Autoría y derecho de cita. Este artículo comenta «How to be more ambitious: A tutorial for humans with models», de Felix Rieseberg, que trabaja en Claude en Anthropic. Lo publicó en inglés el 13 de octubre de 2026. Las ideas que resumimos son suyas, y las frases entre comillas son citas suyas traducidas al español (art. 32 de la Ley de Propiedad Intelectual). El texto completo, en su web. Comentario: Alfonso Gutiérrez.
Felix Rieseberg ve todas las semanas cosas que los modelos hacen y que él no habría imaginado. Al mismo tiempo, ve que mucha gente los usa para preguntar la capital de un país o para suavizar un correo. Su diagnóstico cabe en una frase: «Las capacidades de los modelos no crecen de forma uniforme». Quien no prueba a pedir más no se entera de lo que ya es posible.
Por eso su consejo es practicar la ambición como quien practica un deporte, en varias direcciones. Desarrolla tres: altura, profundidad y alcance.
Altura: qué quieres que pase después
La primera pregunta que propone es: «¿Qué quieres que pase a continuación?». Pon su ejemplo. Empezó usando el modelo para arreglar fallos de sus aplicaciones, de uno en uno. Acabó pidiéndole que las mantuviera sin fallos. Para eso tuvo que cambiar su forma de trabajar y darle acceso a los informes de errores y a máquinas con Windows, macOS y Linux.
Pone otro ejemplo, el de la revisión trimestral del negocio. En lugar de pedir un resumen, se le dan todos los datos, se le piden las tres decisiones más urgentes y se le pregunta cómo debería ser la propia revisión.
En la empresa. Es la diferencia entre «registra esta factura» y «que el cierre del mes salga solo». La segunda petición obliga a abrirle al agente el buzón, el ERP y el banco. Por eso cuesta más, y por eso vale más.
Profundidad: trabajar como trabajan los mejores
La segunda ambición es pedirle al modelo que trabaje como un experto de verdad: con los datos en bruto y las herramientas del oficio, no con resúmenes. Rieseberg habla de bases de datos y modelos estadísticos en lugar de tablas sueltas, de objetivos extremos (que algo cargue en 200 milisegundos), de contrastar cada supuesto con los datos y de montar simulaciones para descubrir cosas nuevas.
Insiste en una regla: «No le pidas al modelo que se juzgue a sí mismo». La validación tiene que venir de fuera: una prueba, un dato, una persona.
En la empresa. El agente de administración que solo ve un PDF hace poco. El que ve el histórico de asientos del proveedor, sus patrones y sus excepciones puede decidir. Y su trabajo se valida contra el banco y contra la persona que lo revisa, nunca contra su propia opinión.
Alcance: traer oficios de fuera
La tercera ambición es mirar más allá del campo obvio. Su truco es convertir los sustantivos de la tarea en verbos para ver qué oficios intervienen. Con eso se monta un equipo: un analista, un editor, un contable forense… Cuenta que ver a su compañero Alex Albert trabajar con Blender le hizo pensar en un entorno 3D para su propia web.
Pero avisa de que no se trata de jugar a los disfraces: no basta con pedirle al modelo que se haga pasar por un inversor bajista; hay que pedirle que haga lo que ese inversor hace para investigar su posición.
En la empresa. Una revisión de cobros no tiene por qué hacerla solo un administrativo. También se puede mirar como la haría un auditor, un comercial que conoce al cliente y alguien de tesorería. El agente puede hacer el trabajo de los tres, si se le pide.
Ya hemos estado aquí antes
El cierre es el que más me gusta. Rieseberg recuerda que «los humanos siempre hemos estado frenados por lo que creemos posible». Cita la investigación de Locke y Latham, según la cual las metas concretas y difíciles funcionan mejor que el «haz lo que puedas». Recuerda también a George Dantzig, que resolvió dos problemas de estadística sin solución porque creyó que eran deberes, y a Roger Bannister, que bajó de los cuatro minutos en la milla.
La lección para quien dirige es incómoda: el techo de la IA en una empresa suele ser el de las preguntas que le hacemos.
Nota final: dónde poner la ambición
Con los modelos de hoy, la ambición no es pedir más respuestas, sino pedir trabajo terminado: un proceso entero, con los datos de verdad y validado por quien sabe.
Eso es lo que hacemos en Visual MS Inteligencia: llevar agentes a departamentos completos, como administración o soporte, para que la empresa pase de la pregunta suelta al trabajo hecho. Si quieres ver cómo encajarían en la tuya, ahí lo contamos.
Comentario de Alfonso Gutiérrez sobre «How to be more ambitious: A tutorial for humans with models», de Felix Rieseberg, publicado en inglés el 13 de octubre de 2026. Las citas están traducidas al español; el texto completo está en su web.