Seis personas trajeron algo en lo que estaban atascadas. Nadie preparó nada y nadie mostró una presentación. Cuatro de esas seis conversaciones terminaron en lo mismo: cuánto cobrar. Pasa seguido, y pasa en una comunidad que se junta a hablar de agentes y de automatización. Alguien llegó preocupado porque le suben los costos de las herramientas con las que produce. A los diez minutos la conversación estaba en otra parte. El problema no eran los costos: cobra por horas trabajadas. Y ahora que la inteligencia artificial ejecuta y él solo revisa, siente que corresponde cobrar menos. Lo que vende es su criterio, y eso es lo más caro que tiene. Lo que se armó en la mesa para poner un precio, por si te sirve. Abajo tienes lo que necesitas para vivir más lo que te cuesta prestar el servicio. Cobrar menos que eso no es emprender, es financiarle el negocio a tu cliente. Arriba tienes lo que ese resultado vale en el mercado, que no tiene nada que ver con lo que cobra el de al lado. Entre esos dos números decides, y se decide en una hoja con números, no con la sensación de que te van a encontrar caro. Otro miembro contó que este año subió sus precios varias veces y no se le fue ningún cliente. Lo empezaron a tomar más en serio. La otra hora fue equipos de venta que no venden, cómo contratar freelance sin terminar con una relación laboral que nunca firmaste, cómo saber si alguien paga antes de ponerte a construir, y cuánta decisión le puedes soltar a un sistema sin tener que revisarlo todo a mano. @Orlando Vazquez @Christian Aravena @Miguel Barrera @Moroni H. @Katherine Leon @Nicolas Santis Moya, gracias por traer cosas de verdad y no preguntas de adorno. La sesión la abrió Oscar, y las dos respuestas más útiles de la hora no fueron mías: una la dio él y la otra un miembro.

El lunes, mientras grabábamos, mi pipeline ya llevaba 175 noticias publicadas en Ecosistema Startup. Un 94% con cifras duras, cinco fuentes validadas por nota, y me cuesta entre US$200 y US$300 al mes. Yo no escribí ninguna. La cagada de la semana también es mía: dejé al agente trabajando de noche, a los cinco minutos me preguntó algo, y como yo dormía se quedó esperando hasta la mañana. Ahora lo dejo con /goal para que no pare hasta cumplir el objetivo. Con eso abrimos el episodio 22 de Es la Hora de Aprender con @Rodrigo Rojo y @Diego Arias, y de ahí a tres temas que son la misma pregunta: - OpenAI dice que 10.000 agentes resolvieron en 88 horas un problema matemático abierto por más de 80 años. ¿Cuenta si se apoyaron en trabajo previo? Todo es un remix. - El desempleo en Chile llegó a 9,9%. Rodrigo separa lo que los titulares mezclan: la IA reveló grasa corporativa en las multinacionales, y al mismo tiempo hay empresas contratando Product Managers como nunca. - Dario Amodei publicó un ensayo pidiendo pausar la frontera, no frenarla. Musk, Altman y Nadella dicen estar de acuerdo. Ninguno quiere sumarse primero. Y una confesión: llevo un año sin meter manos al código y estoy desarrollando más que nunca. Un negocio entero se puede manejar solo con agentes, pero el cuello de botella pasas a ser tú. ▶️ YouTube: https://youtu.be/mU276qlJBGU 🎙️ Spotify: https://open.spotify.com/episode/2Op521llY5GIn6FjmaKVUo 📝 Notas y capítulos: https://eslahoradeaprender.com/episodios/22-desempleo-agentes-24-7-carta-dario-amodei/ 🎓 Lección en el classroom: https://www.skool.com/cagala-aprende-repite/classroom/5b0075e3?md=f33fe350f3a04281951e5ba756630390

Esta semana en el grupo de WhatsApp VIP de la comunidad se armó una conversación que vale la pena traer acá, porque quedaron varias cosas en el aire y aquí hay gente que sabe más de esto que nosotros. Partió por un link: el Cyber Verification Program de Anthropic (https://portal.anthropic.com/programs/cvp), el programa para que los bloqueos de ciberseguridad de Claude no salten cuando uno hace trabajo defensivo legítimo. Con Fable 5.1 (salió el 1 de septiembre) los bloqueos saltan bastante menos y el modelo ya puede buscar vulnerabilidades, pero pentesting y exploits siguen pasando por verificación. Tres detalles que no son menores: hay que verificar identidad (documento con foto y selfie, vía Persona), las organizaciones con Zero Data Retention no son elegibles, y si postulas como persona natural la cuenta queda vinculada a ti. Para que te suelten la rienda tienen que poder retener y revisar lo que haces. De ahí saltó la duda existencial: si estoy trabajando para un cliente en Chile en algo que toca la Ley de Datos y todo mi flujo de desarrollo pasa por Claude Code, ¿estoy infringiendo la ley? Lo que salió en el grupo, resumido y con lo que fui verificando después: 1. El plan empresa es el que está en regla. Calza con lo que publica Anthropic: Team, Enterprise y API van con términos comerciales, sin entrenamiento con tus datos, retención de 30 días y un DPA con cláusulas contractuales tipo. Free, Pro y Max son términos de consumidor, sin DPA, con 30 días de retención si tienes apagado el toggle de entrenamiento y 5 años si lo tienes prendido. Importa porque tú serías encargado del tratamiento de tu cliente y Anthropic un sub-encargado, y el artículo 15 bis pide contrato en esa relación. Con un plan personal no hay con qué armarlo. 2. El problema casi siempre está en lo que construyes más que en cómo manejas los datos durante el desarrollo. De acuerdo, con un matiz: pegar un dump de producción o logs con datos reales en una sesión ya es tratamiento y transferencia internacional (artículo 27). Con datos sintéticos o anonimizados de verdad (irreversible, artículo 2 letra k) uno queda fuera. Los seudonimizados siguen siendo datos personales. 3. Zona gris: mandarle a un agente el perfil completo de un usuario para que devuelva recomendaciones es muy distinto a clusterizar comportamiento por dimensiones y pasarle eso al LLM sin que se pueda identificar a la persona. Ahí entran las decisiones automatizadas y el perfilamiento (artículo 8 bis), la evaluación de impacto cuando el perfilamiento es sistemático (artículo 15 ter) y la privacidad desde el diseño (artículo 14 quáter). 4. Informar qué haces con los datos y cómo usas IA no reemplaza tener una base de licitud. El deber de información (artículo 14 ter) es una cosa y el consentimiento u otra base de los artículos 12 y 13 es otra. Consentimiento más trazabilidad te blinda, sí, pero todos tenemos data histórica recolectada sin un consentimiento que sirva para esto

Somos 2.000+. Me importa más lo que pasó entre ustedes. 📊 De cero a 19, y de 19 a seis Primero pedí un caso de cliente. Nadie respondió. Bajamos la vara a “Ayudé a alguien a ______” y la completaron 19 personas. La semana pasada les pedí entrar a un hilo ajeno y responder con lo que supieran. En la encuesta, 19 de 27 dijeron que ya lo hacen. Y pasó: cuatro miembros publicaron, tres recibieron respuestas de pares y seis entraron a posts ajenos. 🏆 Los que más aportaron en hilos ajenos No por puntos: por ayudar en posts ajenos. 🥇 @Carlos Rivera contó lo que aprendió sumándose a empresas que recién partían. 🥈 @Carlos Dorner comparó OpenCode y DeepSeek desde lo que usa. 🥉 @Mareidys Mm hizo una pregunta útil para quienes recién entran a programación. 🎯 Esta semana probemos el otro lado Si llevas dos días dando vueltas a lo mismo, pide ayuda aquí abajo: qué intentas, qué ya probaste y dónde te trabaste. El 88% de la comunidad sigue en Nivel 1 y sí puede comentar. Comentar te acerca al Nivel 2, donde se abren el feed, el chat y tres cursos, incluido Validación de Ideas. El contenido gratuito mejora cuando alguien pregunta y otro responde. Mientras más participas, más desbloqueas. ☕ Este viernes hay Cafecito Startup Viernes 4 de septiembre, 15:00 de Chile. Es para VIP. Y abajo la encuesta: ¿Qué te frena para pedir ayuda antes? — Cristian

Hola a todos, quisiera compartirles mi experiencia (soy ingeniero de software por cierto...) con vibecoding y con algunas herramientas agenticas en general. Partir usando en etapas tempranas GitHub copilot, luego me pase a Cursor y cambiando el paradigma de hacer prompts muy granulares a funcionalidades completas. Cursor me gustó mucho pero estaba amarrado a un IDE y luego de ver algunos vídeos de @Cristian Tala llegue a la conclusión que debería apuntar a tener agentes... por tanto probé un poco OpenClaw + n8n haciendo el setup completo por mi cuenta pero para los casos de uso que tenía al comienzo me pareció un poco overkill, por tanto me cambié a Opencode, junto con eso (lo bueno a la vez) es que podía usar cualquier motor de inferencia y luego de investigar un poco opte por DeepSeek (v4 Flash), la cual cumple muy muy bien para requerimientos de desarrollos bastante complejos y a un costo que es una locura... Para que tengan una referencia por ejemplo el último mes gaste 10 USD y use 970.000.000 tokens, este setup me permite varias cosas: - Definir múltiples agentes los cuales se rutean mediante intenciones... - Instale opencode en un VPS + extensión https://github.com/grinev/opencode-telegram-bot para poder manejarlo desde Telegram y anda super bien. - Al usar opencode no estoy amarrado a un modelo de IA tiene soporte para más de 75 proveedores. - Con DeepSeek puedo crear múltiples api key de forma de tener separado el uso. - Deepseek provee un mecanismo de caché por lo que optimiza bastante las consultas reales a la capa de inferencia traduciendo en un menor costo por token, pese a que lo subieron recientemente. - Deepseek es prepago por tanto si te llegan a robar o se te filtra una API key solo usarán tu saldo. - Opencode consume menos tokens (tanto en el arranque como durante por su prompt inicial y caches internos) de eso definitivamente doy fe.