De 30 entrevistas con stakeholders a una síntesis que se sostiene
Sube las transcripciones. Obtienes temas con citas atribuidas y, por separado, los puntos en los que dos modelos interpretaron las mismas entrevistas de forma distinta. Esa segunda lista suele ser donde está el hallazgo real: un modelo vio consenso; otro, a tres personas que decían las mismas palabras sobre problemas diferentes.
Con una sola IAUna sola IA te da una única lectura de 30 entrevistas.
Con MultipleChatTres modelos las leen por separado y un cuarto enumera cada punto en el que las interpretaron de forma distinta. Esa lista suele ser el hallazgo.
Prueba este prompt
Adjunto [N] transcripciones de entrevistas con stakeholders de un proyecto de [tipo] en [tipo de empresa]. Elabora: (1) cinco temas dominantes, cada uno con dos citas literales y el cargo de quien habla; (2) tres contradicciones entre lo que dijeron los distintos niveles de la organización; (3) cualquier cosa que haya dicho una sola vez una sola persona y que, si fuera cierta, cambiaría la recomendación; (4) la pregunta que debería haber hecho y no hice. No suavices los desacuerdos entre los entrevistados: sácalos a la luz. Cita la transcripción y la línea de cada cita.
Dimensiona un mercado sin que la cifra se venga abajo en la reunión
Pide los dos métodos, no uno. El enfoque de arriba abajo a partir de informes sectoriales y el de abajo arriba a partir del número de clientes casi nunca coinciden, y esa diferencia es la conversación. Un modelo lo dimensiona de cada manera, un tercero informa de dónde divergieron y la pasada de verificación te dice qué cifras tienen una fuente detrás y cuáles no.
Con una sola IAUna sola IA te da una cifra y ninguna forma de comprobarla.
Con MultipleChatObtienes los dos métodos, y cada cifra sin una fuente detrás queda marcada antes de llegar a la diapositiva 4.
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Dimensiona [mercado] en [ámbito geográfico] para una presentación a un cliente. Hazlo dos veces: de arriba abajo, a partir de cifras sectoriales publicadas, y de abajo arriba, a partir de una estimación de clientes potenciales × gasto realista. Muestra ambas cifras y los supuestos de cada una. Donde no coincidan, indica qué supuesto explica la diferencia. Marca cada cifra a la que no puedas vincular una fuente actual; no hagas estimaciones sin avisar.
Haz que ataquen la recomendación antes de que lo haga el comité de dirección
Modo Debate, con dos modelos asignados a bandos opuestos. Lo que obtienes no son objeciones genéricas, sino la condición concreta de la que depende tu recomendación y que nadie ha formulado: la tasa de abandono, el segmento, el supuesto de que el piloto es extrapolable.
Con una sola IAUna sola IA te da la razón. Pregúntale si está segura y te la da con más ganas.
Con MultipleChatDos modelos defienden a propósito posturas opuestas, así que la condición de la que depende tu recomendación se dice en voz alta.
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Esta es mi recomendación y el razonamiento que la sustenta: [pegar]. Argumenta el caso más sólido en su contra como el CFO del cliente que ha visto fracasar tres proyectos de consultoría. Después, por separado: ¿qué tendría que ser cierto para que esta recomendación fuera correcta? Enumera esas condiciones de forma explícita e indica de cuáles tenemos pruebas y cuáles hemos dado por supuestas.
Un resumen ejecutivo que aguanta una lectura de 90 segundos
La versión que un socio no tendrá que reescribir. Después, un segundo modelo la lee en frío y te dice en qué frase se detendrá el cliente: normalmente, una afirmación heredada del análisis de hace tres semanas que nunca se volvió a comprobar.
Con una sola IAUna sola IA redacta un resumen limpio. Limpio no es lo mismo que cierto.
Con MultipleChatOtro modelo contrasta cada afirmación con el documento de origen y marca las que este no respalda.
Prueba este prompt
Redacta un resumen ejecutivo de una página del informe adjunto. Un CEO lo lee en 90 segundos: primero la recomendación, luego las tres razones, después los dos riesgos y, por último, la petición concreta. Sin rodeos ni frases como «en el panorama actual, en rápida evolución». Después, enumera cada afirmación factual de tu resumen e indica si el documento de origen la respalda realmente.
Convierte las conclusiones en la presentación, no en texto de chat
Presentation Studio crea la presentación a partir del análisis que ya has hecho en el proyecto, así que las cifras de las diapositivas son las que se comprobaron, en lugar de volver a teclearlas desde una ventana de chat a las 11 de la noche.
Con una sola IAUna sola IA te da texto de chat que reconstruyes en PowerPoint a las 11 de la noche.
Con MultipleChatObtienes la presentación, creada a partir del análisis de tu proyecto, así que las cifras de las diapositivas son las que se comprobaron.
Prueba este prompt
A partir del análisis de este proyecto, crea una presentación de conclusiones de 12 diapositivas para [público]: títulos de acción que empiecen por un verbo, un mensaje por diapositiva, las pruebas de cada conclusión en las notas del orador en lugar de en la diapositiva y una página final que enumere todos los supuestos de los que depende la recomendación.
