Proyecto Final: Arquitectar un Sistema Completo de Razonamiento

🔄 Repaso rápido: En la lección anterior, exploramos evaluación, benchmarking y aseguramiento de calidad. Ahora construimos sobre esa base. Aprendiste diseño de system prompts, cadenas de razonamiento, autocorrección, meta-prompting, descomposición de problemas y evaluación. Es hora de combinar todo en una arquitectura completa para un problema genuinamente complejo.

En esta lección, vas a:

• Arquitectar un sistema de razonamiento multi-etapa desde cero
• Aplicar cada técnica del curso en un diseño integrado
• Incorporar evaluación y aseguramiento de calidad en el sistema
• Crear algo que realmente puedas usar

Elige Tu Desafío

Elige uno de estos problemas (o trae uno propio de complejidad equivalente):

Desafío A: Analizador de Due Diligence Diseña un sistema que tome información sobre una potencial adquisición de empresa y produzca un reporte integral de due diligence con análisis financiero, evaluación de riesgos, evaluación de ajuste estratégico y recomendación de go/no-go.

Desafío B: Sintetizador de Papers de Investigación Diseña un sistema que tome una pregunta de investigación y 5-10 abstracts de papers y produzca una síntesis que identifique hallazgos consensuados, contradicciones, vacíos y estudios recomendados como próximos pasos.

Desafío C: Estratega de Lanzamiento de Producto Diseña un sistema que tome detalles del producto y contexto de mercado, luego produzca una estrategia go-to-market completa con posicionamiento, mensajes, estrategia de canales, precios y plan de ejecución a 90 días.

Desafío D: Tu Propio Problema Cualquier problema complejo y multifacético de tu trabajo que se beneficiaría de un enfoque estructurado de razonamiento con IA.

Fase 1: Descomposición del Problema (Lección 6)

Empieza entendiendo la estructura del problema.

Paso 1: Identificar Operaciones Cognitivas

“Necesito resolver este problema: [describe tu desafío elegido]

Identifica cada operación cognitiva requerida:

• ¿Qué información necesita recopilarse?
• ¿Qué análisis necesita realizarse?
• ¿Qué evaluación o juicio se necesita?
• ¿Qué generación creativa se requiere?
• ¿Qué síntesis debe ocurrir?
• ¿Qué crítica o verificación es esencial?

Lista cada operación y sus dependencias (qué debe ocurrir antes de que pueda iniciar).”

Paso 2: Diseñar la Topología de la Cadena

Basándote en las operaciones y dependencias, elige tu arquitectura:

• Secuencial para operaciones dependientes
• Ramificada para perspectivas independientes
• Diverge-converge para componentes creativos
• Híbrida combinando múltiples topologías

Mapéalo. Por ejemplo, el Analizador de Due Diligence podría verse así:

[Carga de Contexto] → [Análisis Financiero]    ─┐
                    → [Análisis de Mercado]     ──┤→ [Integración y Síntesis] → [Recomendación]
                    → [Evaluación de Riesgos]   ──┤
                    → [Ajuste Estratégico]       ─┘
                          ↑
                [Pasada de Autocorrección en cada rama]

Paso 3: Definir Contratos de Interfaz

Para cada entrega entre pasos, especifica:

• Qué formato debe tener el output
• Qué información debe incluirse
• Qué umbral de calidad debe cumplirse

Tu Entregable

Un diagrama de arquitectura completo que muestre: todos los pasos y sus operaciones cognitivas, dependencias y flujo, ubicaciones de checkpoints y contratos de interfaz.

Fase 2: Diseño de System Prompts (Lección 2)

Ahora diseña el system prompt para cada etapa.

Para Cada Etapa, Diseña:

Capa 1 — Identidad: ¿Qué persona “experta” necesita esta etapa? Capa 2 — Framework de Razonamiento: ¿Cómo debería pensar esta etapa sobre los problemas? Capa 3 — Directrices de Comportamiento: ¿Qué principios gobiernan la comunicación y el juicio? Capa 4 — Restricciones: ¿Qué guardrails previenen modos de falla comunes? Capa 5 — Estructura del Output: ¿Qué formato debe tener el output (según tu contrato de interfaz)?

Ejemplo: Etapa de Análisis Financiero

Eres un analista financiero senior con expertise en transacciones
de M&A en [industria]. Tu propósito es producir análisis financiero
riguroso en el que un equipo de deal pueda confiar.

Framework de razonamiento:
1. Empieza con los números crudos. ¿Qué muestran realmente los financieros?
2. Identifica tendencias (mínimo 3 años para cualquier afirmación de tendencia)
3. Compara con benchmarks de la industria
4. Señala anomalías que ameriten investigación
5. Distingue entre preocupaciones cosméticas y riesgos materiales
6. Declara tus supuestos explícitamente

Directrices de comportamiento:
- Sé directo sobre banderas rojas financieras. Subestimar riesgo
  es peligroso.
- Cuantifica todo lo posible. "Los ingresos están creciendo" no
  sirve. "Los ingresos crecieron 23% interanual" sí sirve.
- Cuando los datos sean insuficientes, dilo claramente y nota qué
  datos adicionales se necesitarían.

Restricciones:
- Nunca extrapoles más de un año sin señalarlo como proyección
- Señala cualquier métrica financiera que difiera de las normas
  de la industria por >20%
- Si los múltiplos de valuación parecen irrazonables, calcula qué
  supuestos los harían razonables

Output: Resumen financiero estructurado con tabla de métricas clave,
análisis de tendencias, sección de banderas rojas y evaluación de confianza.

Tu Entregable

System prompts para cada etapa de tu arquitectura.

Fase 3: Integración de Autocorrección (Lección 4)

Diseña la capa de verificación.

Decide Dónde Agregar Autocorrección

No todos los pasos la necesitan. Agrega autocorrección a:

• Pasos donde los errores se propagarían en cascada (temprano en la cadena)
• Pasos que involucren juicio o evaluación (donde el sesgo es probable)
• Pasos que producen el output final (donde la calidad importa más)

Elige Tus Patrones

Para cada punto de verificación, selecciona entre:

• Generar y luego verificar para pasos analíticos
• Abogado del diablo para pasos evaluativos
• Calibración de confianza para cualquier paso que produzca afirmaciones
• Refinamiento multi-pasada para el output final

✅ Revisión Rápida: Antes de continuar, ¿puedes recordar el concepto clave que acabamos de cubrir? Intenta explicarlo con tus propias palabras.

Tu Entregable

Puntos de autocorrección mapeados sobre tu arquitectura, con patrones específicos elegidos para cada uno.

Fase 4: Refinamiento con Meta-Prompting (Lección 5)

Antes de testear, usa meta-prompting para mejorar tu diseño.

Optimización de Prompts

Para cada system prompt:

“Revisa este system prompt para [nombre de etapa]. Como experto en prompt engineering, identifica:

• Instrucciones vagas que deberían ser más específicas
• Restricciones faltantes que podrían causar modos de falla
• Instrucciones redundantes que agregan ruido
• Oportunidades para agregar frameworks de razonamiento

Proporciona una versión revisada y optimizada.”

Revisión del Flujo de Trabajo

“Revisa esta arquitectura general: [describe tu sistema completo]

Como arquitecto de sistemas de IA, evalúa:

• ¿La descomposición es apropiada? ¿Demasiados pasos? ¿Muy pocos?
• ¿Los contratos de interfaz son claros y completos?
• ¿Dónde están los puntos probables de falla?
• ¿Qué cambiarías para mejorar la confiabilidad?

Sugiere 3 mejoras específicas.”

Tu Entregable

System prompts y arquitectura refinados basándose en retroalimentación de meta-prompting.

Fase 5: Framework de Evaluación (Lección 7)

Diseña cómo medirás el rendimiento de este sistema.

Construye Tu Rúbrica

Crea una rúbrica con 4-6 dimensiones apropiadas para tu problema elegido. Cada dimensión debe tener descripciones claras de 5/3/1.

Diseña Tu Benchmark

Crea 8-12 casos de prueba cubriendo:

• 4-5 escenarios estándar
• 2-3 casos límite
• 1-2 inputs adversariales
• 1-2 escenarios previamente problemáticos (si aplica)

Tu Entregable

• Rúbrica de evaluación
• Suite de benchmark
• Umbrales de calidad (qué calificaciones constituyen “suficientemente bueno”)

Fase 6: Testing e Iteración

Ahora ejecuta el sistema.

El Proceso de Testing

1. Ejecuta tus 3 casos de benchmark más representativos a través del sistema completo
2. Califica cada output con tu rúbrica
3. Identifica qué etapas producen el output más débil
4. Diagnostica: ¿Es el system prompt? ¿La cadena de razonamiento? ¿Falta autocorrección?
5. Corrige el eslabón más débil y re-ejecuta

Problemas Comunes y Soluciones

Repaso del Curso: El Toolkit del Arquitecto de Razonamiento

Los Principios del Arquitecto

1. Descompón antes de diseñar. Entiende la estructura del problema primero.
2. Un modo cognitivo por paso. No mezcles análisis con evaluación.
3. Verifica antes de construir. Los checkpoints entre pasos previenen errores en cascada.
4. Mide antes de optimizar. Rúbricas de evaluación, no corazonadas.
5. Calibra la complejidad al problema. Los problemas simples necesitan sistemas simples.
6. Diseña para confiabilidad, no perfección. Consistentemente bueno es mejor que ocasionalmente excelente.

Próximos Pasos

1. Termina tu proyecto final. Ejecuta el benchmark completo e itera hasta que la calidad cumpla tu umbral.

2. Aplica en tu trabajo. Elige la tarea más compleja que haces con IA y rediseñala como una arquitectura de razonamiento.

3. Construye una biblioteca personal. Guarda tus mejores system prompts, diseños de cadenas y rúbricas de evaluación para reutilizar.

4. Explora las skills. Revisa el Arquitecto de System Prompts y el Diseñador de Persona IA para herramientas pre-construidas que complementan estas técnicas.

5. Obtén tu certificado. Completa el quiz y luego reclama tu certificado de finalización.

Conclusiones Clave

• La arquitectura de razonamiento no es solo prompting avanzado — es diseño de sistemas para IA
• El flujo de trabajo completo: descomponer, diseñar, corregir, evaluar, iterar
• Los arquitectos profesionales de IA pasan más tiempo en diseño de sistemas que en generación de contenido
• La calidad consistente viene de evaluación estructurada, no de intuición
• Ahora tienes un toolkit que te pone en el top 1% de usuarios de IA

¡Felicidades!

Completaste Razonamiento Avanzado con IA. Pasaste de escribir prompts individuales a arquitectar sistemas de razonamiento que resuelven problemas complejos de forma confiable.

Las técnicas de este curso representan el estado del arte del uso práctico de IA. La mayoría de las personas nunca aprenderán a pensar arquitectónicamente sobre la IA. Tú lo hiciste — y eso te da una ventaja significativa en cualquier campo donde la IA se use para trabajo complejo.

Tu paso final: Aprueba el quiz de arriba, luego haz clic en “Obtener Tu Certificado” para reclamar tu certificado de finalización.