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Convierte audio a texto GRATIS con Whisper de OpenAI
Hoy te comparto una guía completa para convertir audio y vídeo a texto usando Whisper de OpenAI. Aprenderás a instalar Docker, activar Whisper WebUI y generar transcripciones profesionales en minutos.
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Si Naval Ravikant tuviera 20 años hoy, estaría obsesionado con la IA
Estaba leyendo un artículo de Naval Ravikant y me puse a pensar que la IA puede estar implicada en los 4 tipos de apalancamiento. Esto, si lo piensas bien, es un cambio de paradigma brutal. 🤯 Naval habla de apalancamiento como la clave para crear riqueza: lograr más con menos. Y la IA está potenciando los cuatro pilares como nunca antes: 1️⃣ Financiero — No necesitas millones. La IA optimiza recursos, reduce errores y mejora cada decisión de inversión. 2️⃣ Humano — Equipos más pequeños, resultados más grandes. La IA automatiza lo operativo y deja espacio para la creatividad. 3️⃣ Código — El código es apalancamiento infinito, y la IA lo acelera: programa, prueba y lanza contigo. 4️⃣ Medios — Publicas una idea, y la IA la multiplica. Más alcance, más impacto, más velocidad. 👉 La IA no cambió las reglas del juego. Cambió el tablero completo.
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Si Naval Ravikant tuviera 20 años hoy, estaría obsesionado con la IA
💡 Domina el ratio LTV/CAC para escalar tu negocio
En marketing y crecimiento empresarial, no gana quien más vende, sino quien entiende mejor sus números. Y el más importante de todos es este: LTV ÷ CAC = Eficiencia y escalabilidad. 🔹 LTV (Lifetime Value): beneficio neto total que un cliente genera a lo largo de su relación contigo. 🔹 CAC (Customer Acquisition Cost): coste total de conseguir ese cliente (anuncios, equipo, herramientas, etc.). Cómo interpretar el ratio: - Si LTV / CAC > 3 → tu negocio es saludable y escalable ✅ - Si LTV / CAC < 3 → estás en alto riesgo y baja eficiencia ❌ Imagina que vendes páginas web, cada cliente te paga $1500, pero entre diseño y herramientas gastas $500. El beneficio real por cliente (LTV) sería de $1000. En cuanto al CAC, inviertes $300 en publicidad y gestión para conseguir un nuevo cliente. Por lo tanto tendríamos el siguiente ratio: LTV ÷ CAC = 1.000 ÷ 300 = 3.33. Por cada dolar que inviertes, ganas $3,33. Esto significa que tu negocio es rentable y escalable. ¿Y cómo podemos mejorar el ratio? - Aumentando tu LTV: crea upsells, suscripciones, mantenimiento o servicios premium. - Reduciendo tu CAC: mejora tus anuncios, funnels y conversión. El LTV/CAC no es una métrica más, es la brújula del crecimiento 🚀
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💡 Domina el ratio LTV/CAC para escalar tu negocio
Adiós Sheets. Hola Data Tables. 🔥
Recientemente, n8n lanzó Data Tables, una función que te permite guardar y manejar datos dentro de la propia plataforma. Sin necesidad de conectar con Google Sheets, Airtable u otros sistemas externos. Y aquí viene lo bueno: ¡Es unas 100 veces más rápido! ⚡⚡⚡⚡ Ideal para flujos donde la velocidad y el RENDIMIENTO realmente importan. Además, se integra perfectamente con los IA Agents, lo que significa que tus flujos pueden leer, escribir y analizar datos sin salir de n8n. Menos fricción. Más velocidad. Y un paso más cerca del marketing automatizado con IA que toma decisiones por sí solo.
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Adiós Sheets. Hola Data Tables. 🔥
Actualización IA · Octubre 2025 — Grok supera a ChatGPT en APIs 🚀
Mi gente, en las últimas semanas está ocurriendo algo interesante en el ecosistema de modelos de IA. Según los datos más recientes de OpenRouter (un día hablaremos de esta plataforma), el modelo Grok Code Fast 1, desarrollado por xAI —la compañía de Elon Musk—, ha superado a ChatGPT en uso dentro de entornos de API. ¡Grok procesó más de un billón de tokens esta semana, situándose por encima de GPT-4.1 Mini y GPT-5 combinados! ¿Qué deducimos con esto? Que el panorama está cambiando enormemente: 🧠 Claude (Anthropic): se consolida en tareas de redacción y razonamiento. ⚙️ Grok (xAI): gana terreno en velocidad, código y automatizaciones. 💡 Gemini (Google): destaca por su equilibrio entre coste y rendimiento. 🔍 DeepSeek: crece con fuerza en el ámbito open-source. Estamos entrando en una era donde cada actor (modelo) lidera su propio nicho. ¡Y eso, para los que trabajamos con IA, es una gran noticia! ¿Pero por qué? Porque a más opciones, más competencia, mayor oferta… y más posibilidades de construir flujos realmente adaptados a cada necesidad. ¿Y tú con qué modelo estás trabajando actualmente? ¿Ya probaste Grok o Claude? PD: Tengo pendiente mostraros una forma de correr modelos en vuestro propio equipo, sin conexión a internet 😎
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Actualización IA · Octubre 2025 — Grok supera a ChatGPT en APIs 🚀
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