Puedes comprender un nuevo campo en media hora, ¿cómo establecer rápidamente un marco cognitivo utilizando IA?

Título original: "Comparto una guía práctica que he estado utilizando durante 2 años y que te ayuda a comprender cualquier tema desconocido en media hora."

Autor original: Kazek de la vida digital

Hace un par de días, después de terminar una conferencia, y ayer, durante el fin de semana, cené con un amigo. Mientras charlábamos, de repente dejó los palillos, me miró y dijo: "Tío, ¿cómo es que pareces saber un poco de todo?".

Dije que no lo sé.

Dijo: "¿Cómo es posible que sientas que puedes hablar de cualquier cosa, como Harness, como Claude Code, como psicología, como Hitman 2, como los Mitos de Cthulhu, y aún así tengas tiempo para jugar Pokémon popakia?" ¿Cuántas horas tiene un día, en realidad?

En ese momento me quedé atónito.

Porque, para ser sincero, una cosa es hablar mucho, pero la verdad es que no sentía que lo supiera todo. Simplemente tengo curiosidad por muchas cosas y sé cómo familiarizarme rápidamente con algo desconocido.

Volvió a preguntar: "¿Por dónde?"

Dije: "Un marco de investigación que desarrollé yo mismo, combinado con inteligencia artificial." Puedo elaborar un informe de investigación de entre mil y dos mil palabras en media hora, lo que puede ayudarle a empezar rápidamente."

Volvió a dejar los palillos.

Entonces dijo: "Pon esto por escrito".

Así es como surgió este artículo...

No sé si será útil para todos, pero de hecho es la metodología que utilicé hace tres años cuando todavía trabajaba en el sector financiero, la metodología que utilizan las empresas de investigación y el sector en general. Luego llegó la IA, surgieron varios tipos de investigación en profundidad, yo mismo perfeccioné ligeramente esta metodología, la empaqueté en una función de "Propuesta" utilizada para muchas funciones de investigación en profundidad de la IA, que se puede aplicar a mi estudio de cualquier cosa. Sinceramente, creo que es una de las cosas más útiles que he usado en los últimos dos años.

No me atrevo a decir cuán exhaustiva es la investigación que produce este aparato, pero al menos puede ayudarme a establecer rápidamente un marco cognitivo bastante completo y luego profundizar dentro de ese marco.

Yo solía llamar a esta metodología...

El método de análisis horizontal y vertical.

Permítanme primero explicarles qué es esto.

En realidad, es muy sencillo, solo dos ejes.

El primer eje, vertical. Se trata de reconstruir la historia completa de algo a lo largo del tiempo, desde su nacimiento hasta el presente. ¿Cómo surgió? ¿Quién lo creó? ¿Qué sufrió durante el trayecto? ¿Por qué despegó repentinamente en un momento dado, o por qué dio un giro tan repentino? Una vez que desentrañas esta cronología, puedes comprender aproximadamente la historia y la causalidad de algo.

El segundo eje, horizontal. Se trata de yuxtaponerlo con otras cosas que se encuentran en el mismo espacio en este preciso momento. ¿En qué se diferencia de sus competidores? ¿Por qué los usuarios lo eligen en lugar de otros? ¿Qué lugar ocupa en todo el espacio? Una vez que aclares este aspecto, podrás comprender la posición y la diferenciación de algo.

Entonces, el paso más crítico es cruzar estos dos ejes.

La línea vertical indica cómo se llegó hasta hoy, la línea horizontal indica dónde se encuentra hoy. Cuando estos dos ejes se cruzan, se pueden ver cosas que no se podrían ver mirando cualquiera de los ejes por separado. Por ejemplo, cierta ventaja que tiene hoy es en realidad el resultado de una decisión aparentemente insignificante tomada hace tres años que se fue acumulando con el tiempo. O bien, cierta debilidad que presenta hoy en día es en realidad consecuencia de una decisión sensata tomada inicialmente que se convirtió en una carga.

Traza la profundidad a lo largo del eje vertical, la anchura a lo largo del eje horizontal y, finalmente, emite tu juicio en la intersección.

Eso es todo.

También es el método que me ha resultado más útil en los últimos dos años.

Este método se deriva, de hecho, de algunas perspectivas de investigación clásicas en ciencias sociales y lingüística.

En lingüística, existe una dimensión analítica muy clásica propuesta por Saussure, denominada análisis diacrónico y análisis sincrónico.

Al estudiar algo, puedes partir de dos dimensiones. Una es la dimensión del tiempo, que consiste en observar cómo ha evolucionado paso a paso desde el pasado hasta el presente, y la otra es la dimensión actual, que examina en qué tipo de sistema y relaciones comparativas se encuentra en un momento específico.

En las ciencias sociales existen perspectivas de investigación similares, denominadas estudios longitudinales y estudios transversales. El análisis longitudinal consiste en rastrear la trayectoria cambiante de un objeto, mientras que el análisis transversal consiste en observar una instantánea de su estado en un momento determinado y realizar comparaciones horizontales.

Simplemente extraje estas perspectivas de investigación de larga data del mundo académico, las combiné con algunas ideas de análisis estratégico empresarial y competitivo, y las convertí en un marco de investigación genérico gestionado por IA.

Ahora existen la versión Prompt y la versión Skill.

Todos ellos son de código abierto y están disponibles en mi repositorio de Github:

https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills

La versión Prompt funciona especialmente bien con capacidades de IA que implican una investigación exhaustiva, como DeepResearch de ChatGPT, la investigación exhaustiva de Claude, el modo experto de Bean, el modo experto de DeepSeek, etc. También he optimizado deliberadamente el estilo de escritura, aprovechando algunas de las habilidades de escritura de Kha'Zix, para asegurar que una vez que se produzca este informe, realmente se pueda leer, en lugar de que sea un tomo indescifrable como...

He colocado el Prompt aquí, así que si alguien lo necesita, simplemente puede copiarlo o puede ir al repositorio de Github para obtenerlo:

Su uso es muy sencillo: basta con sustituir la frase que aparece después de la ecuación del tema de investigación por el tema de investigación que se desee.

Por ejemplo, el agente Hermes, Harness, CLI, que se ha vuelto muy popular últimamente, cómo Anthropic influye en las acciones de SaaS, y así sucesivamente.

O tal vez quieras investigar "El Reino del Mundo de Locke", "El Mundo del Rey de la Gloria", el conflicto entre Irán y Estados Unidos, la imprevisibilidad de Trump, y así sucesivamente.

Todo es posible.

Permítanme dar un ejemplo utilizando la reciente y popular investigación en profundidad de Harness+Claude.

Modifiqué ligeramente esa indicación, reemplazando el contenido dentro de la ecuación con Harness, y luego activé el modo de investigación en profundidad de Claude.

Lo envié de inmediato.

Entonces Claude me pidió que le confirmara qué era exactamente un arnés, así que le proporcioné información adicional.

Y entonces procedimos directamente.

Tras 13 minutos, se completó el informe de investigación sobre el arnés.

Puedes echar un vistazo al efecto. Creo que el análisis vertical está bien escrito. La historia se presenta de forma muy clara, indicando cuándo nació, cuándo surgió y cuáles son sus hitos clave.

También existe una explicación muy razonable de por qué estalló en este momento en particular.

En cuanto al estudio horizontal, la comparación se realiza entre Ingeniería Rápida, Ingeniería de Contexto e Ingeniería de Agentes.

Creo que cualquiera que entienda a Agent no pondrá en duda su profesionalidad en comparación, ¿verdad? Puedes aclarar rápidamente las diferencias con algunos conceptos similares.

Y, por último, la dirección de la evolución futura.

Todo este informe tiene aproximadamente diez mil palabras. Créeme, si tienes curiosidad por Harness y quieres entender todo lo relacionado con él de la forma más rápida y completa posible, este informe de investigación es casi mejor que la mayoría de los artículos de resumen que hayas visto.

Completo y fácil de leer.

El objeto de investigación puede ser un producto, como por ejemplo Cursor, Claude Code o Hermes Agent. Puede tratarse de una empresa, como Anthropic o ByteDance. Puede ser un concepto técnico, como el protocolo MCP o RAG. Incluso puede tratarse de una persona, como una figura clave en un sector.

Prompt ajustará automáticamente el énfasis del análisis vertical y horizontal en función del tipo de tema de investigación. La investigación sobre productos se centra en la iteración de versiones y la comparación de características; la investigación sobre empresas se centra en el proceso de financiación y el modelo de negocio; y la investigación sobre individuos se centra en la trayectoria profesional y la comparación con otras figuras del mismo sector.

Si sueles usar Cowork, Claude Code o Codex, etc., también he convertido esta metodología en una Skill llamada hv-analysis y la he publicado como código abierto en mi repositorio de GitHub.

Tras instalarlo, puedes indicarle directamente al Agente: "Ayúdame a investigar xxx", y este seguirá el marco de análisis vertical y horizontal.

Además, esta versión de Skill buscará automáticamente información en la web, incluida la API de arXiv, para consultar artículos de forma autónoma cuando investigues cuestiones académicas. A continuación, generará un informe de investigación en formato PDF bien formateado y más legible, lo que lo hace más versátil que la versión Prompt.

Por supuesto, debo ser honesto sobre las limitaciones de este método.

No es una solución milagrosa.

Puede ayudarte a construir rápidamente un marco cognitivo bastante completo, pero no puede reemplazar una investigación verdaderamente profunda y de primera mano.

Además, si bien la información recopilada por la IA es ahora muy precisa, todavía existe la posibilidad de que haya imprecisiones.

Por lo tanto, no se puede tomar el informe generado por IA como una conclusión directa; es más bien un punto de partida para su investigación en este campo, que le ayudará a esbozar rápidamente la información para que pueda explorar más a fondo basándose en este mapa.

Otro problema es que la calidad de los informes generados por IA depende en gran medida del modelo y las herramientas que se utilicen. Las herramientas que admiten la investigación profunda o la exploración exhaustiva suelen ofrecer mejores resultados porque realmente buscan y verifican mucha información en línea, y cada tarea suele durar más de 10 minutos.

Sin embargo, si solo puede utilizar herramientas de IA que admitan búsquedas web básicas, que tarden menos de un minuto por tarea, la eficacia puede verse significativamente reducida.

Mi método consiste en, tras recibir el informe, leerlo rápidamente para establecer un marco de referencia y, a continuación, profundizar en la información sobre los puntos en los que tengo preguntas o que me interesan especialmente.

Así pues, se trata de una combinación de informes de IA generados mediante el método de análisis cruzado y mi propia investigación adicional, lo cual resulta mucho más eficiente que empezar desde cero.

Después de todo, en estos tiempos, con la IA ya disponible, realmente no hay necesidad de excavar minuciosamente por cuenta propia; eso sería innecesariamente difícil.

A veces pienso que, en esta era de la investigación, lo que realmente escasea ya no es la información, sino la curiosidad que uno tiene por el mundo.

En realidad, si me preguntaran si soy verdaderamente erudito o especializado, desde luego que no es así; simplemente tengo una curiosidad un poco mayor por el mundo.

Son solo un montón de preguntas que te surgen en la mente en cualquier momento y lugar.

¿De dónde salió esto? ¿Por qué aparece ahora? ¿Qué relación tiene con esa otra cosa? ¿Qué hacía la gente antes de hacer esto? Estas preguntas, cuando quedan sin respuesta en el momento de pensarlas, realmente me incomodan. No sé si todos ustedes sienten lo mismo, pero es esa sensación de que, en este preciso instante, necesito obtener una respuesta.

La información ya se ha convertido en una avalancha, y la IA hace que el coste de acceso a la información sea prácticamente cero.

Pero qué preguntas formular, desde qué perspectiva observar, cómo organizar la información dispersa para convertirla en juicios significativos: en esto la IA no puede ayudarte. O mejor dicho, la IA solo puede ayudarte después de que le des las instrucciones, pero esas instrucciones debes establecerlas tú.

El método de análisis vertical y horizontal es, en realidad, un marco de preguntas que me he propuesto a mí mismo. Cada vez que me enfrento a algo desconocido, no necesito pensar temporalmente desde qué perspectivas debo entenderlo; este marco ya lo ha resuelto por mí.

Trazar verticalmente a través del tiempo, trazar horizontalmente a través del espacio, y finalmente converger para formar un juicio. Tres pasos completados, y el marco cognitivo queda establecido.

Me permite no tener que pasar tres días recopilando información como hacía hace unos años; ahora puedo armar la estructura en media hora y luego dedicar el resto del tiempo a la parte realmente interesante, que es ver cómo esta información se va uniendo poco a poco para formar una imagen completa y luego tener de repente ese momento de revelación de "ah, así que así es como es".

Ese momento es simplemente genial.

Sinceramente, no estoy seguro de que este método sea adecuado para todo el mundo.

Pero si también eres de esas personas a las que les surgen muchas preguntas y a las que les resulta demasiado lento recopilar información, puedes probarlo.

Los antiguos griegos decían: "La filosofía comienza con el asombro".

Creo que la investigación también comienza cuando uno siente verdadera curiosidad por algo, y los métodos y las herramientas vienen después; la curiosidad marca el camino.

Sin curiosidad, incluso con la mejor metodología, no es más que un adorno.

Con curiosidad, aunque los métodos sean un poco toscos, siempre encontrarás las respuestas.

Lo que sucede es que ahora, encontrar respuestas es mucho más rápido que antes.

Lo suficientemente rápido como para que puedas profundizar en más cosas.

Mantén la curiosidad.

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