Un consultor de IA es un sistema o servicio que ayuda a una empresa a analizar decisiones de negocio usando modelos de lenguaje, y en su versión más reciente puede simular un comité de expertos que debate un caso antes de que el gerente decida. Eso es, en resumen, lo que el creador de contenido Nate Herk construyó dentro de Claude y mostró en el canal de Matt Wolfe.
La idea suena a juguete de laboratorio, pero toca un problema muy concreto: en la mayoría de las empresas medianas de Lima, la decisión importante la toma una sola persona, con la información que alcanzó a reunir y con el tiempo que le quedó libre entre reuniones. Un comité de dirección real es caro y lento; un comité simulado cuesta minutos.
En este artículo vamos a ver cómo funciona ese experimento, qué se puede copiar de verdad en una empresa peruana, qué dicen las críticas y en qué casos conviene usar agentes de IA para pensar mejor antes de firmar.
¿Qué construyó exactamente Nate Herk dentro de Claude?
El experimento se llama Roast Room. Según la publicación de Nate Herk en X, es una “skill” de Claude Code que levanta una mesa de asesores con roles fijos: Jeff Bezos para estrategia y decisiones, Paul Graham para producto y startups, Alex Hormozi para ofertas, precios y ventas, Gary Vaynerchuk para marketing y atención, Warren Buffett para dinero y capital, y otros perfiles para temas de equipo, operaciones y escalamiento.
La mecánica es simple de describir y difícil de hacer bien: en lugar de pedirle a la IA una recomendación única, se le pide que encarne varios puntos de vista y que los confronte. El resultado no es una respuesta, son varias respuestas que se contradicen entre sí.
Herk también aplicó el mismo principio a otros dos flujos de trabajo que menciona en el video con Matt Wolfe. Uno es una línea de edición automática de video: analizó 27 reels propios que habían funcionado bien, extrajo patrones de ritmo, tipografía, efectos y niveles de audio, y los convirtió en una skill que hoy replica ese estilo. El otro es un gestor de redes sociales que hace ideación, guion y publicación.
Lo interesante no es la edición de video. Lo interesante es el método que Herk describe con sus propias palabras: cuando quieres que la IA te ayude con algo, la mejor inspiración es el trabajo ya probado. Él lo compara con los evals: si en producción pruebas contra un conjunto de datos dorado, ¿por qué no empezar por ese mismo conjunto cuando construyes?
¿Cómo se aplica el mismo método a decisiones de negocio?
Aquí está el punto que sí le sirve a un gerente. El Roast Room no es magia: es un formato. Y ese formato se puede trasladar a cualquier decisión recurrente de una empresa.
Piensa en una escena concreta. El gerente de ventas de una distribuidora en Arequipa tiene que decidir si sube el precio de su línea principal un 8% o si mantiene el precio y recorta el margen. Normalmente consulta a una o dos personas y decide. Con un panel simulado, escribe el caso completo y pide cuatro lecturas: una financiera, una comercial, una de operaciones y una de cliente. La IA no le da la razón a nadie; le muestra dónde se rompe su propio argumento.
Eso es automatización con IA aplicada a algo que casi nunca se automatiza: el pensamiento previo a la decisión. No reemplaza el criterio del gerente, lo obliga a exponerse antes de comprometer recursos.
El mismo formato sirve para evaluar la compra de una máquina, la entrada a un nuevo canal de venta, la contratación de un jefe de almacén o la migración de un sistema. En todos esos casos el valor no está en la respuesta, está en la lista de objeciones que aparecen antes de la reunión.
Herk lo dice de una forma que vale la pena citar: la IA por sí sola no es muy buena pensando fuera de la caja, porque en el fondo predice la siguiente palabra y por eso tiende a irse por lo que la mayoría asumiría. Ese es exactamente el riesgo de usarla como asesor único.
Y aquí entra la parte incómoda, la que casi nadie pone en el video. Este experimento demuestra que se puede simular un panel de expertos con un modelo de lenguaje. No demuestra que las recomendaciones sean correctas, ni que los perfiles asignados piensen como las personas reales, ni que el sistema tenga los datos de tu empresa. Es un generador de perspectivas, no un auditor de hechos.
Los propios comentarios bajo la publicación de Herk apuntan a eso. Un usuario advierte que simular varias personas en un mismo prompt suele mezclar sus sesgos en lugar de dar puntos de vista distintos. Otro dice que al probarlo sintió que los agentes se influían demasiado entre sí. Y un tercero propone agregar un asiento cuyo único trabajo sea preguntar “¿cuál es la fuente de eso?”. Esa última sugerencia es, en mi lectura, la más valiosa de todo el hilo.
¿Qué significa esto para una empresa en Perú o Latinoamérica?
En una PYME peruana el cuello de botella no suele ser la falta de herramientas, es la falta de contraste. El dueño o el gerente general concentra las decisiones y casi nadie en la organización tiene el rol de discutirlas. Un panel simulado de agentes de IA puede llenar ese vacío parcialmente, sobre todo en empresas donde no existe un directorio activo.
Hay tres usos donde veo sentido real en el contexto local.
El primero es preparar una decisión antes de una reunión con socios o con el banco. Llegar con las objeciones ya escritas cambia por completo la conversación.
El segundo es revisar políticas internas: un procedimiento de compras, una política de descuentos, un reglamento de viáticos. Pedirle al panel que ataque la política desde cuatro ángulos distintos encuentra huecos que en la práctica aparecen recién cuando alguien los aprovecha.
El tercero es la capacitación. Un jefe de área que tiene que formar a su equipo puede usar el formato para exponer un caso y mostrar por qué una decisión se toma de una manera y no de otra. Es una forma barata de transmitir criterio, que es justamente lo que no se enseña en un manual.
Donde no lo usaría: en decisiones legales, tributarias o contables que dependen de la norma vigente. Ahí el panel puede sonar igual de seguro con información desactualizada, y el costo del error lo paga la empresa. Para ese tipo de casos, el criterio profesional sigue siendo insustituible.
Vale la pena aclarar algo sobre el contexto de estas herramientas. Herk construyó su flujo sobre Claude Code, y el video es parte de una serie del canal de Matt Wolfe dedicada a mostrar workflows reales de invitados. No es un producto empaquetado que se compra y se instala: es una construcción artesanal que requiere tiempo, prueba y error, y sobre todo documentar el feedback para que el sistema mejore con cada uso.
¿Cómo aplica esto en tu empresa?
Si quieres probarlo sin gastar un sol, el camino más corto es este.
Primero, elige una decisión recurrente y de riesgo medio. No empieces por la más grande ni por la más urgente. Una política de descuentos o la priorización de un backlog funcionan bien.
Segundo, escribe el caso como se lo contarías a un directorio: contexto, números, alternativas y qué está en juego. Si el caso no cabe en una página, todavía no está listo para decidirse.
Tercero, define entre tres y cinco roles con nombres de función, no de persona famosa. “Gerente financiero conservador”, “jefe comercial agresivo”, “responsable de operaciones”, “cliente exigente”. Los nombres de celebridades son un gancho de marketing; los roles son lo que produce contraste útil.
Cuarto, agrega siempre el asiento del escéptico. Un rol cuyo único trabajo sea pedir la fuente, cuestionar el supuesto y señalar qué dato falta. Sin ese asiento, el panel se convierte en una máquina de confirmar lo que ya querías hacer.
Quinto, documenta el resultado. Guarda qué objeciones aparecieron, cuáles resultaron ciertas y cuáles no. Ese registro es lo que convierte un ejercicio curioso en un proceso de negocio repetible.
Y sexto, decide tú. El panel opina, no firma. Si al final el gerente no puede explicar con sus propias palabras por qué eligió una alternativa, el ejercicio no sirvió.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es un consultor de IA y en qué se diferencia de un chatbot?
Un chatbot responde preguntas puntuales. Un consultor de IA trabaja sobre un caso completo de negocio: recibe contexto, alternativas y restricciones, y devuelve un análisis con perspectivas contrapuestas. La diferencia práctica es que el segundo está diseñado para cuestionar el planteamiento, no solo para responderlo. En el caso del Roast Room, esa función se logra asignando roles distintos a un mismo modelo de lenguaje.
¿Puedo usar agentes de IA para decisiones importantes sin riesgo?
Sin riesgo, no. Un panel simulado puede sonar igual de seguro cuando está equivocado, porque no verifica datos ni conoce la norma vigente. Sirve para ampliar perspectivas y detectar puntos ciegos antes de decidir, pero no reemplaza la validación con datos reales de tu empresa ni el criterio de un especialista en temas legales, tributarios o contables. La recomendación práctica es usarlo como paso previo, nunca como última palabra.
¿Qué se necesita para implementar automatización con IA en una empresa mediana?
Menos de lo que se cree en herramientas y más de lo que se cree en método. Se necesita una decisión recurrente que valga la pena analizar, un caso escrito con claridad, roles bien definidos y la disciplina de registrar qué funcionó y qué no. La parte técnica es la más simple: el trabajo real está en documentar el criterio de la empresa para que el sistema lo pueda replicar. Ese registro es también lo que permite mejorar el resultado con cada uso.
Conclusión: ¿vale la pena armar un comité de expertos con IA?
El experimento de Nate Herk no resuelve el problema de decidir. Resuelve algo más pequeño y más útil: obligarte a escuchar la objeción antes de comprometer el dinero. En una empresa donde casi nadie discute al gerente, ese cambio de hábito puede valer más que cualquier herramienta.
La advertencia queda clara: un panel que nunca dice “no tengo el dato” es peligroso. Con el asiento del escéptico incluido, se vuelve un ejercicio serio.
Si quieres revisar cómo se vería esto en tus propios procesos, puedes conversar con nosotros sobre tu caso. También puedes conocer ContentFlow o revisar más artículos en el blog de Consultoría TI.
Por Edgar Vásquez, Consultoría TI · actualizado el miércoles, 28 de octubre de 2026
Fuentes y Referencias
- Matt Wolfe — “He Put Hormozi, Bezos & Buffett Inside Claude” (YouTube)
- Nate Herk en X — publicación sobre la skill /roast-room y su mesa de asesores
- AIBeat — resumen del video y de la mecánica de simulación de expertos
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