Automation

1. El Abismo de la Ejecución Las empresas invierten millones en software de planificación y ERPs. Pasan meses integrando datos, limpiando registros y afinando previsiones de demanda. Y aun así, al final del día, la ejecución suele depender de un analista frente a un dashboard. Un humano leyendo gráficos para, finalmente, redactar un correo electrónico al director de la fábrica solicitando cambios en la producción. Ese delay humano es ineficiente, propenso a errores y, francamente, innecesario en la era moderna. Las matemáticas puras no tienen valor si no se ejecutan. ...

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.