3198. Mi stack de inteligencia artificial

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!

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!

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!

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!

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!

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!

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!

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!

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!

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!