Durante meses la conversación fue qué modelo usar y con qué framework. Este episodio la da vuelta: la pregunta ya no es qué herramienta abrir, sino qué le entregas a un socio que trabaja por ti. Cristian, Diego y Rodrigo cuentan cómo dejaron de tratar la IA como una herramienta más y la metieron dentro del negocio —uno en su medio de 450 mil lectores, otro en una empresa con equipo de verdad, el tercero dejándola trabajar de noche en toda su operación. El hilo que los cruza lo resume Cristian: que la IA no te diga qué hacer, que lo haga.
Lo que vas a aprender
- Qué cambia cuando dejas de usar la IA como herramienta puntual y la metes como parte del equipo
- Hasta dónde llegan hoy los modelos locales y por qué Cristian volvió a correr todo en su propio computador
- Cómo se adopta la IA en una empresa con personas y procesos, sin romper la operación
- Cómo cargarle todo tu negocio a un agente y usarlo de estratega mientras duermes
- Con qué agente conviene partir según tu perfil y tu presupuesto
¿Modelos locales que por fin sirven? El Spark de Cristian a 50 tokens por segundo
Cristian tiene hardware para correr sus propios modelos desde hace rato, pero le daba lata usarlos: sus agentes andaban tan lentos que una tarea podía tardar quince minutos. Eso cambió esta semana. Por fin logró que su DGX Spark corriera Qwen 3.6 —el de 35 mil millones de parámetros— a lo más cercano a 50 tokens por segundo. La diferencia es de otro planeta: modelos que de verdad funcionan bien, andando rápido, dentro de su casa. Ya usaba ese mismo modelo para su Hermes, pero lo tenía de lado; tiraba más de Kimi Code o de M3 vía MiniMax Code. Ahora el local le alcanza.
La pregunta obvia la hace Rodrigo: si Kimi o MiniMax funcionan tan bien, ¿por qué no dejarlos como cerebro de Hermes? La respuesta de Cristian no es purismo del agente 100% local, es un tema de credenciales. Los modelos en la nube se están poniendo demasiado restrictivos: no te guardan un token, no te devuelven una clave, todo es “no puedo por seguridad”. Y encima esas empresas guardan los logs para análisis futuro y porque el gobierno se los pide. En local le da lo mismo manejar credenciales privadas, porque las usa él, en su red. El empujón final fue prosaico: se le bloqueó la tarjeta de crédito y quedó sin los modelos de la nube. El local no le falla.
“Si le doy un token a mi agente, quiero que lo guarde. No me digas que no puedes por seguridad. Guárdalo. Y si te pregunto cuál era la clave que ocupamos, me la das.” — Cristian
El detalle que remata la sección: probó también Gemma 4, de Google, y le corría a más tokens por segundo, pero el Qwen chino le funciona mucho mejor. Hizo el benchmark, lo publicó y ahí queda el link. Para el uso diario de un agente que es tu mano derecha, dice, no necesitas algo tan poderoso —con un modelo local que rinde, alcanza y sobra.
Build in public: rentabilizar un medio de 450 mil lectores
Cristian confiesa algo que suena raro: nunca quiso tener un medio de comunicación. Pero lo tiene, y no cualquiera. Ecosistema Startup es hoy uno de los medios de emprendimiento y tecnología más leídos del mundo hispanohablante: más de 450 mil personas únicas al mes. Y no es un sitio que copie y pegue noticias al azar. Un sistema de agentes detecta contenidos que están siendo trending, busca fuentes relacionadas para no quedarse con una sola, reescribe la nota mejor que el original y le da la vuelta para que le sirva a un emprendedor. Sin ads, sin paywall y cargando rápido —el medio que a Cristian le gustaría leer.
Diego suelta el chiste que todos piensan: podría poner AdSense y sacar mil dólares por banner. Y ahí los dos coinciden en por qué no lo hace: esos banners son justo lo que arruina la experiencia, la razón por la que entras a una nota y ves cuatro avisos entre medio del texto y la parten en varias páginas para que hagas clic de nuevo.
El giro es el build in public. Cristian arrancó la serie Rentabilizar Ecosistema Startup con una meta ambiciosa: llegar a un millón de ARR en menos de dos años, partiendo hoy de cero facturación. Pero cero facturación no es cero: ya tiene el sistema operativo de agentes, los 450 mil visitantes y las redes. El desafío es agarrar todo lo que ya está construido y hacerlo rentable —y lo lanzó usando Fable para auditar lo que sus propios agentes ya habían generado. La forma de trabajar con la IA en ese plan es la clave: no preguntarle algo general a Claude o a ChatGPT, sino armar agentes con un rol específico. Uno investiga, otro analiza esa investigación, un tercero arma el roadmap, y hasta puedes hacer que uno revise el trabajo del otro. Cada uno enfocado hace su parte mucho mejor.
“La IA puede ser tu copiloto, tu socio, tu todo. Pero las decisiones las tomas tú. ‘Es que la IA me dijo’ no va a salvar a nadie.” — Cristian
¿Cómo se mete la IA en una empresa con equipo de verdad?
Cristian y Rodrigo pueden romper y resetear el computador cuando algo falla. Diego no —él está en Desafío Latam, dedicado a la digitalización y la reconversión de la fuerza laboral, con personas, operación y procesos que no se pueden quebrar así como así. Su método para meter la IA es de adopción, no de producto: clases semanales internas y herramientas que se van entregando de a poco a medida que se validan. Y la regla de oro es delegar la validación al equipo. Si alguien encuentra una herramienta y demuestra que le ahorra tiempo, o dice la palabra mágica de que bajó el costo, se contrata de una.
“Si una persona del equipo dice que una herramienta le ahorra tiempo o que baja el costo, se contrata al tiro y no se cuestiona. No hay que mandar ningún informe.” — Diego
Funciona por champions: grupos en Slack donde cada quien cuenta qué está probando, un bot que mete noticias todos los días, y equipos que van comprando una tecnología antes de escalarla a toda la organización. Un caso concreto de esa dinámica es la migración de GenSpark a Claude: Diego era fan de GenSpark e hizo que comercial y marketing lo usaran, pero como GenSpark por debajo usa Claude y Claude salía más barato, todos terminaron en Claude directo. Lo más potente que tienen andando es Hermes conectado a Slack, actualizando el CRM y la web.
Ahí salta un matiz importante que Cristian corrige en vivo. Diego cuenta que a su agente organizacional le dio acceso a correos y calendario sin preocuparse de la seguridad, y Cristian frena: él no dijo que la seguridad no le importe. Jamás le daría a un agente acceso a su correo. Lo que quiere es distinto —pasarle un token y que lo guarde sin ponerle problema. Dos posturas legítimas y opuestas sobre cuánto poder le entregas a la máquina, que es exactamente el tipo de decisión que cada quien tiene que tomar según su contexto.
Dejar a Fable trabajando de noche: la IA como estratega
Rodrigo aprovechó los días en que Fable estaba disponible antes del corte para hacer un ejercicio que venía posponiendo. Le cargó, literalmente, todo su negocio: las suscripciones de su comunidad, los alumnos de sus cursos B2C, las propuestas que había mandado a marcas y empresas. Nunca había tenido el match entre una propuesta y lo que efectivamente facturó. Le dio acceso a su Dropbox con todo el negocio y a sus notas de Obsidian —unos cuatro mil archivos— y armó un prompt gigante de ocho páginas, dictado y después pulido por otro Claude para hacerlo más profundo.
Antes de irse a dormir, un consejo que vale oro: los agentes pueden modificar archivos, así que si lo vas a dejar en modo YOLO, hazte una carpeta aparte, copia todo ahí y déjalo suelto solo en esa carpeta. Rodrigo lo dejó jugando y se fue a acostar. En la mañana, Fable le había rediseñado la estructura de suscripciones de la comunidad, le había encontrado hoyos en la estrategia, le marcó lo que estaba bien y hasta le dijo qué curso no hacer nunca más. Después siguió en la misma conversación pidiéndole que avanzara mientras él veía una serie, y volvió a guiones armados, ejemplos y materiales para un curso que estaba preparando.
“Mientras más contexto y más información le pasas al principio, mejor resuelve. Le pasé todo el negocio, me fui a dormir y en la mañana tenía el análisis y hasta los guiones de un curso.” — Rodrigo
Comparado con el mismo ejercicio que había hecho antes con Opus, la diferencia se nota en el modo agéntico: más capacidad de análisis y, sobre todo, no perder el hilo de lo que está haciendo. La advertencia sigue siendo la de siempre —no le hizo caso en todo, el criterio lo pone uno—, pero como estratega y como diseñador, funcionó.
Hermes de Chief of Staff y reels editados con Claude Code
En el día a día, el agente de Cristian es Hermes. Llegó a tener dos —uno en la nube, que dio de baja cuando se le cayó la tarjeta— y hoy corre solo el del Spark, que opera vía Telegram, más un Hermes local en cada computador para cuando necesita modificar algo en una máquina. Lo que antes era instalar Docker y configurar a mano, ahora es decir “hazlo”. Ese Hermes del Spark le genera contenido para su blog personal, le sigue las noticias, le valida información de links de LinkedIn y —lo mejor— lo protege de sí mismo: no lo deja responder cosas que le pueden hacer mal.
“Quería responderle a un tipo en LinkedIn ‘eres un imbécil’, y mi agente no me dejó. Mis agentes me ayudan más de lo que deberían.” — Cristian
Lo que Hermes no hace es desarrollo ni interfaz —para eso está Claude Code con sus agentes y skills. Y ahí apareció el flujo que a más gente le llama la atención: los reels. Cristian se armó agentes de Claude Code para editar video con HyperFrames y hoy la edición la hace ahí. Le pasa el video, el audio y lo que grabó del desktop, y el agente hace todo. La primera versión cortaba los reels antes de terminar la frase; los últimos ya salen mucho mejor. Es lo mismo que hacen servicios como Opus Clip, pero corriendo en local. En la misma línea dejó de pagar HeyGen —no le gustó usar su propio avatar— y en cambio mantiene ElevenLabs, porque decidió que no quería clonarse a sí mismo: diseñó una voz femenina que ayuda a entender mejor en formato micro-learning para los videos de la comunidad. El video es local, la voz va por fuera —en español, admite, las herramientas de voz local todavía le faltan; en inglés funcionan muy bien.
OpenClaw, Hermes, MiniMax o Claude Code: ¿con cuál partir?
El mundo agéntico de los tres empezó con OpenClaw. Cristian lo dejó cuando una racha de actualizaciones rompió tantas cosas que nunca volvió a ser tan eficiente, y hoy admite que le da miedo reinstalarlo y perder lo que ya tenía andando. Lo que lo enamoró de Hermes fue el dreaming: aprende solo de cómo trabajas, genera sus propios skills de las tareas recurrentes y cambia de modelo por debajo sin dejar de funcionar —algo que con OpenClaw sí le pasaba, que el comportamiento variaba demasiado según el modelo. Rodrigo lo explica desde el otro lado: OpenClaw es más masivo, lo convirtieron todo en plugins y por eso se rompía; ahora también tiene dreaming, igual que lo agregó Claude Code. Su lectura es que todo va a terminar siendo archivos markdown que puedes abrir, leer e incorporar al contexto. Con modelos locales, Hermes destaca lejos.
Diego aterriza el presupuesto: se quedó con Hermes corriendo sobre MiniMax, que se instala con un botón. Paga cuarenta dólares al mes y nunca se ha quedado sin crédito, contra los cien de su plan de Claude. De ahí salen los consejos de cierre. Para Cristian, hay que partir con Claude y Claude Code —y no solo por consola: el cliente de escritorio, que ya salió para Linux, lo hace accesible a cualquier persona, no solo a un desarrollador; en una segunda etapa, sumar Hermes. Si el presupuesto aprieta, MiniMax con su MiniMax Code, que genera agentes bajo demanda. Rodrigo agrega un asterisco: ni siquiera necesitas la versión Code —con Cowork de Claude o con Codex de ChatGPT apuntando a la carpeta de tus archivos aprovechas todo lo agéntico. Lo importante no es cuál, sino que sea un agente.
“Que la IA, el LLM o como le quieran llamar, no les diga qué hacer, sino que simplemente lo haga. Un ayudante que les quite trabajo, no que les agregue más.” — Cristian
Y cierra con la frase que es su marca: prueben, echen a perder, cáguenla, mejoren y vuelvan a intentarlo. Lo único que les puede pasar es que aprendan.
Tabla comparativa
| Herramienta | Para qué brilla según el episodio | El matiz |
|---|
| OpenClaw | El que inició el mundo agéntico de los tres; sigue siendo fácil de conectar con otras cosas | Una racha de actualizaciones rompió flujos; Cristian lo dejó y le da miedo volver |
| Hermes (Nous Research) | El favorito para el día a día; dreaming que aprende y genera skills solo, cambia de modelo sin romperse | Menos masivo; su cliente de escritorio Cristian todavía no lo prueba |
| Claude Code | Desarrollo, subagentes y edición de reels con HyperFrames; ahora con cliente de escritorio, incluso Linux | El contexto colapsa si intenta abarcar un repositorio entero |
| MiniMax (M3 + MiniMax Code) | Desktop que genera agentes bajo demanda; US$40/mes sin quedarse sin crédito | Cristian lo había dado por malo hasta el último update |
| GenSpark | Todos los modelos y un agente para cada tarea en un solo lugar | Cobra un extra sobre cada modelo; se termina pagando de más |
Capítulos del episodio
- 00:00 — Apertura: la energía, la hora de grabar y el foco del capítulo
- 01:36 — Diego: clones y avatares de video con HeyGen
- 05:18 — Cristian: Qwen 3.6 local a 50 tokens/seg en el DGX Spark
- 06:36 — Por qué local y no la nube: credenciales, logs y control
- 08:39 — Rodrigo: modelos locales para tareas simples y Fable liberado
- 12:04 — Build in public: rentabilizar Ecosistema Startup (450 mil lectores)
- 16:56 — Colaborar con agentes especializados en el plan de negocio
- 18:22 — Diego: meter la IA en la operación de una empresa con equipo
- 24:39 — Rodrigo: cargarle todo el negocio a Fable y dejarlo de noche
- 32:54 — Hermes como Chief of Staff (y cómo protege a Cristian de sí mismo)
- 38:22 — Reels editados en local con Claude Code y HyperFrames
- 42:13 — Diego: saltar de framework en framework y qué aprendió
- 46:31 — OpenClaw vs Hermes: dreaming, plugins y conectividad
- 54:18 — Cierre: con qué agente partir y el consejo para empezar
Preguntas frecuentes
¿Qué significa “contratar” la IA en vez de usarla como herramienta?
Es dejar de abrir un chat para preguntarle cosas puntuales y pasar a meterla dentro del negocio como si fuera parte del equipo: un agente con un rol, acceso a tus archivos y tareas que ejecuta por ti. La diferencia, como lo resume Cristian, es que la IA no te diga qué hacer sino que lo haga —que te quite trabajo en vez de agregarte más. Es la lógica de un socio u operario, no la de una app que abres y cierras.
¿Con qué agente de IA conviene partir si recién empiezo?
Para Cristian, con Claude y Claude Code, sobre todo por su cliente de escritorio, que ya está en Linux y lo vuelve accesible sin ser desarrollador; Hermes queda para una segunda etapa. Si el presupuesto aprieta, MiniMax con MiniMax Code. Rodrigo agrega que ni siquiera necesitas la versión Code: con Cowork de Claude o Codex de ChatGPT apuntando a la carpeta de tus archivos ya aprovechas lo agéntico. Lo importante no es cuál, sino que sea un agente.
¿Se pueden correr modelos de IA potentes en tu propio computador?
Sí, y cada vez mejor. Cristian logró correr Qwen 3.6, de 35 mil millones de parámetros, a cerca de 50 tokens por segundo en su DGX Spark, y para el día a día de un agente eso alcanza. Correr local le da control sobre sus credenciales y lo independiza de que una suscripción en la nube se caiga. El asterisco: en español, las herramientas de generación de voz local todavía están por debajo de lo que rinden en inglés.
¿Cómo se usa la IA para analizar y mejorar un negocio?
Cargándole todo el contexto disponible. Rodrigo le pasó a Fable sus suscripciones, propuestas y cuatro mil notas de Obsidian, armó un prompt largo, lo dejó trabajando de noche en una carpeta aislada y en la mañana tenía un rediseño de su estrategia, hoyos detectados y hasta guiones de curso. La regla que repiten los tres: mientras más contexto le das al principio, mejor resuelve —pero las decisiones las sigues tomando tú.
Recursos mencionados
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