Un agente con muchas skills o muchos agentes: Cristian, Rodrigo y Diego comparan cómo los organizan, cómo cuidan las claves, por qué las skills no son portables y qué pasa con los SaaS.
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Los tres hosts parten con sus errores de la semana, y de ahí sale el debate que cruza el episodio: ¿un agente con muchas skills o muchos agentes? Cristian es host, Rodrigo cuenta cómo editó 13 cápsulas con una sesión remota de Claude Code y Diego explica por qué lo vetaron en su empresa. En el camino hablan de claves, de WhatsApp, de por qué una skill no rinde igual en otro modelo y de lo que viene para los SaaS.
Rodrigo grabó un curso de Grok Bot con Screen Studio en Mac, y para editarlo montó una sesión remota persistente de Claude Code en su computador de escritorio, que tiene una tarjeta NVIDIA RTX 5090. La idea: dejar todo el material en Dropbox y pedirle desde el celular que sacara el video bruto y lo editara, mientras Rodrigo seguía grabando.
El primer problema fue en Windows. En Linux la sesión sobrevive a un reinicio; en Windows no. Claude Code configuró mal su propia sesión y hizo falta reiniciar el computador tres veces hasta que quedó persistente. Rodrigo le pidió entonces que combinara la memoria de las tres sesiones. La lección: en Windows hay que exigir más a la IA para que arme la sesión bien desde el principio.
El segundo problema fue de consistencia. Eran 13 cápsulas y se editaron cuatro primero. Al volver a grabar y seguir editando, el criterio de la IA para recortar y animar cambió. Una cápsula de cinco minutos tuvo seis versiones; una del final salió lista a la primera. Con todo terminado, Rodrigo convirtió lo aprendido en una skill con decisiones de diseño, y ahora tiene un editor de video reutilizable que ya sirve también para video vertical. Usó HyperFrames para las animaciones, algo que según Rodrigo no habría logrado sin aprender After Effects.
“La IA alucina, entonces en procesos largos va a olvidar cómo lo estás haciendo a menos que tengas el estándar.” — Cristian Tala
Para Cristian, ese es el valor de la skill: vuelve más determinista un proceso largo y evita que el agente tenga que pensar cómo hacerlo cada vez.
Diego dio a su equipo permisos para ejecutar cambios en la web y crear plataformas, con la idea de que las áreas de proyectos, comercial y marketing fueran autosuficientes. Ese mismo día le dijeron que estaba vetado: se había colado un código que robaba credenciales. Diego no lo creó; no sabe cómo entró y cree que le ocurrió cuando usaba Windows, porque ahora trabaja en Mac. Rodrigo lo resumió como “vulnerabilidad humana”, y Cristian le pidió contar más detalles en el próximo episodio, porque entender qué pasó ayuda a todos a protegerse.
De ahí salió una conversación útil sobre claves:
Diego reconoció que experimenta bastante: dejó sesiones abiertas en su máquina a las que su Hermes de producción se conectaba y probó la opción de Hermes para guardar claves. Cristian admitió que a veces, apurado, acepta pasar la clave por el chat, “y no la voy a usar hasta que la rote”.
Diego usa su Hermes para clasificar correos, pre-responder los que importan y avisarle por Telegram. Pero le dio acceso a WhatsApp, lo metió a un grupo de una fundación en la que es director, y el agente empezó a contestar solo. Las personas del grupo hablaban con Hermes sin saberlo, y Diego se dio cuenta pasado un rato, cuando no estaba seguro de haber respondido él.
Cristian preguntó si le había dado acceso directo a WhatsApp en vez de usar una API pensada para eso, y la respuesta fue que sí. Su recomendación para desarrollo de software: OpenHands, que se conecta a Slack, hace los reportes e itera sobre software, incluso una página web. Y una buena práctica: dejar que un agente lea los logs de tu servidor y detecte errores de forma proactiva durante la noche.
Diego también cuenta lo que le funciona: leer correos y las conversaciones de Granola y, según eso, decirle qué actualizar en el CRM.
Cristian usa Granola, pero sus resúmenes le fallan: dicen que tomó decisiones que no tomó, porque el resumen se basa en la discusión y no en su resultado. Con las otras personas de la reunión no le pasa. Rodrigo le sugiere crear mejores plantillas de resumen, o saltarse el resumen por completo: él guarda las transcripciones y un agente las revisa un par de veces al día con Opus o con Astra para asignarle tareas. Según Rodrigo, Granola trae un mix de modelos y usa el más barato para transcribir y resumir. Cristian, por su lado, se queda con el resumen de Google Meet, que ya le sale bien.
Rodrigo trabaja con clientes que usan Meet, Zoom y Teams, y por eso necesita una herramienta independiente. En presencial graba desde el Apple Watch. La app de Granola en el celular separa a los hablantes, algo que la versión de computador solo hace si está conectada a Meet o Zoom con una autorización especial. Otra opción para presenciales es Plaud, la tarjeta física que se pone detrás del celular o sobre la mesa. Cristian dice que necesita una solución así para sus reuniones presenciales.
Cristian empezó con su propia cagada. Todos los viernes cuenta las suyas en su comunidad, y este viernes se le pasó. Había movido tareas de su Hermes a Grok Bot por el workshop, y esa no se ejecutó a tiempo. De ahí sacó un aprendizaje: Grok Bot es “increíblemente bueno para el trabajo operativo no pensante”, como recordatorios, cotizaciones o facturas pendientes. Cuando intentó armar una estrategia de redes sociales, el resultado fue pésimo. Para lo complejo, Hermes sigue funcionando mejor. Esta semana, además, el newsletter que le dejó a Grok Bot salió mal.
Ese contraste abre el debate que quedó pendiente del episodio anterior.
Rodrigo: un agente principal con muchas skills. Las skills son las acciones: si quiere un plan de marketing, crea una skill de plan de marketing. Separa un agente solo cuando el ámbito es distinto. Su agente del día a día lleva reuniones, propuestas comerciales, gestión de negocios, mail y mensajería, y todo ese contexto se apoya entre sí. Pero tiene un agente aparte de Pokémon que cada lunes le cuenta cómo va el juego competitivo, y un especialista de diseño web que conoce su sistema de diseño. Mezclar esas conversaciones con las de negocio no tiene sentido. Mucha de la gestión diaria, además, la hace directo en un chat de Claude con skills ya armadas, no en sesiones persistentes.
Diego: un agente con topics. Tiene un agente con varias skills y usa grupos o topics de Telegram para cada tema. Para propuestas y análisis estratégico profundo prefiere salir de su agente y trabajar en Claude, aunque comparten el mismo cerebro. Usa Hermes con GPT, con el modelo Astra, y cuando se le acaba el cupo pasa a otro. Astra no le rinde tanto como Claude Opus 5.5. Diego también tiene un agente que no pide aprobación: le encargó generar cada día recursos para pymes en pactopyme.cl y contar en su LinkedIn lo que aprendió. Está evaluando si lo saca, porque varias veces el agente ha hecho cosas que no le gustaron. Cristian le advirtió que las plataformas banean cuentas con contenido hecho solo por IA, y Diego respondió que hasta ahora le han avisado antes.
Cristian: ni lo uno ni lo otro. En un proyecto de una empresa llegó a tener 15 agentes. Tras revisar lo que publica Anthropic terminó con cuatro y un orquestador, con muchas skills. Hay casos donde conviene un agente separado: en QA, un agente tiene que partir de cero, sin el contexto de lo que se hizo, para no sesgarse y ser crítico. Pero cada traspaso entre agentes cuesta tiempo y duplica el contexto, aunque el caché abarate parte. En su Grok Bot llegó a tener unos 10 agentes distintos, coordinados por su mano derecha, y el cambio de contexto muchas veces no valía la pena.
“No es uno ni el otro, y tampoco es todo lo contrario. Es algo in between.” — Cristian Tala
Rodrigo advierte que la parte proactiva de los agentes todavía no está resuelta: Claude Duet se anunció la semana pasada y por ahora es solo en Estados Unidos y con lista de espera. Grok Bot y los Dots de ChatGPT intentan ser proactivos, pero fuera de los laboratorios grandes, hay que diseñarlo. Cristian tiene los dos instalados y le llegan avisos parecidos; Grok Bot se los manda todos los días, los Dots a veces no. A su Hermes le falta, y todavía no se ha dado la lata de diseñarlo.
Rodrigo propone pensar dónde hace falta proactividad. Para rutinas, como recoger reuniones de Granola, crear el lead en HubSpot o armar la propuesta, se la programa. Pero que el agente le avise de una oportunidad que lleva cinco días sin respuesta, con el mensaje listo para enviar, es como tener a alguien más en el equipo.
Cristian lo ilustra con un caso: no había revisado su correo, y Grok Bot le avisó que le habían escrito de un evento en el que iba a participar la próxima semana y le ofreció ayudarle con la difusión. El evento se había coordinado hacía tres o cuatro meses y se le había olvidado. Pasar de reactivos a proactivos es, para Cristian, el cambio de fondo.
Rodrigo insiste en un punto para quienes escuchan: una cosa es el modelo, el cerebro, y otra el arnés, la herramienta que lo conecta y le permite usar las cosas. Una skill creada en Claude y descargada en ChatGPT no necesariamente funciona igual. El formato es el mismo, un skill.md con su carpeta, pero el modelo y el arnés cambian, y también el uso de herramientas, que la skill muchas veces incluye.
“Uno asume que es lo mismo porque el formato es el mismo, pero como cada IA es distinta, no son tan transferibles.” — Rodrigo Rojo
Su recomendación:
Rodrigo, que paga todas las herramientas por sus clases, dice que si no fuera por eso pagaría Claude y quizás un Grok Bot. Lo usa con éxito para administrar su comunidad de Skool, cruzando bases de datos para validar si un miembro está suscrito. Para programar prefiere Claude Code o Codex, y para el resto necesita agentes que sepan armar un buen PPT o documento. Hermes lo mantiene para lo “cabezón”, no porque sea más inteligente, sino porque vive en su espacio, con sus datos, y se combina con modelos locales.
Diego, si tuviera que quedarse con una sola herramienta, elegiría Claude, y dejaría GPT para Hermes. Cristian planeaba cancelar ChatGPT ese mismo día, y apunta que las suscripciones de Claude ahora incluyen créditos de API: en su caso, unos US$200 que le aparecieron esta semana en su plan, con la opción de enlazar su empresa. Piensa gastarlos en Hermes y cancelar su suscripción de Codex. Rodrigo recuerda que el API puede salir entre 10 y 100 veces más caro, pero para un agente diario debería alcanzar.
A Cristian le preocupa que todos los SaaS tengan su propio agente y lo cobren. Lo que quiere es que su agente, que conoce su información, se conecte a distintas herramientas. El lado bueno de que cada servicio tenga el suyo es que el costo viene incluido; el malo es tener que usar un agente en cada servicio.
Rodrigo ve dos usuarios distintos. Un power user quiere un solo punto de contacto y un conector, y llega con contexto, así que no tiene que explicarle todo de nuevo. Pero menos del 1 % de la población paga por IA, y para el resto un chat dentro de la aplicación reduce la fricción: pedirle a Canva el thumbnail del podcast sin aprender cada botón. DaVinci Resolve optó por un MCP, y Riverside, donde se graba el podcast, acaba de lanzar agentes programador y editor. Un conector hoy, dice Rodrigo, sigue siendo una función avanzada.
Cristian destaca a Higgsfield como el mejor MCP que ha visto: salen videos editados muy bien, aunque cree que es caro y debe haber alternativas.
Diego espera que, mientras cada persona no tenga su propio agente con sus permisos, convivan ambos. Cristian aclara que no se comunican entre sí: lo que hace el agente de Canva no pasa solo al de DaVinci.
Cristian explica que muchos SaaS cobraban por puestos de trabajo que ya no existen porque un agente los reemplazó. Por eso plataformas como HubSpot, Salesforce y Slack evalúan restringir la información que puede obtener tu agente o cobrar por llamada: el agente pasa a ser un usuario más de la plataforma.
“Es parte del cambio de paradigma y de modelo de negocios que estamos viendo para que los SaaS no mueran.” — Cristian Tala
Rodrigo conversó con un fundador de un SaaS chileno muy conocido y comprobó que la duda es general. Si el MCP es tan bueno que la gente accede a la información sin usar la aplicación, el SaaS se vuelve una base de datos. Si cobra por asiento, el usuario con MCP deja de pagar los asientos. Se suma la competencia de quienes hacen su propia aplicación a medida. Para Rodrigo, el SaaS no está muerto, pero tiene que transformarse: los modelos de negocio de los últimos 10 años, con lógica de LTV, CAC y tres caminos para cobrar, ya no cuadran tan simple.
Cristian tenía un tercer tema que no alcanzó a tratar, y lo pasa al próximo episodio, con Rodrigo de host.
Rodrigo recuerda que su curso de Grok Bot cuesta US$15 suelto o está incluido en la suscripción a su comunidad, y Cristian tiene el workshop grabado en la suya. Hablan de hacer uno en conjunto.
Ninguno de los extremos. Rodrigo prefiere un agente principal con muchas skills y separa uno nuevo solo cuando el ámbito es distinto. Cristian pasó de 15 agentes a 4 y un orquestador. Cada traspaso entre agentes cuesta tiempo y contexto, así que solo conviene separar cuando se necesita contexto limpio.
Para QA y revisión crítica. Si el agente hereda el contexto de lo que se hizo, se sesga. Debe ser un agente sin nada del trabajo en curso y muy exigente con el resultado.
El formato es el mismo, pero el resultado puede cambiar porque el modelo y el arnés son distintos. Pídele al nuevo agente que revise la carpeta de referencias de la skill y la rediseñe para sí mismo.
Usa un gestor de secretos con permisos por agente, como Infisical o Bitwarden Secrets Manager, rota las claves cada cierto tiempo y, si eres paranoico, escribe tú los secretos en el computador del agente.
El cobro por asiento deja de cuadrar si el puesto lo ocupa un agente. Los SaaS evalúan limitar la información que obtiene un agente o cobrarle por llamada, y aún no deciden cuánto dejar en un conector.
