Gabriela Pardo de Andrade
Data scientist - ML |Python | SQL | Prompt Generation
Data scientist - ML |Python | SQL | Prompt Generation
Barcelona, Spain
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Data, Travel, and Learning; not necessarily in that order, are what drives me. I entered the world of data science by chance, and now no one can move me. With over 5 years of experience as a Data Analyst, Data Scientist, and Data Consultant, working with companies of all sizes, I believe there's no problem that data can't solve.
Datos, Viajar y Aprender; no necesariamente en ese orden, es lo que me mueve. Llegué al mundo de la ciencia de datos por coincidencia y ahora no hay quien me mueva. Con mas de 5 años de experiencia como Analista, Científica y Consultora de Datos, con empresas de todos los tamaños, no creo que haya solución que los datos no puedan dar.
Area of Expertise
Topics
TDHago: Sistemas para cerebros que van demasiado rápido. es en
Trabajo con TDH, proyectos en paralelo y clientes en varias zonas horarias. No me organizo con fuerza de voluntad — me organizo con sistemas. Esto es lo que funciona.
ABSTRACT
La mayoría de los consejos de productividad están diseñados para cerebros que no son el mío.
Disfruto del TDH. Trabajo como consultora independiente en proyectos simultáneos — datos, estrategia, clientes que no se parecen entre sí. Y llevo años probando sistemas hasta encontrar los que me permiten entregar sin perderme en el proceso.
Esta charla no es sobre gestión del tiempo ni sobre apps milagrosas. Es sobre cómo diseñar un flujo de trabajo que funcione con tu cerebro en lugar de contra él — incluyendo cómo uso IA no para hacer más cosas, sino para reducir la fricción de empezar.
Hay cosas que aprendí por prueba y error: como que las listas largas no me funcionan, cómo evitar que las ideas se pierdan en medio de otra cosa, y cómo decidir qué entra en mi día cuando todo parece urgente.
No es inspiración. Es infraestructura.
**Lo que te llevas:**
- El principio que más ha cambiado cómo estructuro mi trabajo
- Cómo integro IA en el flujo sin que se convierta en otra cosa que gestionar
- Un punto de partida concreto si estás en modo "nada funciona conmigo"
La IA no lee mentes... todavía. es en
El problema no es la herramienta. Es que nadie te enseñó a darle instrucciones. Una charla práctica sobre por qué el prompting es una habilidad real — y cómo desarrollarla.
ABSTRACT
Casi todo el mundo que conozco usa IA. Casi nadie promptea bien.
No es falta de interés. Es que un prompt parece obvio hasta que el resultado no es lo que esperabas — y en ese momento la mayoría culpa al modelo. Rara vez nos preguntamos qué fue lo que le pedimos exactamente.
En esta charla desmontaremos por qué el prompting no es instintivo, aunque seas técnica. Los modelos de lenguaje no interpretan la intención — responden a lo que está escrito. Eso cambia todo.
Veremos la diferencia entre un prompt vago y uno que funciona, por qué añadir contexto no es una opción, y cómo construir un prompt como si fuera un brief — porque básicamente lo es.
Sin teoría de LLMs. Sin jerga innecesaria. Solo patrones que puedes aplicar mañana.
**Lo que te llevas:**
- Por qué tus prompts actuales probablemente tienen un problema específico (y cuál es)
- La estructura de un prompt que consistentemente da buenos resultados
- Tres patrones concretos para trabajo técnico, comunicación y análisis
Teaching AI to People Who've Never Heard of a Prompt en es
I was given a blank canvas to run an AI workshop — no constraints on content, format, or audience. I chose to teach Claude to people aged 15 to 60 with zero technical background. What happened changed how I use AI myself.
ABSTRACT
There's a difference between knowing what an LLM is and being able to explain it to someone who's never used Google Docs.
I was offered a space to talk about technology with no guardrails — content, format, even the number of attendees was up to me. I decided to run a Claude workshop for a mixed audience: zero technical background, ages 15 to 60+. That meant dismantling everything I took for granted. How do you explain next token prediction without saying "next token prediction"? How do you make a prompt make sense to someone who's never written one — and wouldn't know it if they had? How do you keep a room of 20 people engaged long enough to show them this isn't magic or a threat — it's a tool?
This talk is about what worked, what didn't, and the three things that the process forced me to change in how I work with AI.
It's not about explaining AI to your grandma. It's about what happens when you have to understand something in order to teach it truly.
**What you'll take away:**
- The analogies that actually land (and why abstract metaphors don't)
- How "no jargon" constraints make you a better prompter
- A communication model that works for non-technical stakeholders and technical teams alike
Democratizando la IA en es
Me ofrecieron un espacio para hablar de tecnología. Creé un taller de IA para personas entre 15 y 60 años, sin contexto técnico. Lo que pasó mejoró la forma en la que uso Claude.
## ABSTRACT
Hay una diferencia entre saber qué es un LLM y poder explicárselo a alguien que nunca ha usado ni Google Docs.
Cuando me ofrecieron un espacio para hablar de tecnología, no me cortaron las alas. Tiempo, contenido, hasta el aforo máximo dependía de mí. Lo que decidí: hacer un taller de Claude — audiencia mixta, cero conocimiento técnico, de 15 a más de 60 años. Tuve que desmontar todo lo que daba por sentado. Cómo explicar next token prediction sin decir "next token prediction". Cómo hacer que un prompt tenga sentido para alguien que nunca ha escrito uno — y si lo ha hecho, no sabe lo que es. Cómo enseñarle a un grupo de 20 personas, sin que pierdan el interés, que esto no es magia ni amenaza — que es una herramienta.
En esta charla cuento qué funcionó, qué no, y las tres cosas que ese proceso me obligó a cambiar en mi forma de trabajar con IA.
No es una charla sobre cómo explicarle IA a tu abuela. Es sobre lo que pasa cuando tienes que entender algo de verdad para poder enseñarlo.
**Lo que te llevas:**
- Las analogías que sí aterrizan (y por qué las metáforas abstractas no sirven)
- Cómo la restricción de "sin jerga" mejora tu propio prompting
- Un modelo de explicación que funciona tanto para stakeholders como para equipos técnicos
AI Doesn't Read Minds. Yet. es en
The problem isn't the tool. Nobody taught you how to talk to it. A practical talk on why prompting is a real skill — and how to build it.
ABSTRACT
Almost everyone I know uses AI. Almost nobody prompts well.
It's not a lack of interest. A prompt feels obvious — until the output isn't what you wanted, and you blame the model. We rarely stop to ask what we actually asked for.
This talk is about why prompting isn't instinctive, even for technical people. Language models don't interpret intent — they respond to what's written. That changes everything.
We'll look at the difference between a vague prompt and one that works, why context isn't optional, and how to write a prompt the way you'd write a brief — because that's essentially what it is.
No LLM theory. No unnecessary jargon. Just patterns you can use tomorrow.
**What you'll take away:**
- Why your current prompts probably have one specific problem (and what it is)
- A prompt structure that consistently gets better results
- Three concrete patterns for technical work, communication, and analysis
ADHDone: Systems for Brains That Move Too Fast es en
I run a consulting practice with ADHD, parallel projects, and clients across time zones. I don't organize with willpower — I organize with systems. Here's what actually works.
ABSTRACT
Most productivity advice is designed for brains that aren't mine.
I have ADHD and I enjoy it. I work as an independent consultant across simultaneous projects — data, strategy, clients that look nothing alike. And I've spent years testing systems until I found the ones that let me deliver without losing myself in the process.
This talk isn't about time management or miracle apps. It's about designing a workflow that works with your brain instead of against it — including how I use AI not to do more things, but to reduce the friction of getting started.
Things I learned through trial and error: why long to-do lists don't work, how to keep ideas from disappearing mid-thought, and how to decide what actually goes into your day when everything feels urgent.
Not inspiration. Infrastructure.
**What you'll take away:**
- The one principle that changed how I structure my work
- How to integrate AI into your workflow without it becoming another thing to manage
- A concrete starting point if you're in "nothing works for me" mode
11º Evento W4TT Anfitrionas: Hablemos de tecnología - Junio 2026 Sessionize Event
10º Evento W4TT Anfitrionas Hablemos de tecnología Noviembre 2025 Sessionize Event
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