Antes
Jonathan preparaba densos dosieres de antecedentes para comités de subvenciones y de políticas públicas. Podía usar la IA para resumir, pero un único modelo solía dar demasiado peso a una sola interpretación.
El punto de inflexión
Con MultipleChat, ejecuta el mismo prompt en varios modelos y luego pide a un AI-Team que identifique qué exagera o pasa por alto cada respuesta. El resultado es un borrador equilibrado en lugar del punto de vista de un solo modelo.
«La vista en paralelo impide que un solo modelo marque todo el enfoque».
Después
Los miembros del comité reciben ahora informes más breves con salvedades más claras. Jonathan sigue validando las fuentes, pero la primera síntesis es más útil.
Qué usaron
Comparación en paralelo
Revisa varios resúmenes antes de redactar.
Crítica con AI-Team
Identifica exageraciones y salvedades que faltan.
Informe ejecutivo
Convierte la investigación en un memorando legible para el comité.