260. Estamos cambiando TODO… y ya era hora

✏️ Suscribirse https://www.youtube.com/watch?v=HKJNqUc_a98 Estamos cambiando herramientas, servicios y hasta la forma de crear contenido. Pero la pregunta que atraviesa este episodio es bastante sencilla: ¿qué queremos resolver y cómo tiene sentido hacerlo ahora? Hablamos de agentes de IA que ejecutan tareas, de un negocio que necesita dejar atrás el trabajo manual y de cómo convertir proyectos reales en contenido útil. Y terminamos planteándonos si Negocios y WordPress sigue siendo el nombre adecuado para todo lo que estamos contando. Agentes de IA que trabajan mientras nosotros hacemos otras cosas Elías empezó investigando qué diferencia a un agente de una skill o una tarea programada y acabó descubriendo que ya estaba usando buena parte de ese planteamiento. Si unas instrucciones permiten procesar el correo y podemos programar su ejecución, ya tenemos un proceso que trabaja con cierta autonomía. En su caso, utiliza Codex para ejecutar las skills que procesan Gmail y el Inbox de Todoist. Mantener la conversación en el mismo chat le permite revisar propuestas, resolver dudas y ajustar las instrucciones con lo que va aprendiendo. Después ha replicado el procesamiento del correo con agentes de Make. El flujo reúne mensajes por conversación, agrupa hilos relacionados y crea tareas en Todoist. Por ejemplo, un aviso de caída de una web y otro de recuperación pueden acabar en una única tarea que permita revisar lo sucedido. La autonomía tiene una contrapartida: cuesta más entender y corregir lo que pasa dentro de una caja negra. En un chat resulta sencillo decir «esto sí quiero revisarlo» y afinar la regla. En una automatización hay que pensar también cómo vamos a supervisar sus decisiones. Yannick cuenta además sus primeras impresiones de Kilo Swarm: varios agentes trabajan en partes distintas de un proyecto y comparten descubrimientos o bloqueos. La coordinación importa tanto como repartir tareas; lo que descubre un agente puede cambiar el trabajo que están haciendo los demás. Elegir el modelo también forma parte del proceso No todas las tareas necesitan el modelo más potente. Ambos comentan cómo mantienen reglas y escalas para relacionar la dificultad del trabajo con los modelos disponibles, su coste y las suscripciones que ya tienen. También hablamos de modelos orientados a devolver clasificaciones y valores estructurados. Para una tarea como asignar categorías a un vídeo, conviene distinguir entre necesitar una decisión concreta y necesitar una respuesta extensa en lenguaje natural. Un hotel canino necesita procesos, no una colección de herramientas Uno de los posibles proyectos de Elías es un hotel canino que lleva muchos años funcionando y acumula demasiado trabajo manual. Su aplicación actual se ha quedado corta: la información de las mascotas está dentro de la ficha del cliente y resulta difícil gestionar relaciones, cuidados y estancias. La propuesta es llevar esa información a Airtable y separar las entidades que el negocio necesita manejar. A partir de ahí, preparar vistas para el trabajo diario: Qué mascotas entran y salen cada día. Qué cuidados especiales necesita cada una. Qué reservas hay y cómo afectan a la ocupación. Qué pagos se han recibido y qué importes quedan pendientes. WhatsApp seguiría siendo un canal de comunicación habitual. La mejora puede ser tan práctica como abrir la conversación del cliente desde su ficha, con un mensaje preparado a partir de los datos de la estancia. Antes de automatizar hay que definir las reglas reales del negocio. Un suplemento por almacenar comida refrigerada parece un detalle pequeño, hasta que debe entrar en el cálculo de lo que se cobra. Esas condiciones van apareciendo durante las conversaciones y afectan al alcance y al presupuesto. Esto conecta con el servicio que Elías está redefiniendo: vender una solución que incluya una base de datos, vistas de trabajo y un proceso principal, con límites claros. El objetivo es