Un asistente de inteligencia artificial que opera mis proyectos todos los días. No es una prueba de concepto: es el sistema con el que trabajo, y es la razón por la que puedo hablar de agentes con conocimiento propio.
El reto
Llevar varios proyectos a la vez significa perder contexto constantemente. En qué quedó cada cliente, qué dominio vence, qué tarea sigue, qué se decidió hace tres semanas y por qué. Las herramientas tradicionales guardan datos, pero no recuerdan.
Lo que construí
- Asistente operativo accesible por Telegram que centraliza proyectos, tareas, clientes, recordatorios y contexto. Se le escribe como a una persona.
- Memoria persistente entre sesiones, con búsqueda sobre el historial completo. No hay que repetirle nada.
- Automatizaciones programadas para revisiones periódicas de sitios, recordatorios de grabación, vencimiento de dominios y seguimiento de clientes.
- Obsidian como centro de control local y Notion para proyectos que requieren colaboración.
- Una Mac operando de forma continua mediante
pmset, LaunchAgents ycaffeinate, con acceso privado entre equipos por Tailscale y SSH. - Flujos multiagente con roles separados para producto, desarrollo, experiencia de usuario, seguridad e inteligencia artificial.
- Despliegues reales a producción con respaldo previo verificado y comprobación posterior ruta por ruta.
El resultado
El sistema vigila los sitios que administro, avisa cuando algo se rompe, mantiene el contexto de cada proyecto y ejecuta cambios en producción con respaldo previo.
Este proyecto es la razón por la que puedo instalar agentes con criterio. Cuando alguien me pregunta si un agente de IA sirve para su negocio, no respondo desde la teoría: respondo desde el que uso a diario, con sus límites y sus fallos incluidos.
Ver cómo aplico esto a otros negocios →
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