Los Flujos de Trabajo de IA en el Mundo Real Utilizados por el Jefe de Entregas en una Agencia de Implementación de Asana
Brandon Llewellyn, Jefe de Entregas en una agencia de implementación de Asana llamada Cirface, comparte ejemplos reales de flujos de trabajo impulsados por IA que están transformando la ejecución de proyectos.
La IA como Capa Estratégica, No como Sustituto: La IA automatiza tareas tácticas y acelera la recopilación de contexto, pero el juicio humano, la creatividad y la alineación siguen siendo centrales en el liderazgo de entregas.
Evolución del Flujo de Trabajo Sin Sustituir Rituales: Herramientas como Asana y Fellow optimizan la ejecución de proyectos, mientras que la IA mejora rituales como el descubrimiento, los informes y la incorporación de nuevos miembros, en lugar de reemplazar las prácticas centrales de entrega.
Los Resultados Agenticos Son Borradores, No Decisiones: Los flujos de trabajo agenticos deben considerarse solo como puntos de partida. Los equipos exitosos aún refinan, validan y personalizan los flujos según el contexto del cliente y la dinámica de los involucrados.
Permaneciendo en la Primera Línea como Jefe de Entrega
Soy el Jefe de Entrega en Cirface. Somos una agencia de implementación de Asana que instala procesos y flujos de trabajo para empresas — nuestros clientes incluyen grandes nombres como PayPal, Cloudflare, MLB y LA Rams.
Mi función es gestionar nuestro equipo de Entrega: nuestros consultores que están en la primera línea con nuestros clientes. Soy responsable de medir datos de rentabilidad de proyectos, utilización y recursos, procesos de entrega y flujos.
Por supuesto, también soy responsable de instalar bucles de retroalimentación en nuestra agencia para asegurar que siempre estemos iterando en nuestros servicios, aprendiendo tanto de nuestras entregas exitosas como de nuestros ocasionales errores.
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Me mantengo cerca de la primera línea y gestiono un par de clientes clave en cualquier momento dado, así que también estoy frente a los clientes semanalmente.
Cómo la IA está Remodelando los Roles de Entrega de Proyectos
En Cirface, dedicamos mucho menos tiempo a tareas tácticas pequeñas que antes. Todo lo que se puede automatizar en Asana ahora se maneja por nosotros. Ese cambio comenzó incluso antes del auge de la IA, con las reglas y automatizaciones nativas de Asana, pero la IA ha añadido una capa completamente nueva.
La herramienta ahora puede aplicar razonamiento y contexto, lo que significa que puede encargarse de más del trabajo preliminar de pensamiento y organización antes de que yo intervenga como usuario humano.
Realmente no tienes que configurar esto tú mismo. Las reglas tradicionales de Asana son binarias: disparador, condición opcional y acción.
Con la IA, la capa lógica se vuelve más inteligente desde el principio. En lugar de "si prioridad = alta, entonces haz X", puedes indicarle a la IA cómo se ve alta, media o baja en lenguaje natural, incluso adjuntar documentos como directrices de marca, y luego dejar que decida.
La IA entonces aplica razonamiento y contexto de formas que las reglas estáticas nunca podrían, lo que significa que puede manejar el pensamiento inicial y entregar un resultado más preciso al equipo.
Como resultado, mi enfoque ha cambiado. Paso más tiempo diseñando y refinando estos flujos de trabajo potenciados por IA, mientras recupero un excedente de horas que antes se perdían en ejecuciones repetitivas como el seguimiento de métricas.
Esto me permite concentrarme en trabajos de mayor valor estratégico como mejorar los procesos de entrega, apoyar al equipo y asegurar que los proyectos funcionen de manera más efectiva en general.
Los Mismos Métodos de Antes; Solo Más Livianos
Así que, nuestros métodos realmente no han cambiado, pero la forma en que los ejecutamos se ha vuelto más liviana.
Aquí tienes un ejemplo. Con Asana, la visibilidad del estado y las prioridades ya está incorporada, así que no necesitamos reuniones diarias ni actualizaciones constantes. La IA lleva esto un paso más allá.
Asana ahora incluye una actualización de estado de proyecto asistida por IA. Imagina un proyecto compartido donde los creativos y desarrolladores trabajan juntos para un cliente. Las tareas llegan, los comentarios se acumulan, sub-tareas, dependencias, archivos adjuntos, y todo el caos habitual.
Normalmente, elegirías un estado (En Camino, En Riesgo, Fuera de Camino) y luego escribirías un resumen: qué pasó, bloqueadores, próximos pasos, acciones y quién necesita qué. Es útil, pero si manejas diez o más proyectos, escribir esas actualizaciones semanales es agotador.
Aquí entra "Borrador con IA". Cuando empiezas una actualización de estado, Asana puede escanear el historial completo del proyecto, incluyendo tareas completadas, comentarios, sub-tareas, dependencias y archivos adjuntos. Luego genera un primer borrador que explica en lenguaje claro "cómo van las cosas" y "qué pasó la semana pasada." Tú permaneces en el circuito como editor humano: revisas el borrador, retocas el tono, agregas matices y publicas.
Es simple: la IA en los flujos de trabajo hace el trabajo pesado, tú aportas el juicio. Para cualquiera que gestione informes de estado regulares en varios proyectos, esto puede ahorrar fácilmente una o dos horas cada semana sin sacrificar la claridad para tu equipo ni tus directivos.
Durante la fase de descubrimiento con los clientes, a menudo recibimos un gran volumen de información: múltiples departamentos, docenas de usuarios, procesos ramificados, hojas de cálculo y videotutoriales. Puede sentirse como beber de una manguera contra incendios.
Ahora, podemos utilizar software seguro de gestión de proyectos con IA para organizar esa información, así vemos tanto la visión panorámica como los detalles finos. También nos permite consultar rápidamente temas ya discutidos sin tener que volver a preguntar al cliente.
Ese equilibrio entre claridad y eficiencia ha sido revolucionario. Lo sorprendente es lo rápido que la IA en los servicios profesionales se ha vuelto algo natural; sinceramente, no sé cómo trabajaba sin ella.
Lo sorprendente es lo rápido que la IA se ha vuelto algo natural; sinceramente, no sé cómo trabajaba sin ella.
Flujos de trabajo con IA reales que Salvan tiempo de entrega
Uno de los desafíos más comunes en los flujos de trabajo es la falta de información al momento de la entrega. Por ejemplo, en un equipo de diseño, las solicitudes pueden llegar desde cualquier departamento. Para trabajar bien, los diseñadores necesitan detalles como dimensiones en píxeles, paletas de colores, ejemplos de inspiración y fechas de entrega. Sin estos datos, el proceso se ralentiza.
Solucionamos este problema creando un flujo de trabajo potenciado por IA en Asana que revisa las solicitudes antes de que lleguen a una persona. Si faltan detalles clave, la IA marca la solicitud, la rechaza y etiqueta al remitente para que complete la información. Solo cuando la tarea pasa este control se envía a un diseñador.
Esto ha eliminado los idas y vueltas que antes hacían perder tiempo. Y ha protegido a los diseñadores de verse sobrecargados con solicitudes incompletas. Ahora solo reciben trabajo debidamente preparado y listo para ellos, lo que ha hecho que el proceso sea más rápido y menos frustrante.
El proceso paso a paso para añadir revisiones de IA
A continuación, se muestra un proceso paso a paso para usar el generador de reglas de AI Studio de Asana para añadir revisiones automáticas de IA:
Habilitar AI Studio
Asegúrate de que las funciones de IA estén activadas en tu Consola de Administración.
Esto solo funciona en los planes actuales Business/Enterprise (no en niveles heredados).
Crear una Nueva Regla de IA
En tu proyecto, ve a Personalizar → Reglas → Añadir Regla.
Elige la regla predefinida "AI Studio → Buscar Información Faltante".
Define el Disparador
Usamos "Cuando se añade una tarea al proyecto" (normalmente un envío de formulario).
Puedes delimitarlo a todas las tareas o solo a aquellas provenientes de un formulario de entrada específico.
Agregar las Instrucciones de IA (el “prompt”)
Los agentes de AI Studio funcionan como pequeños GPTs, les dices exactamente qué significa “bueno”.
Nuestra definición base de “información suficiente” incluía:
Descripción clara de la solicitud
Fecha límite o período de tiempo
Dependencias con otros trabajos
Personalizamos esto aún más para reflejar nuestro proceso creativo (por ejemplo, objetivos, audiencia, estilo de video).
Configura las Acciones
Si falta información, la IA:
Añade un comentario solicitando claridad (máximo 3–5 preguntas).
Crea una subtarea asignada de nuevo al solicitante para que nada se pierda.
Si se encuentra información suficiente, la tarea simplemente avanza.
Elige el Modelo
Para este caso de uso, utilizamos un modelo pequeño y de bajo coste (GPT-4o Mini) ya que solo clasifica y pide información, sin análisis pesado.
Modelos más grandes (Claude Opus, Sonnet 4) son excesivos a menos que necesites razonamiento interdocumental o resúmenes complejos.
Haz una Prueba con un Envío de Ejemplo
Enviamos un formulario vago (“Necesito un nuevo video para una campaña global”).
La IA lo marcó como incompleto, pidió objetivos de la campaña, público objetivo y estilo, y generó una subtarea para que el solicitante la completara.
Incluso citó las mejores prácticas actualizadas de marketing para guiar la solicitud.
Ese es el final del proceso. Revisa nuestras solicitudes en busca de información faltante e involucra al remitente si falta algo.
Mejorando los Rituales de Entrega Sin Interrumpirlos
Nuestro equipo de ventas ha estado utilizando IA para capturar contexto en llamadas de ventas y convertir eso en el punto de partida para definir el alcance. Eso ahorra mucho tiempo y le da a la entrega una base más sólida antes de que el trabajo siquiera comience.
Sin embargo, cuando se trata de mantener todo alineado, esto sigue estando impulsado principalmente por nuestra configuración principal de Asana. La visibilidad sobre el estado, prioridades y próximos pasos es lo que mantiene a todos en la misma página, y la IA no reemplaza eso.
Donde la IA ha aportado valor real es en los resúmenes. Poder generar rápidamente una visión general de un proyecto facilita mucho la integración de nuevos miembros o reasignar trabajo cuando alguien no está, sin tener que ponerse al día manualmente.
En la práctica, la IA se está convirtiendo en una capa de apoyo en torno a nuestros rituales en lugar de reemplazarlos. Acelera la recopilación de contexto y la transferencia de conocimiento, mientras que la parte humana sigue siendo clave para la alineación y la toma de decisiones.
Flujos de Trabajo Agenticos: Borradores, no Decisiones
Las salidas agenticas nos dan una estructura de borrador, pero la entrega en el mundo real todavía exige refinamiento humano.
También hemos estado haciendo experimentación con IA y flujos de trabajo agénticos — de manera ligera.
Como primer paso, pueden ser muy útiles para estructurar entregas a clientes. El reto es que la IA rara vez acierta del todo cuando se trata de jerarquía o diseño de flujos de trabajo. Y aunque lo haga, siempre existen situaciones reales que la IA no tiene en cuenta.
Por eso tratamos los resultados generados por agentes como puntos de partida en lugar de productos terminados.
Nos dan una estructura inicial sobre la que podemos reaccionar, y luego la refinamos con nuestro propio criterio y el contexto del cliente. Nos está funcionando bien, en el sentido de que nos ahorra tiempo al principio, pero seguimos viendo la capa humana como esencial para llegar a un sistema útil.
Dentro del stack de entregas AI-First de Cirface
Nuestro stack principal gira en torno a Asana para la gestión de proyectos, Harvest para seguimiento de tiempo, Slack para la colaboración, Google Workspace, Fellow y Miro. Esos son los constantes que mantienen todo en movimiento.
El último año nos hemos enfocado en Fellow, especialmente como aplicación de notas potenciada con IA. Ha sido fundamental para captar y estructurar conversaciones sin aumentar la carga de trabajo. De hecho, si hay una herramienta que ahorra más tiempo a nuestro equipo, es Fellow.
También he comenzado a usar Notebook LM en ciertos casos donde necesito digerir y navegar grandes volúmenes de información rápidamente.
En cuanto a Miro como herramienta de gestión de tareas, su evolución no ha estado centrada en la IA, pero han lanzado actualizaciones frecuentes que hacen la colaboración más fluida e intuitiva, lo que la mantiene valiosa en nuestro proceso.
Despejando el camino: Dónde la IA aporta más valor
Actualmente, las áreas más propicias para el apoyo de la IA son aquellas que implican recopilar, estructurar y revisar información. Obtenemos mucho valor de los resúmenes, informes, traducciones, panorámicas y filtros potenciado por IA que ayudan a asegurar que no falte nada antes de que el trabajo pase a manos humanas.
Estas son las tareas que solían ser repetitivas y llevar mucho tiempo, pero ahora se gestionan en segundos y con menos errores. Donde la IA sigue siendo limitada es en todo lo que requiere verdadero juicio, creatividad o matices.
Por ejemplo, entender la política entre departamentos, sopesar compensaciones que afectan a diferentes partes interesadas, o reconocer cuando la petición del cliente no se ajusta realmente a lo que necesita. Ese tipo de razonamiento aún exige un toque humano.
La IA es mejor despejando el camino: se encarga del trabajo pesado con la información para que las personas puedan centrarse en interpretar, asesorar y tomar decisiones que requieren contexto y empatía.
El futuro de la entrega con IA: miedo versus realidad
La IA no reemplazará a los gestores de proyectos ni a los líderes de entrega, pero sí transformará por completo cómo son sus roles. La IA asumirá la mayor parte de las tareas de entrada, como procesar datos, redactar actualizaciones y comprobar carencias, mientras que los humanos se centrarán casi exclusivamente en los resultados de mayor valor.
Eso significa que la creatividad, el criterio, la empatía y la toma de decisiones en contexto serán el núcleo de los roles de entrega.
Consejo de Brandon
El miedo es el reemplazo, pero la realidad es la orquestación. La IA controlará los sistemas y las personas seguirán siendo quienes guíen, aprueben y alineen el trabajo en formas que las máquinas no pueden.
Usa la IA sin soltar el volante
Mi recomendación es que sigas probando y mantengas una mente abierta para usar la IA como una vía para facilitar tu trabajo.
Hoy en día, es una de las mayores oportunidades para ahorrar tiempo y liberar espacio mental, y creo que pronto se volverá un requisito fundamental para la mayoría de roles digitales. Cuanto antes adquieras familiaridad, mejor posicionado estarás.
Y al mismo tiempo, confía en tu propio juicio. Todos dicen “adáptate o te quedarás atrás”, pero no todos los casos de uso tienen sentido, y no todas las soluciones son confiables.
El objetivo es utilizar la IA para mejorar la entrega, no ceder el volante por completo.
¡Ponte en contacto!
Los mensajes directos de Brandon están abiertos en LinkedIn para quienes deseen conversar más o pedir algún consejo. ¡Y no olvides visitar Cirface!
