Comunidad Aztec
Cero spam. Te llegan las clases en vivo, los descuentos y lo que de verdad sirve de inteligencia artificial para tu carrera y tu negocio.
Es un solo espacio de WhatsApp donde compartimos lo que estamos aprendiendo de tecnología e inteligencia artificial. Publicamos solo nosotros, así que no vas a recibir ruido ni conversaciones que no pediste.
Esto es lo que llega
No son ejemplos inventados. Son mensajes que ya publicamos en la comunidad, tal como los recibieron quienes están dentro.
Tip de AI para el día a día. Ayer necesitaba mandar una foto en formato «fotografía fondo blanco». La típica foto de estudio 3x4. En vez de irme a un centro comercial a hacer fila y pagar, mientras estaba en pleno parque me saqué una selfie y le dije a ChatGPT: «Edita esta foto para que quede en formato de fotografías de documento». Y listo. Así que cuando necesiten una foto de esas, no se les ocurra invertirle más de tres minutos a la tarea.
¿Cómo hacer un buen prompt? La mayoría de posts que ven en LinkedIn o X sobre prompting son basura. Con estos dos tips pueden mejorar muchísimo sus prompts: 1. Al final del prompt escriban «hazme todas las preguntas necesarias para obtener el mejor resultado». 2. Si su pregunta es sobre un hecho o un dato, díganle al robot que investigue y sustente su respuesta. Pedirle que sustente disminuirá muchísimo la alucinación.
¿Tienen algún proceso que se repite cada semana y siempre termina siendo el mismo trabajo manual? Hace unos días Martín le ayudó a una firma de abogados a resolver exactamente eso. Después de cada llamada con un cliente tenían que generar una propuesta de honorarios. Un proceso de 30 a 45 minutos por propuesta. Multiplicado por 4 o 5 llamadas a la semana, estaban perdiendo entre 2 y 3 horas en puro formateo, cada semana, sin falta. Martín les armó un workflow agéntico. La firma le asigna la tarea al agente, y él la ejecuta de principio a fin, solo, sin que nadie esté pendiente.
Lo que sí me funciona muy bien a mí es abrir varias instancias de Claude Code en la terminal. Seis terminales diferentes, o cuatro, y sobre un mismo repositorio abrir distintos branches, poniendo cada terminal a trabajar en un branch diferente. Por ejemplo, si estuviera trabajando en mi página web: una terminal rediseñando el front, otra en el sistema de login, otra en formularios y captura de leads, otra en el chatbot. Después uso un gran agente para que mergee todos los branches. Es como trabajar a seis manos.
¿Sus notas y su IA viven en mundos completamente separados? Las notas guardan todo pero no piensan, y la IA piensa pero no recuerda nada. Ninguna de las dos sola es suficiente. La solución es conectarlas. Cuando sus notas le dan memoria a Claude, y Claude le da inteligencia a sus notas, pasa algo que muy poca gente ha experimentado: su IA se convierte en una herramienta que los conoce más que ustedes mismos.
Claude Code NO es solo para desarrolladores, sino para cualquier persona que quiera pasar de usar la IA para hablar, a usarla para HACER tareas de principio a fin. El año pasado todo el mundo decía que iba a ser el año de los agentes de IA. En verdad solo empezó a serlo en los últimos meses. El verdadero año de los agentes va a ser 2026.
¿Terminan el día agotados sin haber hecho trabajo pesado, solo de reuniones? No es por las reuniones, es por todo lo que nos queda dando vueltas en la cabeza después de ellas. Lo que pidieron, lo que prometen y los pendientes. Según David Allen, experto en productividad, nuestra mente trata cada pendiente como una alarma prendida. Por eso nos quema energía y al final del día nos sentimos agotados sin haber avanzado en nada.
La clave está en no vender un cerebro de IA, sino la solución a un dolor puntual del cliente. Por ejemplo, uno de nuestros clientes tenía un problema: el servicio al cliente que le prestaba a sus compradores era lento y malo. Eso en últimas afecta la retención. Si el servicio es malo, los clientes se quedan menos tiempo y el lifetime value promedio es menor. Sumado a que un mal servicio hace menos probable que lo recomienden.
OpenAI acaba de lanzar Agent Builder, que al parecer es su versión de n8n. Está disponible en platform.openai.com por si lo quieren ensayar. Se supone que hace mucho más fácil construir flujos y automatizaciones con IA. No lo he usado. Esto pasó hace 10 minutos. ¡Les contaré cómo me va!
Resumen de lo que acabamos de resolver: 1. Qué pasó: ya estaba creado el proyecto y el Client ID, pero al probar el flujo salía un error porque no estaba habilitada la API de Google Sheets. 2. Lo clave: además de crear y autorizar el cliente, de una hay que habilitar el servicio en Google Cloud Console: APIs y servicios → buscar el servicio → Habilitar. 3. Concepto: autorizar el cliente ≠ habilitar la API. Son dos cosas distintas.
Lo que tienes que tratar de entender es cómo se está manejando tu PDF. Si el CV tiene tablas y diseño, y el modelo está extrayendo el texto y pasándolo plano, se va a confundir. En ese caso suele ser mejor convertir primero el CV a imágenes y que el modelo analice las imágenes, para que conserve la estructura.
Les doy más contexto. Antes los embeddings eran solo para texto: uno metía palabras y devolvía un vector. Había modelos para otros formatos, pero eran separados, y eso hacía todo complejo, lento y costoso. Ahora este modelo nuevo coge de una texto, imágenes, videos, audios y PDFs, y los mete todos al mismo espacio vectorial. O sea: un solo modelo, una sola llamada, y todo ya está indexado.