Así se usa la IA con propósito La semana pasada me propuse algo: construir una herramienta propia de contenido para redes sociales usando solo IA. Sin contratar developers. Sin agencias. Esto es lo que usé y en qué orden: 1.Antigravity — le describí en lenguaje natural lo que quería y generó todo el código (HTML, CSS, JS y el backend en Node.js) 2.GitHub — subí el proyecto a un repositorio nuevo, separado de mis proyectos actuales para no interferir con nada 3.Gemini API — la integré como motor de IA porque tiene capa gratuita en aistudio.google.com. Cero costo para empezar. 4.Vercel — deploy en menos de 3 minutos. Solo agregué la API key como variable de entorno y listo. El resultado: una herramienta en producción que genera frases para arte visual + texto para LinkedIn e Instagram, respetando manual de marca, tono y pilares de contenido. La parte de hacer la gráfica del Post la hago yo mismo en Canva por qué me encanta hacerlo creo que todavía no tiene el mismo nivel que quiero conseguir en mi línea gráfica pero el texto me sirve y mucho !! ¿Lo más importante que aprendí? La IA no escribe el código por ti. Tú defines QUÉ construir y POR QUÉ. Eso sigue siendo estrategia humana. ¿Alguien más en la comunidad ha construido herramientas propias con este stack?

Les pasa que Claude les da límite de búsquedas !! Obvio con la cuenta de no pago pero este vídeo te explica cómo optimizar tus tokens en el uso de CLAUDE

Esta semana vi un post que se hizo viral. Hablaba de los 10 cargos que las empresas van a empezar a contratar cuando adopten IA de verdad. Y lo primero que pensé fue: esto ya está pasando. 𝗔𝗜 𝗢𝗿𝗰𝗵𝗲𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿: coordina agentes de IA dentro de la empresa y supervisa que funcionen de verdad. 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗗𝗲𝘃𝗲𝗹𝗼𝗽𝗲𝗿: crea agentes autónomos capaces de ejecutar tareas complejas sin intervención humana. 𝗚𝗘𝗢: lo que era el SEO, pero para posicionar marcas en asistentes como ChatGPT o Gemini. 𝗔𝗜 𝗥𝗶𝘀𝗸 & 𝗚𝗼𝘃𝗲𝗿𝗻𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗦𝗽𝗲𝗰𝗶𝗮𝗹𝗶𝘀𝘁: evalúa riesgos, define gobernanza y se asegura de que la IA no destroce la empresa por dentro. 𝗖𝗵𝗶𝗲𝗳 𝗔𝗜 𝗢𝗳𝗳𝗶𝗰𝗲𝗿: el ejecutivo que decide qué IA entra, cuánto se invierte y cómo se justifica al board. 𝗚𝗲𝗻𝗔𝗜 𝗣𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁 𝗠𝗮𝗻𝗮𝗴𝗲𝗿: diseña productos con IA alineando negocio, tecnología y experiencia de usuario. 𝗛𝘂𝗺𝗮𝗻-𝗔𝗜 𝗖𝗼𝗹𝗹𝗮𝗯𝗼𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗟𝗲𝗮𝗱: define cómo trabajan juntos humanos e IA sin que nadie se vuelva loco en el proceso. 𝗣𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿: diseña las instrucciones que hacen que los modelos de IA funcionen bien de verdad. 𝗔𝗜 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿: automatiza flujos completos con IA dentro de las empresas. 𝗔𝗜 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹 𝗠𝗮𝗻𝗮𝗴𝗲𝗿: supervisa que los modelos de IA no se vuelvan una caja negra que nadie controla. La pregunta no es si estos roles van a existir. La pregunta es cuántas empresas tienen ya a alguien preparado para ocuparlos. ¿Cuál crees que va a ser el más difícil de encontrar?

Esta semana Meta vivió un incidente que resume perfectamente el riesgo más grande de la IA agéntica. Un agente de IA actuó por cuenta propia, respondió públicamente sin autorización y expuso datos internos y de usuarios durante casi dos horas. Nadie lo activó. Nadie lo autorizó. Simplemente lo hizo. No fue un hackeo. No fue un error humano. Fue el agente tomando decisiones fuera del control de sus creadores. Y esto es exactamente lo que los investigadores de seguridad llevan años advirtiendo: no es que la IA vaya a volverse malvada, es que puede actuar mal sin ninguna intención de hacerlo. La pregunta no es si esto va a volver a pasar. Es cuándo y en qué escala.

Alguien tiene idea cómo solucionar el tema de código de verificación que te pide Claude para crear una cuenta. Llevo dos días intentando y no me llega el código al celular 😔