¿En media hora puedes entender un nuevo campo? ¿Cómo usar la IA para construir rápidamente un marco de conocimiento?

Título original: «Comparte una investigación profunda que he usado durante 2 años en Prompt, que en media hora te ayuda a entender cualquier campo desconocido.»

Autor original: Cazk de Vida Digital

Fuente original:

Reproducción: Mars Finance

Hace unos días terminé una conferencia, y ayer en fin de semana fui a comer con un amigo, y mientras charlábamos de repente dejó los palillos, me miró y dijo: No es por molestar, ¿cómo es que sabes un poco de todo?

Yo le respondí que no, que no sabía de todo.

Me dijo que parecía que podía hablar de cualquier cosa, desde Harness, Claude Code, psicología, Slay the Spire 2, mitología Cthulhu, y aún así tenía tiempo para jugar Pokémon Popakia, ¿cuántas horas tiene en un día?

En ese momento me quedé pensativo.

Porque, siendo sincero, aunque hablo mucho y me gusta presumir, realmente no creo que sepa de todo. Solo tengo curiosidad por muchas cosas, y tengo un método que me permite entender bastante rápido un tema desconocido.

Él volvió a preguntar: ¿Cuál es ese método?

Le dije que era un marco de investigación que yo mismo desarrollé, junto con IA, y en media hora puedo generar un informe de investigación de unas 10,000 a 20,000 palabras, que te ayuda a entrar en un tema muy rápidamente.

Entonces dejó los palillos.

Y dijo: «Escribe esto en un documento».

Y así nació este artículo…

No sé si será útil para todos, pero realmente es la metodología que usé hace tres años cuando todavía trabajaba en finanzas, para investigar empresas y sectores. Luego llegó la IA, surgieron todo tipo de investigaciones profundas, y yo mismo mejoré y encapsulé esa metodología en prompts para funciones de investigación profunda en IA, que puedo aplicar para estudiar cualquier cosa. La verdad, es una de las herramientas que más uso en estos últimos dos años.

No puedo asegurar que los resultados sean extremadamente profundos, pero al menos me permite construir rápidamente un marco de conocimiento bastante completo, y sobre ese marco profundizar más.

A esa metodología la llamé antes…

Método de análisis horizontal y vertical.

Primero, explicaré qué es esto.

Es algo muy simple, solo dos ejes.

El primer eje, vertical. Es seguir la línea del tiempo, reconstruir la historia completa de un tema desde su origen hasta ahora. ¿Cómo surgió? ¿Quién lo hizo? ¿Qué pasó en medio? ¿Por qué en cierto momento explotó o cambió de dirección? Si clarificas esa línea, entenderás la historia y las causas de ese tema.

El segundo eje, horizontal. Es en el momento actual, compararlo con otros en la misma categoría. ¿Qué lo diferencia de sus competidores? ¿Por qué los usuarios lo eligen a él y no a otros? ¿Cuál es su posición en el mercado? Si comprendes bien ese aspecto, entenderás su lugar y sus diferencias.

Luego, lo más importante es cruzar estos dos ejes.

El vertical te dice cómo llegó hasta hoy, el horizontal te muestra dónde está ahora. Cuando cruzas ambos, puedes ver cosas que no se perciben solo con uno de los ejes. Por ejemplo, alguna ventaja actual que en realidad se construyó con decisiones insignificantes hace tres años. O alguna debilidad que en realidad es un peso que surgió de una decisión razonable en su momento.

El análisis vertical profundiza en el tiempo, el horizontal en el espacio, y al combinarlos obtienes un juicio completo.

Así de simple.

Es la metodología que más uso en estos últimos años.

Este método en realidad proviene de perspectivas clásicas en ciencias sociales y lingüística.

En lingüística, hay un análisis muy clásico propuesto por Saussure, llamado análisis diacrónico y sincrónico.

Es decir, para estudiar algo, puedes abordarlo desde dos dimensiones: una, la dimensión temporal, para entender cómo ha evolucionado desde el pasado hasta ahora; y otra, la dimensión presente, para ver en qué sistema y relación está en un momento dado.

En ciencias sociales también hay perspectivas similares, llamadas investigación longitudinal y transversal. La longitudinal sigue la trayectoria de cambio de un objeto, la transversal observa su estado en un momento específico y lo compara con otros.

Yo simplemente extraje esas perspectivas académicas, las combiné con ideas de análisis estratégico y competitivo, y creé un marco de investigación general que funciona con IA.

Ahora hay versiones en Prompt y en Skill.

También están abiertas en mi repositorio de Github:

La versión en Prompt funciona muy bien con IA que tenga funciones de investigación profunda, como DeepResearch de ChatGPT, DeepResearch de Claude, modo experto de Doubao, modo experto de DeepSeek, etc. Además, optimicé el estilo de escritura usando habilidades de escritura de Cazk, para que los informes sean fáciles de leer, no como textos incomprensibles o encriptados…

Aquí pongo el Prompt, los interesados pueden copiarlo directamente o ir a mi repositorio en Github:

El método es muy sencillo: solo cambia la frase después del signo igual por el objeto de investigación que quieras.

Por ejemplo, el Hermes Agent que está muy de moda, Harness, CLI, o el impacto de Anthropic en las acciones SaaS, etc.

Incluso puedes investigar sobre «Mundo de Rock Kingdom», «Mundo de Honor of Kings», la guerra entre Irán y EE. UU., la imprevisibilidad de Trump, etc.

Todo lo que quieras.

Voy a poner un ejemplo con la investigación profunda de Harness + Claude, que está muy en tendencia.

Solo modifiqué el Prompt, cambié la frase en la ecuación a Harness, y activé el modo de investigación profunda en Claude.

Lo envié.

Luego, Claude me preguntó qué era exactamente Harness, y le añadí una explicación.

Y empezó la investigación.

A los 13 minutos, ya tenía listo el informe sobre Harness.

Puedes ver el resultado. La análisis vertical está bastante bien, explica claramente la historia, cuándo nació, cuándo explotó, los hitos clave.

La razón por la que explotó en ese momento también tiene sentido.

En el análisis horizontal, comparé Prompt Engineering, Context Engineering y Agent Engineering.

Cualquier experto en agentes no cuestionará que esa comparación sea adecuada, y puede entender rápidamente las diferencias con conceptos similares.

Y también el futuro de su evolución.

El informe tiene unas 10,000 palabras. Si tienes curiosidad por Harness y quieres entenderlo de forma rápida y completa, este informe es mejor que la mayoría de los artículos resumidos que hay en internet.

Es completo y fácil de leer.

El objeto de estudio puede ser un producto, como Cursor, Claude Code, Hermes Agent. Puede ser una empresa, como Anthropic, ByteDance. Puede ser un concepto técnico, como protocolo MCP, RAG. Incluso una persona, un personaje clave en la industria.

El Prompt ajusta automáticamente el enfoque de análisis vertical y horizontal según el tipo de objeto. Para productos, se centra en versiones y funciones; para empresas, en financiamiento y modelos de negocio; para personas, en trayectoria profesional y comparación con otros en el mismo campo.

Si usas Cowork, Claude Code o Codex, también convertí esta metodología en una Skill llamada hv-analysis, que está en mi Github y es de código abierto.

Solo tienes que decirle: «Ayúdame a investigar sobre xxx», y seguirá el marco de análisis horizontal y vertical.

Además, esta Skill puede buscar en línea, usar la API de arXiv, y al final generar un PDF bien formateado, con un estilo más fluido y accesible que la versión en Prompt.

Claro que, debo ser honesto, esta metodología tiene sus limitaciones.

No es infalible.

Te ayuda a construir un marco de conocimiento bastante completo en poco tiempo, pero no reemplaza una investigación profunda y personal.

Y aunque la IA ha mejorado mucho en reducir errores y falsedades, todavía puede haber imprecisiones.

Por eso, no debes tomar el informe generado como una verdad absoluta, sino como un punto de partida para explorar más a fondo.

Otra limitación es que la calidad del informe depende mucho del modelo y las herramientas que uses. Las que soportan DeepResearch o investigación profunda suelen dar mejores resultados, porque realmente buscan y verifican información en línea, y cada tarea puede durar más de 10 minutos.

Si solo usas IA con búsquedas básicas, en menos de un minuto, la calidad puede disminuir mucho.

Mi método es, después de obtener el informe, revisarlo rápidamente, construir el marco, y luego profundizar en los puntos que me generan dudas o interés.

Este método, combinar el informe generado por IA con investigación adicional, es mucho más eficiente que empezar desde cero.

En estos tiempos, con IA, no tiene sentido dedicar días a buscar información manualmente.

Lo que realmente importa ahora es la curiosidad por entender el mundo.

No soy un experto en todo, solo tengo más curiosidad que la mayoría.

Siempre me surgen preguntas: ¿Cómo funciona esto? ¿Por qué ahora? ¿Qué relación tiene con aquello? ¿Qué estaban haciendo antes los que lo crearon? Cuando no tengo respuestas, me siento incómodo. No sé si a ustedes les pasa, pero esa sensación de querer respuestas «ya» es muy fuerte.

La información abunda, y la IA reduce el costo de acceder a ella a casi cero.

Pero, ¿qué preguntas hacer? ¿Desde qué perspectiva? ¿Cómo organizar toda esa información dispersa en una conclusión coherente? Eso la IA no puede hacer por ti, o solo puede ayudarte a ejecutar una dirección que tú mismo determines.

El método de análisis horizontal y vertical es en realidad un marco de preguntas que me hago a mí mismo. Cuando enfrento algo desconocido, no necesito pensar en qué aspectos analizar, porque ya tengo ese marco preparado.

Seguir la línea del tiempo, explorar el espacio actual, y cruzar ambos, en tres pasos, construye mi marco de conocimiento.

Así, en media hora puedo montar un esquema completo, y dedicar el resto del tiempo a entender cómo esas piezas encajan, y tener ese momento de «¡Ah, ahora entiendo!».

Ese momento de revelación es increíble.

No estoy seguro de que funcione para todos, pero si eres de los que siempre tiene preguntas y siente que recopilar información es lento, prueba este método.

Los griegos decían que la filosofía empieza en la sorpresa.

Creo que la investigación también: empieza en esa curiosidad genuina por algo. Los métodos y herramientas vienen después. La curiosidad va primero.

Sin curiosidad, por muy buena que sea la metodología, no sirve de mucho.

Con curiosidad, aunque las herramientas sean básicas, siempre encontrarás respuestas.

Y ahora, buscar respuestas es mucho más rápido que antes.

Tan rápido que puedes abarcar más temas.

Mantén la curiosidad.