Skip to content
Sign in
Artwork for Boluda
BusinessMarketingEntrepreneurshipManagement

Boluda

Joan Boluda

Cursos de marketing online

Play
Open in
  • 38 episodes
  • daily
  • Avg 13 min
  • Spanish

Episodes 38

NewestOldestLongest
All20Unplayed20In progress0Played0
Counted on this page — what you have heard stays on this device, so it is not something the list can be paged by.
  • Today · 15 min

    3209. BancoTime

    Hoy os presento BancoTime, un banco de tiempo para ofrecer nuestras habilidades, ganar horas y utilizarlas en los servicios de otras personas. Pero antes, recordemos que esta semana seguimos con el curso de influencer marketing. Esta mañana conocemos las categorías de influencers y, por la tarde, trabajamos las buenas prácticas para colaborar con ellos. Así podemos elegir mejor los perfiles y plantear una relación que tenga sentido para ambas partes. Hoy dedico el programa a todos los que estuvisteis ayer en el taller. ¡Muchísimas gracias! Lo pasé genial y, entre las preguntas, las propuestas y el trabajo en directo, salió el SaaS que os quiero presentar. El proyecto se llama BancoTime y parte de una idea muy sencilla, intercambiar tiempo por tiempo. El dominio fue lo único que preparé antes del taller, para no perder parte de la sesión esperando a que se propagaran los cambios de DNS. Encontrar uno disponible tampoco fue fácil. Después de darle unas cuantas vueltas, acabé juntando banco y time. Y ahí está, un banco de tiempo. La idea no es nueva. Podemos ofrecer algo que sabemos hacer y recibir a cambio la ayuda de otras personas. El problema aparece cuando intentamos hacer un intercambio directo entre dos personas cuyas necesidades no coinciden. Imaginemos que yo ofrezco marketing online y necesito que alguien me pinte la casa. Otra persona sabe macramé, pero necesita ayuda con jardinería. Todos tenemos algo que aportar, aunque no necesariamente queremos lo que nos ofrece quien necesita nuestro servicio. Encajar cada pareja puede resultar complicado. BancoTime resuelve ese encaje con un saldo de horas. Ofrecemos nuestro tiempo, ganamos horas y podemos gastarlas en el servicio de otra persona. No hace falta que quien nos ha ayudado necesite algo de nosotros a cambio. Para empezar, nos registramos y completamos el perfil. Explicamos quiénes somos, qué experiencia tenemos y qué podemos ofrecer. Después podemos acceder al directorio, consultar las habilidades de otras personas y buscar aquello que necesitamos. Yo también estoy ahí ofreciendo marketing online. No tiene por qué limitarse a servicios profesionales. Podemos compartir una habilidad, enseñar algo o ayudar con una tarea. Lo importante es explicar bien qué ofrecemos y acordar cuánto tiempo requiere. En el episodio pongo el ejemplo de una consultoría de SEO. Encontramos a una persona que puede revisar nuestra web, hablamos con ella y acordamos que el trabajo requiere dos horas. Pagamos esas dos horas con nuestro saldo y la otra persona las recibe para utilizarlas más adelante. Pero aquí aparece una pregunta interesante. Si todos empezamos con cero horas, ¿cómo arranca el primer intercambio? Podemos tener muchas personas dispuestas a ofrecer servicios y, aun así, que ninguna pueda solicitar uno porque nadie tiene saldo. Para poner en marcha el sistema, he planteado cinco horas iniciales para los cien primeros usuarios. A partir del usuario 101, la asignación inicial pasa a ser de una hora por persona. Así, cuando se complete ese primer grupo, se habrán generado quinientas horas que podrán circular entre los participantes. Me recuerda a la idea de la masa monetaria, pero aplicada a este pequeño sistema de intercambio. Las horas permiten que alguien empiece a pedir ayuda y que otra persona gane saldo ofreciendo la suya. A partir de ahí, lo interesante será ver cómo se mueven y en qué se utilizan. El acceso tiene un precio de 12 euros al año, en un pago anual. Es el equivalente a un euro al mes, aunque no se cobra mensualmente. Planteé una cantidad baja para contribuir al mantenimiento del proyecto y, al mismo tiempo, poner una barrera a la creación de cuentas falsas. Si crear una cuenta fuera completamente gratis y cada alta recibiera horas, alguien podría abrir muchas cuentas, simular intercambios entre ellas y concentrar el saldo en una sola. La cuota busca desincentivar ese abuso, además de ayudar a cubrir el alojamiento y el trabajo que requiere mantener la plataforma. Esto es distinto de comprar horas. La cuota da acceso al proyecto y los servicios se intercambian utilizando el saldo de tiempo. No estoy planteando una tarifa en euros para cada hora de trabajo. También os cuento algunas posibilidades que me he planteado al estudiar cómo funcionan otros bancos de tiempo. Son ideas para desarrollar, no funciones que esté anunciando como disponibles. Quiero observar primero qué necesita la comunidad y cómo utiliza el sistema. Una posibilidad sería llegar a acuerdos con asociaciones, cooperativas, ONG o ayuntamientos. Si una persona participa en determinadas actividades, una entidad podría reconocer esa colaboración con horas dentro de BancoTime. En el taller comenté que ya había preparado una API que podría servir de base para conectar sistemas externos, pero esos acuerdos e integraciones habría que desarrollarlos. Otra opción de monetización serían los perfiles destacados. Al buscar una habilidad en el directorio, podría existir una modalidad que ofreciera más visibilidad. También se podría estudiar la publicidad. Son alternativas que me interesan más que convertir el proyecto directamente en una tienda de créditos. No me convence demasiado la idea de vender horas por dinero. Si empezamos a asignarles un precio en euros, cambia la lógica del banco de tiempo. Además, tendríamos que decidir qué estamos valorando exactamente y cómo se relaciona ese importe con servicios muy distintos. Con el intercambio de tiempo, en cambio, cada tarea tiene la duración que acordamos. Una consulta puede requerir una hora y pintar una casa puede necesitar muchas más. No se trata de que cualquier servicio cueste un crédito, sino de intercambiar las horas que requiere hacerlo. La otra cuestión que quiero seguir de cerca es la circulación del saldo. Puede haber suficientes horas creadas y que, aun así, una parte importante esté concentrada en pocas personas. Si alguien ofrece un servicio muy solicitado y acumula muchas horas sin utilizarlas, queda menos saldo moviéndose entre los demás. Por eso, más adelante podría tener sentido ajustar la cantidad de horas disponible, estudiar algún límite a la acumulación o valorar una forma de redistribución. En el audio pongo varios ejemplos, pero no son reglas cerradas ni límites que vaya a aplicar ahora. Dependerá del uso, del número de participantes y de los intercambios que se produzcan. Para mí, la gracia de un banco de tiempo está en las dos direcciones. Ofrecer ayuda y utilizar la ayuda de otras personas. Acumular horas por acumularlas aporta poco si después no sirven para que alguien aprenda algo, resuelva una necesidad o saque adelante una tarea. También aprovecho para daros las gracias por participar en el nuevo formato del taller. Estrené un sistema integrado en Boluda.com, con el chat visible durante el directo y los comentarios dentro del propio vídeo. Quienes estuvisteis tenéis la grabación para volver a ver cómo fue tomando forma el proyecto. Me hace especial ilusión presentar algo que construí en directo con vuestras aportaciones. Ahora toca ver qué habilidades aparecen, qué necesita la gente y cómo evoluciona la comunidad. Si os apetece participar, os invito a entrar en BancoTime, completar vuestro perfil y empezar a intercambiar horas por horas. Como siempre, muchísimas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por estar al otro lado y, especialmente, por suscribiros a los cursos y hacer que todo esto sea sostenible. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana viernes con más marketing online, como siempre, a las siete y siete. Hasta entonces, ¡muy buenos días!

  • Yesterday · 14 min

    3208. Django

    Hoy os presento Django y os cuento cuándo lo prefiero a WordPress para crear aplicaciones y negocios online a medida con ayuda de la IA. Pero antes, recordemos que esta semana seguimos con el curso de influencer marketing. Esta mañana conocemos las plataformas de influencers y, por la tarde, analizamos las agencias especializadas. Así podemos entender dónde buscar perfiles y cómo encontrar al influencer adecuado para nuestro proyecto. Hoy dedico el programa a quienes vamos a vernos las caras en el taller de esta tarde, miércoles 11 de noviembre. A las tres empiezo a crear un negocio online desde cero. Tengo el dominio comprado, pero no hay ni una línea de código preparada. Mi objetivo es terminar la tarde con un SaaS funcionando, y quienes participáis tendréis acceso gratuito al proyecto. Precisamente, hoy quiero presentaros una herramienta que casi seguro utilizaré durante ese taller. Se llama Django, se escribe con una D inicial que no se pronuncia y es una de las bases que más estoy utilizando para construir mis proyectos con ayuda de Codex. Django es un framework de desarrollo web basado en Python. Dicho sin tecnicismos, nos proporciona una base de código y herramientas para crear aplicaciones sin tener que construir todas las piezas habituales desde cero. Es gratuito y de código abierto. La comparación con WordPress ayuda a situarlo, aunque no son exactamente lo mismo. WordPress es un gestor de contenidos que podemos ampliar muchísimo. Django nos da una base más general sobre la que desarrollar una web, una plataforma o una aplicación con la lógica de negocio que necesitemos. Entre las piezas que incorpora están la autenticación de usuarios, la gestión de permisos, herramientas de seguridad y el trabajo con la base de datos. Podemos definir la información que necesita nuestro proyecto y sus relaciones, en lugar de empezar diseñando cada mecanismo por separado. También incluye un panel de administración. A mí no me resulta especialmente atractivo, pero esa no es la razón principal por la que suelo prescindir de él. En muchos de mis proyectos gestiono las cosas directamente con Codex, así que no necesito entrar en otro panel para hacer lo mismo. Eso no significa que el panel no sirva o que haya que desactivarlo siempre. Está disponible para quien lo necesite, se puede adaptar y también podemos crear una interfaz específica para las personas que vayan a gestionar el proyecto. La decisión depende de cómo queramos trabajar. Otra posibilidad que me interesa mucho es desarrollar APIs e integraciones con servicios externos. Si queremos conectar después nuestra aplicación con un agente, podemos preparar esa API y construir una conexión MCP por encima. No es que Django nos entregue automáticamente un plugin terminado, sino que nos permite desarrollar las piezas que necesita esa integración. Su organización modular también encaja bien con proyectos que van creciendo. Ahora bien, que una aplicación pueda escalar no depende únicamente del framework. El servidor y la arquitectura que preparemos también importan. Lo que me gusta es tener una base flexible para ir ampliándola. La principal ventaja que le veo frente a WordPress es la libertad para construir aplicaciones a medida. A veces, al intentar hacer algo muy específico con WordPress, noto que estoy forzando sus estructuras o encadenando plugins para conseguir un comportamiento que no encaja del todo. Con Django puedo plantear directamente qué datos necesita el proyecto y qué debe hacer con ellos. Para un SaaS o una plataforma con procesos propios, me resulta muy interesante poder diseñar esa lógica sin tener que adaptarla primero a un gestor de contenidos. También cambia la relación con los plugins. En lugar de instalar varias extensiones de terceros y buscar cómo encajan entre sí, puedo pedir al agente que desarrolle una funcionalidad concreta. El resultado puede ajustarse mejor a lo que necesito, pero pasa a ser código que tengo que mantener. Ahí está una parte importante del intercambio. Y aquí entra la inteligencia artificial. Django no es una herramienta de IA ni algo que acabe de aparecer. Lo que ha cambiado para mí es la posibilidad de trabajar con un agente que me ayuda a programar y configurar el proyecto. Antes podía descartar una solución por los conocimientos técnicos que requería. Ahora puedo planteármela con asistencia, explicando bien lo que quiero y revisando el resultado. Eso sí, cuanto más criterio tengamos, mejor podremos dirigir ese trabajo. No basta con escoger un framework y olvidarse. Hay decisiones sobre los datos, las funciones, los permisos y el mantenimiento que siguen formando parte del proyecto. También repaso las desventajas. Django no trae de serie el editor visual de bloques de WordPress. Si queremos una experiencia de edición determinada, tendremos que construirla o incorporar una solución adecuada. Para alguien que solo quiere entrar y publicar artículos, WordPress puede resultar mucho más directo. Os pongo el ejemplo de la web de Lulú Ferris, que he creado con Django. En lugar de ofrecerle a Laura un panel lleno de opciones que no necesita, he preparado un apartado de gestión dentro de la propia web. Desde ahí puede modificar lo que le hace falta. Me interesa especialmente esa posibilidad de diseñar la gestión alrededor del trabajo real de la persona. Pero personalizarlo también supone asumir el desarrollo. No tenemos el mismo ecosistema de plugins listos para instalar que en WordPress. Aunque el agente nos ayude a crear las funciones, no desaparecen las revisiones ni las actualizaciones de las dependencias que utiliza nuestra aplicación. En el episodio planteo que la IA puede reducir mucho la necesidad de recurrir a determinados plugins. Es una opinión sobre cómo está cambiando mi forma de trabajar, no una excusa para dejar de mantener el software. Podemos ahorrar una licencia y, a cambio, dedicar más tiempo a revisar y cuidar nuestro propio código. Cada uno tiene que valorar qué le compensa. El despliegue es otro punto importante. No debemos dar por hecho que el alojamiento donde instalamos WordPress con un clic ofrece el mismo proceso para una aplicación Django. En mi caso trabajo con servidores privados virtuales, y eso implica preparar el entorno, desplegar la aplicación y mantener el servidor. Un agente puede ayudarnos también con esas tareas, pero siguen siendo tareas del proyecto. Por eso, para una web corporativa, un blog o una publicación sencilla, WordPress puede ser más rápido de poner en marcha. También podemos pedirle al agente que lo instale, lo adapte o cree una funcionalidad propia dentro de él. Esta es la idea que quiero transmitir. Durante mucho tiempo WordPress fue mi navaja suiza para casi cualquier proyecto. Ahora sigue en mi repertorio, pero comparte espacio con Django y otras alternativas. No tengo que escoger siempre la misma herramienta porque sea la única con la que puedo construir algo. Si lo principal es publicar y gestionar contenido, especialmente con varias personas que necesitan un editor familiar, WordPress puede encajar muy bien. Si necesito una aplicación con procesos propios y veo que voy a modificar buena parte de WordPress para adaptarlo, me planteo empezar con Django y diseñar la solución a medida. Como siempre, muchísimas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por estar ahí al otro lado y, especialmente, por suscribiros a los cursos y hacer que todo esto sea sostenible. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana jueves, seguramente para presentaros el proyecto que voy a montar esta tarde en el taller. Como siempre, a las siete y siete. Hasta entonces, ¡muy buenos días!

  • Tuesday · 14 min

    3207. Encuestas sin formularios con IA

    Hoy os cuento cómo hago encuestas por correo sin formularios y uso la IA para clasificar respuestas, detectar tendencias y decidir qué formación crear. Pero antes, recordemos que esta semana seguimos con el curso de influencer marketing. Esta mañana conocemos a los influencers de nivel medio y, por la tarde, analizamos los macro y mega influencers. Así podemos comparar perfiles y entender cuándo nos interesa priorizar la cercanía, el alcance o la notoriedad. Hoy dedico el programa a quienes respondisteis al correo en el que os preguntaba qué queríais aprender a hacer con inteligencia artificial. Vuestras respuestas han dado forma al taller de mañana, miércoles 11 de noviembre, en el que voy a crear un SaaS desde cero. Mientras la IA trabaja, iré explicando mis decisiones y resolviendo dudas. Además, lo haré dictando, como trabajo habitualmente. Pero hoy no quiero hablar únicamente del taller. Quiero contaros cómo hice esa consulta y cómo organicé las respuestas, porque creo que el proceso puede serviros para vuestros propios negocios. La idea parte de una pregunta muy sencilla. ¿De verdad necesitamos siempre un formulario para saber qué quiere nuestra audiencia? En mi correo planteé dos cuestiones. Qué queréis aprender a hacer con IA y cómo queréis aprenderlo. Podía ser un episodio premium, un curso, una clase particular o una formación con un grupo reducido. Os invité a responder al mismo mensaje y a detallar el temario, la duración o el formato tanto como quisierais. También expliqué que analizaría las respuestas con inteligencia artificial y que utilizaría lo más pedido para preparar una propuesta. No envié un cuestionario con opciones cerradas. Dejé que cada persona contara qué necesitaba con sus propias palabras. Antes de hacerlo, valoré otras posibilidades. Podía pedir comentarios desde el podcast, pero muchos me escucháis mientras conducís, paseáis o hacéis otras cosas. No siempre es el mejor momento para ponerse a escribir una respuesta larga en el móvil. También podía enviar un enlace a Google Forms o a un formulario de Gravity Forms dentro de mi web, como he hecho otras veces. El problema es que eso añade pasos. Hay que abrir el enlace, cambiar de pantalla y utilizar otra interfaz. Para una consulta tan breve, me planteé si ese recorrido aportaba algo. Responder al propio correo elimina buena parte de esa fricción. La persona pulsa responder y escribe desde el gestor que ya utiliza. Yo recibo el mensaje y puedo identificar al remitente. Para preguntar qué quiere aprender y cómo, no necesitaba mucho más. Esto no significa que los formularios hayan dejado de tener sentido. Si necesitamos ocho campos concretos, datos obligatorios o respuestas con un formato determinado, un correo abierto puede llegar incompleto. Mi propuesta encaja especialmente bien cuando buscamos una opinión o una necesidad que la persona pueda explicar libremente. La parte que hace manejable el proceso es el análisis con IA. En mi caso, tengo Codex conectado con Gmail y le pedí que revisara las respuestas de aquella consulta, las clasificara y preparara un seguimiento diario. No se trata solo de recibir muchos mensajes, sino de convertirlos en información que pueda utilizar. Cada mañana, a las ocho, recibía un correo con las respuestas nuevas y el resultado acumulado. Es importante separar ambos datos. Un día pueden llegar varias peticiones de una formación concreta, pero eso no significa que sea la opción más solicitada desde el inicio de la encuesta. El informe agrupaba los temas que queríais aprender y los formatos que preferíais. Podía distinguir entre crear un SaaS, automatizar tareas u otras necesidades, y entre un curso, un podcast, una clase particular o un taller grupal. Las categorías se construían interpretando las respuestas, no obligándoos a escoger un desplegable que yo hubiera diseñado de antemano. Además del recuento, el resumen destacaba propuestas concretas que merecían atención. Una idea interesante no siempre es la más repetida. Me resultaba especialmente útil que señalara una petición específica y la relacionara con el resto de lo que estaba llegando. También recibía una interpretación de la evolución. Qué temas estaban ganando peso, qué formatos parecían encajar y qué tipo de formación podía tener sentido con la información disponible. Eso sí, no conviene precipitarse cuando han contestado muy pocas personas. Si tenemos cuatro respuestas, una quinta puede cambiar mucho los porcentajes. El seguimiento diario permite recoger también el goteo posterior. No todo el mundo responde durante las primeras cuarenta y ocho o setenta y dos horas. En lugar de cerrar el análisis después del primer impulso, podía ver cómo evolucionaba la consulta conforme llegaban nuevos mensajes. El correo incluía además un enlace a un panel con gráficos y el histórico de respuestas. Podía consultar los temas y los formatos más pedidos y, al seleccionar una categoría, ver quién había propuesto aquello y leer su mensaje original. También tenía la información organizada en una hoja de cálculo. Ese acceso al texto original es lo que permite pasar del porcentaje al matiz. No me basta con saber que varias personas quieren una formación grupal. Quiero entender qué esperan de ella, qué dudas tienen y por qué les interesa ese formato. El resumen ayuda a encontrar esas respuestas, pero no sustituye su contenido. En esta consulta, la participación que registré fue del 82,3%. Es un resultado extraordinario para mi experiencia con newsletters. Lo comparto como el dato de esta prueba, no como una cifra que vaya a repetirse en cualquier lista ni como una garantía de que responder por correo siempre producirá ese resultado. Una de las conclusiones más interesantes fue la importancia de estar en directo y poder preguntar en el momento. Yo pensaba en temas y formatos, pero muchas respuestas insistían en ese acompañamiento. Queríais ver cómo trabajo y poder preguntar por qué hago algo de una manera o cómo se aplicaría a vuestro caso. Atender a todo el mundo individualmente no encajaba con el tiempo disponible. Un taller grupal, en cambio, permitía conservar ese componente en directo. De ahí nace la propuesta de mañana. No se trata solamente de enseñar el resultado de crear un SaaS, sino de compartir el proceso y resolver las dudas que aparezcan. Para mí, esta es la parte más valiosa del experimento. Escuchar las respuestas ha cambiado la propuesta de formación. Si hubiera preparado únicamente una lista cerrada de opciones, quizá habría recogido preferencias sin entender tan bien la importancia de ese feedback inmediato. En el episodio 3205, Gestionar el correo con IA, os conté cómo organizo mis envíos y el correo de mis proyectos. Aquí aprovecho esa infraestructura para preguntar y después analizar las respuestas. Una cosa es el sistema de envío y otra el trabajo que hacemos con lo que contesta la audiencia. Podemos aplicar esta idea antes de lanzar un producto, para recoger opiniones sobre algo que ya hemos publicado o para descubrir qué necesita nuestra comunidad. La clave es hacer una pregunta sencilla, facilitar la respuesta y organizar lo recibido sin perder el mensaje original. Si ya tenéis una newsletter y soléis enviar encuestas mediante un enlace, os recomiendo probar una consulta que se pueda responder directamente al correo y comparar la participación. No os prometo un ochenta y pico por ciento. Os propongo comprobar si, en vuestro caso, quitar pasos ayuda a que más personas contesten y se expliquen mejor. Como siempre, muchísimas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por estar al otro lado y, especialmente, por suscribiros a los cursos y hacer que todo esto sea sostenible. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana miércoles con más marketing online, como siempre, a las siete y siete. Hasta entonces, ¡muy buenos días!

  • Monday · 10 min

    3206. Preguntas y influencer marketing

    Hoy respondo preguntas sobre empezar con Codex desde el móvil, vender formación en IA y crear asistentes jurídicos con documentación privada. Pero antes, recordemos que hoy empieza el curso de influencer marketing. Esta mañana vemos cómo nacen los influencers y cómo aparece este modelo de comunicación. Por la tarde conocemos a los nano y micro influencers, perfiles que me interesan especialmente por su cercanía con la audiencia. ¡Dos clases para empezar a entender cómo trabajar con ellos! Hoy dedico el programa a quienes ya estáis apuntados al taller del miércoles 11 de noviembre. Voy a crear un SaaS desde cero, desde la primera línea de código hasta una web en la que podamos entrar y pagar con Stripe. Calculo unas cuatro horas de trabajo y los asistentes tendréis acceso gratuito al proyecto que construyamos. Ahora sí, vamos con las preguntas de Manel, Guillermo y José Manuel. 1. Buenos días, Joan: Espero que estés muy bien! Te escribo por aquí (sabiendo que hay muchas probabilidades de que me responda tu agente de IA, jajaja). Escuché tu entrevista en Academia de Inversión y me pareció brutal la idea de montarme mi propio agente con Codex, un VPS y todo el flujo de automatización. Sé que en tu web tienes varios cursos sobre esto, pero me gustaría pedirte consejo sobre cuál es el orden ideal para realizarlos si estoy empezando desde cero. Por otro lado, tengo una consulta técnica: Es viable gestionar y configurar todo esto desde un teléfono móvil? En mi empresa nos tienen capado el acceso en los ordenadores corporativos, pero en el móvil no tengo restricciones y me encantaría empezar a automatizar varios procesos desde ahí. Muchas gracias por tu tiempo y por el contenido que compartes! Un saludo, (Manel) 2. Hola Joan. 1. Muchas gracias por los cursos y el pódcast. 2. Soy Guillermo Antón, el "profesor productivo", y soy un funcionario que dejó la plaza de secundaria y me dedico a la formación en IA para docentes. Tengo cursos online en directo a través de centros de profesorado y tutorización de cursos online para sindicatos. Estos últimos se basan en materiales de texto y videos que yo preparo. Tengo libros publicados en Amazon, cursos en Udemy y el "pack completo" del emprendedor digital: blog, redes sociales (instagram, sobre todo), lista de correos, etc. 3. Mi idea ahora es crecer con un no-brainer barato (3-5) escalable y automatizado que recicle materiales que ya tengo preparados. No quiero "atender al cliente"! Mis ideas: Un mail diario durante 1 mes. Masterclass específica (presentaciones, chatbots personalizados...). Cursos "curados" de materiales ajenos pero ordenados por mí. Y más ideas, pero necesitaría tu opinión/visión experta. Nos vemos/vimos en el evento. Saludos. (Guillermo) 3. No sé si recuerdas que en el último directo te comenté que tengo cinco GPTs jurídicos especializados, que ya he compartido con abogados y que estoy estudiando migrar al nuevo sistema de plugins de OpenAI. La idea es aprovechar exactamente lo que ya tengo desarrollado: los cinco agentes, sus instrucciones y sus respectivas fuentes de conocimiento, que ya funcionan muy bien. Para aportar un diferencial comercial, había pensado en ofrecer una implantación personalizada, pero sencilla. Es decir, mantener la misma base jurídica para todos y permitir que cada abogado, si lo desea, incorpore a través de MCP su propia documentación: modelos de contratos, escritos, plantillas o criterios específicos de su despacho, de forma privada. En cuanto al modelo de negocio, estoy valorando cobrar una implantación inicial, por ejemplo de unos 1.000 €, más una cuota anual de mantenimiento y actualizaciones. Y aquí viene otra idea que me gustaría contrastar contigo: Quiero aprovechar mi VPS para automatizar consultas periódicas a la API del BOE, detectar modificaciones legislativas y actualizar una base de conocimiento centralizada mediante MCP. Así, los cinco agentes de cada abogado podrían consultar automáticamente la legislación actualizada, sin reinstalar nada, y el sistema enviaría un email informando de las modificaciones que afecten a su especialidad. Mis dudas son tres: 1. Personalización: ¿ves viable que cada despacho tenga una pequeña base documental privada conectada por MCP, manteniendo intactos los cinco agentes originales, sin complicar demasiado el desarrollo? 2. Automatización: ¿podría actualizarse centralizadamente la normativa mediante MCP para que todos los agentes utilicen automáticamente las nuevas versiones legales? 3. Arquitectura y negocio: con tu experiencia en sistemas multiagente, ¿coordinarías los cinco mediante Skills y un prompt director o desarrollarías un orquestador real? ¿Cómo ves comercialmente cobrar una implantación inicial más mantenimiento anual? Mi objetivo es aprovechar todo lo que ya funciona, aportar personalización y actualización legislativa como valor diferencial y evitar construir un SaaS completo. Estoy algo bloqueado intentando encontrar el equilibrio entre lo técnicamente posible, el coste de desarrollo y un modelo comercial escalable. ¿Cómo lo enfocarías tú? Muchas gracias por tu tiempo y sabiduría, Joan. ¡Un abrazo! (José Manuel) Y ahora vamos a por las respuestas. Ya sabéis que podéis tanto leerlas aquí como escucharlas en el podcast, si os suscribís a Boluda.com. Contenido disponible para suscriptores. Puedes identificarte en este enlace o suscribirte a los cursos. Hasta aquí las preguntas de hoy. Gracias a Manel, Guillermo y José Manuel por compartir sus dudas y sus proyectos. Espero que el episodio también os ayude a quienes estáis dando pasos parecidos. Como siempre, muchísimas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por estar al otro lado y, especialmente, por suscribiros a los cursos y hacer que todo esto sea sostenible. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana martes con más marketing online, como siempre, a las siete y siete. Hasta entonces, ¡muy buenos lunes y mejor semana!

  • Friday · 2 min

    3205. Gestionar el correo con IA

    Hoy os cuento cómo gestiono los correos de mis proyectos con IA y reduzco costes en los envíos transaccionales, newsletters y mensajes personales. Pero antes, recordemos que hoy termina el curso de Bunny.net. Esta mañana creamos una base de datos para el catálogo de una academia y, por la tarde, cerramos el curso publicando una API con Edge Scripting y conectándola con WordPress. ¡Todo preparado para trabajar con nuestros propios contenidos! El correo parece sencillo hasta que empezamos a combinar proyectos. Una web necesita enviar confirmaciones, una newsletter tiene sus suscriptores y, además, queremos escribir y recibir mensajes con el dominio de cada negocio. Son necesidades distintas que pueden acabar repartidas entre varias herramientas y suscripciones. Hoy os cuento cómo he reorganizado todo esto y qué papel tiene la inteligencia artificial en la configuración y en el uso diario. El objetivo es que podamos entender qué necesita cada tipo de correo y decidir qué parte de la gestión nos interesa asumir, sin perder de vista la recepción de respuestas ni la entrega de los mensajes. Recordemos que este episodio es premium. Si queréis escucharlo y acceder al desarrollo completo, podéis suscribiros a Boluda.com. Además de los episodios premium, tendréis acceso a todos los cursos de la academia. Contenido disponible para suscriptores. Puedes identificarte en este enlace o suscribirte a los cursos. No hace falta adoptar todo el sistema de golpe. Quizá os interese resolver primero los correos de una aplicación o probar una alternativa para vuestra newsletter. Si queréis que prepare un handoff con este montaje para el apartado de inteligencia artificial, decídmelo. Y también os propongo un posible curso si os apetece profundizar en la herramienta. Como siempre, muchísimas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por estar al otro lado y, especialmente, por suscribiros a los cursos y hacer que todo esto sea sostenible. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Descansad, relajaos y recargad pilas durante el fin de semana. El lunes regreso con vuestras preguntas como protagonistas, como siempre, a las siete y siete. ¡Muy buen fin de semana!

  • November 5 · 17 min

    3204. Decisions API

    Hoy os explico cómo utilizo Decisions API para clasificar información, detectar urgencias y automatizar decisiones con IA de forma rápida y económica. Pero antes, recordemos que esta semana seguimos con el curso de Bunny.net. Esta mañana trabajamos con el reproductor, incorporamos subtítulos e integramos los vídeos en WordPress. Por la tarde vemos cómo gestionar vídeos privados y consultar su analítica. Y mañana cerramos el curso con bases de datos y la API con Edge Scripting. ¡Todo preparado para trabajar con nuestros propios contenidos! Hoy dedico el programa a quienes os habéis interesado por la quedada de podcasting que propongo en Mataró. La he llamado Pantumaca y podcast, aunque el nombre y los churros están por decidir. La idea es reunir un mínimo de veinte personas para una jornada informal. Os hablo de esta propuesta en Wikitas, donde también tengo el club de lectura en Mataró. Ahora sí, vamos al lío. Estoy utilizando mucho Decisions API en los proyectos que voy creando con inteligencia artificial. Es una herramienta de OpenAI, basada en Luna, que me viene especialmente bien cuando no necesito una explicación larga, sino una decisión concreta que pueda utilizar dentro de una automatización. Imaginemos que recibimos un correo y queremos saber si es positivo, negativo o neutro. Podemos preguntárselo a un modelo conversacional, claro. Pero, si después un programa tiene que actuar según la respuesta, no me interesa recibir un párrafo diferente cada vez. Quiero una salida que el código pueda interpretar directamente. La gracia está en pasar de una respuesta para leer a un resultado para actuar. No busco que me felicite por el correo recibido ni que me explique durante tres párrafos por qué parece positivo. Necesito clasificarlo, puntuarlo o comprobar una condición para que el siguiente paso del proceso sepa qué hacer. Un ejemplo muy claro es el soporte. Si alguien pregunta por las características de un producto que todavía no ha comprado, quizá tenga sentido enviar el mensaje al equipo comercial. Si ya es cliente y necesita ayuda con lo que utiliza, puede corresponder al equipo técnico. Podemos tener un único punto de entrada y repartir los mensajes después de interpretar su contenido. Lo mismo ocurre con las urgencias. No es igual preguntar por una ampliación de alojamiento que avisar de que la web y el correo han dejado de funcionar. Las dos consultas pueden ser importantes, pero no requieren la misma respuesta ni el mismo circuito de atención. En el episodio distingo tres tipos de preguntas. El primero es predicate, que estima la probabilidad de que una condición sea verdadera. Podemos preguntar si hay un gato en una imagen o si un mensaje requiere atención urgente. El resultado permite trabajar con un valor entre cero y uno, en lugar de interpretar una frase. Aquí importa el contexto. Pedir una factura no suele ser una urgencia, pero puede serlo si el mensaje explica que hay que presentarla dentro de tres horas. La utilidad no está solamente en encontrar una palabra, sino en valorar la situación descrita. El segundo tipo es choice, que permite elegir entre las opciones que hemos definido. Este es el que utilizo para las compras de Amazon que os contaba en el episodio sobre control de gastos con IA. Le paso el detalle del pedido y las categorías de mi aplicación para decidir dónde encaja. Si he comprado una lámpara, puede ir a hogar. Si he comprado algo para una afición, puede ir a ocio. Lo importante es que podemos clasificar el gasto por lo que hemos comprado y no quedarnos únicamente con el nombre de Amazon que aparece en el banco. Y podemos hacer algo equivalente con departamentos, tipos de consulta o categorías de contenido. El tercer tipo es score, pensado para valorar una entrada según niveles ordenados y criterios definidos. En el audio pongo ejemplos como el potencial comercial de un mensaje, la dificultad de una pregunta o la relevancia de una noticia para nuestro negocio. En la API conviene definir bien esos niveles, no limitarse a pedir una nota sin explicar qué significa. También podemos plantear varias preguntas independientes sobre la misma información en una sola petición. Con un correo podemos evaluar la urgencia, decidir el departamento y valorar su interés comercial. Si una pregunta depende de la respuesta anterior, en cambio, debemos organizarlo en pasos separados. Así evitamos confundir compartir una entrada con encadenar decisiones dependientes. La respuesta llega estructurada en JSON y la aplicación puede utilizarla para continuar. En lugar de buscar si el modelo ha escrito «sí», «efectivamente» o «de acuerdo», trabajamos con campos definidos. Un formato predecible facilita la integración, pero no convierte cada clasificación en infalible. Sigue haciendo falta probar cómo responde con nuestros casos. Otro ejemplo que os cuento es la moderación de contenido en Wikitas. Me interesa detectar datos de contacto dentro de los textos de los planes, incluso cuando alguien intenta escribir un teléfono de una forma poco habitual. La decisión puede servir para activar un filtro o una revisión dentro de la aplicación. No significa que la API tenga que reescribir por sí sola todo el anuncio. Podemos aplicar una lógica parecida para detectar insultos, contenido que incumple las normas o mensajes que necesitan una revisión especial. En cada caso, lo útil es decidir qué queremos detectar y qué acción debe realizar el sistema después. Y aquí entran los umbrales. Una probabilidad no nos obliga a actuar siempre de la misma manera. Podemos establecer cuándo basta con clasificar automáticamente y cuándo preferimos avisar a una persona. En el audio pongo ejemplos con distintos porcentajes y con notificaciones por Slack o Telegram. Son ejemplos para entender el mecanismo, no valores que debamos copiar sin probarlos. Una de las razones por las que me está gustando tanto es la velocidad y el coste que estoy viendo en mis pruebas. En la grabación comento cálculos de entre uno y cinco céntimos de dólar por cada mil decisiones con entradas pequeñas. No es una tarifa fija por decisión. El consumo depende de los tokens de entrada, así que conviene consultar la tarifa vigente y hacer los números con nuestros propios datos. También os hablo de Jev, de TypeSafe, otra propuesta que he estado probando para este tipo de trabajo. Me interesa tener alternativas y entender qué aporta cada una, sin dar por hecho que todas ofrecen exactamente las mismas funciones. Entre las diferencias que comento está box, una función de Jev para localizar un elemento dentro de una imagen mediante un recuadro. No solo se trata de preguntar si aparece un perro, sino de indicar dónde está. TypeSafe presenta esta capacidad, junto con el soporte de imágenes, como experimental en Jev 1.14, así que conviene tenerlo en cuenta antes de llevarla a un proceso importante. En definitiva, no os recomiendo forzar el uso de una API de decisiones en todos los proyectos. Os recomiendo tenerla en el arsenal de herramientas. Cuando necesitamos clasificar mensajes, repartir solicitudes, priorizar tareas o categorizar gastos, puede encajar mucho mejor que pedir una respuesta larga a un modelo y analizarla después. Como siempre, muchísimas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por estar al otro lado y, especialmente, por suscribiros a los cursos y hacer que todo esto sea sostenible. Nos escuchamos mañana viernes con más marketing online, como siempre, a las siete y siete. ¡Muy buenos días!

  • November 4 · 15 min

    3203. Control de gastos con IA

    Hoy os cuento cómo he mejorado mi app de finanzas personales para revisar movimientos e identificar y categorizar las compras de Amazon con IA. Pero antes, recordemos que en Boluda.com tenéis cursos de marketing online, desarrollo web y todo lo que necesitamos para nuestro negocio online. Esta semana seguimos con el curso de Bunny.net. Esta mañana aprendemos a proteger nuestras zonas con Shield y sus reglas de seguridad, y esta tarde creamos librerías y colecciones y vemos la codificación de vídeos. ¡Todo bien protegido y organizado! Ahora sí, vamos al lío. Hoy dedico el programa a los frikis del control presupuestario, a quienes llevamos las cuentas de casa y queremos saber en qué se nos va el dinero. En el 3190, Mi banco en Codex, os conté cómo había conectado mis cuentas a un panel propio. Ahora os cuento dos mejoras que he incorporado y que me están resultando especialmente prácticas. La base sigue siendo la misma. Podemos consultar los movimientos de nuestras cuentas en un solo sitio, filtrar por cuenta o por empresa y ver la información como nos interesa. En mi caso, también puedo cambiar los conceptos para entenderlos mejor. Si un cargo llega con el nombre fiscal de una franquicia en lugar del supermercado en el que compro, prefiero ver el nombre que reconozco. Y con los recibos del colegio, puedo identificar a cuál de mis hijos corresponde cada uno. También tengo búsquedas por importe y concepto y un aviso por correo cuando aparece un proveedor al que no había pagado antes. No significa que haya un problema, pero me permite detectar un gasto nuevo y echarle un vistazo. Todo esto ya me ayudaba a tener las cuentas controladas. Sin embargo, me faltaban dos detalles. El primero es casi ridículo de lo sencillo que resulta. He añadido una casilla para marcar cada movimiento como revisado. Entro, miro los ingresos y los gastos y marco los que ya he comprobado. Antes, si me saltaba un día, tenía que ir bajando por el listado hasta encontrar algún recibo que recordara haber visto. Ahora sé exactamente qué he revisado y qué queda pendiente. Es el equivalente a puntear los apuntes contables, pero aplicado a mi día a día. Una casilla y listo. Me sorprende que algo tan básico y útil no forme parte de la experiencia que tengo con la banca online. No necesito una gran función nueva, sino poder decir que este gasto ya lo he visto y que está correcto. La segunda mejora resuelve un problema bastante más puñetero. Un cargo de Amazon no nos dice qué hemos comprado. Si veo el nombre de una academia o de un supermercado, puedo hacerme una idea del gasto. Pero Amazon puede ser un micrófono para trabajar, algo para casa, material educativo o unas catanas de One Piece. Y, por mucho que yo considere imprescindibles las de Zoro, no todo puede ir a la misma categoría. Además de no saber qué hay detrás del importe, la clasificación pierde sentido. Meter todas las compras de Amazon en un mismo saco no me ayuda a entender cuánto gasto en ocio, hogar, educación o actividad profesional. Necesitaba recuperar el detalle del pedido y relacionarlo con el movimiento del banco. Al principio me planteé dar acceso a mi cuenta de Amazon para consultar los pedidos. Pero encontré una vía mucho más directa para mi caso. La información que necesitaba ya estaba en los correos de confirmación. No hacía falta entrar en Amazon y recorrer su web para buscar algo que ya había recibido en mi buzón. Ahora, cuando aparece un cargo de Amazon, mi aplicación busca el correo del pedido y compara el importe y la fecha para localizar la compra correspondiente. En el listado de movimientos aparece un interrogante que permite consultar ese detalle. Así puedo pasar de ver un cargo genérico a saber qué compré, sin salir de mi panel de finanzas. A partir de ahí entra la inteligencia artificial. Le paso el pedido y las categorías que tengo definidas para que proponga dónde encaja. En mi caso utilizo categorías como alimentación, hogar, educación, movilidad, servicios digitales, salud, restauración, ocio o viajes. Podemos adaptar las categorías a nuestra forma de organizar las cuentas, en lugar de quedarnos con una clasificación que no nos sirve. Para automatizar esa clasificación utilizo una clave API de OpenAI. En el audio os cuento el enfoque y por qué, para el volumen de compras que manejo, me interesa que sea una decisión rápida y de coste muy bajo. También tengo una categoría de movimientos por revisar, que me permite localizar aquellos que todavía no están bien clasificados. Lo interesante llega cuando ese detalle se incorpora al resto del panel. Podemos ver cuánto hemos ingresado y gastado durante el mes, tanto a nivel personal como de empresa, y si hemos ahorrado o hemos tenido que tirar del ahorro. Con las categorías mejor asignadas, el gráfico de gastos resulta mucho más útil. Ya no se trata solamente de ver que ha salido dinero, sino de entender a qué lo hemos destinado. Si sois suscriptores, podéis descargar el handoff de control de gastos con Enable Banking. Es una guía en inglés para montar vuestro propio panel, sincronizar las cuentas, clasificar los movimientos y marcar los que ya habéis revisado. Y antes de empezar el programa también doy las gracias a quienes ya estáis probando Wikitas y aclaro su pronunciación. ¡Me hace mucha ilusión ver movimiento en un proyecto que acabo de presentar! Como siempre, muchísimas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por estar al otro lado y, especialmente, por suscribiros a los cursos y hacer que todo esto sea sostenible. Nos escuchamos mañana jueves, como siempre, a las siete y siete. ¡Muy buenos días!

  • November 3 · 16 min

    3202. Wikitas

    Hoy os presento Wikitas, mi nuevo proyecto para encontrar a las personas que nos faltan y hacer realidad planes, cursos, viajes y actividades. Pero antes, recordemos que esta semana continúa el curso de Bunny.net. En la tercera clase comprobamos la caché de la CDN y optimizamos imágenes con Optimizer. En la cuarta configuramos los registros DNS y los certificados SSL para servir los archivos con nuestro propio dominio y una conexión segura. Hoy dedico el programa a quienes encontramos un cargo en el banco y tenemos que ponernos en modo Sherlock Holmes para averiguar de dónde sale. A mí me ha pasado con unos pagos de Google One que no consigo relacionar con ninguna de las cuentas que he revisado. Pero, después de esta pequeña aventura bancaria, vamos con un proyecto que me hace mucha ilusión presentaros. Se llama Wikitas y responde a una necesidad que he ido viendo durante años. Cuando conocí a Laura, hacía un curso de acuarela en un centro cívico. Para que se repitiera, tenía que apuntarse un número mínimo de personas. Mi madre se encontró con algo parecido al organizar un viaje a Egipto. La agencia necesitaba completar un grupo antes de poder hacerlo. También me lo han planteado muchos clientes. Quieren impartir una formación, pero necesitan ocho, diez o quince alumnos para que les salgan los números. Si la anuncian y solo se apuntan tres, tienen que cancelar o asumir un coste que no les compensa. La idea estaba en mi lista de proyectos pendientes y la inteligencia artificial me ha ayudado a sacarla adelante. El resumen de Wikitas es muy sencillo. Personas que buscan a otras personas para hacer cosas. Podemos proponer un curso, buscar compañeros de viaje, formar un grupo para salir a correr, organizar partidas de juegos de mesa o reunir a quienes quieran participar en una compra colectiva. No siempre necesitamos alcanzar un mínimo por una cuestión económica. A veces queremos ir a un concierto y nos apetece hacerlo en compañía. O queremos crear un club de lectura, un mastermind o un grupo con el que compartir una afición. El punto de partida es el mismo, tenemos un plan y nos falta gente. En la web encontramos categorías de formación, viajes, deporte, cultura, negocio, proyectos, compras colectivas, servicios compartidos, comunidades, eventos y solidaridad. Podemos filtrar las actividades gratuitas o de pago y ordenar las propuestas para localizar las más recientes, las próximas o las que están cerca de completar el grupo. La portada recuerda un poco a una plataforma de crowdfunding. Hay tarjetas con los planes y una barra que muestra el avance, pero aquí el objetivo es reunir personas, no alcanzar una cifra de financiación. Podemos ver cuántas se han apuntado y cuántas faltan para llegar al mínimo propuesto. He aprovechado para darle una estética de pixel art, inspirada en aquellas aventuras gráficas con las que muchos crecimos. Tenía ganas de hacer un proyecto con ese estilo y esta era una buena oportunidad. Las ilustraciones de los planes se generan automáticamente con inteligencia artificial a partir de la actividad, de modo que no tenemos que buscar y subir una imagen para cada propuesta. Durante el episodio os enseño mi club de lectura en Mataró. La idea es reunirnos una vez al mes en una librería o cafetería tranquila, escoger los libros entre todos y alternar novedades con clásicos. No hace falta ser experto, solo disfrutar de las historias y tener ganas de conversar. Al entrar en un plan podemos consultar su descripción, lugar, fecha, modalidad y objetivo de participantes. Para apuntarnos, pulsamos Quiero unirme y confirmamos la inscripción. También podemos dejar un mensaje opcional al organizador. Es necesario registrarnos o iniciar sesión, tanto para participar como para publicar una propuesta. Crear un plan consiste en ponerle un título, indicar el número mínimo de personas, escribir un resumen y desarrollar la descripción. Ese mínimo es un objetivo para que la actividad tenga sentido, no necesariamente un límite que impida sumarse a más gente. Después elegimos si la actividad es gratuita o de pago. En este segundo caso indicamos su importe y explicamos qué incluye. También podemos escoger entre una modalidad presencial, online o híbrida. Un club de lectura puede celebrarse en una cafetería, pero un mastermind puede reunir a personas de distintos lugares por internet. La fecha tampoco tiene que estar decidida desde el primer momento. Podemos dejarla por definir, proponer un mes aproximado o señalar un día concreto. Esto permite buscar compañeros para un viaje sin tener todavía el calendario cerrado y acordar los detalles cuando se forme el grupo. Desde el apartado de gestión podemos consultar los planes que hemos creado y aquellos a los que nos hemos apuntado. Como participantes, podemos desapuntarnos. Como organizadores, podemos editar la propuesta, pausarla, cerrarla o eliminarla. Pausar y cerrar no son lo mismo. La pausa permite retirarla de la parte pública, mientras que el cierre mantiene el plan visible sin admitir nuevas inscripciones. Y aquí viene el modelo de negocio. Publicar un plan es gratis y apuntarse también. Quien organiza puede ver los nombres y avatares de las personas inscritas sin pagar. Para desbloquear las herramientas de comunicación de ese plan, planteo un pago único de 10 euros. No es una suscripción mensual ni un pago por cada participante. Se desbloquea esa actividad concreta para consultar los mensajes de inscripción y utilizar sus herramientas de contacto y mensajería. Conviene distinguir este importe del precio que pueda tener la propia actividad. Una formación puede costar 50 euros por alumno y eso es distinto de los 10 euros del desbloqueo en Wikitas. La lógica es que podemos comprobar primero si hay interés. Si quiero impartir un curso y necesito seis alumnos, publico la propuesta y observo cuántas personas se apuntan. No tengo que pagar por adelantado a Wikitas para averiguar si alguien quiere participar. Cuando considero que hay un grupo suficiente y quiero contactar con él, puedo desbloquear las herramientas. Esto no convierte una inscripción en una venta garantizada ni resuelve por sí solo la organización de la actividad. Lo que ofrece es una manera de reunir a las personas interesadas antes de dar el siguiente paso. Esa es la necesidad que quería cubrir con el proyecto. Si tenéis un plan pendiente porque os falta gente, os invito a entrar en Wikitas y publicarlo. Y, si no queréis organizar nada, podéis explorar las propuestas y apuntaros a alguna. Un viaje, una formación, una colaboración o una afición compartida pueden empezar encontrando a las personas adecuadas. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana miércoles con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos días!

  • November 2 · 11 min

    3201. Preguntas y Bunny.net

    Hoy respondo preguntas sobre caídas de tráfico en Etsy, ChatGPT para familiares, ampliación de servidores y proyectos creados con vibe coding. Pero antes, recordemos que hoy empieza el curso de Bunny.net. En la primera clase aprendemos qué son las Storage Zones y las Pull Zones, almacenamos archivos y los distribuimos mediante una CDN. En la segunda conectamos WordPress con su plugin y utilizamos Offloader para externalizar la biblioteca de medios. Una alternativa que os interesará si queréis trabajar con vuestros propios archivos, audios y vídeos. Estrenamos noviembre después de Halloween, Todos los Santos y la castañada. Espero que hayáis disfrutado de estos días y, si sois tan aficionados a los boniatos como yo, que no hayan faltado en la mesa. Ahora sí, vamos a por vuestras preguntas. 1. Buenas tardes, equipo. Escribo porque estamos desesperados por una fuerte caída de visitas en Etsy, en nuestra tienda AidaZamora. Creemos que por un posible cambio de algoritmo y más competencia. Llevamos con caídas interanuales del 30-40 % desde hace dos o tres años. No había escrito hasta ahora porque aún teníamos aguante, pero ahora ya es insostenible. Las últimas semanas parece que ya ha caído del todo. Toda nuestra familia depende de esto y la cosa se está poniendo muy fea. En 2023 tuvimos 190.000 visitas, 2.074 pedidos, una tasa de conversión del 1,1 % y 232.000 de ingresos, pero el año pasado bajamos a 101.000 visitas, 1.160 pedidos, una tasa de conversión del 1,2 % y 115.000 de ingresos. Este año es peor todavía. Apenas damos beneficios a día de hoy y vamos tirando de ahorros. Tenemos otra web personal para ventas exclusivamente en España, aidazamora.com, y otra reciente para el mercado en Estados Unidos, shop.aidazamora.com, con venta en dólares americanos y producción y envíos locales. La tienda es básicamente igual, con productos que van cambiando y renovándose. Algunos se quitan para evitar saturación y hemos cambiado textos, descripciones y etiquetas de algunos para ir probando suerte. Los productos principales se van manteniendo y van rotando entre varios, aunque se nota que el ticket medio ha bajado considerablemente. Nuestro mercado es principalmente Estados Unidos, pero básicamente vendemos a todo el mundo. He preguntado a Sara y me dice que igual me podéis dar algo de soporte con esto. Necesito orientación para diagnosticarlo y recuperar tráfico. No sé si tocáis este marketplace o si tenéis algún otro caso como el nuestro. Disculpad por la chapa que os he puesto, pero ya no sabemos qué hacer y, como escucho el podcast de Joan todos los días, he pensado que no perdía nada por preguntar. Por cierto, hay mucha gente con este problema. Si Joan decide abordarlo en el podcast, igual es útil para más gente. Espero vuestra respuesta y mil gracias de antemano. (José Ángel Guirao, de Aida Zamora) 2. Una de sencillas, Joan. Cuéntanos el stack de tu madre, que quiero instalárselo a mis padres y a mi suegra, porque estoy seguro de que no es un chat en blanco y se pone a hablarle cada vez, ¿verdad? ¿Cómo lo tiene para que conserve memoria y contexto de lo que va haciendo en cada uno de los usos que nos contó el otro día? (Antonio) 3. Hola, Joan. Quería proponerte una consulta para las preguntas de los lunes porque creo que puede ser útil para más gente que, como yo, ha ido acumulando proyectos y automatizaciones en un VPS y llega un momento en el que necesita cambiar de proveedor. Actualmente tengo un VPS en Hetzner, un CX23. Aquí tengo tareas programadas, copias con restic y varios proyectos gestionados por SSH. El disco está ya al 92 % y Hetzner lleva bastante tiempo sin ofrecerme disponibilidad para ampliar al siguiente modelo. Estoy valorando migrar a Euronodes, concretamente a un K4R8 en Lisboa, con un precio aproximado de 7,98 euros al mes más IPv4. Mi problema es que ya no consiste únicamente en migrar una web con sus archivos y su base de datos. El VPS se ha convertido en una pequeña central de operaciones con bastantes servicios, credenciales, claves SSH, timers, webhooks y automatizaciones. Me preocupa especialmente conservar accesos y evitar que durante la migración se ejecuten dos veces las automatizaciones. Tengo copias externas cifradas con restic, pero excluyen deliberadamente secretos, claves privadas, tokens, certificados, etcétera. Estoy contemplando dos alternativas, crear un Ubuntu limpio en Euronodes o clonar la máquina virtual completa importando una imagen. ¿Tú cómo plantearías una migración así? ¿Intentarías clonar el VPS completo? ¿Qué precauciones tomarías para mantener el servidor antiguo? Si te parece interesante, propongo el tema como pregunta de lunes porque sospecho que muchos empezamos contratando un VPS sencillo para montar una web y acabamos teniendo dentro medio negocio, sin ser plenamente conscientes de todo lo que depende de él. Muchas gracias, Joan. Un abrazo. (Pedro) 4. Hola, Joan. Sé que soy nueva en la comunidad, nivel 30, pero te sigo desde hace mucho en Spotify. Soy Alwedia. En fin, la cuestión es que me he venido arriba con esto de la inteligencia artificial y he visto la posibilidad de hacer realidad todos los proyectos que tenía en mente y que solo me retenía la falta de conocimientos técnicos y de programación para los macroproyectos de mi mente. A principios de verano empecé con uno de esos proyectos y supongo que me vine arriba con la facilidad de hacerlo. Estoy creando una plataforma, directorio y red social para artesanos y participantes en mercados y mercadillos en la zona de Sevilla. El caso es que lo estoy haciendo todo con vibe coding, desde el registro de usuarios hasta el blog y la publicación de tarjetas de mercados y eventos. No sé si me estoy complicando mucho, porque supongo que existen plugins que ya lo hacen, pero mi sensación es que meten mucha morralla y yo estoy programando para que haga exactamente lo que quiero que haga. No sé si así puedo retrasar el rendimiento y la velocidad de la página, pero sí creo que, al ser código más sencillo, hará una carga más rápida. Por ahora estoy haciéndolo todo en local, usando Supabase como base de datos y Codex como cerebro ejecutor. Temo que al subirlo al hosting definitivo se rompa todo y me pase otro mes optimizando y corrigiendo. Necesito tus sabios consejos. Para contextualizar, tengo un trabajo a jornada completa, alquiler, dos hijos y una pareja en paro, y necesito salir de la rueda de la rata y empezar a monetizar en cuanto pueda. Sigo tus máximas de tiempo, dinero y suerte, pero por ahora ninguna me ha acompañado. Sigo siempre positiva y sé que con tus sabios consejos todo será mejor y más llevadero. Muchas gracias. (Marta) Y ahora vamos a por las respuestas. Ya sabéis que podéis tanto leerlas aquí como escucharlas en el podcast, si os suscribís a Boluda.com. Contenido disponible para suscriptores. Puedes identificarte en este enlace o suscribirte a los cursos. Espero que alguna de las preguntas de hoy os haya resultado cercana y que podáis aprovechar las respuestas para vuestros propios proyectos. Si tenéis una consulta, hacédmela llegar antes de que el problema se convierta en una urgencia. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana martes con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos lunes y mejor semana!

  • October 30 · 1 min

    3200. Revisar la seguridad de nuestra web con IA

    Hoy os explico cómo revisar la seguridad de una web creada con IA, detectar posibles vulnerabilidades y priorizar las correcciones. Pero antes, recordemos que hoy termina el curso de gestión de proyectos con IA. En la novena clase integramos la IA en las herramientas de gestión. En la décima creamos nuestro propio sistema personal de gestión de proyectos, reuniendo todo lo aprendido durante la semana. Crear una web con inteligencia artificial es cada vez más fácil. Lo que no desaparece es la responsabilidad de mantenerla y comprobar que funciona de forma segura. Una página puede parecer perfecta por fuera y esconder problemas que no se detectan navegando por ella. Hoy os cuento cómo estoy abordando esa revisión en mis proyectos y qué criterio utilizo para decidir qué corregir. El objetivo es ir más allá de pedirle al agente que eche un vistazo y dar el trabajo por terminado. Quiero que podamos entender los problemas, ordenarlos y comprobar las soluciones. Recordemos que este episodio es premium. Si queréis escucharlo y acceder al desarrollo completo, podéis suscribiros a Boluda.com. Además de los episodios premium, tendréis acceso a todos los cursos de la academia. Contenido disponible para suscriptores. Puedes identificarte en este enlace o suscribirte a los cursos. Espero que os sirva para cuidar mejor los proyectos que estáis creando. Poner una web en marcha es solo el principio. Mantenerla y revisar cómo evoluciona también forma parte del trabajo. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Descansad, relajaos y recargad pilas durante el fin de semana. El lunes regreso con vuestras preguntas como protagonistas, como siempre, a las 07:07. ¡Muy buen fin de semana!

  • October 29 · 16 min

    3199. Data

    Hoy os presento Data, el plugin que ayuda a analizar los datos de vuestro negocio, definir los KPI y convertir la información en decisiones. Pero antes, recordemos que esta semana continúa el curso de gestión de proyectos con IA. En la séptima clase mejoramos la comunicación con clientes y stakeholders. En la octava aprendemos a resolver problemas y desbloquear proyectos. Además, en el apartado de estudios de Boluda.com tenéis investigaciones para entender mejor distintos sectores y tomar decisiones con más contexto. Ahora sí, vamos al lío. Hoy dedico el programa a quienes tenéis un montón de números delante y no sabéis por dónde empezar. Ingresos, gastos, conversión, rebote, bajas, datos de Analytics, datos de Stripe y hojas de cálculo de todos los meses. Tener muchos datos no significa tener claro qué está pasando, y mucho menos saber qué deberíamos hacer a continuación. Para resolver esa distancia os presento Data, un plugin que utilizo con Codex para analizar información de negocio y producto. Puede trabajar con archivos que le entregamos, como un CSV o un informe, y con fuentes conectadas a las que hayamos dado acceso. No basta con invocarlo y esperar que conozca la empresa. Necesita los datos y el contexto correspondientes. La primera utilidad es ayudarnos a decidir qué merece la pena medir. Si no sabemos qué KPI mirar, podemos explicar qué queremos conseguir y pedirle que proponga objetivos, métricas y un plan de medición. El punto de partida no tiene por qué ser una pregunta técnica. Podemos describir el problema con nuestras propias palabras. Por ejemplo, podemos contarle que tenemos una membresía y queremos entender por qué algunas personas se dan de baja tan pronto. A partir de ahí, podemos definir qué datos hacen falta, cómo agrupar a los clientes y qué indicadores conviene seguir. Es mucho más útil que abrir un panel con cincuenta cifras sin saber cuál responde a nuestra pregunta. Data también ayuda a investigar por qué sube o baja una métrica. Podemos comparar periodos, productos, tipos de cliente o segmentos para localizar dónde se concentra el cambio. Una caída de conversión no tiene por qué afectar por igual a toda la web, ni un aumento de bajas significa necesariamente que todos los clientes estén menos satisfechos. Aquí entran los embudos de conversión, la retención, la adopción y las cohortes. Esas tablas que a veces parecen un jeroglífico pueden convertirse en una explicación comprensible. Podemos pedir que agrupe a los clientes según cuándo llegaron y analice qué ocurrió con cada grupo durante los meses siguientes. Imaginemos que una promoción provoca un pico de altas y que buena parte de esas personas no renueva al mes siguiente. Si aportamos tanto los datos de suscripción como el calendario de campañas, podremos investigar la relación entre ambas cosas. Es un ejemplo hipotético, pero sirve para entender la ventaja de cruzar información que normalmente consultamos por separado. La coincidencia de fechas es una pista para investigar, no una demostración automática de la causa. Lo interesante es poder formular mejores preguntas y comprobarlas con los datos disponibles. Cuanto más contexto relevante aportemos, menos probable será que el análisis se quede en una explicación superficial. En mi caso, los agentes de mi plantilla tienen acceso a Data. Me interesa que puedan utilizar la información del negocio, pero también que sepan tratarla. No se trata de repetir cifras, sino de relacionarlas con lo que está ocurriendo y con las decisiones que debo tomar. Otro bloque importante es la evaluación de experimentos, tests A/B y cambios de precio. Podemos revisar qué ocurrió antes y después de una decisión, comparar segmentos y estudiar distintas explicaciones. También podemos preparar escenarios optimistas, intermedios y pesimistas para entender cómo cambia el resultado cuando modificamos una hipótesis. Y no hace falta limitarse a los datos internos. Data puede ayudar a trabajar un análisis de mercado, estimar oportunidades y ordenar conceptos como TAM, SAM y SOM. En este caso, las fuentes y los supuestos importan muchísimo. Una estimación de mercado no deja de ser una estimación por aparecer en una tabla bien presentada. Antes de confiar en las conclusiones, hay otro trabajo fundamental. Comprobar la calidad de los datos. Podemos pedirle que busque duplicados, valores ausentes, inconsistencias o periodos en los que ha dejado de llegar información. Quizá el problema no esté en las ventas, sino en una integración que se rompió y nadie revisó. Seguro que os suena el caso de instalar una herramienta de analítica, olvidarse de ella y descubrir meses después que ya no estaba recogiendo datos. Incorporar estas comprobaciones al análisis permite detectar esos huecos y evitar decisiones basadas en una fotografía incompleta del negocio. También podemos entregarle informes y conclusiones anteriores. Puede revisar los cálculos, la metodología y las fuentes, y contrastar lo que dijimos entonces con la información actual. Una conclusión que tenía sentido hace un año puede haber dejado de servir porque el producto, los clientes o el mercado han cambiado. Cuando las métricas de las plataformas se quedan cortas, podemos ir un paso más allá. Data puede trabajar con consultas SQL y análisis en Python para preparar cálculos a medida. No tenemos que limitarnos a los indicadores que alguien decidió incluir en el panel de una herramienta. Por ejemplo, podemos definir un ratio que combine información de WordPress, Analytics y Stripe, siempre que dispongamos de acceso y podamos relacionar correctamente esos datos. Después podemos pedir su evolución histórica. Crear una métrica propia no significa inventar los datos, sino definir una fórmula útil con información real y comprobar qué representa. El resultado puede adoptar distintos formatos. Podemos preparar gráficos, tablas, dashboards interactivos, informes analíticos o resúmenes ejecutivos. Yo utilizo Data para mis dashboards, pero quizá en vuestro caso sea más útil un informe periódico que explique qué ha cambiado y qué requiere atención. Lo importante es elegir el formato en función del uso. Si necesitamos explorar segmentos y comparar periodos, un dashboard puede encajar muy bien. Si queremos revisar las prioridades de la semana, quizá baste con un informe breve. También podemos integrar la entrega en un flujo de trabajo periódico con las herramientas y permisos necesarios. Además, podemos conservar definiciones de métricas, fuentes, criterios y preferencias como contexto reutilizable. Así no hace falta volver a explicar desde cero qué entendemos por cliente activo o qué indicadores importan en nuestro proyecto. Conviene pedir expresamente que esa información quede documentada y revisarla cuando cambie el negocio. Hasta aquí tenemos dos grandes pasos. Primero reunimos la información y después la analizamos. Pero falta el que da sentido a todo lo anterior. Tomar decisiones y pasar a la acción. No quiero acumular dashboards muy bonitos que nadie utiliza para cambiar nada. Para conectar el análisis con nuestras prioridades, podemos combinar Data con una sesión de grill me o grill with docs. El agente nos pregunta qué valoramos, qué queremos conseguir y qué necesitamos entender. No hace falta saber de antemano si la respuesta está en el churn, la retención o cualquier otra métrica. Aunque, si hablamos específicamente de negocio, mi combinación favorita es Data con el plugin Consultor, que tenéis disponible en el apartado de inteligencia artificial de Boluda.com. Consultor está preparado para profundizar en el negocio, trabajar su modelo y ordenar herramientas como el DAFO o el canvas. Data aporta el análisis de la información disponible. La combinación permite reunir lo que dicen los números con lo que queremos construir. Con los datos por un lado y la entrevista de negocio por otro, podemos pedir recomendaciones priorizadas que expliquen qué problema conviene abordar primero y por qué. Y aquí os recomiendo algo muy importante. Cuando descartéis una propuesta, explicad el motivo. Si os sugiere dar conferencias internacionales y no queréis viajar, no basta con responder que no. Contadle que viajar es precisamente lo que no encaja y pedidle que guarde esa limitación. De lo contrario, la siguiente propuesta podría ser visitar proveedores en otro país y volveríamos al mismo problema. Si explicamos la causa, el agente puede tenerla en cuenta al plantear alternativas. El objetivo no es optimizar una empresa abstracta, sino ayudar a construir un negocio compatible con nuestras prioridades personales y profesionales. En definitiva, Data nos ayuda a pasar de una colección de números a un análisis útil y unas decisiones mejor fundamentadas. Podemos empezar con un archivo, una fuente conectada o una pregunta que todavía no sabemos formular del todo. Y, si lo combinamos con buen contexto de negocio, el resultado puede ir mucho más allá de un gráfico. Mañana os hablaré de una cuestión que no deberíamos olvidar al crear webs con IA. No basta con montarlas y dejarlas funcionando. También hay que pensar en el mantenimiento y la seguridad. Os contaré cómo lo estoy abordando. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana viernes con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos días!

  • October 28 · 22 min

    3198. Mi stack de inteligencia artificial

    Hoy os cuento mi stack de inteligencia artificial, las herramientas que utilizo cada día y cómo las combino para trabajar y automatizar procesos. Pero antes, recordemos que esta semana continúa el curso de gestión de proyectos con IA. En la quinta clase aprendemos a gestionar riesgos y tomar mejores decisiones. En la sexta automatizamos el seguimiento del proyecto para que los avances no dependan de ir explicando manualmente cada correo enviado, cada tarea completada o cada cambio en el CRM. Ahora sí, vamos al lío. Cada año os hablo del software que utilizo, pero esta vez quiero centrarme en mi stack de inteligencia artificial. No es solamente una lista de modelos. También incluye aplicaciones, servidores, librerías, bases de datos y herramientas que, combinadas, forman mi manera de trabajar. Empiezo por la pareja que tengo siempre a mano. Utilizo ChatGPT para hablar y Codex para trabajar. Voy probando otras alternativas, pero esta combinación es la que mejor me encaja por la velocidad, el aprovechamiento que consigo de los tokens y el ecosistema de plugins. Es mi experiencia con mis tareas, no una clasificación universal de qué herramienta es mejor. Con ChatGPT suelo conversar desde el móvil o la web. Muchas veces lo hago por voz, con los AirPods, porque me resulta más natural explicar lo que tengo en la cabeza que escribirlo. Si hay otras personas alrededor, prefiero teclear para no molestar. Para Codex, en cambio, prefiero la aplicación a la terminal. Me resulta más cómoda para organizar el trabajo y tener las distintas piezas a mano. La terminal sigue ahí por si la necesito, pero no es la interfaz que elijo para mi día a día. La siguiente pieza es Whisper en local. Antes utilizaba aplicaciones independientes de transcripción. Ahora dejo que Codex ejecute el modelo dentro de mi entorno, de modo que no tengo que abrir otra aplicación, esperar el resultado, descargar un archivo y pasarlo después al agente. El podcast es un buen ejemplo. Termino de grabar, entrego el MP3 y el flujo prepara la transcripción y las notas del programa para WordPress. Los lunes, el proceso de edición puede separar las preguntas de las respuestas para las versiones pública y premium. La transcripción pasa a ser una pieza de la automatización, no una tarea manual que interrumpe todo lo demás. Después viene la infraestructura. Tengo un VPS que funciona como Dev Box, mi servidor de desarrollo. Ahí reúno los proyectos, el código y los entornos en los que trabajo. Lo veo como un laboratorio donde preparo cada cambio antes de enviarlo al lugar en el que debe funcionar de verdad. Eso no significa que todas las webs públicas estén alojadas en ese mismo servidor. Desarrollo y producción son entornos distintos. Por ejemplo, trabajo sobre el código de Boluda.com en la Dev Box y después lo despliego en su alojamiento de producción. Otros proyectos utilizan otros servidores, y varios proyectos pequeños pueden compartir uno. También tengo mi plantilla de agentes persistentes. Son ocho agentes más el CEO, nueve en total, con distintas responsabilidades. No necesitan que mantenga el portátil abierto ni que vaya recordándoles cada tarea. Se activan según la programación que he preparado o cuando ocurre un evento relevante. Aquí distingo dos formas de iniciar el trabajo. Una es el evento que dispara una automatización. Por ejemplo, una venta puede poner en marcha un proceso que revise la información del cliente, actualice un registro y prepare un informe. La otra es la ejecución periódica, en la que el agente revisa lo que corresponde cada cierto tiempo. En mi caso, utilizo systemd en un servidor de Hetzner para organizar esas ejecuciones. Los agentes realizan sus revisiones y trasladan la información al CEO, que es quien habla conmigo. No se trata de tener nueve conversaciones abiertas todo el día, sino de repartir responsabilidades y ordenar cómo llega el resultado. El siguiente elemento es uno de los pilares de todo el sistema. Skills, skills y más skills. Cuando un agente resuelve una tarea después de varios intentos, no quiero que la próxima vez vuelva a tropezar con los mismos problemas. Quiero conservar el procedimiento que ha funcionado. Por eso, cuando termino una tarea que voy a repetir, le pido que cree una skill con el camino correcto y los errores que debe evitar. Así podemos convertir la experiencia de una sesión en unas instrucciones reutilizables, reducir pruebas innecesarias y gastar menos tiempo y tokens en encontrar de nuevo la solución. No doy por supuesto que el agente recordará todo lo que acaba de hacer en cualquier conversación futura. Los archivos de contexto guardan información y las skills describen procesos. Ambas cosas se complementan, pero una skill resulta especialmente útil cuando queremos repetir un trabajo concreto con unos pasos y unas comprobaciones claras. A continuación están los plugins públicos y privados. Utilizo integraciones para acceder a servicios y herramientas desde el mismo entorno, y también preparo plugins propios cuando necesito algo adaptado a mi manera de trabajar. El de Boluda.com es público, pero otros los he creado solo para mí. Uno de los ejemplos más claros es mi cliente de correo basado en IA. Antes gestionaba los mensajes dentro de un proyecto dedicado a Gmail. Ahora he preparado un plugin con su propia interfaz para ver los correos y trabajar con ellos desde la aplicación, sin ir cambiando constantemente al navegador. Esta distinción me parece importante. Un plugin puede servir para consultar información mediante una conversación, pero también puede incorporar una aplicación con su interfaz. Para mis herramientas personales estoy utilizando cada vez más este segundo enfoque, porque me permite tenerlas junto al lugar en el que ya estoy trabajando. Luego vienen los hechizos. Ahí están FFmpeg, ImageMagick, Pillow, Playwright y otras herramientas que el agente puede utilizar para ejecutar tareas. No son todas modelos de IA, ni necesitan serlo. Su valor está en lo que podemos hacer al integrarlas en un proceso. Para la información, separo dos necesidades. Cuando quiero trabajar con textos largos, libros, ideas o transcripciones, utilizo una vector store como parte de mi cerebro digital. Es el espacio donde preparo ese contenido para poder recuperarlo y consultarlo después. Cuando la información tiene campos definidos, recurro a una base de datos. Una ficha de contacto puede tener nombre, apellidos, cumpleaños y relación conmigo. Un registro de episodios o de aplicaciones puede tener sus propios campos. Para proyectos pequeños utilizo SQLite y para otros que necesitan una base de datos más completa, PostgreSQL. La idea no es meterlo todo en el mismo sitio por costumbre. Elijo cómo guardar la información según cómo voy a consultarla y utilizarla. Para mi forma de trabajar, los documentos largos y las fichas estructuradas resuelven necesidades distintas y tienen circuitos diferentes. También utilizo GitHub para conservar el código y el historial de los proyectos. Los commits y los cambios enviados al repositorio me permiten seguir la evolución del trabajo. Eso sí, no equivale a guardar absolutamente todo. Las claves y los secretos se quedan fuera del repositorio. Para probar otros modelos utilizo Cursor, mientras que mantengo Claude a mano para revisar las novedades que van apareciendo. Probar una herramienta no significa que tenga que convertirla en el centro de mi trabajo. De momento, mi entorno principal sigue siendo ChatGPT con Codex. Otra pieza que estoy utilizando muchísimo es Django. Es un framework web de Python con el que preparo proyectos a medida con ayuda del agente. A veces lo describo como un WordPress para trabajar con IA, pero es una comparación para entender mi uso, no que sean el mismo tipo de herramienta. Hay proyectos en los que WordPress encaja perfectamente y otros en los que prefiero partir de Django. Y cierro con Cloudflare. Lo utilizo para los dominios que puedo registrar allí, para gestionar los registros DNS y para almacenar recursos con R2. Ahí puedo guardar vídeos, audios, PDF y otros archivos. En mi uso, el coste me está resultando muy bajo. Como veis, no todo lo que forma parte de mi stack es inteligencia artificial. Cloudflare, las bases de datos o las herramientas de edición ya tienen su función propia. Lo que cambia es que puedo trabajar con todas esas piezas a través del agente y conectarlas en lugar de ir resolviendo cada paso por separado. En definitiva, mi stack combina un lugar donde conversar, otro donde ejecutar el trabajo, servidores para mantener los proyectos, skills para repetir los procesos y herramientas especializadas para cada tarea. Espero haberos descubierto alguna pieza que podáis incorporar a vuestro día a día y que os facilite un poco la vida. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana jueves con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos días!

  • October 27 · 16 min

    3197. FFmpeg

    Hoy os presento FFmpeg, una herramienta gratuita para editar audio, vídeo e imágenes y automatizar tareas con ayuda de un agente de IA. Pero antes, recordemos que esta semana continúa el curso de gestión de proyectos con IA. En la tercera clase diseñamos el plan de trabajo y el cronograma, y en la cuarta organizamos equipos y repartimos responsabilidades. Así convertimos los objetivos del proyecto en tareas, tiempos y personas encargadas de llevarlo adelante. Ahora sí, vamos al lío con un nuevo hechizo para nuestro repertorio. No sirve para hacer levitar objetos, pero sí para quitarnos mucho trabajo de encima. Se llama FFmpeg y completa las posibilidades que os expliqué al hablar de ImageMagick y Pillow. Algunas funciones se solapan, pero aquí el gran protagonista es el tratamiento de audio y vídeo. FFmpeg no es un modelo de inteligencia artificial. Es una herramienta que podemos instalar y utilizar desde la línea de comandos. La gracia está en que podemos pedirle a Codex, Claude Code u otro agente que la maneje por nosotros. Le explicamos qué necesitamos y el agente prepara los comandos o scripts correspondientes. Empiezo por el audio. Podemos convertir entre formatos como MP3, WAV, OGG o M4A, ajustar la compresión, reducir el peso, cortar fragmentos y unir grabaciones. Muchas de estas tareas también se pueden hacer en un editor como Audacity, pero la diferencia aparece cuando tenemos cientos de archivos que necesitan exactamente el mismo tratamiento. Un ejemplo muy cercano es el podcast de mi madre. Ella graba con su micrófono DJI mientras visita lugares y conversa con las personas que encuentra. Va parando y volviendo a grabar, de modo que al conectar el dispositivo puedo encontrarme con treinta o cuarenta archivos separados. He preparado una skill de Codex que reúne esas grabaciones. Le paso los archivos, invoco la instrucción y el sistema los junta para preparar el episodio completo. Después, mi madre revisa el resultado y decide si hay algún fragmento que conviene quitar. Automatizar la parte mecánica no elimina esa revisión, pero ahorra muchísimo trabajo repetitivo. También podemos extraer el audio de un vídeo para preparar una versión de podcast. Si hemos grabado una entrevista o una conversación en vídeo, no hace falta repetirla en otro formato. El agente puede recuperar la pista de sonido y dejarla lista para el siguiente paso del proceso. Otra posibilidad es ajustar el volumen, normalizar la sonoridad y aplicar filtros para reducir ruido. Si una persona habla muy alto y otra muy bajo, podemos mejorar el equilibrio. No hace magia con una mala grabación, pero sí resuelve parte de los problemas habituales. Para profundizar en una herramienta especializada, os dejo el episodio 2820 sobre Auphonic. La detección y eliminación de silencios también resulta muy útil. Le pedí a mi madre que esperara un instante después de pulsar el botón de grabación para evitar que se cortara la primera palabra. Ahora ese margen queda registrado, pero puedo configurar el proceso para recortar el silencio sobrante y conservar una pausa natural entre fragmentos. Podemos además mezclar voces y música, añadir pistas, acelerar o ralentizar el audio y modificar metadatos como el título, el autor o el nombre del podcast. Todas estas operaciones pueden formar parte de un mismo flujo que se repite cada vez que llegan archivos nuevos. En vídeo encontramos muchas posibilidades equivalentes. Podemos convertir formatos, comprimir, cambiar la resolución o los fotogramas por segundo, cortar fragmentos y unir clips. La reducción de peso exige elegir un equilibrio entre tamaño y calidad, así que conviene revisar el resultado en lugar de dar por buena cualquier compresión. Los cortes merecen especial atención. En la edición de los lunes, por ejemplo, el flujo utiliza una transcripción para localizar preguntas y respuestas y después aplica los cortes y fundidos correspondientes. La transcripción y el agente deciden dónde intervenir, y FFmpeg ejecuta la edición. Son piezas distintas de la misma automatización. Un fundido suele disimular mejor una transición de audio que un corte brusco. En vídeo, una respiración interrumpida o una palabra cortada pueden resultar todavía más evidentes, porque también vemos el movimiento. Por eso revisaría especialmente los puntos de entrada y salida antes de dar un montaje por terminado. Podemos adaptar un vídeo horizontal a vertical o cuadrado, recortar el encuadre, girarlo, voltearlo, añadir márgenes y colocar un fondo. Esto permite preparar versiones para distintas redes a partir de una misma grabación. También podemos incorporar textos, logotipos y marcas de agua. FFmpeg permite trabajar con subtítulos, incrustándolos en la imagen o manejando pistas y archivos compatibles para que el reproductor pueda mostrarlos. También podemos añadir, quitar o sustituir pistas de audio, por ejemplo para incorporar una traducción que hayamos preparado previamente. Otras operaciones incluyen fundidos, transiciones, cambios de velocidad y ajustes de brillo, contraste, saturación y color. Si tenemos las grabaciones separadas de varias personas en una videollamada, podemos componer una pantalla dividida y reunirlas en un único vídeo. También podemos crear vídeos a partir de imágenes. Una secuencia de fotografías tomadas cada día puede mostrar cómo cambia una persona, crece el pelo o avanza un proyecto. Y si tenemos un podcast de audio, podemos combinarlo con una imagen fija y, si queremos, añadir una representación de las ondas de sonido para darle algo de movimiento. La herramienta también ofrece funciones de captura de pantalla, webcam y streaming. Su disponibilidad depende del sistema operativo, los dispositivos y la configuración, pero amplía mucho el abanico de tareas que podemos integrar en un proceso automático. Una de las posibilidades que más me sorprendió fue trabajar sin recodificar cuando los archivos y la operación lo permiten. Laura me pidió una recopilación con pequeños fragmentos del inicio de cientos de tutoriales de costura. Preparé los recortes y los reuní en un vídeo que se generó mucho más rápido de lo que esperaba. La diferencia es que no siempre hace falta volver a calcular y exportar cada fotograma. En operaciones compatibles podemos copiar los flujos existentes. Eso no significa que cualquier corte o transformación pueda hacerse así. La compatibilidad y la precisión del corte importan, y aplicar filtros normalmente requiere recodificar. Conviene pedir al agente que compruebe qué opción encaja en cada caso. Finalmente, FFmpeg también trabaja con imágenes. Podemos redimensionar, recortar, girar, ajustar colores, añadir texto o colocar una marca de agua. Aquí vuelve a aparecer la zona de solapamiento con ImageMagick y Pillow, y la elección dependerá del proceso que estemos preparando. Una función especialmente práctica consiste en extraer fotogramas de un vídeo para crear miniaturas. Podemos escoger un instante concreto y guardar esa imagen. También podemos generar un GIF animado a partir de un fragmento de vídeo o de una secuencia de imágenes. Lo importante es que no tenemos que repetir estas tareas archivo por archivo. Podemos definir una regla, probarla y aplicarla a una carpeta entera. Convertir una colección de audios, preparar clips, generar miniaturas o actualizar metadatos deja de ser una larga serie de operaciones manuales. Podemos utilizar FFmpeg en nuestro ordenador o en un servidor donde esté disponible y tengamos los permisos necesarios. En un alojamiento compartido conviene comprobar si está instalado y qué permite el proveedor. En un VPS propio podemos preparar el entorno para el flujo que necesitemos. En definitiva, FFmpeg es una herramienta gratuita muy potente para transformar audio, vídeo e imágenes y automatizar su tratamiento con un agente. Si repetís siempre la misma edición o tenéis una gran colección de archivos pendiente, os recomiendo explicar el proceso al agente y comprobar qué parte puede resolver con ella. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana miércoles con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos días!

  • October 26 · 19 min

    3196. Preguntas y Santo Tomé y Príncipe

    Hoy respondo una consulta solidaria sobre Santo Tomé y Príncipe y propongo mejoras para conseguir más ayuda para la Casa de los Pequeñitos. Pero antes, recordemos que hoy empieza el curso de gestión de proyectos con IA. En la primera clase entendemos qué significa gestionar un proyecto con inteligencia artificial y en la segunda definimos los objetivos, el alcance y la planificación inicial. Así empezamos a convertir una idea en un proyecto claro y ejecutable. Hoy tenemos una única pregunta y merece todo el episodio. Baldomero y Sonia impulsan una campaña junto a Cáritas para mejorar la vida de los niños y niñas de la Casa de los Pequeñitos, en Santo Tomé y Príncipe. 1. Hola, Joan. ¿Cómo estás? Te escribo porque Sonia, mi mujer, y yo vamos este sábado a Santo Tomé y Príncipe, un país insular de África muy pobre y con todas las dificultades añadidas de su insularidad. Hemos montado una campaña de recaudación para un orfanato que gestiona la hermana Margarida a través de Cáritas Diocesana de Santo Tomé y Príncipe. He preparado una landing con Claude para que amigos y conocidos puedan apoyar el proyecto en AyudaSantoTome.org. La campaña no tiene fecha de finalización, pero sí una primera partida de necesidades urgentes que queremos cubrir cuanto antes, así que cualquier empujón estos días vale doble. ¿Nos podrías ayudar? Puede ser mencionándolo en el podcast, con una entrevista, compartiéndolo en tus comunidades o tratándolo como una pregunta de la audiencia, lo que mejor te encaje. También me haría mucha ilusión que ejercieras de consultor de marketing de la campaña y nos dieras ideas para que llegue más lejos y convierta mejor. Para eso no hay nadie como tú. Dale recuerdos a tu madre. Un abrazo. (Baldomero) Y ahora voy a por la respuesta. Hoy la dejo íntegramente en abierto, tanto en la web como en el podcast, porque la mejor manera de ayudar es que esta iniciativa llegue al mayor número posible de personas. Empiezo por invitaros a visitar AyudaSantoTome.org. La campaña acompaña a la Casa de los Pequeñitos y a otros proyectos de Cáritas en Santo Tomé y Príncipe. Las primeras necesidades urgentes ya han recibido ayuda y ahora el siguiente reto es rehabilitar la casa y dar continuidad al trabajo sobre el terreno. La propia Cáritas Diocesana de Córdoba explica los avances. Ya se han entregado colchones, ropa de cama y toallas, y la nueva fase contempla la reparación del tejado, la sustitución de puertas y ventanas y la instalación de placas solares. Mi primera recomendación es explicar desde el primer pantallazo qué es la Casa de los Pequeñitos, quién es la hermana Margarida, a cuántos menores atienden y qué cambiará gracias a las donaciones. Ahora parte de ese contexto aparece repartido por la página y obliga a bajar bastante para entender el proyecto completo. La cabecera debería expresar un objetivo muy concreto. Puede explicar que queremos rehabilitar una casa para que sus niños duerman protegidos, dispongan de luz y tengan unas condiciones dignas. Inmediatamente después colocaría una fotografía, una cifra actualizada y un botón claro para colaborar. El segundo cambio consiste en dividir el gran objetivo económico en campañas pequeñas y específicas. Una cifra global cercana a treinta mil euros puede parecer lejana. En cambio, reparar un tejado, cambiar una puerta, instalar una ventana o completar unas placas solares son objetivos que cualquiera entiende y puede visualizar. Cada necesidad tendría su propia tarjeta con una imagen, una explicación breve, el importe necesario, lo recaudado y el impacto. No basta con decir que hacen falta placas solares. Conviene contar que permitirán disponer de electricidad durante los cortes y utilizar el agua almacenada en mejores condiciones. Este enfoque convierte una donación abstracta en un resultado tangible. La persona sabe qué ayuda a conseguir y puede ver que una meta de mil o dos mil euros está a punto de completarse. Las campañas pequeñas suelen generar además una sensación de progreso que anima a terminar aquello que ya está cerca. Mantendría también una opción de donación general. Algunas personas confiarán en Cáritas y preferirán que el equipo destine el dinero a la necesidad más urgente. La página puede ofrecer ambas posibilidades sin mezclarlas, con varias campañas concretas y un fondo común para prioridades sobrevenidas. La tercera mejora está en el pago. Ahora encontramos la información para colaborar mediante transferencia o Bizum, pero intentaría reducir al mínimo los pasos entre la intención y la donación. Un botón debería llevar directamente a un proceso donde elegir importe y método sin tener que copiar datos manualmente. Buscaría una plataforma compatible con tarjeta, Bizum y las demás opciones que Cáritas pueda utilizar. La decisión final debe coordinarse con la entidad para conservar la trazabilidad, el certificado fiscal y el destino correcto del donativo. El objetivo no es sustituir sus controles, sino facilitar la experiencia dentro de ellos. También destacaría la desgravación fiscal cerca de cada llamada a la acción. Es una información importante que ya aparece en la página, pero merece acompañar el momento de decidir. Conviene explicar de forma sencilla qué datos debe indicar el donante y cómo solicitar el certificado oficial, enlazando siempre con la información actualizada de Cáritas. La iniciativa del libro ELICA me parece muy buena. Por una donación concreta, la persona contribuye a la alimentación de un menor y recibe uno de los ejemplares cedidos para la campaña. Intentaría que esa colaboración pudiera completarse también a distancia, añadiendo la posibilidad de asumir el envío o renunciar al libro para que todo el importe vaya al proyecto. Revisaría igualmente el bloque de empresas con corazón. Mostrar logotipos aporta confianza, pero cada empresa debería explicar cómo ha colaborado. Puede haber financiado una necesidad, cedido un servicio, organizado una actividad o difundido la campaña. Esa historia reconoce su ayuda y ofrece un modelo para que otras organizaciones se sumen. La transparencia debe ocupar un lugar visible. Publicaría las cantidades recaudadas, los gastos realizados, fotografías de las mejoras y una pequeña cronología. Cada objetivo completado se convierte en una noticia que Baldomero, Sonia, Cáritas y las empresas colaboradoras pueden compartir. Esto permite comunicar la campaña durante mucho tiempo sin repetir siempre el mismo mensaje. Podemos anunciar una nueva necesidad, celebrar que llega un colchón, mostrar el avance del tejado, explicar el efecto de las placas solares o recordar el almuerzo solidario previsto para marzo de 2027. Prepararía además un recurso sencillo para compartir. Incluiría una imagen, un texto breve y el enlace directo a la campaña concreta. No todo el mundo puede donar, pero muchas personas sí pueden hacer llegar la iniciativa a alguien que quiera ayudar. La página tiene ya una base muy valiosa. Cuenta con una historia real, personas identificables, el respaldo de Cáritas, necesidades concretas y resultados que pueden demostrarse. No hace falta inventar una promesa de marketing, sino ordenar mejor aquello que ya existe y acercar cada historia a la llamada a la acción correspondiente. Baldomero, mi ofrecimiento técnico queda hecho. Si quieres que te ayude a reorganizar la web, crear las campañas y facilitar el proceso de donación, mándame un correo y lo hacemos. Creo que algunos cambios relativamente sencillos pueden mejorar mucho la claridad y la conversión del proyecto. En definitiva, convertiría Ayuda Santo Tomé en una portada con varias campañas alcanzables. Cada una explicaría una necesidad, una cifra, un impacto y un avance. Después facilitaría el pago, reforzaría la transparencia y transformaría cada mejora conseguida en una nueva razón para compartir. Hoy no os pido que os suscribáis para leer la respuesta. Os pido que entréis en AyudaSantoTome.org, conozcáis la Casa de los Pequeñitos y valoréis si podéis donar o compartir la iniciativa. Cualquier ayuda suma. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana martes con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos días y mejor semana!

  • October 23 · 2 min

    3195. Cómo crear o renovar una web con IA en 3 pasos

    Hoy os explico cómo crear una web desde cero o renovar la que ya tenéis con inteligencia artificial, aunque no sepáis programar. Pero antes, recordemos que hoy termina el curso de Hermes. En la novena clase preparamos tareas programadas y subagentes para automatizaciones avanzadas. En la décima completamos un proyecto real de principio a fin y reunimos todo lo aprendido durante la semana. A veces doy por supuesto que todo el mundo sabe cómo empezar a trabajar con un agente, cuando muchas personas todavía no conocen el primer paso. Este episodio nace de una conversación con un amigo que quería mejorar su página y no sabía qué aplicación abrir, dónde guardar el proyecto ni qué debía pedir. Por eso separo dos caminos muy claros. Uno sirve para quienes ya tienen una web y quieren modificarla con seguridad. El otro permite empezar desde cero, definir las necesidades, escoger la tecnología, preparar el contenido, decidir el diseño y publicar únicamente cuando todo esté revisado. Recordemos que este episodio es premium. Si queréis escucharlo y acceder al desarrollo completo, podéis suscribiros a Boluda.com. Además de los episodios premium, tendréis acceso a todos los cursos de la academia. Contenido disponible para suscriptores. Puedes identificarte en este enlace o suscribirte a los cursos. En definitiva, no hace falta saber programar para empezar, pero sí debemos trabajar con orden y revisar cada decisión. La inteligencia artificial puede encargarse de gran parte de la ejecución, mientras nosotros aportamos el objetivo, el contexto y la aprobación final. Espero que esta introducción os ayude a perder el miedo y a crear esa primera versión que tenéis en mente. A partir de esta base ya podremos profundizar en conexiones, diseño, seguridad y despliegues más avanzados sin dejar a nadie atrás. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Descansad, relajaos y recargad pilas durante el fin de semana. El lunes regreso con vuestras preguntas como protagonistas, como siempre, a las 07:07. ¡Muy buen fin de semana!

  • October 22 · 18 min

    3194. ImageMagick y Pillow

    Hoy os presento ImageMagick y Pillow, dos herramientas gratuitas para convertir, redimensionar, automatizar y generar imágenes con ayuda de un agente. Pero antes, recordemos que esta semana continúa el curso de Hermes. En la séptima clase aprendemos a escoger modelos y proveedores sin quedar atados a una única opción. En la octava comparamos la instalación local con un VPS para decidir dónde mantener el agente en funcionamiento. Ahora sí, vamos al lío con dos herramientas que me ayudan muchísimo en la preparación de cursos, episodios y cualquier proceso que necesita manipular imágenes. Siempre había oído que estas tareas podían automatizarse, pero como no trabajaba con línea de comandos ni código, aquel conocimiento se quedaba en el limbo. Con Codex y otros agentes, la barrera ha desaparecido. La primera herramienta es ImageMagick, una colección de utilidades para crear, editar, componer y convertir imágenes desde la línea de comandos. Podemos pedirle al agente que la instale y describir el resultado que buscamos sin memorizar cada opción. El caso más sencillo consiste en convertir formatos. Podemos pasar una imagen de JPEG a PNG o preparar una versión en otro formato compatible. También podemos redimensionar, recortar, rotar y ajustar la calidad o compresión de los archivos. Esto resulta especialmente útil en una web o un SaaS donde los usuarios suben imágenes. En lugar de aceptar una fotografía enorme de veinticinco megas para mostrarla en un espacio pequeño, podemos limitar sus dimensiones, optimizar su peso y generar la versión que realmente necesita la página. ImageMagick también permite añadir marcas de agua, colocar texto, combinar imágenes y trabajar con transparencias. Podemos crear una franja con una frase sobre una colección de paisajes, preparar un collage o eliminar un fondo uniforme para producir un recurso con transparencia. Su gran ventaja aparece cuando debemos repetir la misma operación muchas veces. El mismo comando o script puede procesar cinco imágenes o varios miles. Podemos vigilar una carpeta, transformar cada archivo nuevo y dejar el resultado preparado para el siguiente paso de una automatización. Hace poco encontré dos discos duros antiguos con más de cien mil fotografías y unos seis mil quinientos vídeos. Había originales, miniaturas creadas por WordPress, duplicados y archivos de muchos años distintos. Con Codex y estas herramientas pude identificar las versiones pequeñas, organizar el material y preparar las fotos para llevarlas a Google Fotos. La segunda herramienta es Pillow, la librería de procesamiento de imágenes para Python. Comparte muchas funciones con ImageMagick, como redimensionar, recortar, rotar, convertir formatos, comprimir, añadir texto y trabajar con transparencias. La diferencia es que Pillow está pensada para integrarse directamente dentro del código Python. Podemos crear miniaturas y avatares, analizar píxeles, cambiar colores, consultar dimensiones, gestionar metadatos y decidir qué operación ejecutar según las características de cada archivo. Por ejemplo, algunas cámaras antiguas imprimían la fecha dentro de la propia fotografía. En el flujo que preparé pude recuperar esa información y guardarla como metadato para que Google Fotos colocara cada imagen en el momento correcto. La fecha continúa visible en la foto, pero ahora el sistema también puede ordenarla. Pillow permite además generar imágenes a partir de datos y plantillas. Podemos definir una composición, introducir un título, un número, un icono o cualquier otra información y producir automáticamente la imagen final sin abrir un editor gráfico. Este es el sistema que utilizo para las imágenes destacadas de Boluda.com. Cuando preparo un episodio, Pillow toma la plantilla, coloca el número y el título, ajusta el tamaño de la tipografía, reparte el texto en una o varias líneas y mantiene el bloque centrado. Después reviso visualmente el resultado antes de publicarlo. El mismo proceso crea las portadas de los cursos y las imágenes de cada clase. Añade el número correspondiente, el nombre, el icono del curso y el resto de elementos definidos en la plantilla. Antes tenía que duplicar diseños y recolocar el texto manualmente. Ahora recibo todas las imágenes, las reviso en una cuadrícula y autorizo el resultado. También utilizo este enfoque para los estudios, los directos y otros contenidos. Cada pieza nueva puede generar automáticamente su propia imagen destacada con un estilo coherente, aunque cambien el título, el número y la longitud del texto. Ambas herramientas pueden aplicar filtros, crear composiciones, trabajar con transparencias y realizar buena parte de las transformaciones habituales. Existe una zona gris considerable, así que muchas tareas pueden resolverse con cualquiera de las dos. Mi criterio rápido es bastante sencillo. Si necesito transformar muchos archivos desde un script o la línea de comandos, empiezo pensando en ImageMagick. Es una navaja suiza fantástica para convertir, recortar, redimensionar y encadenar operaciones dentro de un pipeline. Si estoy desarrollando una aplicación en Python y necesito lógica condicional o manipulación detallada, pienso primero en Pillow. Puedo analizar la imagen, tomar decisiones dentro del programa y generar el resultado como una parte más de la aplicación. Para crear miniaturas dinámicas en una aplicación Python, Pillow suele encajar de forma natural. Para convertir miles de imágenes de una carpeta o ejecutar una operación desde un script del servidor, ImageMagick puede resultar más directo. La tecnología ya instalada en el alojamiento también puede decidir la elección. Por eso os recomiendo explicar al agente vuestro objetivo y el entorno disponible. No basta con decir que queremos cambiar una imagen. Conviene indicar cuántos archivos hay, si el proceso debe repetirse, qué lenguaje utiliza la aplicación y dónde se ejecutará. Con ese contexto podrá proponer la herramienta adecuada. FFmpeg también puede resolver parte de estas tareas, además de trabajar con audio y vídeo. No lo incluyo hoy porque merece un episodio propio y me lo apunto para la semana que viene. En definitiva, ImageMagick es una navaja suiza para transformar imágenes desde la línea de comandos y Pillow funciona como una API de imágenes dentro de Python. Las dos son gratuitas, se complementan y permiten convertir tareas tediosas en procesos rápidos y repetibles. Espero que os sirvan y que podáis incorporarlas a vuestro día a día. Incluso si nunca habéis utilizado la terminal o programado con Python, podéis describir el resultado a vuestro agente, revisar el plan y dejar que prepare el flujo adecuado. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana viernes con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos días!

  • October 21 · 22 min

    3193. Agentes persistentes

    Hoy os explico qué es un agente persistente, cómo se diferencia de un modelo o agente normal y cuándo elegir un VPS propio o una opción gestionada. Pero antes, recordemos que esta semana continúa el curso de Hermes. En la quinta clase aprendemos a crear skills para automatizar tareas repetitivas y en la sexta utilizamos herramientas de web, visión, imágenes, voz y código. Además, en el apartado de inteligencia artificial tenéis los cursos y recursos para profundizar en todo este mundo. Ahora sí, vamos al lío con los agentes persistentes. Se habla mucho de ellos y la nomenclatura puede generar confusión, así que quiero ordenar las piezas y explicar qué cambia realmente respecto a aquello que ya teníamos. Al principio utilizábamos sobre todo modelos de inteligencia artificial. Podemos imaginar el modelo como un cerebro al que hacemos una pregunta y que nos devuelve una respuesta. Le pedimos una explicación, un texto o una idea, piensa sobre ello y nos contesta. Después llegaron los agentes. El modelo seguía aportando el razonamiento, pero ahora disponía de un cuerpo capaz de actuar. El agente puede conectarse a servicios, crear documentos, modificar archivos, ejecutar comandos y completar gestiones en lugar de limitarse a decirnos cómo se hacen. La siguiente necesidad apareció cuando empezamos a encargar trabajos largos. Si el agente se ejecuta en nuestro portátil y cerramos la tapa, apagamos el equipo o perdemos la conexión, el proceso puede detenerse. Ahí entra el tercer nivel, que es el agente persistente. Un agente persistente sigue funcionando porque no depende del ordenador que tenemos delante. Nuestro portátil o teléfono se convierte en una terminal desde la que enviamos instrucciones y consultamos el resultado, mientras que el trabajo real ocurre en un servidor remoto que permanece encendido. Podemos imaginar una pantalla y un teclado conectados mediante un cable larguísimo a un ordenador situado en un centro de datos. Escribimos la instrucción, el servidor la recibe y continúa trabajando aunque después apaguemos nuestra pantalla. Cuando volvemos a conectarnos, encontramos el proceso donde lo habíamos dejado. Si se interrumpe nuestra conexión después de enviar la tarea, el servidor puede seguir avanzando. Evidentemente, necesitaremos internet para consultar el progreso o darle nuevas órdenes, pero la ejecución ya no depende de mantener abierto el equipo personal. También podemos montar un servidor en casa o en la oficina con un Mac mini u otro ordenador encendido permanentemente. Eso ya ofrece persistencia, siempre que no falle la corriente, la red o la propia máquina. Un centro de datos reduce esos riesgos y suele resultar más cómodo para mantener el servicio disponible. La primera gran opción consiste en contratar un VPS e instalar allí nuestros agentes. Podemos alojar Codex, Claude Code, Gemini CLI, Hermes u otras herramientas, conservar los proyectos en ese entorno y conectarnos desde el ordenador, el teléfono o cualquier dispositivo ligero. El agente suele requerir muchos menos recursos que el modelo. Podemos instalar el agente en el VPS y utilizar un modelo externo mediante una API o suscripción. Si queremos ejecutar también el modelo dentro de nuestra infraestructura, necesitaremos bastante más memoria, almacenamiento y, según el caso, una o varias GPU. Por eso no siempre sale más barato alojarlo todo. Evitamos pagar tokens a un proveedor, pero la máquina necesaria para servir un modelo potente puede costar mucho más que un VPS normal. Hay que comparar el consumo previsto, el precio de la infraestructura y el valor de mantener todos los datos dentro del mismo entorno. Este es el sistema que utilizo desde hace meses. En el episodio 3115 os expliqué cómo trabajo con IA en un VPS. Mi Dev Box contiene los proyectos y agentes de desarrollo, mientras que las aplicaciones que tienen una web pública se despliegan después en sus propios servidores de producción. La gran ventaja es que puedo iniciar una tarea, cerrar el portátil e irme. Al volver, el agente ha seguido trabajando. También puedo consultar el proyecto desde el móvil porque el dispositivo que llevo conmigo apenas envía instrucciones y muestra resultados. La carga importante permanece en el VPS. Esta necesidad se ha vuelto tan habitual que las plataformas de inteligencia artificial han empezado a ofrecer sus propias versiones gestionadas. En vez de buscar un proveedor, contratar el servidor, instalar el agente y mantener el entorno, recibimos una máquina remota ya preparada dentro del servicio. En esencia, ambas opciones persiguen el mismo resultado. El agente vive en un servidor remoto y continúa trabajando cuando desconectamos nuestro dispositivo. La diferencia principal está en quién controla y mantiene ese servidor. La comparación se parece bastante a elegir entre WooCommerce y Shopify. Podemos contratar un alojamiento, instalar WordPress y WooCommerce, decidir cada pieza y asumir el mantenimiento. También podemos abrir una cuenta en Shopify y aceptar una solución integrada que ya se ocupa de casi toda la infraestructura. Con un VPS propio ganamos control. Elegimos el agente, el modelo, las herramientas, la ubicación de los datos y la forma de conectar cada proyecto. Si mañana queremos sustituir Codex por otra opción o probar Hermes con distintos modelos, podemos hacerlo sin movernos a una infraestructura diferente. Esa libertad también implica responsabilidad. Debemos configurar el servidor, actualizarlo, proteger las credenciales, vigilar los recursos y resolver las incidencias. Para quienes disfrutamos controlando el sistema, puede compensar, pero no todo el mundo quiere convertirse también en administrador de servidores. Una opción gestionada simplifica muchísimo la entrada. El proveedor prepara la máquina, integra su agente con el resto del ecosistema y ofrece una experiencia más directa. Si ya utilizamos todas sus herramientas, esa integración puede resultar tan cómoda como trabajar con Drive, Gmail y Meet dentro del mismo entorno. La contrapartida es una mayor dependencia. Nos ajustamos a los modelos, límites, precios, regiones y decisiones de esa plataforma. Quizá no podamos cambiar libremente de agente o acceder al mismo nivel de configuración que tendríamos en un VPS propio. Yo estoy en un punto intermedio. Utilizo Codex dentro de mi propio VPS, de modo que conservo los datos y puedo cambiar de herramienta si lo necesito. Al mismo tiempo, estoy probando algunas opciones gestionadas para entender qué aportan, aunque de momento el entorno propio me ofrece más tranquilidad y flexibilidad. Para una persona que no quiere contratar un VPS, abrir puertos ni mantener Linux, las alternativas gestionadas pueden ser ideales. Empieza a trabajar y la persistencia ya viene incorporada. Para alguien que necesita varios agentes, modelos intercambiables y control sobre la infraestructura, un servidor propio o una solución como Hermes puede tener más sentido. No existe una opción universalmente mejor. La decisión depende del equilibrio entre comodidad, integración, control, privacidad, coste y mantenimiento. Cuantas más piezas gestionemos nosotros, más libertad tendremos, pero también aparecerán más puntos que debemos cuidar. En definitiva, un agente persistente es un agente instalado en una máquina que permanece disponible y sigue trabajando aunque cerremos el portátil. Esa máquina puede ser nuestra, puede estar en un VPS o puede pertenecer a la plataforma que nos presta el servicio. El concepto es el mismo y lo que cambia es quién controla la infraestructura. Espero haber aclarado la diferencia entre modelo, agente y agente persistente. Si todavía queda alguna duda o queréis que compare configuraciones concretas, dejadme un comentario y prepararé otro episodio con los casos que más os interesen. :) Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana jueves con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos días!

  • October 20 · 13 min

    3192. Hermes

    Hoy os presento Hermes, un agente de IA persistente y open source con memoria, herramientas, automatizaciones y acceso desde distintos canales. Pero antes, recordemos que esta semana continúa el curso de Hermes. En la tercera clase aprendemos cómo funciona su memoria persistente y qué archivos utiliza para conservar el contexto. En la cuarta configuramos el gateway para comunicarnos con el agente mediante Telegram y otros canales. Así podemos mantener la misma memoria mientras cambiamos de dispositivo o interfaz. Ahora sí, vamos al lío. En los últimos días se habla mucho de agentes persistentes y es fácil confundirlos con los modelos de inteligencia artificial. Hermes no es un modelo, sino una capa agéntica que utiliza el modelo que nosotros elijamos. Podemos conectarlo a distintos proveedores y endpoints compatibles, cambiar el cerebro sin sustituir todo el sistema y adaptar la combinación al coste o la capacidad que necesitemos. Es un proyecto open source que podemos instalar en nuestro ordenador, en un VPS o en otra infraestructura compatible. La elección importa porque un agente local deja de estar disponible cuando apagamos el equipo, mientras que uno instalado en un servidor puede seguir activo las veinticuatro horas. Una de sus funciones centrales es la memoria persistente. Podemos hablar hoy sobre un proyecto, volver mañana desde otra conversación y recuperar preferencias, decisiones o información anterior. El agente conserva y organiza ese contexto para que no tengamos que reconstruirlo desde cero cada vez. También puede buscar dentro de conversaciones pasadas. Si recordamos que hace tres semanas tratamos un asunto pero no sabemos dónde quedó, podemos pedirle que localice aquel intercambio y recupere la información necesaria. La idea es acercarse a un asistente personal que conoce el historial de aquello en lo que trabajamos. Hermes puede además crear skills y reutilizarlas. Después de completar una tarea, corregir errores y encontrar el proceso adecuado, podemos pedirle que convierta lo aprendido en una instrucción repetible. Cuando cambie una herramienta o aparezca un caso distinto, actualizamos esa skill en lugar de empezar otra vez desde cero. Imaginemos una automatización que procesa audios con Whisper. Quizá al principio funciona con archivos cortos, pero un día recibe una grabación mucho más larga y encuentra una limitación. Podemos buscar una alternativa, resolver el caso y mejorar la skill para que en el futuro escoja un camino u otro según la duración del archivo. La finalidad es que el agente aprenda de la experiencia y resulte cada vez más útil. No basta con esperar magia. Debemos revisar aquello que hace, explicarle las correcciones y convertir los caminos que funcionan en procedimientos claros. Hermes ya está orientado a ese ciclo de trabajo y aprendizaje. También podemos conectarle herramientas mediante APIs, MCP y otros mecanismos. Con los permisos adecuados trabaja con archivos, ejecuta comandos en terminal, utiliza scripts y accede a servidores por SSH. Igual que ocurre con cualquier agente que recibe acceso al sistema, debemos conceder únicamente aquello que realmente necesita. Las acciones pueden encadenarse. Podemos pedirle que transcriba un audio, resuma el resultado, prepare un archivo y lo suba a otro servicio. Algunas tareas dependen de la anterior y deben ejecutarse en orden, mientras que otras pueden avanzar simultáneamente. Para esos trabajos independientes, Hermes puede crear subagentes y repartir tareas en paralelo. Así una operación larga no tiene que bloquear toda la conversación principal. Podemos continuar hablando con el agente mientras los procesos delegados avanzan por separado y devuelven sus resultados. También permite programar automatizaciones. Podemos indicarle que envíe un informe cada tarde, compruebe periódicamente una web o revise los pedidos con la frecuencia que establezcamos. Es posible construir algo parecido con Codex, un VPS y tareas cron, pero Hermes ya nace con la idea de funcionar como un asistente personal permanente. Otro punto interesante es la variedad de canales. Podemos utilizarlo desde terminal, una interfaz gráfica, el teléfono, Telegram y otros servicios de mensajería que dispongan de integración. La conversación puede empezar en un canal y continuar en otro sin perder la memoria porque seguimos hablando con el mismo agente. Por ejemplo, puedo encargarle un trabajo desde el móvil mientras vuelvo a casa y revisar el avance al llegar al ordenador. También puedo iniciar una tarea desde la oficina y consultar después su estado desde otro dispositivo. El agente, sus herramientas y su contexto permanecen en el servidor. Hermes puede exponerse además mediante una API compatible para que otras aplicaciones hablen con él. No solo conectamos el agente a herramientas externas, sino que también podemos integrar el propio Hermes dentro de otros flujos y productos. El autoalojamiento ofrece más control sobre los datos, los accesos y aquello que queremos conservar o eliminar. Aun así, debemos mirar el recorrido completo. Si instalamos Hermes en nuestro servidor, pero utilizamos un modelo externo, las peticiones seguirán pasando por ese proveedor y se aplicarán sus condiciones y nuestra configuración. El software utiliza una licencia abierta y puede instalarse sin pagar por el propio programa, pero eso no significa que toda la operación sea gratuita. Debemos asumir el coste del VPS, la infraestructura y las APIs que utilicemos. Podemos elegir modelos con distintas tarifas o instalar uno local si contamos con el hardware necesario. Ejecutar también el modelo en nuestra infraestructura evita pagar tokens a un proveedor, aunque puede exigir una máquina con GPU y encarecer mucho el servidor. Hay que comparar ambas opciones. En algunos casos compensará pagar por uso y en otros tendrá sentido mantenerlo todo dentro de nuestra propia nube. En definitiva, Hermes es un asistente personal persistente que vive en nuestro ordenador o servidor. Conserva memoria, utiliza herramientas, automatiza tareas, crea subagentes, aprende nuevos procedimientos y nos permite comunicarnos desde diferentes canales mientras mantiene el mismo contexto. Si queréis que dedique otro episodio a explicar el panorama completo de agentes persistentes o que analice cada alternativa por separado, dejadme un comentario en Spotify. Hay muchas opciones y bastante confusión, así que puedo preparar una comparativa para aclarar qué aporta cada una. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana miércoles con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos días!

  • October 19 · 6 min

    3191. Preguntas y Hermes

    Hoy respondo preguntas sobre memoria entre chats, servidores, transcripciones locales, el futuro del SaaS y la captación para agencias. Pero antes, recordemos que hoy empieza el curso de Hermes. En la primera clase descubrimos qué es este agente de inteligencia artificial y lo instalamos en nuestro ordenador. En la segunda recorremos la aplicación para entender su interfaz y todo lo que podemos hacer con ella. Así empezamos a trabajar con un asistente persistente capaz de ejecutar tareas, modificar proyectos y comprobar sus propios resultados. También quiero dar las gracias a todos los que vinisteis el sábado al Evento de Marketing Online. La jornada participativa, el hackatón, el fotomatón y todos los momentos que compartimos hicieron que fuera un día muy especial. Espero volver a veros el año que viene y, si todo va según lo previsto, las nuevas entradas llegarán alrededor del Black Friday. Ahora sí, vamos a por vuestras preguntas, que hoy tratan sobre memoria en ChatGPT y Codex, dimensionamiento de servidores, transcripciones, el futuro del software como servicio y captación para agencias. 1. Hola Joan, aquí María. Me hago un poco de lío con lo de la memoria entre chats. ¿La activo en ChatGPT y en Codex? ¿Cómo lo tienes tú? (María) 2. Buenas Joan y equipo de soporte. Estos días estoy pasando todo a Hetzner, siguiendo los consejos del maestro, y ya tengo varios VPS contratados, pero no sé si lo estoy haciendo bien, si voy sobredimensionado o si me quedo corto. Uno es el de desarrollo y el resto son de producción, uno por cada web. ¿Cuál debería tener para cada uno? (José) 3. Hola Joan. Mil gracias por todo lo que aportas. Estoy aprendiendo una barbaridad con los cursos y gracias por la sección de inteligencia artificial que has creado. Me ha ayudado mucho a poner orden en todo lo que puedo hacer. Tengo una duda sobre las transcripciones. ¿Cuál es la forma más barata de hacerlas y la más rápida? ¿Y ambas cosas? Jeje. Mil gracias de nuevo y nos vemos en el EMO. (Ana) 4. Hola Joan, aquí Miguel desde Asturias. Estoy aprendiendo mucho con la IA y montando un par de SaaS que empecé para mí, pero que creo que pueden tener mercado. Mi duda es si quizás en el futuro todo el mundo va a crear sus propias aplicaciones o SaaS y no tendrá sentido crearlos, porque si todo el mundo puede hacerse el suyo, ¿para qué molestarse en hacerlo? (Miguel) 5. Tengo experiencia en marketing digital y dirijo una agencia orientada principalmente a pymes, ofreciendo SEO, Google Ads, redes sociales, diseño y desarrollo web y automatizaciones. Mi principal problema actualmente no es saber prestar los servicios, sino conseguir un flujo constante y predecible de nuevos clientes sin dispersarme entre demasiados canales y estrategias. Si hoy tuvieras que construir desde cero un sistema de captación para una agencia pequeña, con presupuesto limitado y siendo el propio fundador quien todavía presta buena parte de los servicios, ¿qué estrategia priorizarías durante los próximos seis o doce meses? ¿Te centrarías en una oferta muy concreta y un nicho determinado, prospección comercial, Google Ads, SEO, marca personal, partnerships, contenido u otro sistema? ¿Y qué cosas evitarías para no perder tiempo y foco? (Óscar) Y ahora vamos a por las respuestas. Ya sabéis que podéis tanto leerlas aquí como escucharlas en el podcast, si os suscribís a Boluda.com. Este contenido está únicamente disponible para los suscriptores. Puedes identificarte en este enlace o suscribirte a los cursos. En definitiva, hoy repaso cómo gestionar la memoria entre herramientas, dimensionar servidores a partir del uso real, transcribir audios en local, adaptarnos al nuevo mercado del SaaS y enfocar una agencia para conseguir clientes sin dispersarse. Espero que las respuestas os ayuden a avanzar con vuestros proyectos. :) Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana martes con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos días y mejor semana!

  • October 16 · 1 min

    3190. Mi banco en Codex

    Hoy os cuento cómo he conectado mis cuentas bancarias con Codex para consultar movimientos, recibir alertas y preparar transferencias. Pero antes, recordemos que hoy termina el curso de investigación de mercado. En la novena clase aprendemos a anticipar tendencias y en la décima buscamos nuevas oportunidades de mercado. Así cerramos la semana utilizando toda la información recopilada para detectar hacia dónde puede evolucionar la demanda. Además, mañana nos vemos en el Evento de Marketing Online. Está todo preparado para desvirtualizarnos en el Hotel Atenea Port de Mataró y compartir una jornada de preguntas, debate, casos reales y networking. Después de un año de espera y varias semanas de organización, ya tengo muchísimas ganas de que llegue el momento. Ahora sí, vamos al lío con la última plataforma que todavía me obligaba a salir de Codex. Finalmente he conseguido conectar mis cuentas bancarias y ya puedo consultar información, analizarla y preparar operaciones sin entrar continuamente en la web del banco. Recordemos que este episodio es premium. Si queréis escucharlo y acceder al desarrollo completo, podéis suscribiros a Boluda.com. Además de los episodios premium, tendréis acceso a todos los cursos de la academia. Este contenido está únicamente disponible para los suscriptores. Puedes identificarte en este enlace o suscribirte a los cursos. En definitiva, he convertido mis cuentas bancarias en otra fuente de datos y acciones dentro de Codex. Tengo un histórico propio, resúmenes diarios, alertas, gráficos, categorías, proyecciones y pagos preparados sin depender de entrar una y otra vez en cada panel. Si queréis que os deje un handoff con mi configuración o que dedique otro episodio al dashboard de patrimonio completo, decídmelo y lo preparo para la semana que viene. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Descansad, relajaos y recargad pilas durante el fin de semana. El lunes regreso con vuestras preguntas como protagonistas, como siempre, a las 07:07. ¡Muy buen fin de semana!

Showing 1–20 of 38 episodes