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Crea formación en entrevistas de diagnóstico lista para tu LMS con Claude o ChatGPT.

Crea formación para aprender a preguntar en lenguaje natural. Los alumnos entrevistan a un personaje de IA que oculta un problema. La transcripción se evalúa según qué preguntas se hicieron, en qué orden y si el alumno llegó al diagnóstico correcto.

¿Qué es?

¿Qué es una actividad de entrevista de diagnóstico?

Una actividad de formación interactiva en la que el alumno entrevista a un personaje de IA que oculta un problema: un cliente con una queja vaga, un paciente con síntomas sutiles, un ingeniero con un fallo intermitente. El alumno tiene que hacer las preguntas correctas para descubrir lo que realmente ocurre, y la transcripción se evalúa según la calidad de las preguntas, la secuencia y el diagnóstico final.

  • Personaje de IA que oculta un problema y solo revela información cuando se le hacen las preguntas correctas
  • Se evalúa la calidad de las preguntas, no solo si el alumno llegó a la respuesta correcta
  • Cada ejecución usa problemas ocultos distintos, así que memorizar no sirve de estrategia
  • Retroalimentación por pregunta que explica qué reveló cada una y qué se le escapó
  • Se exporta como paquete SCORM 1.2 para Cornerstone, Moodle, Canvas, TalentLMS y cualquier LMS
  • El mismo paquete funciona de forma autónoma en cualquier navegador para autoestudio sin LMS
Cómo funciona

Cómo crear una entrevista de diagnóstico
en cuatro pasos.

Desde una descripción en lenguaje natural del problema oculto y la rúbrica de diagnóstico, hasta una simulación de entrevista lista para SCORM.

01

Describe el personaje y el problema oculto

Explícale a tu agente de programación quién es el personaje y qué está pasando en realidad. El personaje solo revela la información que corresponde a lo que se le ha preguntado.

02

Define la rúbrica de diagnóstico

Enumera las preguntas que haría un entrevistador experto, más o menos en la secuencia correcta. La IA evalúa cada turno frente a esta rúbrica, dando crédito a las variantes que expresan la misma intención.

03

Ajusta el personaje en el chat

"Haz que el cliente minimice el síntoma en la primera pregunta." "Añade una pista falsa que apunte a un diagnóstico erróneo." Itera hablando, no editando árboles de diálogo.

04

Exporta como paquete SCORM 1.2

Un solo comando genera un zip SCORM 1.2. Súbelo a cualquier LMS con SCORM. Las puntuaciones de calidad del diagnóstico se registran en el libro de calificaciones automáticamente.

Casos de uso por rol

Formación en entrevistas de diagnóstico
para todo trabajo que dependa de buenas preguntas.

La misma cadena de herramientas impulsa la formación en entrevistas clínicas, la práctica de descubrimiento en ventas, la resolución de problemas en soporte técnico, el análisis de causa raíz y la entrevista de investigación cualitativa.

Formación en entrevistas clínicas

Practica la elaboración de una anamnesis enfocada. El paciente de IA minimiza los síntomas, se contradice o aporta detalles irrelevantes, tal como hacen los pacientes reales.

Práctica de llamadas de descubrimiento

Entrena a los comerciales para que hagan preguntas que saquen a la luz el dolor real del negocio, en lugar de listas de características y funciones. El comprador de IA premia las preguntas abiertas y bloquea las sugestivas.

Entrevistas de resolución de problemas

Practica la conversación de diagnóstico entre el ingeniero de soporte y el cliente. El cliente de IA no conoce el vocabulario técnico, así que el ingeniero tiene que hacer las preguntas correctas.

Entrevistas de clasificación de fallos

Practica cómo extraer detalles reproducibles de un fallo de la mano de un informante no técnico. Se evalúa qué preguntas acotan el espacio de búsqueda y cuáles hacen perder el tiempo.

Entrevista de investigación cualitativa

Entrena a investigadores de UX y periodistas para que hagan preguntas no sugestivas que revelen el comportamiento real del usuario, no las respuestas que esperaban oír.

Entrevistas de investigación de incidentes

Practica la entrevista posterior a un incidente. El sujeto de IA está a la defensiva, es vago o demasiado ansioso por repartir culpas. Al alumno se le evalúa por extraer los hechos sin contaminarlos.

Entrevistas evaluadas por pregunta

Cada turno se evalúa según qué preguntas se hicieron y qué revelaron.

Cuando termina la entrevista, la IA puntúa cada turno frente a la rúbrica de diagnóstico. El crédito va a las preguntas del tipo adecuado en la secuencia adecuada, no al alumno que da con el diagnóstico correcto por casualidad.

Actualiza la rúbrica, el conjunto de problemas ocultos o el comportamiento del personaje cuando quieras. Vuelve a exportar el paquete SCORM y el siguiente intento se evalúa con las nuevas reglas.

Puntuación por rúbrica y por pregunta

Cada turno se evalúa frente a tu rúbrica: si el alumno hizo una pregunta abierta, si la secuencia fue lógica, si dio seguimiento a la señal implícita. Con evidencia citada de la transcripción.

Mecánica del problema oculto

El personaje de IA guarda información que solo se revela cuando el alumno la pide. Saltarse una pregunta le cuesta al alumno esa información durante el resto de la entrevista.

Problemas ocultos aleatorios

Cada ejecución usa diagnósticos subyacentes distintos extraídos de un conjunto. Los alumnos no pueden memorizar la respuesta correcta porque la respuesta correcta cambia.

Sesión completada

Tu resumen

9/10
★★★★★★★★★☆
Total 9 / 10

Hizo una pregunta abierta sobre el motivo de consulta antes de reducirla a preguntas cerradas de sí/no.

Dio seguimiento a la minimización del paciente, en lugar de aceptar «no es nada» sin más.

Llegó al diagnóstico correcto con evidencia rastreable hasta preguntas concretas del alumno.

Creación en lenguaje natural

Crea entrevistas de diagnóstico en lenguaje natural. Sin árboles de diálogo.

Cambia el problema oculto, suaviza el personaje, añade una pista falsa o reescribe la rúbrica: solo describe el cambio con tus propias palabras. Tu agente de programación reconstruye el personaje y vuelve a exportar el paquete SCORM sin que tengas que editar nunca un árbol de diálogo.

Cuando quedes satisfecho, expórtalo como paquete SCORM 1.2 para tu LMS, o usa el mismo paquete HTML de forma autónoma.

chat de creación
Haz que el paciente minimice el dolor torácico en la primera pregunta y solo lo revele en un seguimiento.
Actualizado. Ahora el paciente resta importancia al dolor torácico salvo que el alumno haga una pregunta abierta del tipo «cuéntame más».
Añade una pista falsa que apunte a un reflujo (ERGE) en lugar de a un problema cardíaco.
Añadida la pista falsa recent-spicy-meal. La vía del diagnóstico erróneo ahora puntúa más bajo si no se investiga más a fondo.
Exporta como SCORM.
✓ diagnostic-interviews.zip listo (SCORM 1.2, 14 KB)
Biblioteca de entrevistas

Empieza desde conversaciones
de diagnóstico reales.

Pega cualquier prompt en tu agente de programación para obtener una simulación completa de entrevista de diagnóstico como un único archivo HTML autónomo. Ajusta el personaje, el problema oculto o la rúbrica en lenguaje natural.

Clínica

Dolor torácico atípico

Un paciente con dolor torácico no clásico que minimiza el síntoma y aporta una pista falsa con sabor a ERGE. Pone a prueba la calidad de las preguntas de seguimiento.

14 turnos - Difícil
Prompt

Using /diagnostic-interviews, crea una entrevista de 14 turnos sobre dolor torácico. Puntúa la anamnesis abierta, la resistencia a la pista falsa y el diagnóstico diferencial entre causa cardíaca y digestiva.

Ventas

Comprador con urgencia oculta

Un comprador corporativo que tiene un plazo real pero no lo menciona. Practica las preguntas de descubrimiento que distinguen la urgencia real del interés cortés.

10 turnos - Media
Prompt

Using /diagnostic-interviews, crea una entrevista de descubrimiento corporativo de 10 turnos. Puntúa el descubrimiento de la urgencia oculta, el mapeo del proceso de decisión y la identificación del comprador económico.

Soporte

Llamada de cliente por fallo intermitente

Un cliente no técnico que informa de un fallo que «a veces se rompe». Practica cómo extraer detalles reproducibles sin abrumar al cliente.

12 turnos - Media
Prompt

Using /diagnostic-interviews, crea una llamada de soporte de 12 turnos sobre un fallo intermitente. Puntúa la extracción de los pasos de reproducción, la captura de la frecuencia y la claridad no técnica.

Ingeniería

Testigo de un incidente en producción

Un ingeniero de guardia entrevista a un compañero que fue el primero en notar una caída. Practica cómo sacar a la luz la cronología y las señales sin condicionar al testigo.

8 turnos - Media
Prompt

Using /diagnostic-interviews, crea una entrevista de 8 turnos con un testigo de un incidente. Puntúa la precisión de la cronología, la captura de señales y las preguntas no sugestivas.

Investigación

Sesión de investigación con usuarios

Un investigador de UX entrevista a un participante que insiste en ser útil adivinando lo que el investigador quiere oír.

10 turnos - Difícil
Prompt

Using /diagnostic-interviews, crea una entrevista de investigación con usuarios de 10 turnos con un participante que intenta complacer al investigador. Puntúa las preguntas no sugestivas y el comportamiento observado frente al deseado.

Investigaciones

Entrevista posterior a un incidente

Un investigador entrevista a un empleado a la defensiva tras un incidente de seguridad por poco. Practica cómo extraer los hechos sin contaminar la memoria ni repartir culpas.

12 turnos - Difícil
Prompt

Using /diagnostic-interviews, crea una entrevista posterior a un incidente de 12 turnos. Puntúa la extracción de hechos, las preguntas no sugestivas y la neutralidad ante la culpa.

SCORM y LMS

Actividades de entrevista de diagnóstico en SCORM 1.2 para cualquier LMS.

Cada actividad de entrevista de diagnóstico se exporta como un paquete SCORM 1.2 conforme al estándar. Sube el zip, asígnalo como cualquier otra actividad del curso y las puntuaciones de calidad del diagnóstico fluyen de vuelta al libro de calificaciones automáticamente.

  • Un único zip SCORM 1.2: súbelo a tu LMS, sin trabajo de integración, claves de API ni JavaScript personalizado
  • La finalización, la puntuación y el tiempo dedicado se registran mediante cmi.core.score.raw y cmi.core.lesson_status
  • Probado con Cornerstone OnDemand, Moodle, Canvas LMS, TalentLMS, Docebo, Brightspace, Absorb, 360Learning, SuccessFactors y Workday Learning
  • El mismo paquete HTML autónomo funciona de forma independiente en una página pública, una intranet o como iframe insertado
  • La aleatorización del conjunto de problemas ocultos hace que la actividad se pueda repetir y evita la memorización
  • La evaluación se ejecuta dentro del paquete: sin middleware, sin almacén de datos, sin SDK de analítica
FAQ

Preguntas frecuentes sobre
las entrevistas de diagnóstico.

Creación, mecánica del problema oculto, compatibilidad con LMS, realismo del personaje y elección del modelo, respondidas directamente.

Una actividad de entrevista de diagnóstico es una simulación de formación en la que el alumno entrevista a un personaje de IA que oculta un problema. El alumno tiene que hacer las preguntas correctas para descubrir lo que ocurre, y la transcripción se evalúa según la calidad de las preguntas, la secuencia y el diagnóstico final.
Un juego de rol es una conversación abierta evaluada frente a los objetivos de una rúbrica: el personaje podría ser cualquiera con cualquier objetivo. Una entrevista de diagnóstico trata específicamente de hacer preguntas: el personaje oculta un problema y al alumno se le evalúa por lo eficazmente que lo descubre.
Sí. Puedes definir un conjunto de problemas subyacentes, y cada intento del alumno toma uno diferente. Esto hace que la actividad se pueda repetir y evita que los alumnos memoricen la respuesta correcta.
Cada turno se evalúa frente a la rúbrica de preguntas que haría un entrevistador experto. El alumno obtiene crédito por los tipos de pregunta y las señales a las que dio seguimiento. La puntuación final combina la calidad de las preguntas con si llegó al diagnóstico correcto.
Sí. Cada actividad se exporta como paquete SCORM 1.2, que funciona en Cornerstone, Moodle, Canvas, TalentLMS, Docebo, Brightspace y cualquier otro LMS compatible con SCORM. Las puntuaciones se registran en el libro de calificaciones automáticamente.
Sí, de eso se trata. Puedes configurar el personaje para que minimice los síntomas, se contradiga, aporte pistas falsas o se ponga a la defensiva. La entrevista se vuelve más difícil cuanto más realista es el comportamiento del personaje.
Los paquetes funcionan con el modelo de frontera que configures: Claude, GPT, Gemini o un modelo autoalojado. El modelo es intercambiable; la rúbrica, las definiciones del problema oculto y la lógica de evaluación son independientes del modelo.
Entrevistas de diagnóstico está en desarrollo activo. Se instalará a través de tu agente de programación con un solo comando, igual que funciona hoy la skill de juego de rol existente. Añade tu correo abajo y te avisaremos el día que se lance.