Para todos los tweets que comparten cómo un solo dev consigue replicar un producto entero: tenéis claro que también hay que distribuirlo ¿no?
Y además hacerlo de manera escalable y rentable - a menudo lo más complicado, con diferencia.
Dejad que vender que vuestro repo en github va a hundir al incumbente de turno. Es puro humo.
¿Habéis usado Lite LLM? ¿Cuál ha sido tu experiencia?
Aquí dejo uno de nuestros vídeos donde un ingeniero explica los beneficios de este gateway:
https://t.co/FopPIkajlu
Distinguir la diferencia entre "outputs vs outcome" es más importante que nunca.
La IA nos hace generar outputs muy rápidos - puede llegar a ser realmente adictivo.
Pero el problema que veo con mucha gente (y a mí también me ocurre a veces) es que confundimos la velocidad o la cantidad con el valor.
Generar mucho output no significa que estés creando algo especialmente valioso ni útil.
Parece que lo generado artificialmente se está commoditizando hasta un punto en el que da igual lo que se construya - mientras se haga en masa y muy rápido.
Pensando en qué nueva infraestructura habría que construir para dirigir el tráfico con este tipo de vehículo.
Definitivamente los ingenieros de software NO se van a quedar sin trabajo.
@jlantunez Muy buena recopilación - por si suma, bastantes de estos modelos los he desarrollado (orientados a escalabilidad de empresas) en mi newsletter: https://t.co/D1NiLqf4Jr
"Dover es lo que ha merecido la pena de mi vida. Lo viví desde el principio como un milagro maravilloso"
Cristina Llanos rompe diez años de silencio
https://t.co/eHkkXr0VHq
Hemos construido agentes para crear vídeos de demo automatizados a partir de git que son una auténtica locura.
No os puedo enseñar ejemplos pero crearemos un artículo contándolo, porque ha tenido bastante miga (especialmente la parte de refinar el audio).
Ahora los generamos de forma frecuente para mostrar el avance de una manera que todos los stakeholders entienden.
Mercuria se comunica con nosotros via Slack.
Más adelante quizás abramos otras vías como email o Asana, pero no hemos sentido la necesidad de momento.
En la FredCon de @getmanfred hicimos unas 30 entrevistas y el coste de los 30 artículos con 3 alternativas de fotos más las versiones de Twitter costó unos 20$.
Teniendo en cuenta que un artículo con la calidad requerida podría llevar de media 1h si lo escribiera una persona, estamos hablando de que estamos usando una solución que nos reduce el precio por hora para esta tarea a menos de 0.66$.
Y eso sin contar la inmediatez en su generación.
¿Es lo suficientemente bueno? Pensamos que sí - de hecho varios leads se han generado gracias al contenido (que en cualquier caso siempre está basado en historias reales que vivimos en nuestro equipo).
Mercuria únicamente ayuda a activarlas de forma eficiente.
Uno de los grandes retos trabajando con IA en empresas es la re-ingeniería de procesos.
Con una tecnología así no te puedes plantear hacer las cosas como siempre. A nosotros mismos nos ha pasado con @mercuria_orb (nuestro agente de marketing encargado de asistir con la creación de contenido).
Nos da tal potencia que realmente lo desaprovechamos si no lo hacemos trabajar por lotes, así que hemos re-diseñado el proceso así:
🤖 1- Ingestión de ideas (viene de nuestras sesiones de formación en Youtube, de nuestras sesiones internas de Asteroids, de propuestas directas...). Más adelante añadiremos ideas proactivas de análisis de SEO y métricas de redes sociales.
🤖 2- Línea editorial: a partir de nuestro diseño editorial, Mercuria busca y propone los contenidos del inbox que mejor le parecen. Más adelante esta decisión la enriquecerá utilizando métricas y feedback.
🤖 3- Genera todos los contenidos en lotes (solo artículos).
🙋🏻♀️ 4- Nuestra Mkt manager revisará el resultado, lo iterará para que Mercuria lo ajuste, y refinará las skills para que el resultado tenga la calidad exigida y provoque un efecto compuesto.
🤖 5- Generación del resto de formatos (Linkedin, Twitter, en inglés...)
🙋🏻♀️ 6- Publicación en lotes (próximamente automatizado también).
De esta manera se pasa de un proceso con muchísimo ruido, aristas y excepciones a uno que funciona como un reloj predecible, donde cada bloque tiene su misión, donde se enfoca la atención y donde cada vez el humano interviene menos.
Y de eso va todo esto, de aportar más valor al negocio.
Todo lo demás, son juguetitos entretenidos.
El 28 de Octubre tendremos en nuestro espacio virtual sobre AI Engineering a @antonioleivag hablando de un principio fundamental en ingeniería: cómo trocear un problema grande en problemas más pequeños (con IA).
🤖 Building workflows with subagents
📆 28 de Octubre a las 17:00 CET
🇪🇸 Charla en español
📺 Formato online, puedes apuntarte aquí: https://t.co/Nv1WOvODbn
Te esperamos!
@juan_miqueo Bueno es que yo no concibo equipos que estén trabajando sin IA hoy en día.
Sé que los hay, pero son laggers y ese número tenderá a cero en el futuro próximo. Es cuestión de dejar pasar tiempo.
O se adaptan o desaparecen.