Del ruido de la IA a un método

Tengo pensado escribir más sobre IA, será sobre todo contenido técnico, y así dejarlo documentado para mi yo futuro (o para quien le interese). Quería empezar por cómo apareció todo esto: este primer artículo es el más personal de todos, cómo empezó para mí, cómo lo fui adoptando y cómo terminó metido en mi día a día, tanto en el trabajo como fuera de él, más allá de la típica pregunta a ChatGPT.

Casi empezar de cero cada vez

Normalmente siempre estoy metido en alguna idea o jugando con algo en mi tiempo libre: si no es leyendo sobre alguna tecnología o algo de desarrollo, es algo en lo que estoy interesado y sobre lo que ando buscando documentación durante días —en definitiva, liado con proyectos personales.

Organizar cada proyecto era otra cosa. Creaba una carpeta con el primer nombre que se me ocurría y me ponía a trastear ahí dentro, sin pensar en si luego iba a necesitar encontrar algo. Mientras solo tenía una cosa abierta, funcionaba. En cuanto había varias a la vez, se me olvidaba qué carpeta era cuál, qué contenedor pertenecía a qué prueba. Retomar algo semanas después era casi empezar de cero.

En el trabajo era tres cuartos de lo mismo. Trabajo en soporte, eso implica gestionar tickets, reproducciones, tests, código, y levantaba entornos que luego no apagaba. No tenía tampoco ningún control; el orden era básico, carpetas y poco más, lo justo para sobrevivir.

Esto necesitaba algo de organización: tanto en mi tiempo libre con mis proyectos como en el trabajo, estaba harto de reinventar la rueda cada vez.

Un chat que parecía magia

Recuerdo enseñarle Spotify a una compañera de trabajo hace mil años, mucho antes de que se convirtiera en el monstruo que es hoy. Le decía que basta ya de mp3, qué cómodo, buscar y listo, etc. Con la IA pasó lo mismo: apareció como una curiosidad, sin imaginar en qué se iba a convertir.

Al principio era ChatGPT: un chat que parecía magia porque te respondía. Servía para corregir un email, mejorar algún texto, poco más. Todavía no existía el boom de herramientas que hay ahora, y nadie tenía muy claro qué era un modelo, ni mucho menos un agente, un RAG, tokens, etc.

Yo había trasteado hacía siglos, en la universidad, con redes neuronales —que si perceptrón, que si búsqueda semántica— y más o menos sabía de qué iba el tema por encima. Pero ni de lejos relacionaba aquello con lo que se ha convertido hoy día.

A mí todo esto me pillaba un poco lejos. Andaba metido en APIs, desarrollo web, SDKs, y no me había asomado a ese mundo. No tenía ni idea de lo que se me venía encima.

Respuestas sugeridas, y poco más

Por aquel entonces trabajaba en MicroStrategy —hoy Strategy, sí, la de los bitcoins—, y corrían los primeros tiempos de ChatGPT. Empezamos a utilizarlo por nuestra cuenta, hasta que la empresa decidió cortarlo: privacidad, confidencialidad, ese tipo de cosas. Pero nunca nos explicaron bien ni el motivo ni los riesgos concretos. Todo era tan nuevo que ni ellos mismos sabían muy bien qué estaban prohibiendo.

En 2023 cambié de trabajo: pasé a Auth0 —parte de Okta—. Ahí la cosa ya asomaba, aunque tímidamente: textos generados por IA como posibles respuestas a los problemas de los clientes, una lista de sugerencias por si alguna servía. También podíamos buscar información interna con preguntas en lenguaje natural, y salían resultados ordenados por relevancia —hoy me pregunto si aquello no sería ya una búsqueda semántica básica, un RAG en toda regla, aunque entonces ni se me pasaba por la cabeza llamarlo así—. Era útil, pero se quedaba corto: no cambiaba cómo trabajaba, solo lo acompañaba un poco.

De poder usarla a tener que usarla

La cosa fue en serio cuando volví a cambiar de trabajo, en 2025 —donde estoy ahora—. Una empresa mucho más pequeña y orgánica que la anterior, más ágil, más dispuesta a probar cosas nuevas que el dinosaurio corporativo del que venía.

Ahí trabajo con cosas parecidas a las de antes —control de accesos, IdPs, autorización, APIs, infraestructura, contenedores—, aunque con tecnología más nueva, de las que van un paso por delante, por así decirlo. Pero en el fondo era más de lo mismo: si había algo que no sabía, buscaba documentación, aprendía, reproducía, y listos.

Hasta que la empresa decide girar el producto que ya tenía para cubrir el hueco de la IA. Ahí la cosa pasa de ser algo que podíamos usar a algo que TENÍAMOS que usar, sin vuelta atrás. Montan una herramienta básica para que la usemos los empleados, y ahí ya no queda otra que ponerse.

Las mismas carpetas de siempre

Aquí estaba en terreno de nadie. No tenía ni idea, y de repente nos soltaron esa herramienta: tocaba saber de qué iba aquello, pero ya en serio. Y lo peor no era eso —era no saber ni por dónde empezar a mirar por mi cuenta—. Empecé a leer aquí y allá: modelos, agentes, SDKs de distintas compañías, tokens, búsqueda semántica. Primero la teoría, y luego a jugar, probando distintos SDKs con pruebas sencillas —en las mismas carpetas desordenadas de siempre—.

Cuanto más leía, más me picaba el gusanillo. Fui entendiendo que lo que habían montado en el trabajo era, sobre todo, para ingeniería y desarrollo. Soporte quedaba fuera de todo, como de costumbre. Así que me puse manos a la obra.

La magia, otra vez

Al principio, en la empresa no se decidían por ninguna opción en concreto de entre las conocidas —OpenAI, Anthropic, Google—, y podíamos usar la que nos pareciera. En un kickoff probé por primera vez Antigravity, investigando un issue real, y sentí la misma sensación de magia que la primera vez: a partir de un simple ticket de soporte, identificó qué pasaba, se bajó el repo, arregló lo que estaba roto e hizo un pull request con el fix ya listo. El mismo WOW.

Después se decantaron por una opción en concreto, Claude, y empezamos a usarla todos, con un plan común. Ahí sí me puse en serio: mis propios skills, proyectos, servidores MCP. Le fui dando forma a mi manera de trabajar hasta incorporarla del todo al día a día.

Con el tiempo, para cubrir el hueco de soporte, adapté lo que habían montado y agrupé todo lo que había hecho en forma de plugin, que cubre tanto la rutina —contestar, recibir— como la parte técnica —reproducir, investigar, mirar logs.

La enésima vez que quise un sitio

Visto lo que pasaba en el trabajo, en casa yo ya andaba liado con lo mismo por mi cuenta. La IA me estaba picando desde hacía tiempo: había mirado proveedores, precios, cómo funcionaba cada cosa —API o suscripción, nube o modelo local—, y estaba trasteando con distintos SDKs. Todo aquello se estaba convirtiendo en el mismo desastre de carpetas con nombres crípticos de siempre.

Por enésima vez me entraron ganas de tener un sitio personal, y por enésima vez me dio pereza montarlo todo a mano de cero. Soy bastante vago para las cosas que ya sé hacer. Es justo lo contrario de cuando tengo que aprender algo que me gusta. Así que me dije: vamos a probar una suscripción a Claude Code, que era lo que más me convencía. Me puse con 11ty, y el resto ya está contado en la serie de artículos que abre este sitio.

El mismo desorden, arreglado en un fin de semana

Una cosa llevó a la otra, y vi que esto, igual que en el trabajo, también me servía para arreglar el desastre de carpetas de siempre. En medio fin de semana lo tenía todo organizado: un sistema de laboratorio de ideas, sandboxes ordenados, y una estructura por dominios —web, proyectos de IA, y demás—, cada uno con su propio CLAUDE.md. Hay uno general, a nivel de usuario, con las reglas básicas; y cada dominio tiene el suyo, más específico, que se va superponiendo al general —las directrices para un proyecto web no son las mismas que las de un experimento de IA.

Como bonus, arreglé también mi repositorio de GitHub, que era un nido de cosas sin ningún control —no es que hubiera nada especialmente interesante ahí, pero al menos ahora está limpio y presentable—.

Y de ahí ya no paré: lo uso para casi todo lo que necesito organizar o documentar, tenga que ver con tecnología o no. Un plan de ahorro, por ejemplo —entender qué son los fondos, los ETF, cómo compararlos—. Si hay algo que aprender o que poner en orden, tiro de lo mismo.

Todo esto, diciéndole a Claude qué hacer. Él lo hace, me pregunta, me ofrece alternativas, y al final decido yo, claro —aunque otras veces me da pereza y le suelto: venga, vale—. Y en esas estamos. Lo que venga después, ya lo iré contando.