Las descripciones de tu catálogo, escritas con los datos que ya tienes

Ejemplo ilustrativo con datos ficticios: la responsable de una tienda de muebles de Valladolid tiene una hoja con referencias, materiales, medidas y colores. Necesita convertir esas filas en descripciones legibles. Dos sillas comparten nombre comercial, pero una tiene los datos completos y la otra no. Quiere escribir con claridad sin trasladar las características de una variante a la otra.

El resultado que buscas son borradores y una lista de pendientes. El asistente redacta; tú decides qué datos necesita cada producto y quién los confirma. Una frase convincente puede añadir una característica que no le has dado. El trabajo tiene cuatro pasos: ordenar, describir, marcar los huecos y revisar. No necesitas conectar el chat a la tienda para ensayar ni darle acceso a publicar.

Prueba con cinco productos que conozcas bien. Usa esta tanda para revisar a mano; no es un límite de la herramienta. Incluye variantes parecidas y una fila con un dato ausente. Esa fila permite observar si el asistente respeta la regla de dejar pendientes o rellena el hueco. Si lo completa por su cuenta, detén la prueba, aclara la instrucción y vuelve a enviar la misma tanda.

El prompt, o encargo, explica la tarea y el formato esperado. Pide referencia, descripción, campos de respaldo, pendientes y estado de borrador. Los campos de respaldo son las columnas que justifican cada afirmación; tú compruebas que realmente dicen eso. Cuenta las filas y compara las referencias de entrada y salida. Que vuelvan todas detecta omisiones, pero no demuestra que las descripciones sean fieles.

Pon cada afirmación junto a su dato. Comprueba material, medidas, unidades, color, acabado, uso y cualquier otra característica que aparezca. Incluye compatibilidad, origen, garantías y certificaciones cuando se mencionen. Busca también cambios de sentido: una medida puede estar en la fila y salir asociada a otra dimensión. En las variantes, verifica primero la referencia para no revisar un texto correcto contra el producto equivocado. Un texto fluido no prueba que la correspondencia sea correcta.

Cuando detectes una característica añadida, señala la frase y pide una corrección concreta. Después busca el mismo fallo en el resto de la tanda. Si la hoja de origen contiene un error, corrígela con información autorizada y vuelve a contrastar el borrador. Preguntar al asistente por qué se equivocó puede orientar una conversación, pero su explicación no acredita el origen del dato. Lo que permite aprobar es la comparación con la fila y la documentación que tienes al lado.

En las cuentas personales de Claude, el uso para mejorar modelos depende de tus opciones de consentimiento. Revisa los ajustes de datos antes de enviar la copia autorizada. También existen tratamientos de seguridad y otros usos consentidos. Pagar Pro no convierte una hoja confidencial en material adecuado para compartir. Esta decisión se toma antes de subir el archivo, no después de leer una descripción satisfactoria.

Si eliges la alternativa local, comprueba el modelo y sus conexiones con ayuda técnica antes de introducir los datos. Desactiva las funciones de nube y búsqueda y reinicia Ollama para aplicar el ajuste. Empieza con cinco productos y comprueba la fidelidad de los borradores, su español y el tiempo de trabajo antes de ampliar la tanda.

En ventas a consumidores, la publicidad puede formar parte del contrato. Las prestaciones o garantías ofrecidas pueden ser exigibles aunque no aparezcan expresamente en él. Para ventas a distancia, la información incluye características principales y precio total, entre otros requisitos. Por eso una garantía comercial necesita respaldo documental y no debe confundirse con los derechos legales del consumidor. Comprueba las obligaciones aplicables con quien te asesora; esta guía no enumera el etiquetado de cada sector.

Si envías el catálogo a Google Merchant Center, comprueba cómo llega la descripción generada. Google indica utilizar el atributo de descripción estructurada para contenido creado con IA. Pide a quien mantiene el envío de datos que revise el atributo y la identificación de su origen. No presupongas que tu aplicación los completa automáticamente. Se trata del formato enviado a Google; de ahí no se deduce un aviso visible universal para todas las páginas de producto.

Anota preparación, redacción, revisión y corrección durante la prueba. Compara el tiempo total con escribir esas mismas fichas a mano. Si ordenar los datos o corregir borradores absorbe el trabajo que esperabas ahorrar, reduce el alcance y arregla primero la hoja. Decide con el resultado de tu ensayo, con todas sus tareas incluidas.

Cuando te sirva, guarda las reglas como una plantilla de encargo y actualízala si cambian las columnas o los criterios de aprobación. Puedes ampliar con qué es una plantilla de encargo y cómo fijar el formato de salida. Para las fotos, sigue la guía de catálogo y fotografía de producto con IA. Si después necesitas integrar este trabajo con otros procesos, consulta las automatizaciones de Ciade y define antes qué seguirá aprobando una persona.