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Reúne normas editoriales, fuentes, borradores y ejemplos de marca en un solo espacio de trabajo con IA.
La idea es sencilla
Los equipos de contenido no solo necesitan palabras. Necesitan control de fuentes, normas editoriales, voz de marca, ejemplos, esquemas, borradores, investigación de palabras clave, aprobaciones y una forma de evitar que la IA invente datos.
Un proyecto de MultipleChat da a cada publicación, grupo temático o cliente su propio espacio de trabajo. Sube fuentes, guías de estilo y borradores, y luego usa la IA para crear esquemas, redactar, criticar, humanizar y preparar contenido a partir de una base de pruebas compartida.
Mucha gente fracasa con los proyectos de IA porque sube demasiado poco. Si un experto humano necesitaría el material de origen, el proyecto también lo necesita.
Guías de estilo, ejemplos de tono y artículos aprobados
PDF de fuentes, notas de investigación, entrevistas y fichas de datos
Investigación de palabras clave, briefs y artículos de la competencia
Borradores, esquemas, comentarios de editores y notas de aprobación
Imágenes, capturas de pantalla, documentación de producto y recursos de marca
Instrucciones del proyecto
Los mismos archivos pueden dar respuestas muy distintas según las instrucciones. Define las expectativas una vez para que cada modelo sepa cómo tratar las fuentes, la incertidumbre y el formato.
Sigue las reglas editoriales y de voz de marca que se han subido.
No inventes afirmaciones, estadísticas ni citas.
Separa las fases de esquema, borrador, verificación de datos y pulido final.
Usa los nombres de archivo de las fuentes cuando las afirmaciones factuales dependan del material del proyecto.
Evita las frases genéricas de IA y el relleno demasiado pulido.
No son descripciones teóricas de funciones. Son los primeros flujos de trabajo prácticos que un equipo de contenido debería probar después de crear un proyecto.
Flujo de trabajo 1
Mantén juntos las fuentes, los briefs, los ejemplos de voz y los borradores por tema o cliente. Así cada nuevo artículo cuenta con la misma memoria editorial.
Prompt para probar
Flujo de trabajo 2
Antes de redactar, pide esquemas que asocien cada sección a fuentes del proyecto. Así se reducen las alucinaciones y las estructuras flojas.
Prompt para probar
Flujo de trabajo 3
Sube ejemplos de textos aprobados y luego pide al proyecto que imite esa voz mientras usa el material de origen.
Prompt para probar
Flujo de trabajo 4
Usa otro modelo o AI Collaboration para criticar la estructura, las pruebas, la claridad, la originalidad y el lenguaje que suena a IA.
Prompt para probar
Flujo de trabajo 5
Cuando el artículo de partida sea sólido, conviértelo en newsletters, publicaciones de LinkedIn, fragmentos para redes sociales y textos de apoyo a ventas, conservando las pruebas.
Prompt para probar
La solución es sencilla: mantén los proyectos bien enfocados, sube el material de origen real y pide resultados basados en las fuentes.
1.No dejes que la IA escriba de memoria cuando existen fuentes.
2.No mezcles varias marcas o clientes en un mismo proyecto de contenido.
3.No te saltes la crítica del editor antes de publicar.
4.No aceptes estadísticas sin verificar la fuente.
5.No uses una única instrucción genérica de voz de marca para todos los públicos.
En las agencias, sí. En los equipos internos, suele funcionar mejor un proyecto por publicación, grupo temático o área de producto.
Sí. Sube ejemplos aprobados y define reglas editoriales para que la IA redacte más cerca de la voz requerida.
Ayuda al mantener las fuentes y las instrucciones en un solo lugar, pero los editores deben seguir verificando las afirmaciones factuales antes de publicar.
Sí. Projects puede organizar borradores basados en fuentes, y AI Humanizer puede después mejorar la naturalidad y reducir la voz genérica de IA.
Empieza con buen pie
Sube el material, define las reglas y deja que MultipleChat recupere el contexto relevante para ChatGPT, Claude, Gemini, Grok o AI Collaboration.
