Una red de servicios que produce contenidos, los publica en varios canales, gestiona productos digitales y se revisa a sí misma cada noche. Funciona en un PC doméstico y una Raspberry Pi de pocos vatios, con un tope de gasto en IA en la nube de 5 dólares al mes.
Varias actividades en paralelo: producción de contenidos multimedia, publicación en varias plataformas, productos digitales, materiales formativos. Cada una exigía horas de trabajo repetitivo cada semana, repartidas entre herramientas distintas.
El objetivo era un sistema que trabajara incluso con el ordenador apagado, costara poco cada mes y avisara por sí solo cuando algo se rompe.
Las horas ahorradas son muchas, pero no son el resultado principal. Solo y a mano, habría podido llevar una o dos de estas actividades. Con la automatización las llevo todas en paralelo, cada día, incluso cuando no estoy delante del ordenador.
El sistema no ha hecho más rápido el trabajo que ya hacía. Ha hecho posible un trabajo que sin él no existiría.
La pasarela se describe en detalle en el artículo Un único punto de acceso para toda mi IA local.
La mayor parte del trabajo de IA se ejecuta en modelos que están en casa. La nube entra en juego solo si el PC no responde, con un tope de gasto fijo y un resumen cada lunes.
Los scripts no saben qué modelo están usando. Hablan con una pasarela que elige, recurre a otro modelo si hace falta y lleva la cuenta de los costes. Cambiar de proveedor significa tocar un archivo, no treinta.
El PC no se queda encendido esperando. La Raspberry Pi lo despierta por red cuando hay un trabajo pesado y por la noche lo apaga si está inactivo.
Cada noche una revisión automática comprueba servicios, discos, copias de seguridad, credenciales a punto de caducar y alimentación, y envía un resumen. Las notificaciones llegan por un único canal y solo cuando hay algo que hacer.
Cada proyecto es un repositorio con su historial. La configuración del servidor está bajo control de versiones y los datos tienen una copia de seguridad fuera de casa.
Lo más útil de esta experiencia no ha sido construir, sino descubrir cómo un sistema automático se rompe sin que nadie lo note.
Dos bots de notificaciones estuvieron parados dos semanas y media. El servicio respondía "todo bien" mientras los mensajes no salían.
Ahora cada envío tiene reintentos y la revisión nocturna comprueba que los mensajes lleguen de verdad, no solo que el servicio responda.
Un flujo automático figuraba como creado pero nunca se había activado. Otro fallaba 11 de cada 12 días porque el modelo externo estaba saturado.
Ahora cada automatización nueva se comprueba después del primer día y tiene un modelo de reserva.
Un informe matutino llegaba a las seis de la tarde: el orquestador usaba la zona horaria de Nueva York.
La zona horaria se fija de forma explícita en todas partes, nunca se deja el valor por defecto.
Tras pasar a un disco más rápido, algunos datos seguían yendo a la tarjeta de memoria lenta por un enlace roto.
Cuando se mueve una carpeta del sistema, se revisan también las carpetas hermanas.
Las credenciales de las plataformas caducan cada dos meses y detienen la publicación sin aviso.
Las fechas de caducidad están registradas y la revisión nocturna avisa con antelación.
| Desarrollo tradicional | Este proyecto | |
|---|---|---|
| Tiempo | 3–5 años-persona de trabajo de un equipo | 6 meses, una persona |
| Coste de desarrollo | 150.000–400.000 € a tarifas de mercado | Unos pocos miles de euros |
| Coste de IA en la nube | Variable, a menudo sin límite | Tope fijo de 5 $ cada 30 días |
| Hardware | Servidores dedicados o alquilados | PC doméstico y una Raspberry Pi de pocos vatios |
La estimación tradicional se basa en las funciones del sistema, no en el número de líneas de código, y usa tarifas de profesional en Italia.
Identifico las tareas repetitivas que más horas consumen, las automatizo con herramientas locales donde es posible y con la nube solo donde hace falta, y entrego un sistema que se revisa a sí mismo, con costes mensuales previsibles.
El valor no está en las herramientas, que cambian cada pocos meses. Está en saber dónde se rompe un sistema automático y en construirlo para que lo avise.