"Pregúntale a Claude, copia la respuesta y cierra la pestaña". "Sientes que lo entendiste, pero no lo suficientemente profundo como para explicárselo a otros".
Si eso te pasa cada vez que investigas, probablemente no sea porque Claude no sea lo suficientemente potente, sino porque intentas terminar todo con una sola pregunta.
Yo estuve así durante mucho tiempo. Usándolo como un reemplazo del buscador y cerrándolo después de la primera respuesta.
Después, no podía recordar cuál era realmente la conclusión. Estaba usando a un compañero brillante como si fuera un diccionario rápido.
El punto de inflexión para mí fue el concepto de un sistema de investigación llamado STORM, publicado por Stanford.
STORM demostró en su artículo que investigar desde múltiples perspectivas, en lugar de una sola, resultaba en artículos de calidad significativamente mayor.
Específicamente, el porcentaje de artículos calificados por expertos como "bien organizados" fue 25 puntos más alto en términos absolutos, y la amplitud de la cobertura fue 10 puntos más alta (arXiv:2402.14207).
Puedes imitar este método de "preguntas desde múltiples perspectivas" simplemente pegando cuatro prompts en Claude en orden, sin necesidad de instalar ningún software especial.
He incluido los cuatro prompts a continuación.
Para cuando termines de leer, tendrás cuatro prompts listos para copiar y pegar que transformarán a Claude de un "reemplazo ocasional del buscador" en un "compañero de investigación que identifica todos los puntos clave en 5 minutos".
Artículo relacionado: Claude Code Textbook - Conceptos Básicos
https://note.com/nobel/n/n7d7a422f828f
¿Qué es STORM exactamente?
Primero, un poco sobre el material de origen.
STORM es un sistema de investigación creado por el OVAL Lab de Stanford (Open Virtual Assistant Lab) que escribe automáticamente artículos extensos con citas cuando se le da un tema.
El nombre significa Síntesis de Esquemas de Temas a través de la Recuperación y Preguntas desde Múltiples Perspectivas (Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking), y fue presentado en la conferencia internacional de procesamiento de lenguaje natural, NAACL 2024 (arXiv:2402.14207).
El código está disponible en GitHub bajo la licencia MIT, con más de 28,000 estrellas al momento de escribir esto. También hay una versión en vivo que puedes probar inmediatamente en tu navegador (storm.genie.stanford.edu), que según se informa tiene más de 70,000 usuarios.
Cuando ingresas un tema, puedes ver cómo construye un artículo con citas mientras busca en la web en segundo plano. Si quieres un texto extenso con enlaces a las fuentes de inmediato, usar la versión en vivo es más rápido. Lo que presento en este artículo no es esa automatización completa, sino una forma de imitar el concepto central de STORM—"preguntas desde múltiples perspectivas"—dentro de tus conversaciones habituales con Claude.
La clave de STORM es que no empieza a escribir de inmediato. Divide la etapa de "pre-investigación" en tres pasos: (1) identificar las posibles perspectivas para el tema, (2) simular conversaciones donde escritores con esas perspectivas hacen preguntas a expertos, y (3) organizar la información recopilada en un esquema. Según el artículo, el corazón de automatizar la investigación es "si puedes generar buenas preguntas automáticamente", y simplemente pedirle a la IA que "haga preguntas" no funciona bien. Por eso primero preparas múltiples perspectivas para ganar amplitud y profundidad.
Es importante aclarar el alcance. STORM es un sistema para "ayudar con la pre-investigación". El README oficial establece explícitamente que el resultado aún no tiene una calidad adecuada para su publicación y requiere una edición significativa, pero es útil para la etapa de pre-investigación para editores experimentados de Wikipedia. En otras palabras, lo que presento aquí no es un "truco mágico para que Claude escupa un artículo perfecto", sino una "plantilla para que Claude identifique todos los puntos de discusión en 5 minutos antes de que un humano emita un juicio".
Por qué una "Sola Pregunta" Falla
Cuando le preguntas a Claude "Cuéntame sobre [Tema]", generalmente obtienes la opinión mayoritaria. El marco más común, un resumen superficial. Es seguro y no está mal, pero no es profundo.
Pero para cualquier tema, diferentes personas ven cosas diferentes. Por ejemplo, si le preguntas a un profesional, un investigador, un escéptico, un economista y un historiador "¿El trabajo remoto aumenta la productividad?", las respuestas serán completamente diferentes. El profesional ve la realidad sobre el terreno, el escéptico ve los hechos que los defensores ignoran, y el economista ve quién se beneficia. Esto es esencialmente lo que hace un estudiante de doctorado: plantear múltiples preguntas simultáneamente en lugar de solo una.
El artículo de STORM mostró esta diferencia en números. Los artículos creados al plantear preguntas desde múltiples perspectivas fueron 25 puntos más altos en organización y 10 puntos más altos en cobertura en comparación con un método de referencia (la forma habitual de decidir un esquema primero y luego completarlo con resultados de búsqueda). Este es el descubrimiento central de STORM: "Aumentar las perspectivas revela puntos ciegos que una sola pregunta nunca puede ver".
Y este concepto de preguntas desde múltiples perspectivas se puede reproducir sin software especial. Aquí está el tema principal.
Envías cuatro prompts a Claude en orden para crear un flujo de:
(1) Escaneo desde 5 perspectivas
(2) Mapeo de contradicciones
(3) Integración
(4) Auto-auditoría
Prompt 1: Escaneo desde 5 Perspectivas
Esta es la esencia del método. Pega el siguiente prompt en Claude, reemplazando solo el tema en la primera línea por el tuyo.
1Quiero entender profundamente [Tema].2Actúa como 5 expertos y analízalo desde sus respectivos puntos de vista.341. Profesional: Alguien que maneja esto a diario.5 ¿Cuál es la realidad sobre el terreno que los académicos suelen pasar por alto?62. Académico: Alguien que ha investigado esto durante años.7 ¿Qué muestra realmente la evidencia revisada por pares?8 ¿Dónde entra en conflicto con la sabiduría popular?93. Escéptico: Alguien que cree que la opinión dominante está equivocada.10 ¿Cuál es el contraargumento más fuerte?11 ¿Qué hechos están ignorando convenientemente los defensores?124. Ojo Económico: Alguien que sigue el dinero.13 ¿Quién se beneficia de la narrativa actual?14 ¿Qué intereses están distorsionando la investigación o la información?155. Ojo Histórico: Alguien que ha visto patrones similares en el pasado.16 ¿Cuáles son los paralelismos históricos?17 ¿Cómo resultaron aquellos?1819Para cada perspectiva, por favor proporciona:20- La afirmación central en 2 oraciones21- La evidencia más sólida que la respalda22- Una idea que solo esta perspectiva puede ofrecer y que no vendría de otras
Lo que obtienes son cinco formas diferentes de leer el mismo tema. El profesional aporta la realidad, el escéptico sacude las premisas, el economista aporta los intereses y el historiador aporta los patrones. En 60 segundos de trabajo, alineas los puntos de discusión que una sola pregunta pasaría por alto.
Una Acción para Hoy: Elige un tema que te interese actualmente y colócalo en la primera línea de este prompt. Solo con alinear cinco voces, te darás cuenta de que hasta ahora solo estabas mirando desde una perspectiva.
Prompt 2: Mapeo de Contradicciones
A continuación, haz que Claude encuentre dónde chocan las cinco voces. Donde las opiniones chocan es donde reside la verdadera comprensión.
1Basándote en las 5 perspectivas anteriores, organiza las contradicciones.231. ¿Dónde entran en conflicto directo dos o más perspectivas?4 Para cada conflicto, enumera las afirmaciones enfrentadas específicas.52. ¿Qué perspectiva tiene la evidencia más sólida?6 ¿Cuál es la más débil? ¿Por qué?73. ¿Cuál es la "única pregunta" que, si se respondiera, resolvería la mayor contradicción?84. ¿En qué están de acuerdo todas las perspectivas?9 (Ya que incluso los oponentes están de acuerdo, esto es probablemente seguro.)105. ¿Qué tema no mencionó ninguna de las perspectivas?11 (Este es el punto ciego de todo el campo. A menudo, el más valioso.)
Lo que obtienes es un mapa de dónde y por qué los expertos discrepan. La mayoría de la gente se salta este paso. Pero este es el punto de inflexión entre la comprensión superficial y la verdadera comprensión. Los puntos en los que todos están de acuerdo son probablemente correctos. Los puntos que nadie menciona son los vacíos en ese campo.
Una Acción para Hoy: Simplemente pega esto en la misma conversación después del Prompt 1. Incluso solo las dos líneas de "puntos en los que todos estuvieron de acuerdo" y "puntos que nadie mencionó" valen la pena guardarlas en tus notas.
Prompt 3: Integración en un Solo Informe
Ahora, haz que Claude sintetice los materiales hasta ahora en un solo memo de investigación.
1Integra las 5 perspectivas y el mapa de contradicciones para crear un memo de investigación.231. Resumen de un párrafo: Resume para una persona ocupada con solo 60 segundos,4 transmitiendo los "matices", no solo los encabezados.52. Top 5 Hallazgos Clave: Enumera las cosas más importantes aprendidas hasta ahora,6 ordenadas por certeza. Para cada una, anota "qué perspectiva la respalda y7 qué perspectiva la objeta".83. Conexiones Ocultas: Un vínculo sorprendente entre los hallazgos que solo se vuelve9 visible al superponer las 5 perspectivas.104. Implicaciones para la Acción: Basándote en esta evidencia, ¿qué debería cambiar11 específicamente una persona en [Tu Puesto/Rol]?125. La Pregunta Fronteriza: La única pregunta que, si se respondiera, cambiaría13 fundamentalmente la comprensión de este tema.
Lo que obtienes es un informe que un solo experto no podría escribir. Considera todos los ángulos, nombra las contradicciones, las clasifica por certeza y llega a acciones específicas. Con el mapa de puntos de discusión listo, puedes ver qué juicio necesitas tomar a continuación.
Una Acción para Hoy: En los corchetes del número 4, pon tu título de trabajo o rol (ej., "Dueño de pequeña empresa", "Reclutador") para obtener implicaciones personalizadas en lugar de generalidades.
Prompt 4: Auto-Auditoría
STORM tiene una debilidad reconocida por sus creadores. Los autores señalan que el resultado puede sufrir de "transferencia de sesgo de fuente" y "sobreasociación de hechos irrelevantes". Esto también sucede cuando haces lo mismo con Claude. Finalmente, haz que califique su propio resultado para poner un freno a esto.
1Audita el memo de investigación que acabas de crear.231. Puntaje de Confianza: Califica cada uno de los Top 5 Hallazgos Clave en una escala del 1 al 104 en cuanto a confiabilidad. Explica la razón de cada puntaje.52. Punto Más Débil: ¿Qué afirmación te genera menos confianza?6 ¿Qué información específica se necesita para verificarla?73. Verificación de Sesgo: ¿Qué perspectiva tuvo una influencia excesiva en la integración?8 ¿Se está volviendo dominante alguna voz específica?94. Perspectiva Faltante: ¿Hubo una "6ta perspectiva" que podría cambiar la conclusión?105. Evaluación General: Si un experto externo viera este memo,11 ¿qué puntaje le pondría y qué diría que hay que corregir?
Lo que obtienes es una inspección honesta de tu investigación. Afirmaciones sólidas, afirmaciones débiles, perspectivas con influencia excesiva y ángulos faltantes. Los elementos que reciben un "Puntaje de Confianza" bajo son los puntos en los que finalmente debes ir a verificar las fuentes primarias tú mismo.
Una Acción para Hoy: Elige una afirmación que la auditoría haya etiquetado como "baja confiabilidad" y verifica su fuente en un sitio web oficial o documento primario. Este es el paso final para evitar depender completamente de la IA.
Resumiendo el Flujo de Trabajo de 5 Minutos
Los cuatro prompts fluyen así:
- Minuto 1: Prompt 1 → 5 Perspectivas
- Minutos 2-3: Prompt 2 → Mapa de Contradicciones
- Minutos 3-4: Prompt 3 → Memo de Investigación
- Minuto 5: Prompt 4 → Lo que es seguro y lo que es sospechoso
En 5 minutos, completas un ciclo de identificación de puntos desde múltiples perspectivas, análisis de contradicciones, integración y calificación de certeza. Por supuesto, esto no significa que hayas "superado a los expertos". Esto es meramente la preparación antes de que un humano emita un juicio. Pero en comparación con solo mirar un resultado de búsqueda, tu punto de partida cambia completamente.
Permíteme presentarme. Soy tatsuki (@nobel_824). Apoyo la utilización de IA para pequeñas y medianas empresas, ayudando con la implementación empresarial de Claude/Codex mientras uso Claude Code yo mismo todo el día. Cuando necesito investigar repentinamente una nueva industria de un cliente, estos 4 prompts son lo primero que uso.
¿Cuándo es efectivo esto?
Esta plantilla se puede usar para casi cualquier punto de entrada de investigación. A menudo la uso en las siguientes situaciones:
Antes de escribir un artículo o propuesta. Al ejecutar los 4 prompts, puedes capturar ángulos que otros no están tocando desde el principio. Antes de una decisión importante. Dado que el profesional da "lo que se mueve en la realidad", el escéptico da "lo que está mal" y el economista da "quién se beneficia", es más fundamentado que un documento solo del lado a favor. Antes de empezar a aprender un campo desconocido. Al preguntarle al profesional "qué aprender primero" y al escéptico "qué se está sobrevalorando", puedes reducir desvíos innecesarios. Incluso antes de una reunión de negocios o entrevista, mirar a la otra parte desde 5 perspectivas cambia la calidad de tus preguntas y respuestas preparadas.
Lo que tienen en común es que lo estoy usando para "identificar todos los puntos de discusión" en lugar de para "obtener una respuesta". Dado que eres tú quien finalmente decide, funciona bien como una herramienta para alinear todos los materiales para la toma de decisiones sin omisiones.
Tres Errores a Tener en Cuenta
Si bien es conveniente, hay puntos a tener en cuenta. Solo tres.
Primero, las alucinaciones (generación de información plausible pero falsa). Cuanto más específicamente hagas hablar a las 5 perspectivas, más persuasiva se vuelve la respuesta. Pero la persuasión y la corrección son diferentes. Para nombres propios, números y fechas, siempre verifica con información primaria, comenzando por aquellos que la auditoría del Prompt 4 etiquetó como "débiles". Esto no se puede saltar.
Segundo, la transferencia de sesgo de fuente. Esta es una debilidad mencionada en el artículo de STORM; si las fuentes están sesgadas, ese sesgo se transfiere al resultado. Dado que no puedes elegir las fuentes que Claude ve en segundo plano, si las 5 perspectivas apuntan en la misma dirección, deberías dudar si realmente es integral o si simplemente comparten el mismo sesgo.
Tercero, el exceso de confianza de "convertirse en un experto en 5 minutos". Esta plantilla es rápida en la preparación, no en el conocimiento experto en sí. Es mejor tratar el memo resultante como una "lista de hipótesis a verificar a partir de ahora", lo que en última instancia conduce a mejores decisiones.
Conclusión: El Valor se Está Desplazando de los "Buscadores" a los "Diseñadores de Preguntas"
En una era donde la IA devuelve buenas respuestas como algo natural, siento que la diferencia se está desplazando de "cuántas respuestas conoces" a "qué tipo de preguntas puedes plantear desde cuántos ángulos".
Mirar un resultado de búsqueda y cerrarlo es como darse la vuelta en la entrada. En los mismos 5 minutos, si escaneas con 5 perspectivas, mapeas contradicciones, integras y ejecutas una auto-auditoría, tu punto de partida cambia completamente. Lo que Stanford mostró en su artículo fue el hecho obvio—pero a menudo descuidado—de que "aumentar las perspectivas reduce los puntos ciegos". Para imitar eso con Claude, todo lo que necesitas son cuatro copias y pegas.
3 Pasos para Probar Hoy
- [ ] Decide un tema que quieras investigar más y pega el Prompt 1 en Claude.
- [ ] Pega los Prompts 2 → 3 → 4 en la misma conversación y completa el ciclo en 5 minutos.
- [ ] Elige una afirmación que la auditoría (Prompt 4) haya etiquetado como "baja confiabilidad" y verifícala con información primaria.
La próxima vez que investigues algo, ¿qué "5 preguntas" le pedirás a Claude que plantee por ti?
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¡Si citas este artículo con tus impresiones, los republicaré todos!
Enlaces de Referencia
- Shao et al. (2024) Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Models (Artículo de STORM, NAACL 2024), arXiv:2402.14207 : https://arxiv.org/abs/2402.14207
- Artículo de STORM (versión de ACL Anthology) : https://aclanthology.org/2024.naacl-long.347/
- stanford-oval/storm (Implementación oficial, licencia MIT, incluye Co-STORM) : https://github.com/stanford-oval/storm
- Versión en Vivo de STORM (Vista previa de investigación gratuita) : https://storm.genie.stanford.edu/
- Sitio del Proyecto STORM de Stanford : https://storm-project.stanford.edu/
