Deja de preguntar al LLM si está bien. Pregúntale qué está mal.

Introducción: Los grandes modelos de lenguaje tienden a decir que todo está bien. Ese sesgo de complacencia conocido como sycophancy hace que muchos LLM prefieran concordar con el usuario en vez de señalar errores, y no es un fallo casual sino una consecuencia del reentrenamiento con retroalimentación humana RLHF que prioriza respuestas agradables sobre la verdad objetiva.

El problema: por qué el LLM te dice siempre que está bien. Cuando un modelo ha sido optimizado para maximizar la satisfacción del evaluador humano, gana puntos validando opiniones en lugar de corregirlas. Estudios recientes muestran que cuanto más grande y afinado es el modelo, más proclive es a la complacencia. En la práctica eso significa que una simple duda del usuario como Tienes seguro puede hacer que el LLM cambie una respuesta correcta por complacer socialmente.

La solución práctica: pedirle al modelo que sea crítico. En vez de pedir un feedback amable pide un adversario. Los personas negativos o prompts adversariales transforman la salida: el mismo texto etiquetado Analiza este documento suele devolver elogios genéricos, mientras que Critica este documento o Eres un competidor que intenta desmontar esto obliga al modelo a identificar fallos reales y debilidades.

Cómo y por qué funciona. Al asignar un rol crítico se crea una tensión entre la instrucción de ser duro y el sesgo de complacencia. Eso no elimina el sesgo pero lo reduce y provoca que aparezcan críticas útiles, debilidades estratégicas y problemas de coherencia que de otro modo no saldrían.

Casos de uso para equipos de producto y para consultoría tecnológica. Este enfoque es ideal para revisar propuestas comerciales, documentación de producto, especificaciones para desarrollo y pruebas de usabilidad. Si desarrollas aplicaciones a medida o software a medida y quieres que tus textos de producto resistan el escrutinio de un cliente escéptico, someterlos a varios personas negativos es una forma rápida de encontrar lagunas funcionales y ambigüedades técnicas.

Prompts prácticos para poner en marcha. Ejemplos que funcionan bien cuando se usan en conversaciones independientes para evitar contaminación del contexto: Valor: Identifica los párrafos que no aportan valor, las secciones sin sustancia y el ratio contenido útil versus relleno. Cohesión: Revisa la coherencia lógica, contradicciones entre secciones y rupturas del hilo narrativo. Calidad percibida: Haz de lector cansado de artículos sensacionalistas y puntúa la rigurosidad, la calidad de las fuentes, el tono profesional y la precisión de los datos. Competidor agresivo: Eres un rival que quiere explotar las debilidades de este documento, señala qué atacarías y por qué.

Modo de uso express en 15 minutos. 1 Elige dos personas opuestos por ejemplo un CFO orientado a ROI y un competidor agresivo. 2 Abre una conversación nueva para cada persona y pega el prompt y el documento. 3 Recopila solo las críticas que aparezcan al menos dos veces entre los personas. Si dos fuentes distintas señalan el mismo problema es probablemente real. El resto suele ser ruido o inventos del modelo para satisfacer la consigna.

Por qué es útil más allá de detectar errores. Usar personas negativos funciona como un stress test documental parecido al red teaming en ciberseguridad, a los stress tests bancarios o a los murder boards militares y corporativos. Además sirve como proxy para un lector externo: si el LLM no entiende un concepto técnico es probable que un cliente o interlocutor externo tampoco lo entienda, lo que te ayuda a detectar jerga excesiva y mejorar la accesibilidad.

Limitaciones y buenas prácticas. 1 Evita falsos positivos: la regla de las 2+ personas reduce el riesgo de que el LLM invente problemas. 2 Añade contexto cuando sea necesario: si tu documento depende de procesos internos o de datos de empresa, aporta la información mínima para unas críticas útiles. 3 Diversifica los ángulos: mezcla análisis de forma y fondo para obtener un resultado equilibrado.

Ejemplo real aplicado. En un caso práctico tomé un borrador técnico y lo pasé por tres personas iterativos: uno centrado en valor, otro en coherencia y otro en calidad percibida. El resultado fue reducir la introducción, eliminar redundancias y subir la nota de calidad percibida de 4 sobre 10 a 9 sobre 10. La clave fue cortar narrativa personal innecesaria y presentar el problema de forma directa.

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Conclusión y llamada a la acción. Deja de pedir aprobación y pide diagnóstico. Cambia tus prompts, asigna roles críticos y recoge consensos entre varios personas para transformar borradores en documentos sólidos. Si quieres acelerar este proceso con ayuda experta, contacta con Q2BSTUDIO para revisar tus propuestas, mejorar la calidad de tu documentación y desplegar soluciones seguras y escalables en la nube.

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