Python

“Siempre queremos X semanas de cobertura.” Esta frase, repetida como mantra en todas las reuniones de S&OP del planeta, es financieramente tóxica. ¿Por qué? Porque es una regla fija aplicada a un sistema dinámico. Si tu demanda en enero es 200 unidades y en julio es 20, te estás obligando a mantener 800 y 80 unidades respectivamente “por si acaso”. En enero te queda corto. En julio inmovilizas capital sin motivo. ...

En las reuniones de S&OP (Sales & Operations Planning), a menudo se discute sobre opiniones en lugar de hechos. “Creo que venderemos más”, “El mes pasado fue raro”. El problema raíz no es la falta de visión comercial, es la falta de integridad en la señal. La mayoría de las cadenas de suministro se gestionan sobre hojas de cálculo que aceptan cualquier cosa: fechas como texto, espacios en blanco, y errores de dedo que convierten un pedido de 100 unidades en 100.000. Cuando alimentas tu algoritmo de predicción con esa “basura”, obtienes basura amplificada (El efecto Bullwhip financiero). ...

Cuando la IA genera contenido para redes sociales, ¿cómo sabemos si es bueno? Construí autopilot-ctrl, una herramienta que usa GitHub Copilot CLI para evaluar la calidad del contenido antes de publicar.

Añadimos una nueva funcionalidad al Autopilot: una newsletter integrada en el footer del blog que captura suscriptores, los segmenta por idioma (ES/EN), y envía automáticamente emails personalizados generados por IA cuando publico contenido nuevo.

En este último capítulo, abandonamos la ejecución manual. Construimos un pipeline de CI/CD en GitHub Actions que detecta nuevos artículos, orquesta a los agentes de IA y gestiona la publicación en Twitter y LinkedIn bajo supervisión humana. Bienvenidos a la automatización total.

Conectar una API suele ser fácil… hasta que intentas publicar en una Página de Empresa de LinkedIn. En este post narro la odisea de permisos, verificaciones y formularios de ‘Marketing Developer Platform’ que tuve que superar para que mi script de Python pudiera hablar oficialmente en nombre de Datalaria.

Tener los datos no es suficiente; nadie da like a un JSON. En este post, diseñamos la personalidad de nuestros Agentes Redactores, enseñamos a Gemini a escribir ‘Broetry’ para LinkedIn y ‘Shitposting’ para Twitter, y escalamos la arquitectura para publicar en español e inglés simultáneamente.

Un script que lee archivos es fácil. Un script que ’entiende’ la tecnología es otra historia. En este post configuramos el entorno Python, solucionamos los errores de integración de CrewAI y logramos que Gemini Flash extraiga ‘oro puro’ de nuestros posts en Markdown.