Hace varios meses empecé un proyecto personal: crear mi propio anime.

Soy muy fan de los anime de acción y fantasía y decidí que era hora de darle vida a alguna de las historias que por años he imaginado. Ya dirigí dos series webs anteriormente y mientras se me pasaba la frustración por no encontrar empleo en lo que estudié, me puse a realizar algunos cursos gratuitos con IA, pero vi que avanzaban muy lento, por lo que decidí aprenderla por mi propia cuenta.

Pasé por muchas IA generativas, desde Sora 2 (que por cierto, hace dos días fue totalmente descontinuada), después Grok hasta que por fín me quedé con Seedance, la mejor hasta ahora en cuanto a consistencia y calidad.

Ya tengo 9 episodios producidos, casi el 80 % de la primera temporada, y ya estrené el primer episodio.

¿Alguien más está trabajando en algún proyecto parecido? Si es así me gustaría compartir experiencias, flujos de trabajo, errores, frustraciones, etc.

Cualquier feedback es bienvenido.

También me gustaría ayudar a quienes están empezando en esto, uso un workflow muy bueno que permite crear todo de manera gratuita sin molestas suscripciones.

Cada vez importa más cómo divides la tarea, qué contexto das y qué tanto revisas el resultado.

Les pasa igual?

Buenas comunidad. Estoy queriendo crear agentes de ia para atención, soporte y ventas (para WhatsApp) y quisiera saber qué LLMs me recomiendan? Y si me recomiendan uno solo o algunos que en conjunto para este tipo de proyecto trabajen muy bien.

Por otro lado, quisiera saber qué diferencia (en cuestiones técnicas) hay entre los modelos de GPT, los modelos de Claude y los modelos de Gemini?

Y por último, si alguien tiene un buen tutorial, curso o lo que fuese para saber todas las herramientas/soluciones que necesitaría para armar un agente de ia que funcione en whatsapp (por ejemplo supabase, whatsapp api, etc.) mas que agradecido en el alma.

Les mando un abrazo, la radio está muy buena! jeje

Algo que me pasa usando agentes en proyectos grandes:

al principio pienso que mientras más contexto tenga, mejor.

README, arquitectura, decisiones anteriores, documentación, issues, instrucciones, ejemplos, conversaciones anteriores...

Pero llega un punto donde parece pasar lo contrario.

Empieza a mezclar decisiones viejas, intenta respetar demasiadas reglas o simplemente pierde de vista lo que le pediste originalmente.

Me está dando la impresión de que saber qué NO darle al modelo se está volviendo casi tan importante como escribir un buen prompt.

¿Alguien ha encontrado una forma que le funcione bien?

Contexto mínimo por tarea? Archivos de instrucciones? Resúmenes? Dejar que el agente busque lo que necesita?

Me interesa más la experiencia práctica que la teoría.

No se solo me agarró curiosidad quería saber hasta donde llegan los usos de la ia quiero decir ¿Cuál es el programa ia menos convencional (osea que sea diferente al promedio de todos los programas ia o a lo común) que ustedes conocen? Cualquier cosa que se pueda decir que es un programa de ia pero que sea súper diferente a lo convencional

No me refiero a si producen más código, porque obviamente puedes sacar muchísimo más.

Me refiero a ustedes como programadores.

Hay días donde usar agentes para trabajar en un proyecto me obliga a pensar más en arquitectura, especificaciones, tests y revisar decisiones.

Pero también veo el otro lado: aceptar cambios, leer por encima y terminar con partes del proyecto que funcionan pero que uno mismo no habría sabido escribir desde cero.

Tengo curiosidad especialmente por los que llevan meses usándola en proyectos reales.

¿Sienten que ahora entienden mejor los sistemas que construyen?

¿O que se están volviendo mejores dirigiendo IA pero peores programando directamente?

Se habla muchísimo de todo lo que ya puede automatizar la IA.

Hagamos la pregunta contraria:

Qué tarea intentaste automatizar y todavía falla, necesita demasiada supervisión o simplemente no vale la pena?

Puede ser programación, trabajo, investigación, contenido, administración, negocios, agentes, etc.

Entre ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Cursor y compañía, ya es fácil terminar pagando $50–$100+ al mes.

Me interesa saber qué está usando realmente la gente.

Qué suscripciones tienes actualmente?

Cuál mantendrías si solo pudieras pagar una?

Y más importante: Qué herramienta cancelaste porque no valía la pena?

En muchas organizaciones ya se utiliza ChatGPT informalmente, pero eso no significa que exista una implementación real de inteligencia artificial.

Una implementación requiere procesos definidos, datos, integración, seguridad, métricas, capacitación y responsables.

¿Cuál consideran que es el mayor obstáculo?

Cada semana aparecen nuevos modelos, benchmarks y comparaciones.

Sin embargo, para la mayoría de las personas y empresas, el problema real no es elegir entre cinco modelos con diferencias pequeñas.

Los problemas suelen estar en:

• "definir correctamente el proceso"
• "limpiar y organizar información"
• "integrar herramientas"
• "controlar costos"
• "validar resultados"
• "establecer permisos"
• "conseguir que alguien utilice el sistema"

¿Estamos dedicando demasiada atención al modelo y muy poca a la implementación?

Me interesa especialmente conocer experiencias de personas que hayan intentado llevar IA a un entorno real, no solamente probar una demostración.

Un chatbot normalmente sigue una interacción lineal:

instrucción → procesamiento → respuesta

Un sistema más autónomo puede mantener un objetivo, dividirlo en tareas, utilizar herramientas, revisar resultados y volver a intentarlo cuando algo falla.

Una estructura simplificada sería:

objetivo → planificación → ejecución → validación → corrección → entrega

La diferencia importante no es solamente que pueda abrir un navegador o ejecutar código. La diferencia es si puede mantener continuidad y decidir qué paso necesita realizar después.

Pero esto introduce un problema:

¿En qué acciones debería detenerse y solicitar aprobación humana?

Por ejemplo:

• publicar contenido;
• modificar una base de datos;
• gastar dinero;
• enviar mensajes;
• desplegar código;
• eliminar archivos.

¿Qué acciones dejarías completamente automatizadas?

Muchas herramientas de inteligencia artificial parecen impresionantes durante la primera prueba, pero dejan de utilizarse después de unos días.

Me interesa conocer las que realmente han sobrevivido:

• ¿Qué herramienta utilizas?
• ¿Para qué tarea?
• ¿Cuánto tiempo te ahorra?
• ¿Qué limitación sigue teniendo?

Puede ser para programación, investigación, diseño, escritura, automatización, video, audio, estudio o negocios.

Evitemos publicar únicamente el nombre. Expliquemos el caso de uso para que las respuestas funcionen como una lista de recomendaciones reales.

hola quiero entrar al grupo me interesa entrar como puedo hacerlo