Once recetas.

Lo que vale para todas

Cada receta lleva dentro el método de quien hace bien ese trabajo: la pirámide de Barbara Minto para una presentación, la lectura lateral de los verificadores de prensa para investigar un tema o, para negociar, saber antes qué harás si no hay acuerdo. Y va repartido en varios textos, cada uno con su nombre, porque un trabajo de verdad rara vez sale bien de un solo mensaje.

Un experimento de septiembre de 2026, con 800 personas que preparaban una negociación, encontró que trabajar con el marco del oficio, por partes y llevando la persona el timón, cubría más que charlar con la IA sin estructura. Y en un estudio de Harvard con 244 consultores de BCG, los que más acertaron fueron los que usaban la IA para tareas concretas y se quedaban ellos con la lógica del análisis. Los autores los llamaron centauros.

Donde más se falla es al comprobar. Anthropic midió en febrero de 2026, sobre casi diez mil conversaciones, que cuando Claude entrega algo con buena pinta, como un documento, la gente comprueba menos los hechos y se da menos cuenta de lo que falta. Pedirle a la misma conversación que te confirme que está bien tampoco sirve: en los estudios de Harvard con BCG (hechos en 2023, con GPT-4), la IA llegó a dar por buena una respuesta equivocada cuando se lo preguntaron, y cuanto más la cuestionaban, más insistía.

Por eso la revisión de cada receta se hace en otra conversación y le pide fallos, no un visto bueno. Y lo que de verdad comprueba se apoya en algo de fuera: la fuente, la cifra que ya conoces o el documento original.

Lo que se repite, no lo sigas pegando. La primera vez, a mano; si se repite, una skill; si depende de otra herramienta, un conector; si toca siempre a la misma hora, una tarea programada. Con todo eso junto tienes uno de los pequeños agentes del capítulo 6.

En ninguna verás el «actúa como el mayor experto del mundo en…». Un informe de Wharton de diciembre de 2025 midió que darle un papel de experto no mejora la exactitud de sus respuestas.