Para que Claude critique tu idea no le preguntes si es buena: pídele el caso concreto donde falla. Tres prompts hacen ese trabajo. El contraejemplo: «construye el caso donde esto falla, con números, sin suavizar». El premortem: «estamos a 12 meses, el proyecto fracasó, escribe la autopsia». Y el abogado del diablo: «dime qué dato te haría estar equivocado».
Le preguntas a Claude si tu idea es buena, te responde algo razonable, no dice nada falso y no te sirve para decidir nada. Cambia una palabra en la pregunta y la respuesta cambia entera.
La palabra es esta: en vez de pedirle que valide, pídele que rompa. No «¿esto está bien?», sino «¿dónde se rompe?». Abajo están los tres prompts que hacen ese trabajo, en orden de dureza, con el antes y el después de una idea real y con el límite de la técnica.
Circula un mito cómodo: que el modelo es un adulador que te da la razón en todo. En la práctica el problema es otro y es peor, porque cuesta más detectarlo. No te aplaude: te contesta tibio. Te da una respuesta genérica, sin un solo número, y termina devolviéndote la pregunta a ti.
Pasa porque «¿es buena idea?» es una pregunta sin criterio. No dice contra qué se mide «buena», no pide evidencia y no fija formato de respuesta. El modelo hace lo único razonable con eso: cubre las dos caras y te deja la decisión donde estaba.
«¿Dónde se rompe?» sí tiene criterio. Pide una cosa concreta y comprobable: un caso donde la idea falle. Un caso lo revisas en cinco minutos. Una opinión no se revisa, se discute.
Van de menor a mayor dureza. Con el primero ves casi todo el cambio; los otros dos son para decisiones caras de deshacer.
Pégalo debajo de tu idea, tal cual:
«No me digas si esta idea es buena. Construye el caso concreto donde falla. Dame números, no adjetivos. Sé brutal, sin suavizar.»
Las tres partes hacen trabajos distintos. «Construye el caso concreto» obliga a bajar a un escenario. «Números, no adjetivos» mata la respuesta genérica. «Sin suavizar» bloquea el cierre amable tipo «pero con trabajo puede funcionar», que es justo por donde se te escapa la crítica.
Para cuando ya casi decidiste y quieres saber cómo se cae:
«Estamos a 12 meses en el futuro y este proyecto fracasó. Escribe la autopsia: las tres causas más probables, ordenadas por probabilidad, y la señal temprana que las habría delatado.»
Lo que vale es el final. Un miedo abstracto no se puede vigilar; una señal temprana sí. Sales con un indicador concreto que puedes revisar desde la primera semana, y esa es la diferencia entre asustarte y prepararte.
El más duro, y el que evita el extremo contrario:
«Argumenta en contra de esta decisión con la mayor fuerza posible. Al final, dime qué dato concreto tendría que ver yo para saber que estás equivocado.»
Sin esa última frase terminas con un modelo negativo por deporte, que es igual de inútil que uno tibio. Con ella, la crítica queda falsable: te dice qué mirar para descartarla. Es el mismo principio del contraejemplo, algo que se comprueba en vez de algo que se opina.
Es la prueba que Nino hace en el video, con una idea cualquiera: una tienda online de café de especialidad que vende por Instagram.
Con «¿es buena idea?», la respuesta dijo que puede funcionar, que el sector es competido, que hay que cuidar el margen y el diferencial, y cerró preguntando «¿qué te haría distinto?». Nada falso. Nada accionable.
Con «muéstrame dónde se rompe esta idea, sé brutal, sin suavizar», salieron tres frentes concretos: la vida útil del café tostado contra los tiempos de envío, el costo de adquirir un cliente en Instagram frente al precio de una bolsa, y la falta de tostión u origen propio en un mercado saturado. ¿Son cifras discutibles? Sí. Y discutible es exactamente lo que quieres: ya sabes qué tres cosas ir a verificar.
El video la ancla en un caso de matemáticas que conviene contar completo, con sus reservas.
La conjetura jacobiana se formuló en 1939 y sigue sin demostrarse. Stephen Smale la puso en su lista de problemas para el siglo XXI, donde figura como el problema 16. Ochenta y siete años de gente intentando demostrar que era cierta, sin lograrlo y sin encontrar tampoco un caso que la rompiera.
Lo que cuenta el video es que el 20 de julio de 2026 el matemático Levent Alpöge publicó en X un contraejemplo: no una demostración, sino un caso concreto que incumple la regla. Y que el problema se lo planteó otro matemático, Akhil Mathew, mientras el trabajo pesado lo hizo un modelo de Anthropic.
Ahí está la asimetría que te sirve aunque no toques una ecuación en tu vida. Demostrar algo es caro y difícil de comprobar. Encontrar el caso que lo rompe es barato y se verifica sustituyendo valores. Pedirle a un modelo «rompe esto» te devuelve algo que puedes revisar; pedirle «valida esto» te devuelve algo que solo puedes creer.
Y el dato honesto, porque el caso circuló como si fuera oficial: es una publicación en X, no un artículo científico. No hay revisión por pares, Anthropic no ha dicho nada oficial y la formalización en Lean que se abrió en el repositorio formal-conjectures de Google DeepMind estaba como pull request abierto, sin fusionar. Tampoco lo hizo un modelo solo: hubo un matemático que supo qué preguntar y otro que supo verificar la respuesta.