Cuando escribí La Espinaca de Popeye, todo salió de adentro. No había un plan editorial, no había una estructura prediseñada - había una experiencia real que necesitaba salir. Hablé de cómo la IA no me había dado capacidades nuevas, sino que había desbloqueado las que siempre estuvieron ahí. El músculo de expresión que tenía atrofiado por décadas de pensar más rápido de lo que podía escribir.
Hoy vengo con la segunda parte, luego de hacer el curso de Fluidez con la IA que publicó Anthropic Academy. Ahí encontré el marco científico que le pone nombre a lo que yo ya estaba haciendo.
El hallazgo
Cuando hablo de “extremadamente curioso” en mi bio, estoy hablando literalmente. Y con esa misma curiosidad - curioseando el catálogo de cursos de Anthropic Academy - encontré respuestas a preguntas que ni siquiera había formulado conscientemente.
Encontré un marco académico que describe exactamente lo que yo estaba haciendo. No porque yo lo haya leído primero y lo haya aplicado después. Al revés: yo lo estaba viviendo, y ellos le pusieron nombre.
El Framework de Fluidez en IA
El Framework de Fluidez en IA fue desarrollado por dos académicos:
- Rick Dakan - Profesor de Escritura Creativa y Coordinador de IA en el Ringling College of Art and Design, Florida.
- Joseph Feller - Profesor de Sistemas de Información y Transformación Digital en la Cork University Business School, University College Cork, Irlanda.
Este marco nació de una colaboración de investigación que explora las intersecciones entre IA, creatividad, innovación y aprendizaje. No es teórico solamente - se ha aplicado en cursos universitarios tanto en Florida como en Irlanda desde el año académico 2023/2024.
La definición central es poderosa en su simpleza:
Fluidez en IA es la capacidad de trabajar de manera efectiva, eficiente, ética y segura dentro de las modalidades emergentes de interacción Humano-IA.
Fíjense en esas cuatro palabras: efectiva, eficiente, ética y segura. No es solo “saber usar Claude/ChatGPT/Gemini”. Es saber cuándo usarlo, cómo usarlo, y asumir responsabilidad por lo que hacemos con los resultados.
Las tres modalidades
Este marco identifica tres formas en que los humanos interactuamos con la IA:
Automatización - La IA ejecuta tareas que tú defines. Tú das la instrucción, la IA la ejecuta. Piensa en redactar un correo, resumir un documento, convertir un formato de archivo. Es útil, es eficiente, pero el humano solo participa al inicio y al final.
Aumentación - La IA y el humano trabajan juntos de forma iterativa. No es “hazme esto” y listo. Es un ida y vuelta: tú aportas la visión, la IA te ayuda a organizarla, tú corriges, la IA ajusta, y así hasta llegar al resultado. Este es el modo que yo uso predominantemente. Cuando escribo un artículo para este blog, la tesis es mía, los argumentos son míos, los ejemplos son míos - pero la IA me ayuda a externalizarlos, a darles estructura, a llevarlos del pensamiento al papel.
Agencia - El humano configura a la IA para que actúe de forma independiente en el futuro. No le dices qué hacer ahora, sino cómo comportarse después. Piensa en un chatbot que diseñas para atender clientes, o un agente que genera reportes automáticamente. Esta modalidad requiere un entendimiento más profundo de las capacidades y limitaciones de la IA.
Lo interesante es que estas modalidades no son cajas separadas. En la práctica, nos movemos entre ellas incluso dentro de un mismo proyecto.
Las 4D: El corazón del Framework
Aquí es donde el framework cobra vida. Cuatro competencias humanas - no de la IA, humanas - que determinan si tu interacción con la IA va a ser productiva o vas a estar perdiendo el tiempo.
Este marco presenta estas competencias como cuatro nodos interconectados: Delegación arriba, Descripción a la izquierda, Discernimiento a la derecha, y Diligencia abajo - todos conectados entre sí con flechas bidireccionales. No es un proceso lineal; es un ciclo dinámico donde cada competencia alimenta a las demás.
Fig. 1 - Competencias Centrales de IA (Dakan & Feller, 2025)
Delegación - Saber qué delegarle a la IA y qué no
No todo se le delega a la IA. Delegar bien significa entender qué puede hacer la IA mejor que tú, qué puedes hacer tú mejor que la IA, y dónde el trabajo conjunto produce el mejor resultado. Implica conocer tus herramientas - no es lo mismo usar un LLM para analizar un contrato que para generar una imagen. Cada herramienta tiene fortalezas y limitaciones.
Ejemplo práctico: Si necesito analizar un documento técnico de 50 páginas, delego la extracción y estructuración de la información a la IA. Pero la interpretación, el juicio sobre qué importa y qué no, las decisiones estratégicas - eso lo retengo yo. La IA organiza; yo decido.
Descripción - Saber comunicar lo que quieres
La IA no lee mentes. Si no sabes describir lo que necesitas - el resultado que esperas, el formato, el tono, las restricciones - vas a recibir algo genérico. La Descripción no es solo “promptear bien”. Es saber articular tu visión con suficiente claridad para que la IA la ejecute, y saber guiar el proceso de forma iterativa cuando el primer resultado no es exactamente lo que buscabas.
Ejemplo práctico: Cuando trabajo un artículo para este blog, no le digo a la IA “escríbeme un artículo sobre X”. Le doy la tesis, el argumento central, los ejemplos que quiero incluir, el marco filosófico, el tono. Y luego corrijo cada iteración: esta sección suena demasiado genérica, esta otra no refleja mi voz, aquí falta el enlace a la fuente. El artículo final pasa por cuatro o cinco rondas antes de que yo diga “esto es lo que quería decir”.
Discernimiento - Evaluar lo que la IA te devuelve
Esta es quizás la competencia más crítica. Los modelos de lenguaje están diseñados para generar respuestas que suenen bien - para complacer al usuario. Esto no es ningún secreto. La IA siempre te va a dar algo que suena coherente, articulado y convincente. Por eso el discernimiento tiene que ser fino: no basta con leer el resultado y decir “suena bien”. Tienes que preguntarte si es correcto, si es auténtico, si refleja lo que tú realmente querías decir.
Ejemplo práctico: Si la IA me genera un párrafo que suena impecable pero usa un tono clínico que no es mi voz, lo elimino. No lo edito - lo elimino. Si introduce una sección con terminología que yo no usaría, fuera. El discernimiento no es solo detectar errores factuales; es detectar cuando el resultado suena bonito pero no es auténticamente tuyo. La IA te va a complacer siempre. Tu trabajo es no conformarte con la complacencia.
Diligencia - Asumir responsabilidad por lo que produces con IA
Si publicas algo generado con ayuda de IA, es tuyo. La responsabilidad no la tiene el modelo - la tienes tú. La Diligencia abarca tres áreas: usar la IA de forma ética (respetando derechos de autor, detectando sesgos), ser transparente sobre cómo la usaste, y verificar todo antes de publicar.
Ejemplo práctico: Cada artículo que publico en este blog lleva una nota de ética y autoría. No porque me lo exijan - porque creo en la transparencia. Si usé IA para darle forma al artículo, lo digo. Si la tesis, los argumentos y la experiencia son míos, también lo digo. El lector merece saber qué está leyendo.
Lo que hace especial a este Framework
Este marco tiene tres características que lo hacen particularmente valioso:
- Agnóstico de plataforma - No importa si usas Claude, ChatGPT, Copilot, Gemini o cualquier otro LLM. Las 4D aplican igual. Este marco no te ata a una herramienta; te enseña a pensar sobre cómo usas cualquiera de ellas.
- Centrado en ética - La ética no es un apéndice al final. Es parte fundamental de cada competencia, especialmente de la Diligencia. Usar IA responsablemente es tan importante como usarla eficientemente.
- Flexible - No prescribe procesos rígidos. Describe acción efectiva y se adapta a cualquier contexto profesional. Ya seas diseñador, ingeniero, escritor, o consultor de TI con 33 años de experiencia.
Tu turno: El ejercicio y el curso
Yo hice este ejercicio. Le pedí a mi LLM de confianza que me evaluara según el Marco 4D, compartiendo el PDF del Framework y mis patrones de interacción. El resultado fue revelador - no por los halagos, sino por la claridad de ver en qué dimensiones estoy fuerte y dónde están mis fronteras naturales de crecimiento.
Quiero invitarte a que hagas lo mismo. Abre tu LLM de confianza - el que uses regularmente - y pídele que te evalúe según el Marco 4D de Fluidez en IA. Comparte el PDF del Framework con tu LLM, explícale cómo lo usas, y pídele una evaluación honesta.
No busques halagos. Busca claridad. ¿En qué D estás fuerte? ¿En cuál necesitas trabajar? ¿Estás usando la IA mayormente en modo Automatización cuando podrías estar en Aumentación?
El objetivo no es sacarse una nota. Es entender dónde estás y hacia dónde puedes crecer.
Y si quieres ir más allá del ejercicio, te invito a tomar el curso completo de AI Fluency: Framework & Foundations en la Anthropic Academy. Es gratuito, está bien estructurado, y te da el contexto completo del marco que he resumido aquí.
Conclusión
Cuando escribí La Espinaca de Popeye, no conocía este marco. Hoy lo conozco, y al mirarlo siento que valida algo que sabía instintivamente: que la IA es una herramienta poderosa, pero solo si el humano que la usa tiene la visión, el criterio, la capacidad de descripción y la responsabilidad para usarla bien.
La espinaca no le dio músculos a Popeye. Los músculos ya estaban ahí. La espinaca los activó.
Lo mismo pasa con la IA. No te va a hacer más inteligente de lo que eres. Pero si ya tienes el conocimiento, la experiencia y la curiosidad - la IA te ayuda a potenciarlo.
El Framework de las 4D es el mapa. Pero tú recorres el camino.
Fuentes:
- Framework de Fluidez en IA (v1.1, 2025): Descargar PDF
- Curso de Anthropic Academy: AI Fluency: Framework & Foundations
- Página del Framework: Ringling LibGuides
- Licencia: CC BY-NC-ND 4.0
Cesar Rosa Polanco - Escrito a partir de una experiencia real, con asistencia de inteligencia artificial como herramienta de amplificación cognitiva.
