Proyectos de IA en equipo: Claude Projects, GPTs y Gems explicados
Pablo Cabrera
Fundador de OperandIA · Experto en IA aplicada a negocio
Abre las conversaciones de IA de cualquier equipo de cinco o más personas y vas a encontrar el mismo patrón: cada uno tiene su cuenta personal, su propio hilo de chat y su propia versión de las instrucciones que le funcionan. La persona de marketing ha explicado el tono de marca a ChatGPT quince veces. La de administración tiene un prompt de tres párrafos para las propuestas que nadie más conoce. Cuando alguien se va de vacaciones, ese conocimiento se va con ella. No es un problema de qué modelo usáis — es que nadie ha montado un sitio compartido donde vivir ese conocimiento. Los tres proveedores grandes llevan meses resolviendo justo esto: Claude Projects, los proyectos compartidos de ChatGPT y los Gems de Gemini son la misma idea con tres implementaciones distintas. Vamos a ver qué hace cada uno, qué cuesta y cómo montar el primero esta semana.
Qué es un proyecto de IA compartido (y por qué no es lo mismo que un GPT personal)
Un proyecto o espacio de IA en equipo tiene tres piezas: una base de conocimiento (los documentos que la IA puede consultar — plantillas, manuales, tarifas, casos anteriores), unas instrucciones fijas (el tono, el formato, las reglas del proceso) y, en las versiones compartidas, permisos de equipo sobre quién puede usarlo y quién puede editarlo. La diferencia con un GPT personalizado de ChatGPT o una skill de Claude es sutil pero importante: un GPT o una skill empaquetan un procedimiento — "así se escribe una propuesta", paso a paso, reutilizable siempre igual. Un proyecto compartido empaqueta un contexto vivo — la carpeta de conversaciones y documentos de un cliente, un departamento o una iniciativa concreta, que varias personas van alimentando y consultando a la vez, como una carpeta de Drive con memoria.
No son excluyentes: en la práctica, la combinación que mejor funciona es una skill o un GPT para el procedimiento repetible, cargado dentro de un proyecto compartido para el contexto del equipo. Lo tratamos con detalle en el artículo sobre Claude Skills explicadas — este texto es la pieza que faltaba: el espacio donde ese conocimiento se comparte de verdad, no solo se documenta.
Hay una tercera pieza que conviene distinguir, sobre todo si en tu empresa ya se habla de "agentes": un proyecto compartido sigue siendo un espacio de conversación — tú preguntas, la IA responde con el contexto cargado. Un agente como Claude Cowork va un paso más allá y actúa sobre archivos y herramientas sin que tengas que estar detrás de cada paso. Son complementarios, no sustitutos: el proyecto compartido es la base de conocimiento; el agente es quien la usa para trabajar solo. Lo tratamos en detalle en el artículo sobre agentes de IA y Claude Cowork.
Claude Projects: el espacio de trabajo compartido de Anthropic
Un Proyecto en Claude mantiene su propio historial de chats, su base de conocimiento (documentos en PDF, DOCX, CSV, TXT o HTML, sin límite de número de archivos) y unas instrucciones personalizadas que se aplican a todas las conversaciones dentro de ese proyecto. En los planes de equipo, un proyecto se puede compartir con toda la organización o con personas concretas, con dos niveles de permiso: acceso de ver y usar (el compañero ve el conocimiento y las instrucciones y puede chatear dentro del proyecto) o acceso de edición (además puede cambiar el conocimiento, las instrucciones y quién más tiene acceso).
Esto solo existe a partir del plan Team: Team Standard cuesta 20 $/usuario/mes con facturación anual (25 $/mes facturación mensual) y exige un mínimo de 5 puestos; Team Premium, con más capacidad de uso, cuesta 100 $/usuario/mes anual (125 $/mes mensual). Enterprise añade controles de administración adicionales (SSO, registros de auditoría, retención de datos configurable) sobre la misma base de proyectos compartidos. No hemos podido verificar estas cifras contra la web oficial de Anthropic desde este entorno de generación (bloqueada para el barrido automático de esta semana), así que están contrastadas contra varias fuentes independientes que coinciden entre sí — confírmalas en claude.com/pricing antes de presupuestar.
ChatGPT: proyectos compartidos frente a GPTs personalizados
OpenAI separa dos cosas que se confunden a menudo. Un GPT personalizado sigue siendo, en palabras de la propia documentación de OpenAI, una herramienta "de un jugador": aunque lo publiques dentro del espacio de tu empresa para que cualquiera lo use, cada persona lo usa por su cuenta, sin que las conversaciones se crucen. Un proyecto compartido es lo contrario por diseño: varias personas entran al mismo espacio, ven las mismas conversaciones, suben los mismos archivos y pueden ramificar una discusión en direcciones distintas sin perder el contexto común.
Los proyectos compartidos (multiusuario) llegaron a finales de septiembre de 2025 para las cuentas ChatGPT Business, Enterprise y Edu, y OpenAI ha anunciado que llegarán después a Plus y Pro. Si tu empresa usa cuentas Plus individuales sueltas, hoy no tienes proyecto de equipo real en ChatGPT — tienes GPTs personales compartidos, que resuelven el procedimiento pero no el contexto compartido.
Gemini: los Gems compartidos, la vía "como un Google Doc"
Google ha resuelto esto apoyándose en la infraestructura que ya conoce todo el mundo: compartir un Gem funciona con el mismo mecanismo que compartir un documento de Google Drive. Una vez compartido, la otra persona puede editarlo, usarlo o hacerse una copia propia, y los administradores de Workspace tienen un control específico (en la consola de administración, dentro de IA generativa > App de Gemini > Gems) para permitir o restringir que el uso se comparta fuera del dominio de la empresa.
La ventaja práctica: si tu empresa ya usa Google Workspace, no hay nada nuevo que aprender — es la misma pantalla de "Compartir" con la que ya gestionas permisos de una hoja de cálculo. Los Gems (y el resto de funciones de Gemini en Gmail, Docs, Sheets, Slides y Meet) vienen incluidos sin coste adicional en los planes de pago de Workspace — Business Standard, Business Plus y las ediciones Enterprise — desde que Google integró Gemini en el precio base del plan en 2026, sin necesidad de contratar un complemento aparte.
Comparativa rápida
| Claude Projects | Proyectos de ChatGPT | Gems de Gemini | |
|---|---|---|---|
| Plan mínimo | Team (5 puestos, desde 20 $/usuario/mes) | Business / Enterprise / Edu | Cualquier plan de pago de Google Workspace |
| Cómo se comparte | Con la organización o con personas concretas, permiso de ver/usar o editar | Multiusuario: todo el equipo dentro del mismo espacio y las mismas conversaciones | Como un archivo de Drive: editar, usar o copiar |
| Encaja mejor con | Equipos que ya usan Claude a diario y quieren una base de conocimiento por cliente o departamento | Empresas con cuentas Business/Enterprise que ya reparten GPTs internos | Empresas que ya viven en Google Workspace y quieren cero curva de aprendizaje |
| Punto flojo | El plan Plus/Pro individual no tiene proyectos de equipo, solo Team/Enterprise | Los GPTs personalizados no son colaborativos aunque estén en el espacio de empresa | Depende de la configuración de Drive del dominio para compartir fuera de la empresa |
Dos casos reales
Una consultora de ingeniería industrial de 25 personas en A Coruña tenía el problema de siempre: cada ingeniero preparaba las memorias técnicas de los proyectos con su propio estilo, copiando fragmentos de propuestas anteriores a mano. Montamos un Proyecto de Claude por línea de negocio, con las memorias de los últimos tres años como base de conocimiento y una instrucción fija sobre estructura y nomenclatura técnica. Resultado: el primer borrador de una memoria técnica pasó de 6-8 horas a 90 minutos, y — más importante para el socio director — todas las memorias empezaron a seguir el mismo criterio, algo que antes dependía de quién la escribiera.
Un despacho de abogados laboralista de 9 personas en Logroño usa Google Workspace para todo, así que la vía natural fue un Gem compartido con la jurisprudencia y los modelos de escrito del despacho (contestaciones a demanda, recursos, comunicaciones a clientes), editable solo por los dos socios y de uso libre para el resto del equipo. La socia nos lo resumía así: "antes cada abogado junior tardaba media mañana en encontrar el precedente correcto entre carpetas; ahora se lo pregunta al Gem y tiene el borrador en diez minutos, con el criterio del despacho, no uno inventado".
Los límites: qué no compartir, y el problema del shadow AI
Un proyecto compartido no es un almacén neutro: si metes ahí datos de clientes, nóminas o contratos, esos documentos quedan accesibles para cualquiera con permiso de "ver y usar" el proyecto, no solo para quien los subió. Antes de cargar nada, dos preguntas: ¿tiene esta persona motivo legítimo para ver este documento en su trabajo normal? Y si el proyecto se comparte con "toda la organización", ¿de verdad quieres que toda la organización lo vea? Para datos sensibles (nóminas, historiales clínicos, información bancaria), la respuesta casi siempre es un proyecto con acceso restringido a las personas concretas que lo necesitan, nunca "organización completa" por comodidad.
Otro límite práctico que preguntan mucho los directivos con los que hablamos: ¿de quién es el dato una vez está dentro del proyecto? Cada proveedor tiene su propia política de entrenamiento y retención por plan (los planes de equipo suelen incluir garantías de que las conversaciones no se usan para entrenar modelos, algo que conviene confirmar por escrito en el contrato, no dar por hecho porque lo diga un comercial). Y hay una razón de negocio, no solo de cumplimiento, para invertir en esto ahora: el informe Cloud and Threat Report 2026 de Netskope Threat Labs, que analiza el uso real de aplicaciones de IA en empresas, encuentra que el uso de aplicaciones de IA con cuentas personales ha caído del 78% al 47% en el último año, mientras que las cuentas gestionadas por la propia empresa han crecido de forma correspondiente — y el número medio de aplicaciones de IA distintas en uso dentro de una organización ha subido de 6 a 8. La lectura es doble: las empresas están migrando del "cada uno con su ChatGPT personal" (el shadow AI del que tanto se habla) hacia herramientas gestionadas, pero al mismo tiempo la variedad de herramientas sigue creciendo. Un proyecto compartido bien configurado no resuelve el shadow AI por sí solo, pero es la pieza que hace que migrar de "cuenta personal suelta" a "herramienta de empresa" compense de verdad: si el espacio compartido no ahorra tiempo respecto al chat personal, nadie va a dejar de usar el suyo.
Cómo montar tu primer proyecto de equipo esta semana
- Elige un departamento o cliente, no "toda la empresa". El primer proyecto compartido debe tener un dueño claro y un caso de uso concreto: propuestas comerciales, memorias técnicas, atención a un cliente grande. Ampliar viene después.
- Reúne entre 5 y 15 documentos de referencia — las mejores propuestas o informes de los últimos dos años, no todo el histórico. Menos y bien elegido funciona mejor que un volcado completo.
- Escribe las instrucciones fijas en una hoja, no de memoria: tono, estructura obligatoria, qué NO debe incluir nunca (precios sin confirmar, promesas de plazo). Esto es lo que va a evitar que cada persona "reinterprete" el estilo del equipo.
- Da permiso de edición solo a 1-2 personas (quien mantiene el conocimiento actualizado) y de uso al resto del equipo. Evita el "organización completa con permiso de editar" desde el primer día.
- Mide el antes y el después con un número concreto — minutos por documento, no una sensación — durante las dos primeras semanas. Es el dato que vas a necesitar para justificar ampliarlo a otro departamento.
Conclusión
La diferencia entre una empresa que "usa IA" y una que la ha integrado de verdad no está en qué modelo eligen, está en si el conocimiento vive en un sitio compartido o en quince chats personales que nadie más puede ver. Claude Projects, los proyectos de ChatGPT y los Gems de Gemini son tres caminos distintos al mismo destino — elige el que encaje con las herramientas que tu equipo ya usa a diario, no el que tenga la función más vistosa. El primer paso lo puedes dar hoy mismo: elige un departamento, reúne diez documentos buenos y móntalo antes del viernes.
Si quieres que te ayudemos a decidir qué proyecto montar primero y con qué proveedor, en OperandIA hacemos justo eso en la auditoría de IA: una semana para ver dónde está el mayor ahorro de tiempo en tu empresa, antes de comprometer ningún plan de equipo.