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