Modelos simples como base de ADSM
Probé GPT-5 en diferentes modos — Auto, Instant y Thinking. Esta experiencia resultó reveladora: el modo Instant sin razonamiento fue el que más me convino.
Para mí, el modelo es una herramienta. Y para una herramienta, lo más importante es la estabilidad, la repetibilidad y la reproducibilidad del resultado. Prefiero marcar yo mismo la trayectoria y avanzar con pasos pequeños. Los modelos pensantes funcionan de otra manera: son capaces de dar un gran salto basándose en un contexto largo o corto. Pero ese salto sigue compuesto por pequeños pasos, solo que están ocultos dentro del algoritmo universal de razonamiento.
Ahí está el problema:
El algoritmo de razonamiento es universal para todos: no tiene en cuenta mi metodología ni mi contexto.
No está bajo mi control: no puedo influir en sus decisiones internas.
En el fondo, sigue basado en los mismos pequeños pasos instantáneos que puedo ejecutar yo mismo, guiando el proceso desde fuera.
El razonamiento es útil para la investigación, la exploración y la discusión de direcciones. Pero para crear un producto se necesitan cosas simples y previsibles.
En ADSM, es el contexto cognitivo el que debe formar el producto. Establece la estructura y asegura la repetibilidad. El razonamiento es mejor dejarlo para la búsqueda de ideas y la aclaración del contexto. Este enfoque me resulta más cercano y parece más fiable: modelos simples, un proceso controlado y pequeños pasos que se pueden repetir una y otra vez.