A mano compensa donde importan los matices: textos jurídicos y médicos, materiales con voz propia, casos en los que hay que decidir qué se queda y qué se va. Una persona entiende el contexto y sabe qué le falta a la fuente.
La inteligencia artificial gana en velocidad y en trabajo repetitivo: decenas de fichas de producto, un borrador que hay que pasar a otro tono, un texto largo que hay que apretar. Sirve también como segunda opinión, cuando la frase propia no sale. La calidad de ese borrador depende mucho de cómo se formule el encargo — si el resultado sale demasiado genérico, revisar cómo escribir bien un prompt suele arreglarlo más rápido que repetir el intento.
El resultado de un modelo se revisa igual que un texto ajeno: datos y cifras, términos, condiciones perdidas, afirmaciones que no estaban en la fuente. Conviene además leerlo en voz alta, porque los modelos escriben frases suaves que a veces no dicen nada — el resto de las señales, y cómo darle vida a ese tipo de texto, se explica aparte.
La máquina falla casi siempre en los mismos dos puntos. El primero son los matices: «a partir de tres unidades» o «en días hábiles» se caen solos, y el texto promete más que el original. El segundo es el tono: donde la fuente decía «puede reducir», el modelo escribe «reduce». Ambos se cazan comparando con la lista de ideas, no releyendo el resultado.
Lo práctico es repartir el trabajo: el guion es suyo, el borrador lo pone la máquina y la última pasada vuelve a ser suya. Reescriba el texto con el reescritor de IA de iBro y recorra después los pasos 4 a 6 de esta guía. Si aún suena seco, ayuda una pasada para mejorar el estilo y la lectura. Y si el trabajo va a una universidad o a una redacción, mire antes qué dicen sus normas sobre estas herramientas.