Las Diez Preguntas

Adaptado de The Socratic Intent Engineer de Martin Montero. Cada pregunta lleva hasta cuatro lentes — Primeros principios, Intención, Habilidades de agentes, y la Ventaja humana — aplicadas allí donde se ganan su lugar. Hazlas antes de apuntar un agente hacia cualquier cosa; el Estudio de construcción convierte tus respuestas en una constitución de proyecto, una especificación y un prompt para el agente.

I. Entender el objetivo

1 · ¿Qué quiero exactamente que haga la IA? Disecciona el resultado — ¿una pieza creativa, un resumen, código, un flujo de trabajo de múltiples pasos, una tarea autónoma? Primeros principios: ¿cuál es el problema irreducible? (No “un informe” sino “tres personas entienden tres riesgos en cinco minutos”.) Intención: ¿estoy definiendo la tarea, o el objetivo detrás de ella? Ventaja humana: ¿qué necesita existir de verdad — lo que nadie pidió pero todos necesitan?

2 · ¿Por qué quiero este resultado? El porqué ilumina el qué. Primeros principios: cuestiona el porqué en sí — ¿necesitan un informe semanal, o mantenerse al tanto de los cambios? Intención: aquí es donde un indicador medible y el propósito real divergen. Conecta el trabajo con el objetivo antes de escribir un prompt.

3 · ¿Cuáles son las restricciones y las métricas de éxito? Audiencia, conocimiento previo, impacto emocional, criterios medibles. Primeros principios: para cada restricción — ¿requisito ineludible, o “como se ha hecho siempre”? Intención: fija las métricas a la altura correcta (valor de por vida, no tiempo de resolución). Habilidades de agentes: incorpora la evaluación dentro de la habilidad — autocontroles y reglas de escalado.

II. Definir la entrada

4 · ¿Qué información esencial necesita la IA? No supongas que comparte tu conocimiento. Intención: para los agentes, el contexto es conocimiento organizativo — valores, jerarquías de compromisos, límites de decisión, no solo datos. Ventaja humana: tu experiencia vivida — los lanzamientos que fracasaron — es contexto que ningún conjunto de entrenamiento contiene.

5 · ¿Cómo debería presentar esta información? Datos estructurados como JSON/CSV; texto largo con una jerarquía clara. Intención: a escala de agentes esto es arquitectura — estructuras de objetivos, marcos de delegación con límites de decisión, bucles de retroalimentación que se cierran.

III. Dar forma al resultado

6 · ¿Cuál es el formato ideal? Primeros principios: no “¿qué formato?” sino “¿qué necesita hacer el destinatario, y qué le quita la mayor fricción a esa acción?” Habilidades de agentes: una habilidad podría emitir una hoja de cálculo con fórmulas en vivo, o un panel, no una tabla estática.

7 · ¿Cuáles son el estilo y el tono precisos? Referencias específicas, no descriptores vagos. Ventaja humana: el estilo es el gusto hecho visible — nombra la voz exacta, y reconócela cuando llegue.

8 · ¿Cuáles son los criterios de éxito innegociables? Decláralos antes de ejecutar nada. Intención: ¿estás midiendo lo correcto? El tiempo de resolución parecía correcto hasta que dejó de serlo. Define el éxito al nivel del propósito, no de la finalización de la tarea.

IV. Refinamiento iterativo

9 · ¿El resultado cumplió de verdad mis criterios? Primeros principios: cuando falla, resiste el impulso de retocar la superficie — ¿el fallo está en el prompt, o en tus suposiciones? Ventaja humana: no “¿cumple los criterios?” sino “¿tiene esto la vitalidad que lo hace digno de ponerse en el mundo?”

10 · ¿Cómo reviso para guiar a la IA hacia el resultado? Refina las restricciones, añade ejemplos, cambia de técnica. Intención: cierra el bucle — ¿estuvo la decisión del agente alineada con la intención, y cómo mides la deriva con el tiempo?

Operativizadas en el Estudio de construcción

No tienes que tener las diez en la cabeza. El Estudio de construcción hace las que dan forma a la construcción — el objetivo, el porqué detrás de él, los criterios de éxito — y pliega tus respuestas en la constitución, la especificación y el prompt del agente generados, para que el agente apunte a tu intención real desde el primer commit.

El flujo de trabajo completo

Una secuencia práctica siempre que diseñes un prompt, construyas una habilidad o diseñes un flujo de trabajo de agentes:

1. Identifica el problema fundamental — quita el formato y la convención; escribe la necesidad irreducible en una sola frase.
2. Conecta con la intención organizativa — ¿a qué objetivo sirve esto? Codifica el objetivo, no solo la tarea (compromisos, límites, escalado).
3. Cuestiona cada suposición heredada — ¿verdad fundamental, o hábito?
4. Descompón en componentes irreducibles — las unidades más pequeñas, un propósito cada una.
5. Reconstruye desde primeros principios — ensambla las piezas que resuelven tu problema; no copies una plantilla.
6. Aplica tu gusto — ¿refleja esto tu intención real y tu lectura de lo que la audiencia necesita?
7. Prueba contra la realidad — escenarios reales, casos límite, entradas adversarias; evalúa contra los criterios que fijaste de antemano.
8. Itera con disciplina y coraje — una brecha por pasada; a veces lo correcto es tirarlo porque la dirección estaba equivocada. Luego cierra el bucle.

Luego entrégalo al agente — a través de PIE y el Estudio de construcción — y mantén cada cambio en verde con el motor de aplicación.