que este trabajo debe respaldar: un resumen de decisión de una página con temas atribuidos. Lista qué está confirmado, qué es desconocido y quién puede aprobar una versión final. Coloca enlaces de fuentes junto a las afirmaciones materiales; el texto generado nunca es la fuente de una afirmación.
Crea un paquete de entrada que contenga notas de entrevistas y la pregunta a decidir. Elimina nombres, detalles de contacto directo, credenciales de cuenta y cualquier material que no sea necesario para esta tarea. Por ejemplo, usa un enlace de fuente o ID de registro interno en lugar de un documento confidencial pegado. Indica qué la salida no debe hacer: no debe tomar una decisión sobre una persona, publicar automáticamente o representar una afirmación incierta como confirmada.
Entrega: proporciona el resumen acotado, el paquete de entrada y la carpeta de fuentes a la persona que hace el primer borrador. Esa persona debe poder explicar por qué cada elemento incluido es necesario.
Haz una fila por pregunta de entrevista, luego registra la nota exacta o marca de tiempo que respalda cada tema. Mantén respuestas contradictorias en una columna separada para que el líder de producto pueda ver dónde la evidencia es mixta.
En ChatGPT, solicita un primer análisis estructurado, no una respuesta final. Una instrucción útil es: "Usa solo el material a continuación. Produce encabezados, una tabla de evidencia, preguntas abiertas y un borrador. Etiqueta cualquier cosa no respaldada por el material como requiere verificación". Adjunta los ID de fuente junto al párrafo o fila relevante.
Lee el resultado línea por línea contra el paquete de entrada. Elimina afirmaciones que no puedan rastrearse y separa una hipótesis útil de una decisión. La salida de trabajo en este punto debe ser un borrador vinculado a la fuente, no un activo pulido.
Entrega: pasa el borrador, los enlaces de fuentes y las preguntas sin resolver al revisor del dominio. Pide al revisor que responda con correcciones, contexto faltante y un sí/no explícito en cualquier afirmación sensible.
Usa Claude para organizar los cambios del revisor en tres grupos: correcciones obligatorias, opciones que el propietario responsable debe tomar y mejoras opcionales. No pidas al modelo que resuelva un desacuerdo o infiera aprobación. El propietario responsable decide qué versión se convierte en la copia de trabajo aprobada.
Solo entonces usa Notion AI para crear la salida solicitada: un resumen de decisión de una página con temas atribuidos. Mantén la copia de trabajo vinculada a la fuente junto a la versión formateada. Si una entrega cambia de formato (por ejemplo, de notas a una presentación, prototipo o mensaje automatizado), compara las dos versiones para calificadores perdidos, números alterados e énfasis visual engañoso.
Si la automatización es parte del paso final, configura una aprobación humana nombrada antes de que algo se envíe, publique o cambie un registro. Incluye una condición de parada, una alerta de error y una forma de revertir una acción parcial sin eliminar el rastro de evidencia.
Entrega: el propietario responsable aprueba el resumen final de decisión de una página con temas atribuidos.
Antes de la liberación, confirma:
AI puede omitir contexto, producir errores plausibles y reflejar sesgos en el material que recibe. Este flujo de trabajo no es adecuado para decisiones autónomas sobre personas, asesoramiento regulado o acciones irreversibles. Comienza con una muestra pequeña e inspecciona cargos basados en uso, créditos de generación, almacenamiento y límites de asientos pagos antes de escalar.