📂 Categoría: Careers,Tech,tiny-teams,ai-agents,entrepreneurship,laid-off,ai,claude-code,ebay,contributor-2026,agnes-burgess-applegate,vibe-coding | 📅 Fecha: 1779096393
🔍 En este artículo:
Este ensayo, tal como se cuenta, se basa en una conversación con Linara Bozieva, fundadora de Ravenopous, con sede en San José, de 39 años. Lo siguiente ha sido editado para mayor extensión y claridad.
Hace poco más de dos años, me despidieron de eBay después de pasar 11 años en la empresa. Mi familia y yo nos mudamos recientemente de Suiza a los Estados Unidos y fue un momento difícil.
Miré el mercado laboral y vi que muchas empresas estaban despidiendo trabajadores y parecía haber más solicitantes que vacantes. Valió la pena empezar a construir algo pequeño, al menos por unos años, para sustentarme a mí y a mi familia.
Unos meses después de mi despido en 2024, lancé una agencia de marketing tradicional. No tengo experiencia en marketing, pero creé un flujo de trabajo de IA de tres niveles con 27 agentes de IA personalizados que ejecutan una estrategia de marketing completa bajo mi supervisión.
Mi experiencia profesional me ayudó a automatizar mi actividad.
Cuando la IA se generalizó, usé ChatGPT en mi navegador y herramientas como Midjourney para vídeos.
Luego comencé a ver cómo la gente usaba la IA en estos sistemas de circuito cerrado, donde los agentes actúan de forma autónoma, y quise construir algo así.
Inicialmente construí mi sistema en la plataforma Antigravity de Google porque era muy fácil de usar, pero finalmente me decidí por Claude Code después de encontrar límites de tokens con Gemini Pro. Amo a Claude, pero aquí también comencé a alcanzar los límites simbólicos.
Trabajé en análisis en eBay y esa experiencia me ayudó cuando construí la arquitectura y creé las pautas. Al mismo tiempo, la IA escribió gran parte del propio sistema. Con todos los archivos de rebajas, habilidades, archivos de agentes y scripts, le dije al modelo lo que quería que hiciera en un lenguaje sencillo, la IA lo produjo y luego lo editó según fuera necesario.
Así trabajan mis 27 agentes de IA en mi equipo
Mi sistema automatizado tiene tres capas: directivas, orquestación y ejecución. La capa directiva define quiénes son los agentes, qué saben y cómo operan. La capa de orquestación decide qué agentes deben hacer qué y cuándo.
Hay seis agentes en la capa de orquestación que actúan como cerebro y piensan antes de que actúen otros agentes. Estos agentes son un agente de investigación de mercado, un agente analista de datos, un agente director creativo, un agente financiero, un agente legal y un agente orquestador que dirige las tareas a la capa de ejecución.
Una vez que se enrutan las tareas, tres agentes sientan las bases técnicas, 10 trabajan en la generación de tráfico y la difusión, y los cinco agentes finales son responsables de convertir el tráfico en ingresos. La capa de ejecución incluye scripts que ayudan a guiar tareas repetibles.
Toda la instalación me cuesta menos de 1.000 dólares al mes. Pago por Claude Code, Codex y ChatGPT. Luego tengo algunas herramientas especializadas como HeyGen y ElevenLabs, y pago por las API porque también le doy a mi Claude Code acceso a otros modelos y herramientas a través de las API.
La parte más difícil fue saber cuándo funcionó realmente el sistema.
El sistema ya ha sido entrenado en 14 clientes en total. Actualmente tengo cinco clientes, pero también probé el flujo de trabajo en mis propios proyectos y realicé trabajos gratuitos para amigos para mejorar los agentes.
La parte más difícil fue saber cuándo estaba operativo el sistema. Por eso lo probé en 14 perfiles de clientes. Quería asegurarme de que el sistema comprendiera completamente mi enfoque y mi marco y que ofreciera resultados de alta calidad en todo momento.
Como resultado, Gemini y Claude ahora generan el texto de mi anuncio por separado, luego comparan y combinan los resultados para obtener algo que parezca más humano. La mejor copia final se produce a partir de su producción combinada.
También agregué scripts en la capa de ejecución que extraen los problemas de los clientes de las discusiones de Reddit para refinar la estrategia.
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Me di cuenta de que las habilidades sociales son muy valiosas en la era de la IA.
En mi negocio, los agentes de IA publican anuncios, analizan el rendimiento, mejoran las creatividades y luego me brindan informes diarios. El cliente recibe informes semanales y realizamos llamadas mensuales más amplias.
La IA puede procesar la transcripción de la llamada de un cliente, pero no puede leer toda la sala ni identificar dónde el cliente parece más nervioso. Este juicio y gestión de los clientes todavía tiene que venir de mí.
También estoy muy involucrado en la estrategia cuando no llegan suficientes datos, y mi agente y yo nos encontramos en una encrucijada en cuanto a qué camino elegir. Compruebo constantemente si lo que proponen los agentes realmente tiene sentido y es realista como estrategia.
Además, la IA puede crear un sistema, pero es necesario comprender el dominio. Por ejemplo, no podría crear un agente de salud que trate resfriados y gripe en niños porque no tengo ese conocimiento y no sabría qué pautas incluir y qué agentes necesitaría, o cómo actualizar mejor el sistema a medida que avance.
Creo que todas las tareas repetitivas pueden ser realizadas y serán realizadas por la IA en el futuro. Sin embargo, la experiencia necesaria para departamentos o dominios específicos seguirá confiándose a humanos que actúen como vicepresidentes de la arquitectura de IA.
La IA cambió lo que pensaba que era posible para una sola persona
Todavía tengo algunos clientes de marketing tradicionales a los que atiendo con mis autónomos. Como les atendimos antes, no podemos decir que ya no lo hacemos. Esta es una rama más pequeña e independiente de mi negocio.
Para todos los clientes nuevos que acepto, ahora solo ofrezco un ciclo de marketing completo a través del sistema de IA. Una vez que un cliente está completamente incorporado, dedico aproximadamente dos horas a la semana a supervisar su cuenta.
Si me centrara únicamente en el seguimiento de los clientes, creo que podría gestionar cómodamente entre 20 y 25 clientes por mi cuenta. Una vez que se alcance ese número, solo contrataré a personas como yo, operadores que supervisan a los agentes y guían la estrategia.
Construir algo por mi cuenta ha sido increíblemente gratificante y prometedor. Ha cambiado no sólo mi forma de trabajar, sino también lo que creo que una persona puede construir.
¿Tiene alguna historia que compartir sobre cómo trabajar principalmente con agentes de IA? Si este es el caso, por favor contacte al periodista en aapplegate@businessinsider.com.
