259. Agentes de IA, nueva LMB y los retos de las agencias WordPress

✏️ Suscribirse https://www.youtube.com/watch?v=cq6E8XO6CFk Trabajar con agentes de IA cambia mucho cuando dejamos de pedirles tareas sueltas y empezamos a organizar qué pueden hacer, qué información necesitan y cómo deben continuar un proyecto. El reto no es probar más herramientas, sino conseguir que ayuden a sacar trabajo adelante. Esa idea conecta la evolución del sistema de Elías, la nueva etapa de La Máquina del Branding y la conversación con Héctor de Prada y Juanma sobre WP Agency Forum. Preparar las tareas antes de delegarlas a los agentes El sistema de Elías empezó tomando tareas de los roadmaps de proyectos locales. Después incorporó proyectos de Todoist y aparecieron dos problemas: demasiadas propuestas y tareas que todavía no estaban listas para ejecutarse. La solución pasa por distinguir tres estados: Needs input: falta contexto o hay que estudiar la tarea antes de hacerla. Ready: la tarea está preparada para entrar en el trabajo que puede asumir el sistema. Manual: requiere intervención personal y queda fuera de la ejecución con agentes. Una skill reúne el proceso y distingue dos modos. WORK busca trabajo ejecutable; PREPARE ayuda a aclarar las tareas pendientes de contexto. Así, una sesión puede dedicarse a explicar qué hay que hacer y otra a ejecutarlo, sin volver a discutir continuamente tareas que aún no están preparadas. También entran en juego los objetivos: una mejora de SEO, por ejemplo, puede generar varias tareas relacionadas. Si un objetivo ya está en marcha, conviene ofrecer trabajo que lo haga avanzar, además de atender las urgencias que cumplan los criterios. La continuidad importa tanto como elegir la siguiente tarea. Modelos y skills para procesos que se repiten Elías explica una escala de cinco niveles para subir de modelo cuando una tarea necesita más capacidad. También distingue entre un modo orientado a inteligencia y otro a eficiencia. Yannick cuenta cómo combina proveedores y reserva modelos más capaces para consultas de estrategia o trabajos concretos. La conversación refleja experiencias personales de uso y consumo. No basta con escoger un modelo porque permita más peticiones: hay que comprobar si resuelve el trabajo con el contexto y la autonomía que esperamos. Si obliga a supervisar cada paso, el ahorro de consumo puede no traducirse en ahorro de tiempo. Las skills permiten reutilizar procesos que antes dependían de prompts o scripts sueltos. Entre los ejemplos aparecen el registro de tiempo con TMetric, el diario de Obsidian, la consulta de Google Analytics y el análisis de actividades guardadas en Airtable. En el caso de los paseos, Make ejecuta la sincronización a través de RunKeeper y la skill analiza los datos. Un archivo adicional puede completar información que no llega por esa integración. El interés está en obtener una comparación útil, no en acumular cifras sin interpretarlas. También se comenta una skill para analizar MP3 mediante su espectro: el bitrate declarado por un archivo no basta para determinar la calidad de su origen. Convertir estos procesos en instrucciones reutilizables reduce el trabajo de explicar cada vez qué hay que consultar y cómo presentar el resultado. La nueva Máquina del Branding se centra en proyectos Yannick presenta una etapa en la que el proyecto guía el contenido. La herramienta se elige según la necesidad: una web, una aplicación o un canal de YouTube pueden exigir procesos distintos. Aprender a conseguir un resultado pesa más que recorrer todas las opciones de un programa. La propuesta tiene dos espacios. El laboratorio muestra el desarrollo de proyectos propios en sesiones en directo; la mesa de proyectos ayuda a la comunidad a analizar y avanzar sus ideas. Durante la grabación se planteaban dos sesiones semanales de laboratorio y una sesión los viernes para proyectos de la comunidad. Los primeros trabajos previstos eran una web completa con su sistema de agentes y un canal de astronomía con