Cómo explorar ideas en la era de la IA generativa (edición 2026)

La llegada de la IA generativa ha cambiado mucho la forma de realizar el trabajo intelectual, empezando por la programación.

Creo que 2025, en especial, fue el año en que la IA generativa ganó utilidad práctica en las tareas de investigación y generación de ideas. La aparición de ChatGPT Pro 5.2, el progreso constante de NotebookLM, además de Gemini 3 y Nano Banana, supusieron un avance muy grande en cuanto a la investigación y la estructuración de la información.

Sobre cómo crear ideas, ya hablé en 2023 en el artículo «Cómo empezar una startup de Climate Tech». Esta vez quiero resumir el «método de exploración de ideas» que recomiendo en la era posterior a la IA generativa, a febrero de 2026.

🎯 El objetivo de este artículo

En este artículo divido en pasos detallados el proceso de crear una idea (una hipótesis) y explico cómo usar la IA generativa a lo largo de ese camino.

El objetivo de resultado es «crear una hipótesis de un nivel tal que, si sales a reunirte con gente a partir de ella, recibas buenos comentarios». Creo que, por ahora, es difícil crear una hipótesis perfecta solo con interacciones con la IA generativa.

Nota: para crear una hipótesis realmente buena hace falta información que la IA generativa no tiene. Además, creo que hay que repetir experimentos y verificaciones de hipótesis que impliquen acción. Quizá la situación cambie si la IA llega a poder hacer incluso ese ciclo de mejora, pero, para obtener información reciente que la IA generativa no tiene y no puede inferir, creo que seguirá siendo necesaria la intervención humana durante un tiempo.

Aunque en este texto trato principalmente las «ideas de startups», creo que una parte también sirve en otros ámbitos (por ejemplo, la investigación). Adáptalo como te convenga.

💡 Premisa: para usar la IA generativa en la exploración de ideas, los «pasos» son importantes

Aunque la IA generativa haya avanzado, si le lanzas un prompt como «Crea una idea nueva en el ámbito de ○○», no te devolverá de inmediato una hipótesis con buen potencial.

Por eso, para crear buenas ideas e hipótesis hay que seguir este proceso:

1. Dividir en etapas el proceso de dar forma a la idea o hipótesis
2. Usar la IA generativa en cada etapa y que una persona revise el resultado
3. Dar después instrucciones adicionales para refinar la idea

Lo que importa entonces es «qué pasos seguir para que la exploración y la formación de ideas avancen bien».

Ordeno estos pasos con detalle en el libro «Acción basada en hipótesis», así que, si te interesa, échale un vistazo. En resumen, creo que lo que resulta eficaz en la exploración y formación iniciales de ideas es repetir (en bucle) de forma adecuada los siguientes pasos:

1. Absorber una gran cantidad de información relacionada
2. Estructurar la información relacionada y, con ello, sacar a la luz lo que «no se sabe»
3. Generar hipótesis (divergencia) sobre lo que «no se sabe»
4. Verificar las hipótesis generadas (convergencia)
5. Corregir y regenerar las hipótesis con los resultados de la verificación y la nueva información

Hoy en día, los servicios de IA generativa vuelven bastante más eficientes algunas de las tareas de estos pasos.

Por eso, en este artículo explico brevemente cómo usar la IA generativa a lo largo de los pasos que describo en Acción basada en hipótesis.

🚨 Herramientas y limitaciones

En el momento de escribir este artículo, la IA generativa que recomiendo para investigar es la última versión de ChatGPT Pro.

Entre las gratuitas, a fecha de este borrador, el 1 de febrero de 2026, recomiendo Kimi K2.5 Thinking, entre otras, pero seguramente seguirán cambiando, así que elige la adecuada. Ten cuidado de no introducir información sensible en las versiones gratuitas.

También recomiendo usar, según convenga, NotebookLM de Google y las funciones de IA de Google Sheets.

Al escribir prompts en estas IA generativas, conviene usar la entrada de voz en la medida de lo posible y abrir varias ventanas para ejecutar 2 o 3 investigaciones en paralelo, lo que ahorra tiempo. ChatGPT Pro es lento, así que puedes teclear, pero Kimi y Gemini son rápidos y permiten ejecutar 2 o 3 en paralelo. En cuanto a la entrada de voz, por ahora tengo la impresión de que Aqua Voice y Typless son bastante precisas.

Además, incluso los servicios de IA generativa siguen siendo flojos para verificar hipótesis, así que lee esto dando por hecho que una persona hará buena parte de la verificación.

🐾 Los pasos para dar forma a la idea

Este artículo avanza con los siguientes pasos:

1. Fijar provisionalmente el ámbito
2. Captar el panorama general del ámbito y ejemplos concretos
3. Investigar a fondo un ejemplo concreto
4. Generar una hipótesis de trabajo
5. Verificar la hipótesis de trabajo
6. Decidir una idea por el momento

A partir de aquí hablaré de cada paso.

(1) Explorar ampliamente los ámbitos candidatos y fijar uno provisionalmente

Antes de pensar en ideas, hay que definir hasta cierto punto el marco del ámbito en el que se piensa la idea, porque explorar sin marco es demasiado ineficiente.

En la elección del ámbito, en principio suele obtenerse una mejor respuesta preguntando a alguien con buen olfato para las ideas «¿qué ámbito llama la atención ahora?» que usando la IA generativa. Pero no todo el mundo tiene a alguien así cerca, ni puede preguntarle siempre. Además, si te recomienda un ámbito alguien sin buen olfato, das un rodeo enorme, así que preguntar por ahora a la IA generativa me parece un compromiso aceptable.

Por ejemplo, prueba a plantear un prompt como el siguiente a ChatGPT, Kimi u otros, aunque sea a grandes rasgos.

Voy a emprender y quiero crear una startup de rápido crecimiento.

Proponme, tras pensar a fondo con razonamiento de primeros principios, ámbitos que encajen con mis intereses y las condiciones siguientes. Además, indica nombres concretos de startups que sirvan de referencia. Si tienes preguntas adicionales, hazlas antes de investigar.

## Mis ámbitos de interés

＜＜Escribe aquí tus intereses＞＞

## Condiciones

• Preferiblemente un ámbito acorde con mis intereses (aunque con baja prioridad)
• Un ámbito cuyo mercado es todavía relativamente pequeño, pero que dentro de 15 años será más de 50 veces el actual
• Un ámbito en el que, empezando de cero hoy, se pueda crear un negocio con una capitalización bursátil superior al billón de yenes dentro de 15 años (para calcular la capitalización, usa como referencia el PER, etc., del sector correspondiente)
• Un ámbito que los demás ven como una locura, pero que en principio es posible (que mucha gente descartaría)
• Un ámbito de alto riesgo y alto retorno al que las grandes empresas no pueden acceder y que solo una startup puede afrontar
• Un ámbito en el que el avance tecnológico se ha acelerado en los últimos años
• Un ámbito poco mencionado en los periódicos y sitios de noticias generales de Japón y del extranjero (un ámbito que las revistas especializadas tratan apenas)
• Un ámbito que defiende con entusiasmo un grupo muy reducido de aficionados y expertos de Japón y del extranjero
• Prioriza que se pueda crear un gran negocio, con independencia de mi especialidad (la especialidad se aprende y se alcanza después)

## Aviso

• Propón ámbitos de negocio que, de realizarse, serían enormes, pero que hoy se ven como muy heterodoxos

Lo anterior es solo un ejemplo. Mejora el prompt con tu propio ingenio. Para mejorarlo, recomiendo lo siguiente:

• Te recomiendo que le pidas a la IA generativa que mejore un prompt hecho a grandes rasgos como el de arriba. Por ejemplo: «Mejora el siguiente prompt aplicando las mejores prácticas actuales de mejora de prompts. Al final, indica en qué aspectos lo has mejorado. (A continuación, inserta el prompt anterior)». El prompt de arriba está escrito de forma bastante somera para que sea más legible.
• En exploraciones como esta, también recomiendo introducir varias veces el mismo prompt. Las respuestas cambian de forma probabilística, así que conviene probar 2 o 3 veces como si fuera una tragaperras. (Si puedes especificar la temperatura, ponla algo alta, por ejemplo.)
• Al explorar, es muy importante, al contrario, imponer condiciones y restricciones. Sin restricciones, solo se obtienen respuestas vagas y promedio. Al limitar el rango de exploración, la IA generativa intenta encontrar una solución dentro de esa restricción y suele devolver respuestas inéditas. Por eso el prompt anterior tiene tantas condiciones.

Profundiza en las palabras clave que te llamen la atención

Si en esta investigación encuentras una «palabra clave que te llame la atención», investiga todo lo que puedas en torno a ella. Con una palabra clave, se suele avanzar bastante más a partir de esa pista.

La palabra clave puede ser el nombre de una startup concreta o un asunto técnico. Usa esa palabra clave como cuña y profundiza en su entorno.

Lanza preguntas y profundiza

Si hay algo que no entiendas de las respuestas, plantéaselo a la IA generativa.

Ahora bien, en un ámbito que ves por primera vez es difícil tener preguntas, así que puedes pedir a un LLM, por ejemplo,

Dame varios ejemplos de preguntas y prompts para explorar más a fondo estos ámbitos

y generar así automáticamente preguntas y prompts, lo que servirá de referencia para la siguiente pregunta que debas introducir.

Responde muchas preguntas de golpe con IA generativa

También es práctico listar en Google Sheets tus preguntas, o las que la IA generativa te haya generado y te hayan parecido buenas, y hacer que la función de IA de Google Sheets las responda todas de una vez (porque en la interfaz de chat hay que esperar las respuestas, y si se responde todo en un solo prompt, la precisión baja).

Por ejemplo, escribe en una celda una función como la siguiente y aplícala también a las celdas de abajo.

=AI("Responde a la siguiente pregunta: "&A2)

El rendimiento de Gemini, que usa la función de IA, todavía es mediocre, pero para una comprensión somera no importa que baje algo y sirve de referencia. Además, registrar las preguntas y respuestas puede resultar útil más adelante.

(Ten en cuenta que para usar la función de IA se necesita una suscripción a Google AI o a Workspace.)

Fija el ámbito con holgura

Tras investigar a grandes rasgos varios ámbitos, fija uno provisionalmente, dando por hecho que quizá lo cambies después. La idea es decidir con holgura, por ahora, el marco del ámbito que explorarás.

También está bien investigar varios con un límite de 30 minutos o una hora y luego decidir el ámbito. Como volverás a la elección del ámbito más adelante, puedes decidir rápido.

(2) Investigar ampliamente el panorama general del ámbito y varios casos

Una vez fijado un ámbito, investiga su panorama general y sus casos. Recomiendo hacerlo en paralelo.

El panorama general aporta un marco de alto nivel de abstracción, y los casos aportan información muy concreta y tangible. En general, irás fijando el foco saltando a gran velocidad entre ambos.

Comprende el panorama general

Comprende el tema. Pero «conocer el panorama general a la perfección» nunca se logra por mucho tiempo que haya, así que no lo persigas.

Por ejemplo, si el tema es la energía solar espacial,

Ordena el estado más reciente del negocio, la tecnología y las startups de la energía solar espacial, desde la perspectiva de varios expertos, de modo que lo entienda incluso un estudiante de primer año de universidad

introduce esto en el prompt para que investigue. (También aquí conviene, si es posible, pedir antes a la IA generativa que mejore el prompt y ejecutarlo después.)

Si hay algo que no entiendas, profundiza en ello.

Pero en un ámbito que ves por primera vez es difícil tener preguntas, así que

Quiero comprender con más profundidad y amplitud el panorama general de estos ámbitos. Dame varios ejemplos de preguntas y prompts adicionales para ello

también cabe pedirle que genere preguntas de este modo y, como se dijo antes, hacer que las responda todas de una vez en Google Sheets, por ejemplo.

Aquí también recomiendo usar NotebookLM . Tras hacer una Deep Research del ámbito, puedes avanzar en la comprensión de una forma distinta a leer texto, generando diapositivas o sacando un pódcast o un vídeo.

Investiga ejemplos concretos de vanguardia

Investiga ideas concretas, por ejemplo, de la siguiente forma. Recomiendo investigar ejemplos lo más punteros posible, porque en esencia acabarás creando ideas parecidas a ellos.

En el caso de las startups, consulta a la IA generativa con un prompt como el siguiente.

Investiga ejemplos concretos de startups de energía solar espacial y ordena sus características y avances desde la perspectiva de varios expertos. Para investigar la información más reciente, haz siempre una búsqueda antes de ordenarla.

Investigando desde las startups puedes conocer los desafíos de vanguardia. En el caso de la investigación científica, quizá convenga investigar sobre todo artículos aún sin revisión por pares, como los de arXiv.

Si no te convence, cambia de ámbito

Si tras investigar no hay ninguna idea de vanguardia que te atraiga, vuelve a la elección del ámbito e investiga otro.

(3) Investigar a fondo un ejemplo concreto

Cuando ya tengas hasta cierto punto un mapa del panorama general del ámbito y de cada actor, profundiza en ideas individuales (aquí, empresas startup) y prepárate para crear tu propia idea (hipótesis).

En los servicios de IA generativa habituales es fácil que haya alucinaciones con la información detallada, por lo que, en lugar de lanzar prompts a un servicio de IA generativa, recomiendo reunir fuentes de información precisas en NotebookLM.

Estos son los consejos para ello:

• No recomiendo usar la Deep Research de NotebookLM, porque a veces se cuela información extraña. Cuesta un esfuerzo extra, pero recomiendo hacer una Fast Search y luego elegir a mano solo las fuentes adecuadas.
• Sobre todo si investigas información de las primeras etapas de una empresa, recomiendo incluir activamente YouTube, pódcasts, etc. La información de audio tiende a contener datos más sensibles.
• A veces los detalles técnicos no se publican, así que incluye también las patentes en Google Patents de esa empresa y los artículos de las personas clave.

Aquí también puedes avanzar con rapidez en la comprensión convirtiendo en diapositivas o pódcast la información reunida en NotebookLM.

Por ejemplo, tengo un pódcast que presenta información sobre startups recientes investigadas con este método, en YouTube y Spotify. Si te interesa, me alegraría que te suscribieras y lo usaras como punto de partida para conocer ampliamente ejemplos concretos.

Además, no hagas esto con una sola idea (empresa); hazlo con varias ideas (empresas) y ve conociendo en detalle las características de cada una.

En el caso de las ideas de negocio, recomiendo investigar también empresas cotizadas, que deberían servir de referencia para la cotización final. En ese caso, busca «nombre de la empresa S-1» o «nombre de la empresa investor presentation» y regístralos como fuentes de NotebookLM. Si es posible, conviene que veas tú mismo los PDF con imágenes (porque sirven de referencia).

Conviene preguntar los problemas de esa empresa en ese negocio con NotebookLM o con ChatGPT Pro, por ejemplo.

Formula tus preguntas

Al investigar te surgirán muchas preguntas. Sobre todo si tu especialidad es distinta, puede que ni siquiera entiendas los términos. Que surjan preguntas es algo bueno, así que conviene preguntárselas todas a la IA generativa.

También aquí, si quieres respuestas de golpe, usa Google Sheets; si quieres profundizar, creo que conviene hacerlo en el chat.

Encuentra los huecos en el panorama general

Al conocer más a fondo varias iniciativas concretas, sube la resolución sobre el sector o ámbito, y poco a poco se va viendo qué se puede hacer ahora, qué no y por qué.

Las ideas que parecen nuevas suelen tener un pasado como estos:

• Hasta ahora no se habían podido realizar por alguna razón
• Se probaron en el pasado y fracasaron

Al captar también esto, se podrá ordenar si «es imposible en principio» y «por qué es posible ahora».

Es en el trabajo de ir tachando lo que «en realidad ya se sabe, pero yo no sé» y encontrar lo que «nadie sabe y yo tampoco sé» donde aparece una idea nueva realmente buena.

Si descubres que algo es posible en principio, pero conoces el motivo o los problemas por los que no se ha realizado, el alcance se estrecha en la forma de buscar un método para resolverlos.

(4) Crear una hipótesis de trabajo

Si en lo investigado hasta ahora ha surgido una idea (hipótesis), puedes usarla tal cual. Si hay una idea de referencia (una base), también puedes crear la idea cambiándola un poco.

Si aún no has creado nada que merezca llamarse idea, también es válido pedir a la IA generativa que prepare una base de esta hipótesis de trabajo. Por ejemplo, así:

Voy a emprender y quiero crear una startup de rápido crecimiento.

Propón varias ideas (hipótesis de trabajo) que encajen con el ámbito y las condiciones siguientes, tras pensar a fondo con razonamiento de primeros principios. Explica también las características de cada propuesta comparándolas.
Si tienes preguntas adicionales, hazlas antes de investigar.

## Ámbito

＜＜Introduce con detalle lo que has investigado, el ámbito, etc.＞＞

## Condiciones

• Empezando de cero hoy, se puede crear un negocio con una capitalización bursátil superior al billón de yenes dentro de 15 años (para calcular la capitalización, usa como referencia el PER, etc., del sector correspondiente)
• Los demás lo ven como una locura, pero en principio es posible
• Es de alto riesgo y alto retorno, algo a lo que las grandes empresas no pueden acceder y que solo una startup puede afrontar
• Se puede explicar «por qué ahora» (cambios regulatorios, avance tecnológico acelerado en los últimos años, etc.)
• Se puede ver una vía de victoria (cuña, foso defensivo, factores de diferenciación)
• Tiene características algo distintas de las ideas existentes
• Se da por hecho que se reunirá la financiación necesaria, pero el máximo que se puede reunir la primera vez es de 1.000 millones de yenes

## Aviso

• Propón ámbitos de negocio que, de realizarse, serían enormes, pero que hoy se consideran de muy baja probabilidad
• Formúlalo como una proposición (hipótesis) falsable
• Si no puedes generar ninguna idea que cumpla los requisitos, informa de que no había ninguna idea que los cumpliera

Es preferible escribir con detalle el «ámbito de la idea» que introduces en la IA generativa. Esa información se convierte en una «chincheta 📌» que indica a la IA generativa el centro de la exploración, y esta explorará los alrededores. La respuesta de la IA generativa cambia mucho según dónde pongas la chincheta 📌.

Cuanto más general sea el prompt que le des a la IA generativa, más general será la respuesta; cuanto más específicas sean las indicaciones, más tiende a hacer propuestas adecuadas.

Dibuja el panorama general de la idea

Para refinar aún más esta idea, recomiendo primero dibujar el panorama general (un mapa) de la hipótesis. Consiste en ordenar qué debe cumplirse para que esta hipótesis se sostenga.

Ve puliéndola poco a poco repitiendo conversaciones de contraste con la IA generativa.

Al final, también conviene pedirle, por ejemplo,

Elabora un plan de negocio ajustado a la plantilla de pitch de FoundX (https://review.foundx.jp/entry/2025-slide-template)

y hacer que lo prepare de principio a fin.

Refina parte de las hipótesis

Para refinar aún más esta idea, ve puliendo poco a poco, repitiendo conversaciones de contraste con la IA generativa, las hipótesis especialmente importantes entre ellas.

Conviene plantear varias preguntas como «¿se puede aplicar a este ámbito el avance tecnológico de otros ámbitos?», «¿qué enfoque no se ha intentado nunca pero es posible en principio?» o «¿qué pregunta, todavía no formulada, podría provocar un avance decisivo en este ámbito?».

Dale cuerpo y conviértelo en diapositivas

Entender la hipótesis de trabajo que creó la IA generativa cuesta un esfuerzo extra.

Por eso, si reúnes en NotebookLM la información relacionada con esta idea y la sacas en diapositivas o en un informe centrados en ella, profundizarás la comprensión y, con diapositivas, te será más fácil explicarla a otras personas.

Al sacar diapositivas en NotebookLM, recomiendo especificar la estructura de las páginas en YAML. El máximo actual es de 15 páginas, así que procura ajustarte a 15.

(5) Verificar la hipótesis de trabajo

Cuando haya surgido una buena hipótesis, entra en la fase de verificarla con IA generativa. Pero ten en cuenta que la IA generativa actual no es muy buena verificando hipótesis. Es más prudente tomarlo solo como referencia, aunque en muchos aspectos resulta útil.

Por ejemplo, verifica la idea con un prompt como el siguiente.

Voy a emprender y quiero crear una startup de rápido crecimiento.

Verifica la siguiente idea (hipótesis de trabajo). Para ello, reúne mucha información relacionada, piensa a fondo con razonamiento de primeros principios, critícala y verifícala desde la perspectiva de varios expertos, e indica los puntos de mejora. Si tienes preguntas adicionales, hazlas antes de investigar.

## Idea

＜＜Introduce tu idea＞＞

## Salida

• Resultado de la verificación
• Propuestas de mejora de la idea
• Premisas y partes desconocidas
• Lo que no se pudo verificar
• Acciones recomendadas para una verificación adicional

## Puntos que verificar

• Empezando de cero hoy, se puede crear un negocio con una capitalización bursátil superior al billón de yenes dentro de 15 años (para calcular la capitalización, usa como referencia el PER, etc., del sector correspondiente)
• En principio, la oferta es realizable (tecnología y modelo de negocio)
• Existe aunque sea una mínima posibilidad de que la demanda llegue a ser suficientemente grande

## Método de verificación

• Verifica utilizando evidencias sólidas
• Haz una lista de los hechos usados en la verificación
• Separa por escrito los hechos de las conjeturas

## Aviso

• Propón ámbitos de negocio que, de realizarse, serían enormes, pero que hoy se ven como muy heterodoxos
• Si no puedes generar ninguna idea que cumpla los requisitos, informa de que no había ninguna idea que los cumpliera

Pídele que verifique con rigor

La IA generativa tiende a ponerse del lado del usuario (a no decir cosas desagradables), así que recomiendo pedirle que critique con dureza. Dale a la IA generativa un papel claro, como el de red team o el de un experto crítico, para que critique.

Sobre todo con la idea en su conjunto, conviene darle bien las condiciones que deben verificarse. Por ejemplo, un umbral de corte para la aplicación de las condiciones de la hipótesis (en un negocio, la capitalización bursátil).

Explícalo tú mismo

Poder hablar tú mismo, hasta cierto punto, de la hipótesis generada es un método útil tanto para medir tu comprensión como para verificarla. También es importante que la verifiques tú mismo desde varios ángulos: probando si puedes explicarla, si puedes dar ejemplos y qué pasaría si cambiaras algunas hipótesis.

Actúa para verificar

La verificación anterior se hace, en esencia, dentro de lo que se puede lograr solo con la recopilación de información, pero la verificación no se completa con la IA generativa. Es el pan de cada día que un método (una hipótesis) que parece funcionar en el extranjero no funcione en Japón, así que hay que ir a escuchar con atención las opiniones del terreno.

En cierto sentido, lo que les queda a las personas es ir a obtener información que no está publicada en la web para verificar la hipótesis, y generar datos nuevos y dárselos a la IA generativa para que cree una hipótesis aún mejor.

La IA generativa se equivoca, sobre todo, con información que no está en internet ni en forma de datos, y por mucho que le pidas ideas disparatadas, tiende a inclinarse por ideas generales. Para captar información que solo tú tienes, actúa, verifica, obtén información nueva y crea nuevas hipótesis.

En la verificación, no vayas a por el «problema que tienes delante»

Al hablar con la gente, es fácil fijarse en el problema que tienen delante. Pero si aspiras a una startup, es muy importante si ese problema es lo bastante grande o si es un primer paso hacia un problema grande.

Al repetir la verificación, uno tiende a optimizar localmente en torno a una hipótesis pequeña, así que recomiendo avanzar teniendo siempre presentes las condiciones de verificación.

(6) Fijar la idea provisionalmente

Hacia aquí, se fija provisionalmente una idea a grandes rasgos y se empieza a elaborar un plan de negocio detallado. Al elaborarlo, volverán a surgir cosas que no entiendes y habrá que verificarlas más a fondo, pero si no decides «por ahora seguimos en esta dirección», no podrás empezar a moverte, así que decídelo.

Decide hablando con la gente

Antes de decidir, también recomiendo crear la oportunidad de hablar con personas capaces de evaluar ideas (inversores, profesores, etc.) y exponerles algunas de las hipótesis que ahora te parezcan de mejor potencial. Hay aspectos que la IA generativa sola no puede juzgar. Además, según el caso, quizá te presenten a posibles clientes para la verificación.

Por cierto, para recibir buenos comentarios de otras personas en estos encuentros, hace falta llevar una hipótesis con cierto potencial. Si logras crear una hipótesis así y empiezas a recibir comentarios, el ciclo de retroalimentación empieza a girar y la hipótesis mejora cada vez más, así que esfuérzate hasta poder crear una hipótesis de trabajo de ese nivel.

Tips: para hacerlo con más eficiencia

No creo que haga falta preparar el flujo de trabajo desde el principio, pero, cuando te hayas acostumbrado, conviene crear y gestionar MyGPT o Skills con la idea básica de ir creando hipótesis. Por ejemplo, yo he creado varios MyGPT y los uso como flujo de trabajo.

Por ahora ChatGPT Pro rinde mejor, así que uso MyGPT, pero pienso que, cuando ChatGPT también tenga Skills, quizá sea mejor reunirlo todo allí.

Además, en cuanto a la definición del ámbito, los think tanks extranjeros suelen investigar y resumir agendas bastante amplias (aunque con cierta miopía). También emito un pódcast y una lista de YouTube que resumen esa información, así que los comparto como referencia.

📝 Resumen

He ordenado la secuencia completa desde fijar a grandes rasgos el ámbito hasta verificar la idea, y he resumido cómo aprovechar los servicios de IA generativa en ella.

Si te esfuerzas repitiendo durante aproximadamente un mes unas 100 interacciones de prompts al día, con verificaciones que impliquen acción y, a veces, consultas con otras personas, deberías dar con una hipótesis de cierto potencial.

La clave es dedicar el tiempo necesario y descartar sin demora las ideas que parezcan malas para pasar a la siguiente.

Con cuidado con las alucinaciones, si llegas a crear una hipótesis de buen potencial, actuar a partir de ahí te lleva a un círculo virtuoso en el que obtienes información más detallada. Como resultado, poco a poco te das cuenta de que incluso ideas que parecían de buen potencial están equivocadas en un 80 % aproximadamente, pero, aun así, a ese nivel empiezas a obtener información que no se encuentra en la web y el refinamiento de la idea avanza con más facilidad, así que esfuérzate primero por llegar hasta ahí.

Quizá algún día la propia IA realice este trabajo de forma autónoma, pero por ahora lo dejo recogido como una metodología basada en la tecnología actual.

Artículos de referencia

Para más detalle, consulta también las siguientes diapositivas.