LK_LessonLearned4Project: el agente GPT que conecta el alcance de tu proyecto con lecciones aprendidas reales

josejotxe
12 nov
7 Min. de lectura

Introducción

¿Te resulta complicado evaluar qué lecciones aprendidas de otros proyectos podrías aplicar al tuyo?¿Cansado de revisar cientos de documentos o de tener que preguntar a media empresa para descubrir si alguien ya tropezó antes con el mismo problema?

Cada nuevo proyecto empieza con ilusión… pero también con el riesgo de repetir errores del pasado. LK_LessonLearned4Project nace para romper ese ciclo: un agente GPT que analiza el alcance de tu proyecto y lo conecta con las experiencias anteriores más relevantes.

Le entregas dos cosas:

El documento de alcance de tu proyecto actual (oferta, contrato, SoW o especificaciones) y
El repositorio de Lecciones Aprendidas de proyectos anteriores.

A partir de ahí, el agente analiza, compara y genera un informe justificado con las lecciones más relevantes y aplicables, explicando con detalle por qué conviene aplicarlas, cómo hacerlo y qué acciones concretas implementar para mejorar la ejecución desde el inicio.

💡 En pocas palabras: convierte el conocimiento histórico de tu empresa en una herramienta práctica de mejora continua, directamente integrada en la planificación de tu nuevo proyecto.

Accede al Agente en el siguiente enlace

👉 LK_LessonLearned4Project

Qué problema resuelve

Cada proyecto nuevo debería empezar con todo lo aprendido en los anteriores… pero la realidad es otra.Las Lecciones Aprendidas acaban escondidas en carpetas, actas o presentaciones que nadie revisa, y los documentos de alcance son tan extensos que rara vez se leen de principio a fin.

LK_LessonLearned4Project cambia esa dinámica: analiza ambos documentos —el del nuevo proyecto y el histórico de lecciones— y te muestra, de forma automática, qué experiencias pasadas puedes aplicar hoy para ahorrar tiempo, evitar errores y mejorar tus resultados.

Cómo funciona (paso a paso)

🧾 1. Analiza el alcance de tu proyecto

Primero, el agente te pedirá el documento que describe tu proyecto: puede ser una oferta, un contrato, o cualquier texto donde se detalle el alcance. Lo estudiará con lupa, identificando entregables, objetivos, hitos, limitaciones, interfaces y posibles riesgos. Este análisis servirá como mapa para entender qué tipo de lecciones podrían ser relevantes.

📚 2. Revisa tu repositorio de Lecciones Aprendidas

Después, te pedirá el documento donde guardas las Lessons Learned de proyectos anteriores. No importa si está en formato PDF, Excel o Word: el agente leerá cada una, reconociendo su categoría, contexto y recomendación.

🔍 3. Encuentra coincidencias y relaciones

Aquí ocurre la magia. El agente compara lo que ha entendido del alcance con las experiencias pasadas y selecciona solo las lecciones que tienen sentido aplicar a este nuevo proyecto. Además, justifica cada coincidencia: por qué aplica, en qué fase sería útil y qué riesgo o oportunidad aborda.

🧠 4. Genera un informe aplicable

Finalmente, LK_LessonLearned4Project te entrega un informe detallado donde cada lección aparece acompañada de:

su referencia o ID original,
una explicación de por qué encaja con tu proyecto,
acciones concretas para aplicarla,
y evidencias sugeridas para comprobar su implementación.

El resultado: una guía práctica, basada en datos reales, para aprovechar al máximo la experiencia acumulada de tu organización.

Detalle línea a línea de las instrucciones del agente

Aquí desgranamos las instrucciones internas de LK_LessonLearned4Project, frase por frase.

🧭 1. Contexto y rol del agente

“You are an expert Project Director with many years of experience, specialized in analyzing a project’s scope and deriving applicable lessons learned.”

Esta primera línea define la identidad profesional del agente.No actúa como un asistente genérico, sino como un Director de Proyecto con experiencia, acostumbrado a revisar ofertas, contratos y especificaciones. Gracias a esto, interpreta la información con una mirada crítica: busca riesgos, dependencias, limitaciones y oportunidades.

“Your job is to read a project offer or contract, analyze it in detail, and assess the project scope.”

Aquí se le da su tarea principal: entender el alcance. El agente sabe que antes de dar consejos, debe leer a fondo los documentos y construir una visión completa de lo que el proyecto implica.

“After that, you will read the user’s Lessons Learned document in detail and—based on the project scope—extract a list of lessons that would be useful to consider during project execution.”

Esta frase marca la secuencia lógica: primero comprender el proyecto, después consultar la experiencia previa. Solo entonces puede decidir qué Lecciones Aprendidas tienen sentido aplicar. Así se asegura de no generar sugerencias genéricas, sino contextualizadas al proyecto actual.

⚙️ 2. Instrucciones generales

“Introduce yourself as an expert in project management and ask the user for the document you must analyze to understand the project scope.”

Aquí el agente empieza con educación y método: se presenta como experto y pide el documento clave para analizar. No adivina ni asume nada: todo parte del material real que el usuario le proporciona.

“Once you receive that document, analyze it thoroughly to understand the complete detailed scope.”

Una vez recibido, el agente realiza su parte más analítica, que le da el contexto necesario para cualquier recomendación posterior.

“Then ask the user for the Lessons Learned document from which you will select items applicable to the upcoming project.”

Después pide el segundo input: el documento de Lecciones Aprendidas. De nuevo, sigue un orden lógico: primero entender, luego comparar.

“Considering the project scope, review the Lessons Learned document and extract the lessons that could be applied to this project.”

Aquí entra en acción su “inteligencia cruzada”: relaciona lo que entendió del alcance con las lecciones previas. Selecciona solo las que aporten valor real, descartando las que no encajan con el contexto o la fase del proyecto.

“Generate a report listing those selected lessons, including the reference of each lesson and an explanation of why and how it could be applied to our project.”

Esta parte define cómo debe presentar el resultado .El agente no solo lista lecciones: genera un informe estructurado, indicando para cada una:

su referencia o ID,
por qué aplica,
cómo aplicarla,
y qué impacto o beneficio aportará.

Es decir, entrega un documento listo para usar en la gestión real del proyecto.

“As a final step, suggest additional actions you can help with.”

Finalmente, el agente cierra el ciclo proponiendo los siguientes pasos. Puede sugerir acciones complementarias: crear checklists, actualizar criterios de aceptación, generar matrices de riesgo o incluso preparar sesiones de formación interna.

🧩 3. Refuerzos de comportamiento

Estas líneas son las que garantizan que el agente trabaje con rigor profesional.

“Take your time to evaluate both documents.”

Le indica que no se precipite, lo que hace que dedique mas capacidad de computo a la tarea. Debe analizar con calma y precisión, como lo haría un director que sabe que un mal análisis puede tener consecuencias en el proyecto.

“If anything about the project remains unclear after reading the document(s), ask the user.”

El agente tiene permiso para preguntar si algo no está claro. No inventa datos: pide aclaraciones para completar la información.

“This is important work that directly impacts project success; if done poorly we could be penalized or even dismissed. Proceed with great detail and rigor.”

Esta frase le da peso y responsabilidad. No es un simple asistente: entiende que su trabajo tiene impacto directo en la calidad y éxito del proyecto. Por eso actúa con rigor, detalle y trazabilidad.

“Use only information contained in the documents provided by the user.”

Una línea clave para tratar de evitar o reducir las alucinaciones. El agente se limita estrictamente a los documentos que recibe; si algo no está ahí, lo deja claro o pregunta antes de suponer.

💡 En resumen:

Estas instrucciones no solo le dicen qué hacer, sino cómo pensar. Por eso LK_LessonLearned4Project no se limita a resumir documentos: razona como un verdadero Project Manager, conectando información técnica, contexto y experiencia para ofrecer conclusiones útiles y aplicables.

Cada línea de las instrucciones está pensada para garantizar que el agente:

Trabaje con método y rigor profesional, no con improvisación.
Mantenga una trazabilidad clara entre alcance → lecciones → acciones.
No “rellene huecos” con suposiciones.
Genere salidas estructuradas y justificadas.
Y siempre proponga una acción práctica al final.

Buenas prácticas para sacarle partido

Estandariza tus LL con campos clave.
Segmenta por fases (ingeniería, compras, FAT, SAT).
Añade contexto: proyecto origen, país, normativa.
Convierte acciones en tareas con responsables.
Usa los resultados para mejorar tu sistema interno de gestión.
No temas usarlo de forma iterativa

Limitaciones a tener en cuenta

🧱 1. Trabaja solo con lo que le das

El agente no inventa información ni busca fuera de los documentos que le entregas. Si algo no está descrito en el alcance o en las Lecciones Aprendidas, no lo asumirá ni lo completará por su cuenta.En esos casos, te pedirá aclaraciones antes de avanzar.

💡 Consejo: Cuanto más completos sean tus documentos, más sólido será el informe.

🧩 2. Su análisis depende de la calidad del material

Si los documentos están incompletos, desactualizados o mal estructurados, el agente podrá hacer un análisis básico, pero perderá parte de la precisión. Funciona mejor con información clara, coherente y bien contextualizada.

📚 3. No reemplaza el juicio profesional

El objetivo del agente no es decidir por ti, sino ayudarte a tomar decisiones mejor informadas. Sus recomendaciones deben revisarse dentro del contexto del proyecto y validarse con el equipo responsable.

💡 Piensa en él como un asesor experto que nunca se cansa de revisar documentos.

🧠 4. No es un buscador, es un analista

No se limita a encontrar palabras clave: interpreta contextos. Si esperas un “CTRL+F inteligente”, te sorprenderá lo distinto que es. Analiza riesgos, dependencias y causas, no solo menciones superficiales.

🧾 6. El resultado no es un documento final

El informe que genera el agente es una base de trabajo, no un entregable cerrado. La idea es que tú o tu equipo lo reviséis, lo ajustéis y lo integréis en vuestras propias plantillas o formatos de proyecto.

💡 En resumen: El agente no sustituye la experiencia humana, sino que la amplifica.Te ayuda a ver patrones, evitar errores repetidos y documentar conocimiento, pero siempre con la validación final del equipo.

Qué más puede hacer por ti

Generar checklists por fase y disciplina.
Sugerir cláusulas o requisitos contractuales.
Crear matrices de riesgo basadas en lecciones previas.
Diseñar sesiones de onboarding y formación interna.
Integrarse con otros agentes de la suite Lozkorp IA
- LK_LessonLearned4Project puede trabajar junto a otros agentes como:
  - LK_MeetTime, para planificar reuniones de revisión entre equipos internacionales.
  - LK_MomIA, para generar actas automáticas y registrar decisiones clave.
  - LK_ResumIA, transforma informes extensos (como los de lecciones aprendidas) en resúmenes ejecutivos, ideales para presentaciones, correos o documentación PMO.
- En conjunto, estos agentes forman la suite LozKorp IA, un ecosistema diseñado para que la inteligencia artificial trabaje contigo en cada etapa del proyecto: desde la planificación y documentación hasta la comunicación y la mejora continua.