Mateo Ricci AI Agency

El reto

Mantengo otros cuatro productos y dos marcas que alimentar. Publicar con constancia —pensar el ángulo, escribirlo, diseñarlo, revisarlo, adaptarlo a cada red— es un trabajo a jornada completa. Y es el primero que se cae cuando hay que entregar algo a un cliente.

Poner un modelo a escribir publicaciones es fácil y da justo lo que te imaginas: texto correcto, genérico y sin nada dentro. Lo que quería no era un generador de texto, sino un equipo con memoria, con criterio propio y con alguien que diga que no.

Cómo lo uso

Le doy dos cosas: un título y un encargo de dos líneas. A partir de ahí no toco nada.

Iván busca el ángulo con demanda; Lola decide el concepto y el formato; Diego lo mete en el calendario; Sara escribe el texto de cada plataforma; Marc lo convierte en guion plano a plano; Aitana diseña las láminas y las produce; Bruno monta el vídeo; Nerea lo adapta al resto de redes; y Elena, control de calidad, aprueba o rechaza.

Ese rechazo es la pieza clave. Cuando Elena rechaza algo no se descarta: vuelve al agente que lo hizo, con las correcciones concretas, hasta dos rondas. En la captura del panel se ve una de verdad: «Lámina 1: el titular debe recoger la cifra corregida. Lámina 4: el dato PARA AULAS es correcto, NO cambiarlo».

Cuando termina, me avisa. Mi trabajo se reduce a mirarlo y decir sí o no: el despacho del fondo de la oficina es el mío y parpadea cuando algo espera una decisión mía.

Qué produce de verdad

Esto es lo que más me importaba, porque es donde casi todas estas herramientas se quedan a medias. No devuelve descripciones de lo que habría que hacer. Devuelve ficheros:

• Las láminas del carrusel en PNG, a 2160×2700, con mi tipografía, mi trama de puntos y mi dominio en el pie. Listas para subir.
• Los subtítulos en .srt, con sus tiempos reales.
• El vídeo montado en MP4. Vertical, 540×960 a 30 fotogramas, con locución generada. El último que sacó dura 16 segundos y no ha tocado un editor de vídeo en ningún momento.

El vídeo fue la parte que más me enseñó. Anima por código, sin librerías, hablando con el navegador por el Chrome DevTools Protocol en unas doscientas líneas. La regla que lo hace funcionar es una sola: cada fotograma es una función pura de su número. Nada de animaciones CSS. Si la animación va con el reloj mientras la captura tarda lo que tarda, salen fotogramas salteados y el vídeo tiembla.

El agente que se inventó mi biografía

En la primera prueba de verdad, el copywriter escribió una frase perfecta: «llevo dos años recibiendo proyectos rotos». Sonaba bien, encajaba con el tono y era mentira. Nadie se lo había dicho. Se lo inventó porque rellenaba el hueco.

Lo grave no fue eso. Lo grave es que control de calidad lo aprobó. Elena revisaba el tono, la ortografía y la estructura, pero no tenía forma de saber qué era cierto sobre mí.

La solución no fue pedirle por favor que no invente. Fue darle una lista: una tabla de hechos verificables que es lo único que los agentes pueden citar como autoridad. Si un dato no está en esa lista, no se escribe. Y el equipo lo ha interiorizado hasta convertirlo en una de sus propias reglas, que se puede leer en la captura del cerebro: «nunca afirmar años de experiencia, número de clientes ni cifras de negocio que no consten en el encargo: son comprobables con una pregunta y hunden la credibilidad».

Para MiFibro la vara es todavía más alta, porque son datos de salud: esa marca activa un perfil de revisión con reglas que bloquean la publicación si aparece consejo médico, promesas de mejora o cualquier cosa que identifique a una persona.

El truco que lo hizo 175 veces más barato

La primera versión costaba una barbaridad para lo que hacía. Medir de dónde salía el gasto dio con el culpable, y no era el trabajo: cada llamada arrastraba unos 79.000 tokens de definiciones de herramientas que el agente no iba a usar jamás. Una pregunta trivial costaba 0,30 $.

Recortando la llamada a lo mínimo —sin herramientas, sin servidores externos y ejecutando desde una carpeta aislada— esa misma pregunta bajó a 0,0017 $. Ciento setenta y cinco veces menos.

Con eso, una pieza completa de las diez fases sale por 1,44 $ y tarda 23 minutos, medidos uno a uno por agente. Sin la rama de vídeo, por debajo de un euro. Con la configuración de partida habrían sido unos 35 $ por pieza, y el proyecto no habría tenido ningún sentido.

Lo que el sistema tiene prohibido

Un equipo de agentes sueltos se convierte enseguida en una máquina de generar basura convincente. Estas son las reglas que no puede saltarse, y las puse antes que las funciones:

• Nunca finge haber publicado nada. Si faltan las credenciales de una red, la pieza se queda en «lista» con la instrucción de qué hacer. No hay un «publicado» falso en ningún sitio.
• El analista no inventa datos. Sin métricas cargadas dice que no puede analizar, en vez de improvisar un informe.
• Con menos de cinco muestras, la confianza no pasa de 0,5. Un aprendizaje sacado de dos publicaciones no puede presentarse como una certeza.
• Tope de llamadas por ciclo, para que un bucle mal cerrado no se coma la cuenta mientras duermo.
• Los tokens de las redes no están en la base de datos. Lo que se guarda es el nombre de la variable de entorno; el panel solo dice cuál falta.

Hay también un modo de pruebas que ejecuta el circuito entero sin red y sin coste. Todo lo que se ve en las capturas de arriba se puede reproducir gratis, que es como he depurado el panel sin gastar ni un céntimo.

Qué le falta

El circuito de aprendizaje está construido pero no cerrado. Los agentes aprenden de las métricas reales de cada publicación, y esas métricas todavía no se las he cargado. Hasta que lo haga, el analista hace lo correcto: decir que no puede analizar. Es el siguiente paso y es el que de verdad cambia el sistema, porque es el que convierte «quince agentes que producen» en «quince agentes que mejoran».

Después de eso, por orden:

• Publicación automática en Instagram y LinkedIn. El camino está comprobado y no necesita aprobación de nadie; queda conectar las cuentas. TikTok se queda fuera a propósito: sin auditoría obliga a publicar en privado, lo cual no sirve de nada.
• Que Paula responda comentarios y que la conversación vuelva al cerebro, que ahora mismo es la mesa más vacía de la oficina.
• Abrirlo a marcas de clientes. Ya gestiona dos marcas con voces distintas y reglas distintas; el sistema no sabe ni le importa que ambas sean mías.

Qué me llevo

Que la parte difícil de automatizar con IA no es que produzca. Es que deje de mentir y sepa parar. El día que un agente se inventó dos años de mi vida y otro agente lo dio por bueno entendí que las reglas no son un añadido para el final: son la arquitectura.

Y una segunda cosa, más práctica: medir antes de optimizar. El problema de coste no estaba donde yo creía, y encontrarlo no cambió el resultado ni un ápice —solo el precio, dividido por 175—.