# rieseberg-how-to-be-more-ambitious-2026-10-13

## Veille

Entrada de blog de **Felix Rieseberg** (rol indicado: EM en **Anthropic**, lideró la ingeniería de Claude.ai, **Cowork** y Claude Code Desktop; co-mantenedor de **Electron**), publicada el **13 de octubre de 2026**; ~2.000 palabras, 8 minutos. Responde al grito de guerra *"no somos lo bastante ambiciosos"* con un tutorial: la ambición con un modelo se descompone en **cuatro tipos**, **Speed**, **Altitude**, **Depth** y **Range**, dejando de lado Speed por considerarlo ya alcanzado.

## Titre Article

How to be more ambitious: A tutorial for humans with models

## Date

2026-10-13

## URL

https://felixrieseberg.com/how-to-be-more-ambitious-a-tutorial-for-humans-with-models/

## Keywords

ambición, uso de modelos, Speed, Altitude, Depth, Range, abstracción, objetivo tras el objetivo, revisión trimestral de negocio, QBR, profundidad experta, datos en bruto, juez externo, verificación, objetivos poco razonables, enfoque interdisciplinario, sustantivos en verbos, juego de roles, autoeficacia, Claude

## Authors

Felix Rieseberg — EM chez Anthropic (fonction affichée), co-mainteneur d'Electron ; blog personnel felixrieseberg.com.

## Ton

Perfil: un tutorial de un profesional que trabaja en el producto del que habla, dirigido a usuarios de modelos, no especialistas incluidos. El registro es informal y juguetón (*"I primarily use Claude (duh)"*, alienígenas amenazando la Tierra para justificar el equipo ideal), pero la estructura es metódica: una taxonomía de cuatro tipos, luego para cada uno técnicas numeradas y prompts reproducibles, recorriendo un único ejemplo (el QBR de Acme Inc). El autor acota sus consejos: altitude no se adapta bien a los proyectos creativos, "Claude, ve a ganar dinero" no funciona en 2026, la autoevaluación por el modelo sigue siendo algo a evitar en octubre de 2026. La última sección cambia de registro, se adentra en la anécdota histórica y deportiva, y termina con un llamamiento a los lectores para que compartan sus propias técnicas.

## Pense-betes

- **Cuatro tipos de ambición**: Speed (mismo trabajo, menos tiempo, dejado de lado), Altitude (resultado en lugar de tarea), Depth (método experto), Range (varias disciplinas).
- **Altitude**: pasar de "corrige este fallo" a "mantén la app libre de fallos"; señal de que es pertinente: el tema justificaría reuniones. Requisito previo: equipar al modelo (informes de fallos, correspondencia versión ↔ commit, máquinas para los tres sistemas operativos).
- **QBR en tres etapas**: explicar qué cambió y por qué → tres decisiones urgentes con argumentos a favor/en contra → diseñar algo mejor que el informe trimestral, demostrarlo contra el histórico, ejecutarlo en paralelo durante un trimestre.
- **Depth, cinco técnicas**: instrumentos de los mejores (no solo su vocabulario); objetivo poco razonable (200 ms en lugar de 5 s); poner a prueba las creencias contra datos en bruto; producir nuevo conocimiento (simulación de clientes, señal de abandono validada fuera de muestra); juez externo, idealmente una herramienta ejecutable.
- **Prompt de Depth**: qué haría un profesional → la materia prima más en bruto → métodos y herramientas → qué demostraría el resultado más allá de ti y de mí → reescribir el prompt.
- **Range**: sustantivos → verbos (el QBR = "convencer a personas ocupadas de una historia de causa y efecto y decidir bajo incertidumbre, en 30 minutos"); equipo: analista, periodista, editor, diseñador de motion/audio, red team (vendedor en corto, contable forense). Buscar métodos, no voces.
- **Condición común**: un ordenador donde el modelo pueda instalar software + acceso a datos (MCP u otro).
- **Autoeficacia**: creer que es posible (Dantzig), ver a otro hacerlo (Bannister, Sawe), permitirse fallar (*Inner Game of Tennis*, el anuncio de Linux).

## RésuméDe400mots

Felix Rieseberg, que trabaja en Claude en Anthropic, observa que las capacidades de los modelos avanzan de forma desigual, "deslumbrantes en algunas direcciones, deficientes en otras" según Terence Tao. Algunos usuarios obtienen resultados notables con ellos; muchos se limitan a preguntas simples. Frente al eslogan "no somos lo bastante ambiciosos", propone un tutorial.

Distingue cuatro tipos de ambición. Speed, hacer el mismo trabajo más rápido, ya está alcanzado y no requiere creatividad; lo deja de lado. Quedan altitude, depth y range.

Altitude consiste en subir en abstracción: preguntarse cuál es el objetivo detrás del objetivo. El autor pasó de peticiones para corregir fallos a la instrucción de mantener sus aplicaciones libres de fallos, lo que le obligó a proporcionar al modelo informes de fallos, la correspondencia entre versiones y commits, y máquinas Windows, macOS y Linux para reproducir y verificar. Usando el ejemplo de una revisión trimestral de negocio en Acme Inc, gradúa el enfoque: explicar qué cambió y por qué, identificar las tres decisiones más urgentes con sus argumentos, luego diseñar un mecanismo más eficaz que el informe trimestral, validarlo contra el histórico y ejecutarlo en paralelo. El enfoque funciona para resultados concretos, menos para el trabajo creativo.

Depth consiste en ejecutar la tarea como lo haría el mejor experto del campo. Los modelos cambian fácilmente de vocabulario sin cambiar de método: hay que exigir los instrumentos de los mejores, fijar objetivos poco razonables presentándolos como razonables, hacer verificar las hipótesis contra datos en bruto, pedir nuevo conocimiento validado sobre datos no vistos y, sobre todo, apoyarse en un juez externo, no en el propio modelo. Un prompt típico pregunta al modelo qué haría un profesional, de qué materia prima partiría, con qué métodos, y qué demostraría el resultado, antes de reescribir la petición.

Range consiste en recurrir a otras disciplinas, lo que los sistemas multiagente hacen económico. Dos técnicas: sustituir los sustantivos por verbos para ver qué profesiones están implicadas, y reunir el equipo ideal, red team incluido, pidiendo al modelo que haga lo que hace cada profesión en lugar de imitar su estilo. Todos estos enfoques suponen un ordenador y acceso a datos.

Rieseberg vincula finalmente el problema a la autoeficacia: las personas logran más cuando creen que algo es posible, cuando han visto a otro lograrlo, o cuando se permiten fallar. En un mundo donde las capacidades avanzan a saltos, pide compartir otras técnicas.

## GrapheDeConnaissance

- Felix Rieseberg —travaille_chez→ Anthropic (ORGANISATION, 0.95)
- Felix Rieseberg —a_créé→ Quatre types d'ambition (CONCEPT, 0.9)
- Altitude —fait_partie_de→ Quatre types d'ambition (CONCEPT, 0.97)
- Depth —fait_partie_de→ Quatre types d'ambition (CONCEPT, 0.97)
- Range —fait_partie_de→ Quatre types d'ambition (CONCEPT, 0.97)
- Speed —fait_partie_de→ Quatre types d'ambition (CONCEPT, 0.95)
- Felix Rieseberg —affirme_que→ les modèles opèrent à des niveaux d'abstraction plus élevés à mesure qu'ils gagnent en capacité (AFFIRMATION, 0.88)
- Felix Rieseberg —affirme_que→ les modèles invités à agir en professionnels changent de vocabulaire sans changer de méthode (AFFIRMATION, 0.9)
- Felix Rieseberg —recommande→ un juge extérieur au modèle, idéalement un outil exécutable (AFFIRMATION, 0.93)
- Felix Rieseberg —recommande→ des objectifs déraisonnables présentés au modèle comme raisonnables (AFFIRMATION, 0.88)
- Felix Rieseberg —recommande→ de demander au modèle ce que fait un métier plutôt que d'en imiter le style (AFFIRMATION, 0.9)
- Depth —utilise→ juge extérieur (CONCEPT, 0.85)
- Range —s_inspire_de→ The Art of Innovation (DOCUMENT, 0.85)
- Range —utilise→ systèmes multi-agents (TECHNOLOGIE, 0.8)
- Felix Rieseberg —référence→ Terence Tao (PERSONNE, 0.85)
- Quatre types d'ambition —est_basé_sur→ Auto-efficacité (CONCEPT, 0.78)
- Locke et Latham —affirme_que→ des objectifs précis et difficiles donnent de meilleures performances que « faire de son mieux » (AFFIRMATION, 0.88)
- Felix Rieseberg —utilise→ Claude (TECHNOLOGIE, 0.95)

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Canonical: https://www.thekb.eu/es/fiches/rieseberg-how-to-be-more-ambitious-2026-10-13/