Cómo pueden los profesionales del marketing crear flujos de trabajo de IA que produzcan resultados fiables y consistentes

Descripción del episodio

“Los humanos de mejor calidad producen sándwiches de mejor calidad.”

Ese es el mensaje principal de Ann Stanley tras años creando flujos de trabajo de IA para una de las agencias digitales originales del Reino Unido. Frederick Vallaeys, CEO y cofundador de Optmyzr, se sienta con Ann para desentrañar esa metáfora y explorar por qué la IA es solo el relleno en un proceso que sigue requiriendo experiencia humana para ofrecer resultados fiables y consistentes.

La conversación explica por qué los resultados de la IA a menudo parecen impredecibles y cómo corregirlo con mejor estructura, contexto y sistemas como RAG (Retrieval-Augmented Generation). Ann explica cómo herramientas como n8n, Claude y agentes de IA personalizados pueden ayudar a los equipos a convertir tareas repetitivas de marketing en flujos de trabajo escalables, sin sacrificar calidad ni control.

Si estás usando IA en marketing pero te enfrentas a resultados inconsistentes o puntuales, este episodio te ayudará a crear flujos de trabajo más fiables, repetibles y prácticos para su uso en el mundo real.

Esto es lo que aprenderás:

• Por qué los resultados de la IA parecen inconsistentes (y cómo solucionarlo con mejores prompts)
• Qué es n8n y por qué los flujos de trabajo estructurados superan al prompting improvisado
• Cómo RAG hace que la IA deje de inventar cosas sobre tu negocio
• Por qué la IA aumenta la capacidad en lugar de reducir la carga de trabajo
• Cómo Claude Code actúa como una capa de ejecución para todo
• Los riesgos reales: compactación de memoria, propagación de errores y control de versiones
• Cuándo merece la pena construir automatización (y cuándo no)
• Cómo lograr que los equipos adopten realmente la IA (y por qué la resistencia tiene sentido)
• Qué significa la IA para las agencias que compiten por experiencia en lugar de ejecución
• El sándwich humano de IA: por qué el control de calidad sigue requiriendo personas

Conclusiones del episodio

Ann Stanley no aborda la adopción de la IA como la mayoría de los profesionales del marketing. Con 23 años en marketing digital y experiencia en investigación médica y ensayos clínicos, aporta rigor científico al marketing. Es fundadora y CEO de Anicca Digital, una de las agencias digitales originales del Reino Unido. Durante el último año, ha pasado de experimentar con herramientas de IA a crear flujos de trabajo listos para producción que su equipo de 20 personas realmente utiliza.

Fred abrió la conversación preguntando por n8n, la herramienta de automatización de flujos de trabajo que Ann dedicó siete meses a dominar en 2024. Ya no es lo más puntero: Claude Code y otras herramientas la han superado, pero los principios que Ann aprendió al crear flujos de trabajo en n8n siguen aplicándose a todo lo que construye hoy.

Y esos principios importan porque responden a la pregunta con la que lucha toda agencia: ¿cómo consigues que los resultados de la IA sean fiables en lugar de aleatorios?

La conversación avanza por la mecánica práctica de construir sistemas de IA que funcionen: qué herramientas usar, cómo estructurar los prompts, por qué el contexto importa más que la brillantez y cuándo la automatización merece la inversión. Pero bajo los detalles técnicos hay un hilo más importante: la IA no está reemplazando la experiencia, sino amplificándola. Las personas que entienden qué hay que construir y por qué serán las que más prosperen.

Por qué los resultados de la IA parecen inconsistentes (y cómo solucionarlo con mejores prompts)

La primera pregunta real que Fred hizo fue directa al problema que las agencias afrontan cada día: ¿cómo haces que la IA sea predecible cuando, en esencia, es un sistema probabilístico?

La respuesta de Ann replantea todo el problema. “Los LLMs son solo un modelo matemático que toma un montón de palabras y las devuelve basándose en la probabilidad estadística”, explicó.

La IA no falla porque esté rota. Falla porque no le has proporcionado suficiente información para tener éxito.

Usa un ejemplo aparentemente simple: la palabra “apple”. Escríbela en una IA y no tendrá ni idea de si te refieres a Steve Jobs y los iPhones o a una tarta de manzana y los huertos. Ambas opciones son válidas. Pero la IA no puede saber cuál quieres decir a menos que le des contexto.

Lo explica además con una analogía culinaria. Si preguntas: “¿Qué puedo cocinar para una familia de cuatro? Soy vegetariano. Tengo estos ingredientes”, obtendrás sugerencias. Pero si le das esos mismos ingredientes a un chef italiano y a un chef francés, prepararán platos completamente distintos. Los ingredientes son idénticos. El resultado depende de la experiencia, la formación y el contexto.

“Cuando creas un agente de IA en algo como un flujo de trabajo, no solo le das las instrucciones del trabajo”, dijo Ann. “Le das todo ese contexto, ejemplos y el conocimiento que hay detrás. Así que necesitas un par de cosas. Necesitas las instrucciones en ese momento. Necesitas las instrucciones del usuario y el RAG o la memoria, el cerebro detrás de ello.”

Ese es el principio fundamental que sustenta todo lo demás en esta conversación. La IA no conoce mágicamente tu negocio, tus clientes ni tus estándares. Tienes que proporcionar ese contexto de forma explícita. Cuanto más contexto aportes, más predecible y útil será el resultado.

Para las agencias, esto significa construir sistemas que impongan contexto. No dejes que los miembros del equipo escriban prompts aleatorios en ChatGPT. Crea Custom GPTs o Claude Projects con directrices de marca, ejemplos de redacción y límites estratégicos ya integrados. Haz que sea imposible generar contenido genérico proporcionando el contexto completo.

Qué es n8n y por qué los flujos de trabajo estructurados superan al prompting improvisado

Fred pidió a Ann que explicara n8n para quienes no lo conocieran. Y esto fue lo que dijo:

“n8n es como un tablero de Miro, que tiene un montón de nodos que hacen cosas distintas, funciones distintas”, explicó Ann. “Lo que hace es darte acceso a un montón de APIs. También te da cerebros de IA dentro, así que puede tomar decisiones.”

La ventaja clave no es la interfaz visual ni el sistema basado en nodos, sino la previsibilidad. Siempre que estructures bien tus prompts, obtienes resultados consistentes cada vez. Eso es fundamental para las agencias que prometen a sus clientes un determinado nivel de calidad.

Ann y su equipo crearon una plataforma llamada Secret Agents para resolver un problema habitual: la mayoría de la gente no sabe cómo hacer prompts a la IA correctamente.

“La ventaja de usar un formulario al principio de un agente de IA como n8n es que puedes recopilar la información correcta y hacer que el usuario introduzca la información que debería escribir cuando hace un prompt”, dijo. “Y luego tomas eso, y eso te da un resultado mucho mejor.”

El formulario nos obliga a tener estructura. En lugar de un vago “escríbeme un blog”, el formulario pregunta: “¿Quién es el público objetivo?” ¿Qué tono debemos usar? ¿Qué ejemplos debemos seguir? ¿Qué debemos evitar? Esa entrada estructurada produce una salida estructurada y fiable.

La otra gran ventaja es que n8n funciona mediante APIs, lo que significa que no hay límites de tokens. Puedes procesar enormes cantidades de datos sin chocar con las barreras que encontrarías en ChatGPT o en la interfaz de chat de Claude. Y los flujos de trabajo pueden ejecutarse en segundo plano sin activadores manuales.

El equipo de Ann creó un flujo de trabajo de blog totalmente automatizado que rastrea 25 sitios web cada semana, procesa el contenido, redacta un resumen y lo sube a WordPress. No requiere intervención humana una vez construido. Ese nivel de automatización solo funciona porque el flujo de trabajo impone estructura en cada paso.

Cómo RAG hace que la IA deje de inventar cosas sobre tu negocio

RAG, abreviatura de Retrieval-Augmented Generation, es un LLM estándar entrenado con enormes cantidades de texto de internet. Aunque conocen diversa información, no saben nada específico sobre tu negocio, tus clientes, la voz de tu marca o tus prioridades estratégicas, a menos que se lo digas.

RAG soluciona esto dándole a la IA una base de conocimiento en la que puede buscar y de la que puede recuperar información al generar respuestas. En lugar de depender únicamente de los datos de entrenamiento, la IA extrae información de documentos, directrices y ejemplos que tú has proporcionado.

Ann explicó su enfoque a través de lo que llama la Escalera de Adopción de la IA. La mayoría de la gente empieza con la versión gratuita de ChatGPT, y el 80% de los 4.000 profesionales del marketing con los que habló el año pasado seguían usándola. La mayoría no había probado Claude, y ninguno sabía qué era un agente de IA.

Así que Ann aconsejó que el siguiente paso es un Custom GPT o un Claude Project.

“Cuando creas un proyecto o un Custom GPT, proporcionas una receta, que es tu prompt, pero también proporcionas ejemplos de cómo se ve algo bueno”, dijo Ann.

Para las agencias que gestionan varios clientes, esta estructura es esencial. El Cliente A recibe cargadas sus directrices de marca, ejemplos de redacción y conocimiento del sector en su proyecto. El Cliente B recibe materiales completamente distintos. La IA escribe entonces con la voz de cada cliente porque le has dado la biblioteca de referencia de la que extraer información.

La ventaja de Claude Projects frente a Custom GPTs, según Ann, es la persistencia de la memoria dentro de un proyecto.

“Puedes trabajar en Claude y tener todo un proyecto en torno a ese cliente, y recordará todo y esas conversaciones”, explicó Ann. “Y eso realmente es el punto de partida de todo lo realmente emocionante que ha salido en el último año.”

Por qué la IA aumenta la capacidad en lugar de reducir la carga de trabajo

Fred se rió cuando Ann advirtió sobre la falta de sueño, porque él vive la misma realidad. La promesa de la IA es que hace todo este trabajo por ti, liberando tu tiempo. La experiencia real es completamente distinta.

“Espera a que empieces a usar Claude Code”, dijo Ann. “No volverás a dormir nunca más.”

Y esta es la razón: la IA no reduce tu carga de trabajo. Amplía lo que es posible. Te entusiasmas tanto con sus capacidades que empiezas a construir cinco veces más de lo que hacías antes. Así que te quedas despierto hasta las 2 o 3 de la mañana porque no puedes dejar algo roto.

“Esa idea de que tienes más tiempo para ti es una tontería”, dijo Ann sin rodeos. “Simplemente haces cinco veces más trabajo.”

Fred estuvo totalmente de acuerdo. Ahora se queda despierto más allá de medianoche con regularidad, no porque tenga que hacerlo, sino porque está invirtiendo en construir procesos que multiplicarán por 10 las capacidades de su equipo. Los miembros individuales del equipo pueden usar la IA para terminar tareas más rápido, pero no son ellos los que se quedan hasta tarde. Son los fundadores y líderes técnicos los que ven el potencial y no pueden dejar de explorarlo.

Ann compartió dos cambios de productividad que lo cambiaron todo para ella. Primero: “El mayor cambio en productividad es cuando dejas de escribir y empiezas a hablar”. Los comandos de voz aceleran drásticamente los ciclos de iteración porque puedes aportar más detalle, más matices y más contexto hablando que escribiendo.

Segundo: ejecutar varias cosas en paralelo. “Probablemente tienes que tener al menos dos cosas en marcha a la vez porque, si te quedas ahí esperando a que ocurra una sola cosa, acabas perdiendo mucho tiempo”, explicó. “Una de las habilidades más importantes es poder alternar tu cerebro entre dos tareas.”

Ese es el estado actual de las herramientas de IA. Son rápidas, pero no instantáneas, así que pones varias tareas en cola, alternas entre ellas y sigues avanzando en lugar de quedarte inactivo.

Cómo Claude Code actúa como una capa de ejecución para todo

Ann repasó la evolución desde el prompting básico hasta Claude Projects y Claude Code, y por qué cada paso importa para los profesionales del marketing que intentan construir sistemas fiables.

Claude Projects introdujo las “skills”, que son flujos de trabajo guardados para tareas específicas. Si creas una plantilla de propuesta con un formato y una estructura concretos, la guardas como una skill. La próxima vez que necesites una propuesta, invocas esa skill y Claude la genera siguiendo la plantilla.

Luego Claude lanzó Co-work, que hace estas capacidades accesibles sin requerir configuración técnica.

“Puedes usar conectores para integrarlo con tu Drive, tu Gmail, etc.”, explicó Ann. “Así que, de repente, está hablando con tus archivos en tu portátil. Está hablando con otros servicios.”

El siguiente nivel es Claude Code, que han adoptado desarrolladores y perfiles técnicos. Lo ejecutas a través de herramientas como Cursor o Terminal, la “pequeña caja negra, como algo sacado de The Matrix” que usa el personal de IT para arreglar tu portátil, como lo describió Ann.

Pero el poder merece la pena la curva de aprendizaje.

“Entonces hablas con Claude Code y mantienes una conversación con él y le pides que saque algunas de esas skills que quizá hayas creado o que busque en internet para encontrarlas”, dijo Ann. “Y básicamente acabas con una gran biblioteca de skills que has desarrollado.”

Esas skills podrían ser confirmaciones de pedidos, carruseles, publicaciones de blog, publicación en WordPress (porque le has dado claves API) y envío de correos electrónicos.

“De repente, en lugar de entrar en Microsoft o en otras plataformas, puedes hacerlo todo dentro de Claude Code”, explicó.

Los riesgos reales: compactación de memoria, propagación de errores y control de versiones

Fred planteó algo crítico que no se comenta lo suficiente: los riesgos de depender de sistemas de IA que compactan la memoria y toman decisiones de forma autónoma.

Compartió la historia de una empleada de Meta cuyos correos fueron borrados por Claude. Ella le había indicado explícitamente que nunca borrara sus correos. Pero en algún momento, la memoria de contexto de Claude se llenó y se compactó. Durante esa compactación, la instrucción se perdió. Claude entonces pensó que estaba bien borrar correos como parte de una tarea de limpieza. “Literalmente grabó cómo borraban todos sus correos delante de sus ojos, diciendo ‘para, para, para’, y simplemente la ignoró”, dijo Ann.

Fred aclaró que esto ocurrió con Open Claude (ahora renombrado), que tiene menos funciones de seguridad que Claude Code. Pero el principio importa: cuando ves que se produce compactación de memoria, eso es una señal de advertencia. Debes verificar qué recuerda todavía la IA de tus instrucciones originales.

La solución de Ann es disciplina y control de versiones. “Cuando empiezo una nueva, siempre le pongo fecha y el encabezado. Así, cuando tengo varias pestañas abiertas, puedo ver cuál es”. Vigila el indicador de uso de contexto en Cursor. Alrededor del 80%, crea un documento de traspaso y guarda todo en GitHub.

“A lo largo del día, si llego a un punto en el que tengo cosas realmente buenas, diré ‘Actualiza mi skill, guarda en memory.md’, que es como un archivo de memoria, y también guárdalo en GitHub”, explicó Ann. “Y entonces obtengo un traspaso, y luego empiezo un chat nuevo.”

El otro riesgo es la propagación de errores. Ann lo comparó con Excel antes de que existiera el guardado automático.

“Pasabas dos horas construyendo una hoja de cálculo, y si se bloqueaba, lo perdías todo. Ahora mismo es muy parecido a eso”, dijo Ann. “Si lo estropea, lo estropea. Por eso hago muchas versiones y guardo mucho, para tener puntos de control a los que puedas volver.”

Estas son realidades prácticas de trabajar con sistemas de IA ahora mismo. Las herramientas son potentes, pero no infalibles. Así que necesitas disciplina, copias de seguridad y control de versiones para usarlas con seguridad.

Cuándo merece la pena construir automatización (y cuándo no)

Este es el cálculo práctico que toda agencia necesita hacer: ¿cuándo deberías invertir semanas en construir un flujo de trabajo de IA y cuándo deberías hacerlo manualmente?

La regla de Ann es simple: la frecuencia justifica la inversión. “A menos que sea algo que hagas con regularidad, es muy difícil justificar la cantidad de tiempo”, dijo. “Si solo haces una auditoría al mes o una auditoría cada tres meses, no merece la pena. Pero si haces una auditoría al día, entonces sí merece la pena.”

El blogging es el ejemplo clásico. La mayoría de las agencias producen blogs con regularidad, como semanalmente o incluso a diario. Ese volumen justifica la automatización. Pero si solo escribes una propuesta cada pocos meses, pasar una semana construyendo automatización para propuestas no tiene sentido financiero.

Ann compartió un ejemplo reciente. Su equipo intentó automatizar una auditoría técnica SEO de 50 páginas. Tras un esfuerzo considerable, no lograron que funcionara de forma fiable. “Al final, lo que hicimos fue tomar su forma normal de hacerlo y simplemente hacer que se viera bien”, dijo.

Tuvieron más éxito con auditorías de Google Ads porque ya habían resuelto los retos de acceso a la API. Pero incluso eso requirió un trabajo inicial importante.

“Tienes que pasar por muchos obstáculos para registrarte y poder extraer los datos de la API, aunque no lo creas. Necesitas obtener el token de desarrollo”, mencionó Ann.

El proyecto actual de Ann son informes GEO para outreach. Su outreach por correo genera unas 10 oportunidades por semana.

“Si tuviera que hacerlas manualmente, me llevaría toda la semana hacerlas. Sigue siendo una pesadilla porque tampoco siempre hace lo que se le dice”, admitió. “Pero lo bueno es que quedan muy bien.”

Lo ha conectado con Playwright para capturar capturas de pantalla e incluso configurar cuentas automáticamente. “Si tuviera que hacer 10 de esas, como dije, me llevaría toda la semana. Probablemente me lleva un día hacer 10 porque pueden ser problemáticas.”

Cómo lograr que los equipos adopten realmente la IA (y por qué la resistencia tiene sentido)

Fred planteó un reto al que se enfrenta todo líder de agencia: ¿cómo consigues que los miembros del equipo inviertan tiempo en aprender IA cuando ya están al límite haciendo su trabajo real?

La tensión es real. Si el trabajo de alguien es producir 10 publicaciones de blog al mes, y le dices que dedique una semana a aprender automatización, ve una semana sin producción. No necesariamente piensa en que, después de esa semana, podría producir 100 publicaciones al mes en lugar de 10.

Ann compartió un ejemplo contundente. Hace un año, su equipo ofreció formación en IA. “Dábamos formación al equipo, y realmente no estaban interesados”, dijo. Pero luego empezaron a ver lo que se estaba produciendo con Claude Code. “Creo que ahora ven que esto es un asistente que puedo usar para hacer todo tipo de cosas. De repente, están desesperados por que les pongamos al día.”

El punto de inflexión llega cuando los beneficios superan claramente al esfuerzo. “Una vez que el beneficio supera al esfuerzo, entonces el equipo se subirá al carro, y luego los irás incorporando contigo”, explicó Ann. “Pero los que descubren y los pioneros que van por delante suelen ir seis meses por delante del resto del equipo.”

Ese desfase de seis meses importa. Las personas que construyen los sistemas necesitan sentirse cómodas con la incertidumbre, el fracaso y la iteración. El resto del equipo puede adoptarlos una vez que los sistemas están probados y los flujos de trabajo son fluidos.

El enfoque de Ann es empezar con directores y perfiles técnicos dispuestos a invertir tiempo y construir algo que funcione para demostrar un valor claro. Luego incorporar al equipo una vez que el camino esté probado.

“Tenéis que ser al menos un par de personas las que estéis dispuestas a invertir el tiempo”, dijo. “Y creo que en esta etapa tienen que ser los directores, o tienes que tener a alguien lo bastante friki y con la tenacidad para seguir haciéndolo.”

Qué significa la IA para las agencias que compiten por experiencia en lugar de ejecución

Hacia el final de la conversación, Ann pasó a la pregunta más amplia: ¿qué significa todo esto para las agencias como modelo de negocio?

“La cuestión es que llegará un punto en el que probablemente solo el 1 o 2% de la gente esté usando Claude Code en este momento”, dijo. “Pero en Agency Hackers, el 30% de la gente del público lo estaba usando. Mientras que hace un año, cuando les pregunté si habían oído hablar de Claude o de agentes de IA, eran menos de 20. Así que está avanzando muy rápido.”

Así que la tecnología ya no es una barrera. “Solo va a depender de tu imaginación y de tu capacidad para entenderla y también para posicionarte como agencia o como profesional y decir que estás adoptando estas herramientas”, explicó Ann. “Porque si no lo haces, los clientes se te adelantarán.”

Ese es el riesgo existencial. Los clientes verán estas herramientas, asumirán que son fáciles y pensarán que pueden hacerlo ellos mismos. No entenderán que la experiencia sigue importando y que saber qué construir y por qué construirlo requiere años de conocimiento acumulado.

“Todo ese conocimiento que hace que sepas qué construir y cómo construirlo porque lo has hecho y has estado ahí y te has ganado la camiseta, esa experiencia vale algo”, dijo Ann. Todo su equipo tiene 10, 15, 20 años de experiencia. “Eso es lo que se vuelve valioso, más que el trabajo del día a día.”

El sándwich humano de IA: por qué el control de calidad sigue requiriendo personas

Al cerrar, Ann ofreció un mensaje principal: el sándwich humano de IA.

“Necesitas a personas al principio del proceso que tengan la idea, la inspiración, y que puedan dar las instrucciones correctas a la IA para producir algo”, explicó. “Y luego tienes a la persona del otro lado que toma ese contenido, sabe si es bueno o no, y lo adapta, lo edita y lo mejora aún más.”

El sándwich: aporte humano en la parte superior, ejecución de la IA en el medio, validación humana en la parte inferior.

“Cuanto mejor calidad tengan las personas, mejor calidad tendrán los sándwiches, porque saben de lo que hablan”, dijo Ann. Ese es el valor competitivo. No la IA. Las personas que la usan.

Tanto Ann como Fred coinciden en el cambio fundamental que está ocurriendo en la forma en que construimos cosas. Fred lo expresó así:

“Ya no deberíamos escribir el código en la página como personas. Deberíamos escribir qué es lo que intentamos hacer con esta página y cuál es el objetivo. Y dentro de seis meses, Claude Code puede tener una versión mejor, y solo debería mirar esas instrucciones y decir: ‘Ah, bueno, Fred, esto es lo que intentabas hacer, y así lo hicimos hace seis meses. Pero reconstruyamos todo para hacerlo mejor y seguir cumpliendo tu objetivo.’”

Así que, en lugar de escribir código, escribe la intención y deja que la IA se encargue de la implementación. Cuando las herramientas mejoren, regenera la implementación sin reescribir la intención.

Ann señaló la implicación para las agencias: “La tecnología ya no va a ser la barrera. Solo lo van a ser tu imaginación y tu capacidad para entenderla.”

Las personas que prosperen no serán las que ejecuten más rápido. Serán las que sepan qué hay que construir, por qué importa y cómo validar los resultados. Esa es la experiencia que la IA no puede reemplazar.

Como recordó Ann a todos, las personas de mejor calidad producen sándwiches de mejor calidad. La IA es solo el relleno.

Transcripción del episodio

Frederick Vallaeys: Hola, y bienvenidos a otro episodio de PPC Town Hall. Mi nombre es Fred Vallaeys. Soy su anfitrión. También soy CEO y cofundador de Optmyzr, una herramienta de gestión de PPC.

Así que, para nuestra invitada de hoy, lleva en marketing digital desde antes de que existiera siquiera una interfaz de Google Ads de la que quejarse. Y sigue gestionando campañas y formando equipos sobre los últimos cambios. Así que Ann Stanley es la fundadora y CEO de Anicca Digital. Es una de las agencias digitales originales del Reino Unido y tiene su sede en Leicester.

En realidad llegó al marketing desde una carrera en ciencia, investigación médica y ensayos clínicos, específicamente. Y se nota porque aporta un rigor y una disciplina muy científicos, y la disciplina de una investigadora, a todo, desde las estructuras de campaña hasta la adopción y gestión de la IA. Así que lo que más me ha llamado la atención últimamente es el trabajo de Ann y de su equipo en torno a la IA en marketing, y publica un resumen semanal que, sin duda, es lectura obligada en este espacio.

Y en torno a la conferencia Epic 25 en el National Space Center, que fue un gran evento en el que también dio una keynote sobre algunas de las últimas herramientas de IA de vanguardia. Así que, con todo eso, realmente no puedo esperar a escuchar lo que aporta al episodio de hoy. Sé que tiene mucho que compartir y algunas cosas sobre las que la gente realmente quiere escuchar. Así que, con eso, vamos a dar la bienvenida a Ann y a ponernos en marcha con este episodio de PPC Town Hall.

Ann Stanley: Hola Fred, muchas gracias por invitarme.

Frederick Vallaeys: Gracias por venir al programa, y es genial verte de nuevo. Sé que nos conocemos desde hace bastante tiempo, ¿verdad? Porque creo que originalmente nos conocimos hace más de 10 años en PPC Hero, cuando hablábamos de los anuncios de shopping y de cómo acababan de irrumpir en el mundo, y tú ibas a… al final los introdujiste en Optmyzr. Así que tenemos una historia bastante variada.

Ann Stanley: Exactamente. Sí. En aquel momento fuiste una inspiración. Tú estabas en el panel, eras el experto, y me diste algunas ideas, y yo pensé: quizá puedo programar eso y hacer la vida de la gente un poco más fácil, para que pudieran usar la metodología de Ann, pero usando un poco de software.

Frederick Vallaeys: Sí, desde la última vez que hablamos, quiero decir, eso fue hace muchísimos años, ¿no? Así que, para quienes no hayan tenido el placer de asistir a una de tus conferencias o de trabajar con Anicca Digital, cuéntales en 30 segundos quién eres y en qué has estado trabajando.

Ann Stanley: Vale. Llevo 23 años en marketing digital, lo cual da bastante vértigo. Siempre me ha interesado el paid media, especialmente Google Ads. Siempre fue mi área principal, pero cualquier cosa numérica, así que analytics, cualquier paid media, etc.

Y tengo un equipo de algo menos de 20 personas que tienen muchísima experiencia. También hablan mucho en eventos. Y hacemos shopping, search, social, estrategia, y también impartimos bastante formación.

Siempre hemos sido bastante altruistas. Así que llevamos haciendo webinars todas las semanas desde que llegó la COVID hace seis años, aunque parezca mentira. Hemos organizado conferencias anuales durante 10 años, y ahora estamos lanzando una iniciativa totalmente nueva llamada Thursday AI Club, de la que seguro hablaremos, que consiste en eventos quincenales para poner a todo el mundo al día con todo lo relacionado con la IA en marketing y gestión.

Frederick Vallaeys: Genial. Sí. Hay muchísimo ahí, ¿verdad? Pero volvamos a los primeros días de la IA, y sé que hiciste bastante trabajo con n8n hace aproximadamente un año. Sé que ya no es lo más puntero, pero incluso hoy algunas personas quizá nunca hayan probado n8n y tengan curiosidad por saber qué es.

Así que cuéntanos un poco sobre el trabajo que hiciste allí y si sigue siendo algo que la gente debería explorar.

Ann Stanley: Sí. Así que en enero del año pasado empecé un curso de siete meses de India, todos los sábados y domingos por la tarde durante siete meses. Y una de las primeras cosas que vimos fue n8n.

N8n es como un tablero de Miro que actúa como tal, con un montón de nodos que hacen cosas distintas, funciones distintas. La mayoría de los marketers han usado cosas como Zapier o han creado workflows en HubSpot o Go HighLevel o alguna de esas automatizaciones. Pero lo que hace esto es darte acceso a un montón de APIs. Te da cerebros de IA dentro, así que puede tomar decisiones.

De hecho, el fin de semana publiqué otro blog sobre eso, una especie de guía básica sobre cómo usarlo. Y lo que hacíamos era construir automatizaciones de una sola tarea, como hazme las notas de la reunión, escríbeme un blog. Y la ventaja de n8n es que es predecible, y siempre que aprendas a hacer prompts correctamente, puedes obtener resultados realmente buenos, resultados consistentes.

Y lo que hicimos fue construir una plataforma llamada Secret Agents porque a mucha gente le cuesta saber cómo hacer prompts correctamente. Así que la ventaja de usar un formulario al principio de un agente de IA como n8n es que puedes recopilar la información correcta y hacer que el usuario introduzca la información que debería escribir cuando hace un prompt. Y luego tomas eso, y eso te da un resultado mucho mejor.

Y la otra ventaja, por supuesto, es que si pasas por un chat como ChatGPT o Claude o el chat que prefieras, tienes bastantes limitaciones con el límite de tokens. Así que al usar algo como n8n que va a través de la API, obtienes mejores inputs y, en consecuencia, obtienes outputs mucho más fiables. Así que es realmente bueno para hacer cosas repetibles y consistentes.

Y otra cosa es que puedes dejarlo funcionando en segundo plano, y no necesitas activar nada en absoluto. Así que si entra un email, o nosotros construimos un blog cada semana en el que rastrea 25 sitios web y luego lo produce y lo sube a WordPress, y eso está totalmente automatizado. Así que sigue habiendo un espacio para… sigue habiendo sin duda un espacio importante, y n8n es con diferencia la plataforma más fácil de aprender si eso es lo que quieres hacer.

Frederick Vallaeys: Sí, hay muchísimo ahí que tenemos que desglosar un poco. Pero una de las primeras cosas que dijiste fue que es predecible. Y supongo que ese es uno de los retos de la IA, especialmente en las agencias, donde creo que has asumido un compromiso con tu cliente de hacer las cosas de una determinada manera, o como agencia, como equipo de gestión, tienes una estrategia concreta que prometes entregar.

La IA no siempre es predecible, ¿verdad? No es determinista. Entonces, ¿es n8n la única vía hacia esa predictibilidad, o cómo más usáis vuestros LLMs estándar y os aseguráis de que hace lo que tiene que hacer?

Ann Stanley: Vale. El problema es que los LLMs son solo un modelo matemático que toma un montón de palabras y devuelve una respuesta basada en probabilidad estadística. Y por eso yo siempre, cuando enseño estas cosas, siempre uso el ejemplo de Apple.

Apple: inmediatamente piensas en tecnología y en Steve Jobs y en iPads y iPhones, o piensas en tarta de manzana y manzanos. Pero sigue siendo la misma palabra. Así que, si no le das suficiente contexto, puede sacar cualquier cosa de… ya sabes, devuelve la información equivocada.

Así que lo que tenemos que hacer cuando hacemos prompts es proporcionar suficiente contexto y suficiente información para obtener la mejor respuesta posible. De lo contrario, simplemente alucinará y te dará basura. Así que la analogía que uso es cocinar.

Cuando creas un prompt en un agente en n8n, lo que haces es darle mucha más información de la que darías si solo estuvieras chateando en ChatGPT o Claude o lo que sea, o Gemini. Lo que haces es… si imaginas que estuvieras pidiendo una receta para una familia de cuatro. ¿Qué puedo cocinar? Soy vegetariana. ¿Qué ingredientes? Y te dará algunos ejemplos.

Pero lo que haces es tener un prompt de usuario que es tu chef. Y si le dieras a un chef italiano los mismos ingredientes y a un chef francés los mismos ingredientes otra vez, se les ocurriría algo completamente distinto. Así que, cuando creas un agente de IA en algo como un workflow, no solo le das las instrucciones del trabajo. Le das todo ese contexto, ejemplos y el conocimiento que hay detrás.

Así que necesitas un par de cosas. Necesitas las instrucciones del momento. Necesitas las instrucciones del usuario y el RAG o la memoria, el cerebro detrás de todo. Y esos principios son exactamente los mismos que hemos llevado a la nueva tecnología este año porque, sin ese contexto y sin esa información adicional, simplemente saldrá basura.

Así que siempre es mejor reforzar un agente de IA con la información que tienes. Así que, como agencia, incluso si no usaras algo como n8n y solo usaras un GPT personalizado, siempre que crees suficiente información de contexto, suficientes directrices, suficientes guardrails, puedes obtener una respuesta más predecible que no va a ser basura cada vez, ¿verdad?

Frederick Vallaeys: Y creo que te oí decir RAG en algún momento.

Ann Stanley: Sí.

Frederick Vallaeys: Y nunca consigo recordar qué significa.

Ann Stanley: Retrieval Augmented Generation.

Frederick Vallaeys: Exacto. Sí. Pero explica un poco qué significa eso y por qué es importante y cómo podría encajar en un workflow de agencia.

Ann Stanley: Vale. Déjame dar un paso atrás. Tenemos algo llamado la escalera de adopción de la IA. Así que la mayoría de la gente empieza simplemente usando ChatGPT o algo así. Y, de hecho, el año pasado hablé con 4.000 personas, y el 80% de ellas solo usaba la versión gratuita de ChatGPT. Ni siquiera se habían molestado en comprar un paquete de pago.

La mayoría aún no había probado Claude, que es con diferencia mejor para escribir contenido de buena calidad. Y ninguno sabía qué era un agente de IA. Bueno, más o menos un 20% sabría qué era un agente de IA.

Así que yo veo el siguiente paso como algo tipo un GPT personalizado o un Claude Project. Y la razón por la que eso supone un gran salto es que, cuando creas un proyecto o un GPT personalizado, proporcionas una receta, que es tu prompt, pero también proporcionas ejemplos de cómo se ve lo bueno. Así que, por ejemplo, si estuvieras escribiendo un blog en mi ejemplo del chef francés e italiano, eso podría ser el Cliente A y el Cliente B.

Y lo que haces para el Cliente A es proporcionar las directrices de marca, proporcionar ejemplos de lo que han escrito antes, proporcionar conocimiento del sector. Así que eso se convierte en tu cerebro o tu RAG o tu conocimiento, como quieras llamarlo. Y luego, para el Cliente B, tendrías un conjunto completamente distinto de reglas y ejemplos.

Y así, el GPT personalizado, que existe desde hace unos dos años y medio, casi tres, definitivamente dos años y medio, te permite hacer eso. La ventaja de Claude es que, cuando haces un Claude Project, puedes enviar un mensaje tras otro, y recuerda de qué estabais hablando. Así que puedes trabajar en Claude y tener todo un proyecto en torno a ese cliente, y recordará todo y esas conversaciones, y eso realmente es el punto de partida de todo lo realmente emocionante que ha salido en el último año.

Frederick Vallaeys: Claro. Y eso es interesante porque, si piensas en GPT al principio, cada conversación era como su propio hilo de memoria. Así que podías decir: vale, voy a tener una conversación que solo trate de un cliente, y empezará a recordar las directrices de marca. Pero luego dijeron, bueno, te daremos memoria entre chats.

Así que, de repente, como agencia, te encuentras con el problema de que ahora piensa que la Marca A en realidad usa los colores de la Marca B. Y, a menos que ajustes estos parámetros, te mete en problemas, ¿verdad? Y luego, cómo funciona eso en OpenAI ChatGPT frente a Claude frente a Gemini, todo es distinto. Y creo que parte del valor que una agencia necesita aportar es entender cómo separar todo esto, cómo asegurarse de tener el contexto y la memoria correctos.

Ann Stanley: Sí, exactamente. Y la razón… quiero decir, llevo usando Claude Projects más de un año ya. Y la principal razón por la que me gustan tanto es que te permite… es casi como tu propio sistema de archivo. Pero todos estos chats acaban agotando la ventana de contexto, y solo tienes una cierta cantidad de chats antes de que te expulsen.

Y especialmente si tienes el plan de 20 dólares o el de menor valor. Así que yo ya estaba usando el de 75 dólares o el siguiente nivel porque simplemente me quedaba sin espacio, y eso significa que tienes que empezar un chat nuevo otra vez. Y yo usaba mucho Claude cuando estaba construyendo… es un poco circular, pero si estaba creando un workflow en n8n, no sé programar. No tengo ni idea.

Así que usaba Claude para ayudarme a construir scripts y código JSON, etc., todas las cosas que necesitaba hacer. Y como a veces tienes que pasar por… algunos se vuelven bastante largos y complicados, en realidad trabajas de forma interactiva o iterativa con Claude para que te dé la respuesta en n8n, y te quedas sin espacio. De repente llegas a las 10 de la noche, y te dirá: “Lo siento, no puedes hacer más trabajo hasta la 1 de la mañana.”

Porque lo más importante de todo este asunto de la IA es que no duermes nada una vez que realmente te metes en ello. Así que solo necesito dar a todo el mundo una pequeña advertencia sanitaria ahí. Espera a empezar a usar Claude Code, y sí, no volverás a dormir nunca más.

Frederick Vallaeys: Sí, hablemos de eso en realidad, ¿verdad? Quiero decir, la promesa de la IA es que hará todo este trabajo por nosotros, así que tendremos menos trabajo que hacer. Pero estás diciendo exactamente lo que yo estoy experimentando. Como que me quedo despierto más tarde que nunca. Bueno, quizá no que nunca. Quiero decir, pero hacía tiempo que no me quedaba despierto más allá de medianoche porque me emociono muchísimo con estos proyectos, y hay tantas cosas que puedo hacer.

Pero parte de ello también es la frustración de que le das una instrucción, esperas unos minutos a que haga el trabajo, luego validas y pasas al siguiente paso. Entonces, ¿cómo es tu vida en este mundo?

Ann Stanley: Bueno, quiero decir, empeoró mucho cuando descubrí Claude Code. Así que tenemos que culpar a Mike Rhodes y a un par de colegas más por eso porque lleva tiempo predicando sobre ello. Claude Code salió en septiembre, y Claude ya tenía algo llamado MCP, que es Model Context Protocol, que te permite acceder a tu PC local. Así que eso existe desde hace mucho tiempo.

Y lo que eso significa básicamente es que puedes usar… puedes acceder a archivos en tu portátil, y también puedes iniciar búsquedas, e incluso puedes controlar tu navegador Chrome para que haga cosas por ti. Así que, de repente, en lugar de solo obtener contenido de una IA, de repente puede hacer cosas por ti y realizar tareas. Así que empecé a usar eso intensamente hace unos dos meses.

Y el mayor cambio en productividad es cuando dejas de escribir y empiezas a hablar.

Entonces, ¿estás usando Whisper para dar tus comandos?

Frederick Vallaeys: No.

Ann Stanley: Vale. Bueno, eso cambiará muchísimo…

Frederick Vallaeys: No me gusta Whisper.

Ann Stanley: Ah, vale. Hay otros productos por ahí.

Frederick Vallaeys: Sí, exactamente. Quiero decir, sí, no uso Whisper como herramienta, pero sí doy comandos de voz bastante extensamente.

Ann Stanley: Sí. Así que eso es lo que más te acelera. Una de las cosas que he descubierto sobre cualquier cosa relacionada con n8n, cualquier cosa relacionada con la IA, es que suelo tener que tener varias pantallas, y probablemente tienes que tener al menos dos cosas en marcha al mismo tiempo. Porque si solo te sientas a esperar a que ocurra una cosa, acabas perdiendo mucho tiempo.

Así que tienes que ser capaz de… una de las habilidades más importantes es poder cambiar tu cerebro entre dos tareas. Así que intento no tener más de unas dos cosas en marcha a la vez porque entonces sí que te pierdes. Así que cuando estás haciendo un proyecto, probablemente tendrás otra cosa en marcha. Así que irás alternando entre ellas porque tienes toda la razón, tienes que esperar a que las cosas sucedan.

Ahora es mucho más rápido, especialmente con la actualización Claude Opus 4.6. Eso es mucho más rápido. Y además, creo que tiene un millón de tokens, así que puedes hacer mucho más antes de que empiece a echarte. Pero, por desgracia, ninguna de estas IA se va a dormir.

Y entonces lo que pasa es que empiezas a hacer algo, y esto era igual con n8n, para ser sincera, empiezas a hacer algo, llegas a un punto en el que piensas: “Oh, esto es realmente bueno”, y lo guardas, y piensas: “Genial”. Y luego pruebas otra cosa, y se rompe, y no puedes irte a dormir con algo roto. Y antes de que te des cuenta, son las 2 o las 3 de la mañana.

Y así que esta idea de que tienes más tiempo para ti mismo es simplemente una tontería. Simplemente haces cinco veces más trabajo.

Frederick Vallaeys: Pero yo también… totalmente de acuerdo. Y tengo curiosidad, porque para mí es exactamente así. Pero la forma en que lo pienso es que estoy intentando construir estos procesos e invertir mi tiempo en construir el proceso de IA para que todo mi equipo pueda beneficiarse. No creo que las personas de mi equipo necesariamente se comporten de la misma manera, ¿verdad?

Ellos están mucho más centrados en necesito sacar una entrada de blog, o necesito preparar algunos casos de estudio, o necesito construir una determinada pieza de código para el software. La IA está un poco ahí, pero siento que yo estoy mucho más en hasta qué punto puedo empujar la IA para multiplicar por 10 a mi equipo en el futuro, y eso es lo que también me lleva por estos caminos de estar despierto a las dos de la mañana.

Ann Stanley: Sí, absolutamente. Entonces, ¿debería explicar qué es Claude Code? Porque habrá algunas personas aquí que no sabrán qué es Claude Code, y creo que eso podría ser bastante útil.

Frederick Vallaeys: Sí, absolutamente. Hablemos de Claude Code, Claude Co-work, quizá la nueva función Dispatch que tienen.

Ann Stanley: Sí. Sí. Bueno, volvamos un paso atrás a Claude Projects otra vez porque una de las cosas que empezamos a notar cuando usábamos Claude Projects, más o menos en septiembre u octubre, es que decía: “Oh, vamos a iniciar la habilidad de PowerPoint o la habilidad de Word o algo así”. Así que empezó a usar esta palabra llamada skills, que básicamente era cuando iba a realizar una tarea.

Así que Claude Projects era realmente bueno creando artefactos, y el mejor tipo de artefactos en cualquier IA, realmente, que se haya diseñado para crear páginas y código es HTML. Así que lo que yo hago a menudo —y creo que esto es algo de lo que Mike Rhodes también habla— es que, si vas a crear algo, especialmente si es una imagen o una presentación, lo crees primero en HTML y luego lo conviertas en PowerPoint o lo conviertas en Word o en otra cosa más adelante, porque puedes conseguir que quede perfecto a nivel de píxel.

Así que estoy creando cosas como carruseles, y estoy creando muchos documentos. Claude skills ya existía en el Claude normal, y lo que significaba era que, si yo estaba trabajando en un proyecto y empezaba a hacer algo —por ejemplo, si estaba creando una propuesta o un documento de auditoría o algo así, y tenía un montón de funciones brillantes—, lo que hacía era guardarlo como una skill. Y todo el markdown, que es un tipo de texto que permite que todo se haga en texto.

El problema del texto es que, si recuerdas los viejos tiempos en los que enviábamos correos electrónicos en texto plano, usábamos mayúsculas y guiones bajos, signos de igual y encabezados y cosas así. Pues bien, markdown simplemente usa hashtags y asteriscos y cosas por el estilo para que sea más fácil de leer. En fin, creas un markdown que básicamente sería un conjunto de instrucciones, y luego tendrías todas tus plantillas, tu estilo y un archivo de configuración, y eso se guardaría como una skill.

Así que ahora puedes hacer eso, y eso ya estaba disponible desde hace tiempo. Luego ofrecieron —no estoy segura cronológicamente de cuándo salió esto—, pero ahora ofrecen algo llamado Co-work. Así que, si tienes una versión de pago de Claude, les aparecerá un gran aviso que dirá: “Would you like to use Co-work?” Y Co-work es como una interfaz fácil de usar, sencilla, que hace muchas de las mismas cosas de las que hemos estado hablando, pero no tienes que instalar un montón de cosas extra, a lo que llegaré enseguida.

Pero te permite —puedes usar conectores para integrarlo con tu Drive, tu Gmail, etc. Así que, de repente, está hablando con tus archivos en tu portátil. Está hablando con otros servicios. Así que te permite hacer un montón de cosas. Co-work te lleva al siguiente nivel.

Y luego, el siguiente nivel después de eso es algo que principalmente han adoptado los desarrolladores o gente técnica y frikis como nosotros que entendemos lo suficiente. Por cierto, yo no soy programadora. Nunca lo he sido. Pero entiendo lo suficiente. Y usamos herramientas como Cursor o Terminal para ejecutar Claude Code.

Déjame explicar qué es eso. Si no eres técnico en absoluto, la única vez que habrás visto un terminal es cuando viene tu departamento de IT a arreglar tu portátil, y sacan esta pequeña caja negra, como algo sacado de The Matrix, y escriben instrucciones, y eso habla con tu portátil y hace cosas. Esa es una forma de ejecutar código dentro de esa ventana.

Pero en realidad hay formas mucho mejores y más fáciles, como Visual Studio Code y Cursor, que básicamente solo te ofrecen una interfaz agradable para ejecutar Claude Code. Y entonces hablas con Claude Code y mantienes una conversación con él, y le pides que saque algunas de estas skills que quizá hayas creado o guardado, o que busque en internet para encontrarlas. Y básicamente acabas con una gran biblioteca de skills que has desarrollado.

Puede ser para una confirmación de pedido o un carrusel, o para escribir un blog, o para publicar tu blog en WordPress porque le has proporcionado las claves API para que hable con WordPress, o para enviar un correo electrónico porque le has hecho hablar con tu email. Así que, de repente, en lugar de entrar en Microsoft o en otras plataformas, puedes hacerlo todo dentro de Claude Code. Y, como tú, dedicas todo tu tiempo a hacerlo bien a la primera, y luego, una vez que lo has hecho bien a la primera, tienes una skill reproducible que puedes usar una y otra vez.

Así que te lleva a un nuevo mundo de posibilidades en el que puedes producir cosas que antes simplemente no habrías podido producir sin quizá un diseñador o sin hablar con muchas otras personas. Así que, creo que es revolucionario. Creo que, si piensas en cómo reaccionaste cuando viste ChatGPT por primera vez, pues esto es eso con adornos. Es otro nivel más de lo que puedes hacer.

Frederick Vallaeys: Sí. ¿Estás…? Oh, Dios mío. Así que sí, acabo de instalar Dispatch, Claude Dispatch, en uno de mis ordenadores extra para poder enviarle mensajes de texto desde mi teléfono básicamente a ese agente, a Claude Co-work, y entonces empieza a hacer cosas porque necesita que haya un ordenador encendido para tener acceso a todos los archivos que hay en él. Puede acceder a internet. Puede enviar correos en mi nombre, pero ahora yo lo controlo desde mi teléfono.

Y es más seguro que Claude, del que quizá algunas personas hayan oído hablar, pero ese era como sin ningún tipo de restricción. Básicamente, haz lo que quieras con mi ordenador.

Ann Stanley: Sí, creo que lo renombraron Open Claude, ¿no? ¿Y no había una chica trabajando en Meta, y literalmente grabó cómo le borraban todos sus correos delante de sus ojos, diciendo: “Stop, stop, stop”, y simplemente la ignoró y siguió completamente…?

Frederick Vallaeys: Sí. Y, de hecho, esa es la historia real. Y luego aludiste a otra cosa que también está relacionada con esto. Dijiste que cuando usas Claude, en algún momento se agota la memoria, se agota la memoria de contexto, y tenías que empezar una nueva conversación, y eso era frustrante, ¿verdad? Porque ahora tienes como dos o tres conversaciones que se construyen sobre lo mismo. Y si querías volver atrás y ver qué le dije, tendrías que recordar cuál de esas tres cosas sobre la misma tarea era.

Así que arreglaron eso, pero ahora lo que hacen es, entre comillas, compactar la memoria. Si ves que esto ocurre en Claude, ten mucho, mucho cuidado porque lo que significa es que intenta deshacerse de las cosas que cree que no importan. Pero eso es exactamente lo que le pasó a esta mujer.

Así que, en algún momento, la memoria se había llenado, y aunque ella había puesto una instrucción explícita que era algo así como nunca borres mis correos, eso se compactó. Y, al compactarlo, se perdió. Y entonces Claude pensó: “Ah, está bien borrar correos para lo que sea que haya que hacer”. Y eso fue lo que la metió en problemas, ¿verdad?

Y así, cuando ves la compactación de la memoria, eso es una señal de advertencia en la que quizá quieras intervenir y decirle: “Oye, Claude, ¿qué recuerdas de mis instrucciones?” Porque claramente parte de ello se ha perdido.

Ann Stanley: Pero sí necesitamos aclarar que estamos hablando de Open Claude y del lado más arriesgado de las cosas porque Claude Code no haría eso.

Frederick Vallaeys: Lo haría. Ah, vale. Bueno, eso deberías haberlo incorporado. Así que—

Ann Stanley: Vale, hay un par de formas de evitar ese problema. Ella sin duda estaba usando Open Claude, no Claude Code, porque Code tiene muchas más funciones de seguridad. Así que lo que sueles hacer cuando estás ejecutándolo —la razón por la que yo uso Cursor es doble. Tengo varias pestañas o proyectos abiertos, y lo que hago es que, cuando empiezo uno nuevo, siempre le pongo la fecha y el encabezado. Así, cuando tengo varias pestañas, puedo ver cuál es.

Y luego, cuando lo ejecutas en Cursor, también te da como un porcentaje de cuánto has avanzado. Así que, cuando llegas a alrededor del 80%, lo que necesitas hacer es crear lo que se llama un documento de traspaso. Y yo también guardo todo en GitHub. Así que, a lo largo del día, si llego a un punto en el que tengo cosas realmente buenas, estaré diciendo: “Update my skill, save to memory.md”, que es como un archivo de memoria, y también guardarlo en GitHub. Y entonces hago un traspaso, y luego empiezo un nuevo chat.

Así que hace falta bastante disciplina y bastante organización para aprender a sacarle el máximo partido. Por ejemplo, tengo ciertos cron jobs que se ejecutan a las 7 de la mañana todos los días para asegurarme de que todo se guarda.

Frederick Vallaeys: Bueno, un cron job —cron job es un término web, cron como tiempo, pero ahora puedes programar tareas. Eso fue una actualización bastante reciente. Eso significa que realmente puedes programar trabajos que se pueden hacer. Así que el sábado tengo un montón de tareas que necesito hacer para el contenido de la semana. Pero también tengo ciertas tareas que ocurren a determinadas horas del día.

Así que hay bastantes funciones de seguridad y cosas que puedes incorporar para evitar, básicamente, fastidiarlo. Pero hay bastantes consejos como ese que tienes que asimilar porque, si vas a pasar mucho tiempo en ello, la primera cosa molesta que te encuentras cuando empiezas a usar Claude Code es que tienes que decir que sí a todo. Y no quieres hacer eso.

Así que puedes modificar la configuración para evitarlo, pero necesitas saber lo que estás haciendo. Y yo escribí una pequeña guía sobre cómo usarlo. Así que creo que podría ser bastante útil que la gente fuera a echar un vistazo al blog de Anicca. Porque hay —he escrito tres o cuatro guías sobre parte de este tema en las últimas semanas mientras he estado intentando aprender a usarlo, pero también transmitir parte de ese conocimiento.

Para mí, una de las cosas más importantes fue que, en lugar de tener un tema oscuro negro, me pasé a un tema blanco porque, para mí, no resulta tan agresivo para la vista, y parece que estoy en un producto SaaS normal. La otra razón por la que me gusta mucho Cursor es que, muchas veces, especialmente cuando estás haciendo documentos, necesitas mostrarle qué está mal. Así que puedo capturar pantallazos y usar eso en Cursor, pero creo que no puedes hacerlo en Terminal. Así que eso también marca una gran diferencia.

Frederick Vallaeys: Sí, me gustó mucho el consejo que diste sobre hacer el documento de traspaso cuando ves que la memoria está casi a punto de llenarse. Y, de verdad, esto pone de manifiesto que todas estas cosas parecen fáciles en la superficie, pero hay muchos detalles que hay que tener en cuenta para asegurarse de que funcionan de forma segura. Y por eso, cualquiera que nos escuche hoy, si le interesa esto, sin duda debería echar un vistazo a los cursos de Ann y a todo lo que ha escrito, porque es un poco como dicen en PPC: PPC no es fácil.

Tampoco es tremendamente complejo, pero sí aprendes de las cicatrices de batalla de haber tenido una palabra clave conflictiva con otra cosa, o quizá cambiaste el presupuesto y no te diste cuenta de que iba a entrar en conflicto con otra cosa, ¿verdad? Y esas son las formas en que aprendes, vale, cómo ejecutar realmente las cosas. Y pasa lo mismo con todo este tema de la IA. Así que, sin duda, aprende de personas que ya han pasado por esto antes.

Ann Stanley: Sí, sin duda. Quiero decir, creo que mi experiencia con algunos de los informes y cosas que estoy haciendo se basa en años de experiencia sabiendo el tipo de cosas que me gusta crear y no poder hacerlo. Pero también, hace dos años, pasé muchísimo tiempo configurando automatizaciones de Go HighLevel para cosas como formularios en el sitio web e integración con WhatsApp, de modo que, si alguien rellenaba un formulario, recibía un correo electrónico y recibía un mensaje de WhatsApp, y en ese momento estábamos usando Zapier.

Así que esa información fue realmente útil. Luego estuve aprendiendo a usar n8n y las APIs. Así que todo eso ha sido útil. Así que, en realidad, aunque ahora parece mucho más fácil en cuanto a lo que puedes hacer, no creo que fuera tan eficaz si no hubiera pasado por el aprendizaje de todas las demás cosas que he tenido que aprender para llegar hasta aquí.

Pero también, cuando empiezas, puedes cometer muchos errores. ¿Recuerdas aquellos días en los que creabas un documento de Excel y no tenía guardado automático, y perdías dos horas de trabajo y tenías que empezar de nuevo? Ahora mismo es muy parecido a eso porque gran parte de lo que hace —está creando un documento HTML. No tiene botón de volver atrás ni, ya sabes, un Control-Z o lo que sea.

Si lo estropea, lo estropea. Por eso hago muchas versiones y guardo mucho, para que tengas puntos de control a los que puedas volver y no pierdas todo tu trabajo, básicamente.

Frederick Vallaeys: Bueno, y entonces parece que has hecho mucho trabajo en n8n hace un año. Yo he estado haciendo bastante vibe coding en Lovable, y parte de eso es que me gusta tener todas estas capacidades de IA. Pero, como decías, no hay versionado o, cuando me ayuda a crear un documento, me gusta tener un poco más de control granular sobre, por ejemplo, cambia este párrafo, pero no aquel.

Y todos tienen estos productos tipo canvas, pero en mi opinión son un poco torpes. Así que digo: déjame hacer vibe coding para tener un documento. Puedo decirles: este es el párrafo que tienes que cambiar. Este es un lugar donde necesitas ayudarme a encontrar una cita más autorizada, bla, bla, bla. Pero hay deshacer infinito. Hay trazabilidad de cada cambio que se hizo, qué IA respondió, cuál fue la respuesta que dio, cuál fue la solicitud.

De modo que incorporas estas capas de lo que se espera en términos de responsabilidad, en términos de repetibilidad, que no obtienes de forma nativa si solo usas el chat dentro del LLM o incluso si usas Terminal o Claude Code o Co-work o lo que sea.

Ann Stanley: Bueno, curiosamente, cuando creé Secret Agents, que fue este producto que creé como parte de mi curso hace un año, fue cuando empecé a usar Bolt. De hecho, prefería Bolt a Lovable, pero me pareció que era muy caro por la cantidad de cosas —y construí un sitio web completo hasta que tuve que pasárselo a un desarrollador para asegurarme de que no fuera vulnerable a hackeos.

Tenía Supabase detrás, que es una base de datos Postgres, y estaba vinculado a GitHub y Netlify para el control de versiones. Así que aprendí mucho haciendo eso. Luego pasé a Cursor bastante rápido, y en ese momento Cursor solo estaba disponible en la versión de Terminal. No existía la versión de Claude.

Pero encontré que ese nivel de control estaba mucho más disponible dentro de Cursor. Pero Claude Code en sí tiene esa capa extra encima. Así que, pero sí estoy de acuerdo contigo, las habilidades que habrías desarrollado usando Lovable o Cursor son realmente importantes ahora cuando empiezas a usar Claude Code, especialmente para documentos. Y, de hecho, creo que a veces la parte de documentos es más difícil porque estamos acostumbrados a entrar y editar una palabra o dos cada vez.

Y ese nivel de control. Así que lo que suelo hacer es acercar el documento lo máximo posible, y luego lo convierto en un documento de Word. Y entonces, o bien copio el HTML en un documento de Word. Así que quizá todavía lo ajuste a nivel de Word.

Pero gran parte de lo que hago está muy diseñado. Paso de documentos que habrías tenido en PowerPoint o Word a algo casi como lo que tendrías en un ebook o mejor que un ebook en cuanto al diseño. Entonces te ahorra una fortuna en costes de diseño. Pero luego tienes que tener la paciencia de hacerlo bien.

Y por eso, si realmente solo quieres desarrollar skills sobre cosas que quieres hacer muchas veces, las primeras veces que estaba haciendo un carrusel, me llevaba un día dejarlo bien. Y ahora, después de dos intentos, ya está bien. Así que esa es la inversión: hacerlo bien y luego tener la tenacidad y la paciencia para seguir con ello, y entonces obtienes algo reproducible.

Frederick Vallaeys: Exacto. Profundicemos en eso, ¿verdad? Porque tú tienes el lujo de ser la fundadora y la propietaria de la agencia, y por tanto puedes invertir ese tiempo. Pero creo que también tienes miembros del equipo a los que has encargado más o menos averiguar cómo desplegar la IA en toda la organización. Y a eso es a lo que quiero llegar, ¿verdad?

Porque creo que muchos empleados tienen una tarea, y ya sea que la tarea sea hacer 10 entradas de blog al mes, simplemente están intentando sacar estas cosas adelante. Y en el momento en que se encuentran con un obstáculo como: bueno, esta primera usando IA me está llevando quizá una semana dejarla perfecta, y no necesariamente piensan: bueno, pero luego, una vez hecho eso, ahora puedo hacer cien al mes en lugar de 10. Entonces, ¿cómo consigues que tu equipo esté dispuesto a hacer esa inversión y sepa que hay luz al final del túnel?

Ann Stanley: Sí, tuvimos un ejemplo muy bueno recientemente. Sé que es SEO técnico, pero de hecho tuvimos un ejemplo similar con nuestra auditoría de Google Ads también. La auditoría técnica tiene 50 páginas. Es realmente, realmente detallada. Y hacer que se pusiera a hacer eso probablemente habría llevado dos semanas de trabajo.

Así que, al final, lo que hicimos fue tomar su forma normal de hacerlo y luego simplemente hacer que se viera bien. Pero avanzamos más con la auditoría de Google Ads porque ya habíamos estado probando n8n para intentar extraer los datos de la API. E incluso para hacer eso, tienes que pasar por muchos obstáculos para registrarte y poder sacar los datos de la API, aunque parezca mentira. Necesitas obtener el token de desarrollo.

Así que hay bastantes obstáculos para sacar información. Así que al menos tenéis que ser un par de personas dispuestas a invertir el tiempo. Y creo que, en esta etapa, tienen que ser los directores, o tienes que tener a alguien lo bastante friki y con la tenacidad para seguir haciéndolo.

Pero luego, con Claude Code, lo que hicimos fue que yo ya tenía bastante información y bastantes ejemplos. Así que dije: “Can you create a skill out of that?” Luego le pedí que buscara en internet otras skills de otras personas donde hubieran creado cosas. Y mucha gente las ha dejado abiertamente en GitHub, y hay bastantes directorios. Así que puedes ir y coger lo que están haciendo los demás.

Y luego dices: “Can you put that together and come up with something better?” Y entonces le di —así que primero reproduje lo que ya estábamos haciendo internamente sin la API. Esa fue mi versión uno. Y luego lo que hice fue darle acceso a la API para que pudiera ir directamente a Google Ads y a GA4 y luego complementarlo y obtener datos de mejor calidad encima.

Pero es mucho trabajo. Así que, a menos que sea algo que hagas con regularidad, es muy difícil justificar la cantidad de tiempo. Así que tu blogging es un ejemplo clásico porque probablemente quieras hacer mucho de eso. Mientras que, si solo haces una auditoría al mes o una auditoría cada tres meses, no merece la pena. Pero si haces una auditoría al día, yo estoy haciendo informes GEO como outreach en este momento.

Ya sabes, generative engine optimization o AIO, como quieras llamarlo. Hay tantos nombres diferentes para ello en este momento. Pero estoy produciendo —mi outreach por email me da unas 10 oportunidades a la semana. Son un verdadero fastidio de hacer, pero si tuviera que hacerlas manualmente, me llevaría toda la semana hacerlas.

Sigue siendo una pesadilla porque todavía no siempre hace lo que se le dice, y sientes que se lo dices —es como un niño. A veces le dices lo mismo una y otra vez. Pero lo bueno es que quedan muy bien. Y, de hecho, como lo he conectado con ciertos programas, porque puede ir y —usa algo llamado Playwright, y va y captura las capturas de pantalla. Incluso me configura las cuentas.

Si tuviera que hacer 10 de esas, como decía, me llevaría toda la semana. Probablemente me lleva un día hacer 10 porque pueden ser problemáticas. Pero tienes que tener el tiempo para invertirlo. Así que creo que, para responder a tu pregunta, creo que es realmente difícil para la gente aprender cosas como n8n.

Y, curiosamente, hace un año dábamos formación al equipo, y realmente no les interesaba. Pero empezaron a ver lo que estamos produciendo con Claude Code, y creo que ahora ven que esto es un asistente. Puedo usarlo para hacer todo tipo de cosas. Y, de repente, están desesperados por que les pongamos al día.

Así que creo que, una vez que el beneficio supera al dolor, todavía no saben en qué se están metiendo, ¿verdad, Fred? Una vez que el beneficio supera al dolor, entonces el equipo se sumará, y luego los irás incorporando contigo. Pero los pioneros y los que van al frente suelen ir seis meses por delante del resto del equipo, diría yo.

Frederick Vallaeys: Sí. Bueno, sé que en Anicca Digital tienen suerte de contar contigo para aprender cuando deciden dar ese salto. Pero también haces mucha formación de otras maneras, ¿verdad? Creo que tuviste August, AI August.

Ann Stanley: AI August.

Frederick Vallaeys: Ahora tienes AI Thursdays. Así que cuéntanos sobre varias de las iniciativas en las que la gente puede realmente ponerse manos a la obra y aprender de verdad estas cosas contigo.

Ann Stanley: Sí. Y solo para aclararlo, no soy la única. Afortunadamente, mi MD Darren, antes era el responsable de PPC. Probablemente lo conociste hace años. Le entusiasma tanto como a mí, y ha estado haciendo cosas realmente interesantes, incorporando informes de todo tipo de lugares. Y luego James, que es el SEO técnico, también está muy metido en ello.

Así que somos tres los que estamos realmente metidos en esto. Y luego cada vez más miembros del resto del equipo también se están sumando. Pero es difícil entrar en ello si no entiendes los fundamentos. Así que una de las cosas que queríamos hacer era, en lugar de ofrecer solo un curso de dos días cada mes y que eso fuera todo lo que hacíamos, queríamos tener algo un poco más orgánico.

Así que decidimos lanzar algo llamado Thursday AI Club. Al principio será cada dos semanas, y el primero es el 9 de abril. Y puedes registrarte gratis para el primero, y luego pasa a ser un club de miembros. Y la idea es que haya una hora de pregúntanos lo que sea, y habrá tres o cuatro personas técnicas allí para responder todas las preguntas.

Y luego puedes quedarte para un taller de dos horas. Y la idea es que, a lo largo de seis meses, haya 12 talleres que ya están planificados, la mayoría de los cuales ya hemos impartido antes. Y es un programa evolutivo porque dentro de seis meses no necesitarás lo mismo de lo que estamos hablando ahora, o las cosas habrán avanzado otra vez.

Pero la idea general es que habrá un montón de recursos disponibles, todas las grabaciones anteriores. Y puedes unirte simplemente de forma mensual, o puedes suscribirte para todo el año y obtener un gran descuento por hacerlo. Así que puedes probar antes de comprar el 9 de abril.

Frederick Vallaeys: Genial. ¿Y qué pasó entonces en agosto?

Ann Stanley: Ah, agosto. Pensé que si cambiaba la U por una I, quedaba AI-gust. Así que hicimos talleres de dos horas cada semana durante agosto. Todo eso también está disponible en el sitio web. Así que puedes ir y aprovecharlo, y eso te dará una buena idea. Fue casi como el prototipo de lo que estamos haciendo ahora.

Creo que hay cinco sesiones de dos horas que puedes ir y aprovechar. Así que todos nuestros webinars en nuestro sitio web los puedes obtener gratis, y creo que algunos están en YouTube, pero lo mejor es ir al sitio web de Anicca.

Frederick Vallaeys: Yo hice algunos talleres en SMX en Múnich, un taller de vibe coding, de una hora y 20 minutos. Y pedí a la gente que trajera una hoja de cálculo con algún tipo de datos que quisieran usar. Porque sabía que muchos de esos datos se pueden obtener a través de API o MCPs, pero no estaba preparado para ayudar a la gente a configurarlo todo. Así que pensé: tráelo en una hoja de cálculo, ¿vale? Y luego veamos qué podemos hacer.

Y vinieron con peticiones realmente sofisticadas. Querían consolidar o combinar datos de tres fuentes distintas y tener como una capa de IA encima. Y yo pensé: vale, tenemos una hora y 20 minutos. Nadie ha hecho esto antes excepto yo. Seamos realistas.

Pero en realidad, al final de la hora y 20 minutos, todos tenían prototipos realmente buenos con datos reales. Fue algo sorprendente, ¿no? Sé que es posible, pero no pensé que fuera posible para alguien que nunca lo había hecho antes en menos de una hora y media. Y luego nadie quería irse porque todos entraron en esa misma dinámica de: ah, esto está genial, pero ¿y si?, vale, ¿y si?

Y entonces siguieron con el y si cada vez más y más. Así que no querían irse. Pero como tú, que has hecho estos cursos y has hablado con la gente, ¿ha sido esa tu experiencia? Palabras de ánimo para quienes quizá tengan un poco de miedo a esto.

Ann Stanley: Creo que hay algunas habilidades con las que necesitas irte, practicar y volver. Así que siempre intentamos hacer algo práctico. Pero lo que vamos a hacer en el AI Club es que cada trimestre vamos a tener un hackathon de un día entero. Así que elegiremos cierta tecnología y ciertas ideas. Lo haremos una vez por trimestre.

Será en sábado porque mucha gente no puede tomarse libre durante el horario laboral. Pero siempre habrá algo práctico en cada sesión. Sí hicimos algo práctico cuando hacíamos el curso de dos días. De hecho, teníamos salas de trabajo en grupo y cosas así. Y esa era la idea original, pero no todo el mundo tiene software.

Así que cuando entras y empiezas a enseñarles cosas, no necesariamente están preparados. La semana pasada hice una sesión en algo que se llama Agency Hackers en el Reino Unido, e hice una clase de 45 minutos sobre cómo hacer una máquina de chistes, lo cual fue bastante interesante. Así que hicimos una máquina de chistes, pero tuve que intervenir bastante.

No puedes simplemente meter a la gente en n8n sin explicarlo. Así que las diapositivas son… de hecho, ese es uno de los blogs que hice el fin de semana. Así que puedes ir a verlo. Pero eso fue muy fácil porque explicaba los principios básicos. Pero estoy de acuerdo contigo. Quiero decir, yo creé un portal completo en un fin de semana, un portal de cliente en un fin de semana usando Claude Code.

Así que lo que puedes hacer es increíble, pero necesitas ir construyéndote poco a poco. No sirve de nada lanzarse a lo profundo. Tienes que empezar con pequeños pasos y hacer simplemente las tareas molestas que tienes que hacer un millón de veces a la semana. Como tus notas de reuniones, como tus blogs, como tus publicaciones en LinkedIn, lo que sea que hagas todo el tiempo. Domina eso, y luego puedes ir desarrollando tus habilidades con el tiempo, ¿verdad?

Frederick Vallaeys: Sí, y quiero decir, ese es un enfoque sensato. Yo voy a adoptar una postura un poco más agresiva, quizá más Silicon Valley, de simplemente construir y romper cosas.

Ann Stanley: Sí, pero tú ya tienes muchísima experiencia. Has estado haciendo… has estado trasteando…

Frederick Vallaeys: La tengo, sí. Pero realmente quiero animar a la gente que está en esa situación y nunca lo ha hecho. Estoy de acuerdo con lo que dices, pero sí quiero animar a la gente a dar esos pequeños pasos ahora. Y si te equivocas, no pasa nada, ¿verdad? Usar Claude Code es tan barato. Si tienes ese plan, haz que construya algo, y si está completamente mal o tiene problemas de seguridad, pídele que te los identifique y no lo despliegues.

Pero mira lo que puede hacer con un par de cosas realmente básicas, y luego empieza a añadir todas esas capas sobre hacerlo de la manera correcta, estructurarlo bien, asegurarte de que es seguro, asegurarte de que tus tokens de API no sean robados, ¿verdad? Pero hasta que no ves el poder de un solo prompt y lo que puede hacer con un solo prompt, eso es lo que hace que se enciendan las bombillas y entiendas lo que ahora es posible.

Ann Stanley: Bueno, el otro gran consejo sobre eso es entrar en lo que se llama modo planificación. Así que si dices: “Oh, quiero construir…” —lo que yo construí fue un portal de cliente. Y ya sabía exactamente lo que quería porque llevaba bastante tiempo trasteando con estas cosas de todos modos. Así que describí exactamente lo que quería. Sabía cómo quería que se subieran los clientes. Sabía que quería añadir usuarios. Sabía lo que quería en el diseño y en los menús porque probé algunas cosas hace un año y no conseguí que funcionaran porque la tecnología no estaba ahí.

Así que lo que hice fue entrar en lo que llamas modo planificación. Vuelves a describirlo con tu voz porque puedes darle mucho más detalle hablando que intentando escribirlo. Y luego dices: “Dame un plan”. Y dices: “Ah, vale. Bueno, te has dejado eso fuera”. Y entonces trabajas juntos en el plan. Luego le haces construirlo.

Así que aunque tienes razón, entra y prueba cosas, pero solo con poner ese paso intermedio, porque recuerda, si no haces buenos prompts o no le das las instrucciones, obtendrás basura. Pero si trabajas juntos para desarrollar lo que quieres, entonces vas a obtener un resultado mucho mejor al final. Así que definitivamente recomiendo hacerlo así.

Frederick Vallaeys: Sí. Y de nuevo, aquí voy a adoptar una postura contraria porque he probado a hacer más de esta planificación e ir a ChatGPT, y tengo una conversación larga. Pero hay tantas ideas preconcebidas que tengo. Mientras que si simplemente digo: esto es lo que intento construir, y especifico cuál es el objetivo, ¿verdad? ¿Qué estoy intentando lograr? Y entonces tiene muchísima información sobre otras formas en que eso se ha construido, enfoques que ha tomado…

Ann Stanley: No, no, estoy diciendo lo mismo. Sí. Sí. Yo también. Estoy diciendo lo mismo. Pero no entres y chatees y lo hagas. Hazlo en Claude porque Claude sabe qué herramientas tiene. No, estoy de acuerdo contigo. Lo que digo es que primero lo describas, lo que quieres, lo que intentas lograr, cuál será el resultado. Y entonces te dará una descripción de lo que cree que necesitas.

Y entonces puedes decir: “Ah, no, eso no está del todo bien”. Y una vez que llegas a algo que se parece vagamente a lo que tenías en la cabeza —porque recuerda, todos somos bastante malos describiendo lo que realmente queremos. A menos que hagas esto mucho, entonces le dejas seguir adelante y construirlo, y luego trabajas de forma iterativa con ello.

Así que todo se trata de una conversación. Es como trabajar con tu propio asistente a tu lado que puede hacer diseño, contenido funcional y todo, y sabe lo que funciona porque lo ha hecho un millón de veces antes. Así que, de hecho, estoy de acuerdo contigo. Yo haría lo mismo.

Frederick Vallaeys: Sí. Y supongo que, una vez que empiezas a hacer esto, desarrollas un respeto completamente nuevo por las personas que construyen productos y por las personas que gestionan campañas, porque es como: bueno, pensé en las 10 cosas que debería hacer, pero luego, espera, ahora que lo estoy usando, hay otra cosa y hay un caso límite y esa otra cosa que no había considerado. Es como: bueno, en realidad hay muchas cosas en las que tienes que pensar.

Pero lo bonito también es que los sistemas siguen evolucionando tan rápido. Los costes siguen bajando. Así que es como: bueno, dentro de seis meses, claro, tienes este panel, pero ¿por qué no reconstruirlo simplemente? Y hay toda una filosofía en programación que dice: bueno, ya no deberíamos escribir el código en la página como las personas. Deberíamos escribir qué es lo que intentamos hacer con esta página, cuál es el objetivo, ¿verdad?

Y dentro de seis meses, Claude Code puede tener una versión mejor, y debería simplemente mirar esas instrucciones y decir: “Ah, bueno, Fred, esto es lo que intentabas hacer, y así lo hicimos hace seis meses. Pero vamos a reconstruirlo todo para hacerlo mejor y seguir cumpliendo tu objetivo”. Y eso es un cambio tan fundamental en cómo pensamos sobre cómo se construyen las cosas.

Y para las personas que tienen los objetivos.

Ann Stanley: Bueno, quiero decir, lo que no hemos hablado es del impacto que esto va a tener en las agencias y en lo que hacemos para ganarnos la vida de aquí en adelante. Porque la cuestión es que llegará un punto en el que probablemente solo el 1 o 2% de la gente esté usando Claude Code en este momento. Pero en Agency Hackers, el 30% de la audiencia lo estaba usando. Mientras que hace un año, cuando les pregunté si habían oído hablar de Claude o de los agentes de IA, eran menos de 20.

Así que está avanzando muy rápido. Pero la tecnología ya no va a ser la barrera. Solo lo serán tu imaginación y tu capacidad para entenderla, y también para venderte como agencia o como profesional y decir que estás adoptando estas herramientas. Porque si no lo haces, los clientes se te adelantarán. Y pensarán que pueden hacerlo ellos mismos sin entender que todo ese conocimiento significa que sabes qué construir y sabes cómo construirlo porque lo has hecho y has estado ahí y te has comprado la camiseta.

Esa experiencia vale algo. Todo nuestro equipo tiene 10, 15, 20 años de experiencia. Así que eso es lo que se vuelve valioso, más que las tareas del día a día. Y creo que hace unos años escribiste un libro diciendo prácticamente eso sobre cómo la IA iba a cambiarlo todo.

Frederick Vallaeys: Ah, sí. El mayor cambio mental en la historia del PPC y nivelar el terreno de juego. De hecho, tengo un libro nuevo. Así que cualquiera que esté viendo este episodio, The AI Amplified Marketer ya está disponible en Amazon. Ese es el que recoge todo este nuevo contenido generativo. Y fue escrito antes de Claude Code, así que no habla de eso, pero sí de muchos de los conceptos que lo alimentan y de cómo piensas sobre la IA. Sin duda, sí, echadle un vistazo a ese nuevo libro.

Ann Stanley: Así que supongo que con tu nuevo libro y mi primer AI Club, la audiencia va a poder arrasarlo, ¿no?

Frederick Vallaeys: Absolutamente. Pero sí, esto ha sido fantástico, compartir todas tus ideas. Siento que tenemos que hacer otro dentro de un par de meses, cuando todo vuelva a ser nuevo, y tendremos consejos aún mejores sobre cómo hacer las cosas. Pero sí, sin duda, cualquiera que esté viendo esto hoy, que revise todo el gran trabajo que ha estado haciendo Ann y que se apunte a estas clases porque, sinceramente, la hora que inviertes cada semana en hacer esto te va a dar un retorno de diez veces, de cien veces.

Y mi filosofía es que no compites contra la IA. Compites contra personas que usan la IA mejor que tú. Y eso es exactamente lo que estamos viendo aquí, ¿verdad? Alguien puede multiplicarte por 100 simplemente usando las herramientas adecuadas.

Ann Stanley: Y quizá dentro de seis meses podamos decir que dormimos un poco más.

Frederick Vallaeys: No lo sé. Quiero decir, cada hora que se libera, pienso: “Ah, hay otra cosa en mi vida que siempre he querido”. De hecho, ahora he creado una app que me ayuda a recordar lo que comí en ciertos restaurantes porque lo que más me frustra es que he estado allí antes, pero no recuerdo qué del menú me gustó o qué probé. Y solo necesito una pequeña app que me ayude a recordarlo. Así que empiezo a hacer vibe coding de todas estas cosas.

Y sí, y de paso también hago algo de PPC.

Ann Stanley: Sí. Bueno, no hablamos demasiado de PPC, pero creo que sí hablamos de cómo estas herramientas pueden ayudarte a hacer tu PPC, pueden hacer tus informes, pueden crear… quiero decir, algunos de los otros tipos de informes, análisis de la competencia, landing page, cosas de CRO. Todo está en el borde de lo que PPC y los marketers necesitan saber. Así que espero que haya algunos fragmentos ahí que les resulten útiles.

Frederick Vallaeys: Bueno, sí, exactamente. Creo que sí. Toma estos conceptos de cómo puedes hacer que el ordenador trabaje por ti. Pon en práctica estas habilidades que realmente definen… así que para los usuarios de Optmyzr, pensarías en cuál es tu blueprint para gestionar una cuenta. Ese blueprint básicamente se convierte en tu archivo de habilidades, como hacer estas cosas en ese orden y tener en cuenta esto y aquello. Pero añade encima algunas capacidades de IA LLM, que es lo que estabas describiendo que puedes hacer con n8n, ¿verdad?

Así que ese es un punto de partida. Pero además, hemos hablado de la inteligencia de negocio y del tipo de experiencia que tienes como agencia o como herramienta de software. Lo difícil de construir una herramienta no es lo básico. Son los casos límite, ¿verdad? Y eso es lo que hemos pensado. Y ahí es donde puedes tomar un agente para Claude Code, pero puedes decirle que se conecte con el MCP de Optmyzr, lo que ayudará a evitar estos errores, que se apoyará en 10 años de experiencia haciendo esto bien y te dará fiabilidad, ¿verdad?

O si trabajas con una agencia, hay algo en que una agencia tenga acceso a todas estas otras cuentas, y por tanto tenga una visión más amplia del sector. Y eso es valioso. Y probablemente hayan incorporado eso en sus formas de comunicarse con estos agentes, ¿verdad? Y así que el riesgo ahora mismo es que la gente piense simplemente: ah, Claude por sí solo puede hacerlo todo mejor. No, puede automatizarlo hasta cierto punto, pero sigue necesitando la ayuda de las cosas que todos hemos ido construyendo durante décadas de trabajo.

Ann Stanley: Tengo un mensaje final muy bueno para todos cuando llegamos al final de nuestro tiempo juntos, y es el sándwich humano-IA. Así que para cualquiera que tenga hambre ahora mismo, la idea es que necesitas humanos al principio del proceso que tengan la idea, tengan la inspiración y puedan dar las instrucciones correctas a la IA para producir algo. Y luego tienes al humano del otro lado que toma ese contenido, sabe si es bueno o no, y lo adapta, lo edita y lo mejora aún más.

Así que el sándwich humano-IA es de lo que estamos hablando aquí. Y lo que digo es que los humanos de mayor calidad van a producir los sándwiches de mayor calidad porque saben de lo que hablan. Casi se me escapó una palabrota entonces, pero no lo hice. Conseguí pasar todo el episodio sin soltar ni una sola. Así que sí, el sándwich humano-IA es el mensaje que te llevas de este podcast de hoy, Fred.

Frederick Vallaeys: Vale. Muy bien. Ahora me has dado hambre, Ann. Así que con eso, vamos a cerrar aquí. Esto ha sido fantástico, Ann. Muchas gracias por participar como invitada, y gracias a todos por vernos. Por favor, dejad comentarios, dad like a este episodio, suscribíos y echad un vistazo a todo el gran trabajo que Ann y Anicca Digital han estado haciendo. Y con eso, lo cerramos aquí, y nos vemos en el próximo episodio.

Ann Stanley: Gracias. Adiós, Fred.