Abrir varios medios.
Revisar newsletters.
Consultar webs del sector.
Buscar si ha ocurrido algo relevante en una empresa concreta.
Comprobar novedades, inversiones, ayudas o movimientos del mercado.
Nada de esto es especialmente complicado.
El problema es otro:
𝗦𝗢𝗡 𝗧𝗔𝗥𝗘𝗔𝗦 𝗤𝗨𝗘 𝗦𝗘 𝗥𝗘𝗣𝗜𝗧𝗘𝗡 𝗧𝗢𝗗𝗢𝗦 𝗟𝗢𝗦 𝗗𝗜́𝗔𝗦.
Y precisamente ahí es donde una automatización sencilla puede tener bastante más impacto del que parece. ⚙️
Hace poco preparé para un cliente un sistema en Make con un objetivo muy concreto:
recibir cada mañana únicamente la información realmente relevante para su actividad, sin tener que buscarla manualmente.
Nada especialmente futurista.
Nada de montar un sistema enorme porque sí.
Simplemente detectar una tarea repetitiva y conseguir que ocurra sola.
Información hay de sobra.
Probablemente demasiada.
Una empresa puede necesitar seguir:
Hacerlo una vez no supone demasiado esfuerzo.
Hacerlo todos los días del año, sí.
Pero hay además otro problema.
Si automatizamos la recopilación y conseguimos reunir 40 noticias cada mañana, seguimos teniendo que leer 40 noticias.
Por eso:
𝗨𝗡𝗔 𝗕𝗨𝗘𝗡𝗔 𝗔𝗨𝗧𝗢𝗠𝗔𝗧𝗜𝗭𝗔𝗖𝗜𝗢́𝗡 𝗡𝗢 𝗗𝗘𝗕𝗘 𝗧𝗥𝗔𝗘𝗥𝗧𝗘 𝗠𝗔́𝗦 𝗜𝗡𝗙𝗢𝗥𝗠𝗔𝗖𝗜𝗢́𝗡. 𝗗𝗘𝗕𝗘 𝗘𝗟𝗜𝗠𝗜𝗡𝗔𝗥 𝗥𝗨𝗜𝗗𝗢.
La lógica general es bastante sencilla:
FUENTES → NOVEDADES → FILTRO → IA → RESULTADO
Vamos paso por paso.
Antes de abrir Make hay una pregunta bastante más importante que cualquier decisión técnica:
¿Qué información tendría valor real para la empresa?
En el sistema que desarrollé se mezclan distintas fuentes RSS:
📰 medios comarcales;
📊 prensa económica;
🏢 información relacionada con empresas;
📍 fuentes vinculadas al territorio.
La automatización recorre esas fuentes una a una y comprueba si existe información nueva.
Pero aquí la cantidad no es lo importante.
𝗟𝗔 𝗖𝗔𝗟𝗜𝗗𝗔𝗗 𝗗𝗘𝗟 𝗥𝗔𝗗𝗔𝗥 𝗗𝗘𝗣𝗘𝗡𝗗𝗘 𝗠𝗨𝗖𝗛𝗢 𝗠𝗔́𝗦 𝗗𝗘 𝗟𝗔𝗦 𝗙𝗨𝗘𝗡𝗧𝗘𝗦 𝗤𝗨𝗘 𝗗𝗘 𝗦𝗨 𝗖𝗔𝗡𝗧𝗜𝗗𝗔𝗗.
Añadir cien webs no garantiza tener un mejor sistema.
A veces ocurre exactamente lo contrario.
Una vez seleccionadas las fuentes, Make consulta las publicaciones recientes.
El sistema no necesita volver a analizar constantemente todo el histórico.
Busca novedades.
📅 De martes a viernes puede concentrarse en la información reciente.
📅 Los lunes puede ampliar el periodo para incorporar también aquello que se haya publicado durante el fin de semana.
Parece una pequeña diferencia, pero refleja algo importante:
una automatización debe adaptarse a cómo trabaja realmente la persona que va a utilizarla.
No al revés.
De cada noticia se pueden recoger automáticamente diferentes datos:
Después, Make reúne todo ese contenido para poder procesarlo conjuntamente.
Hasta aquí hemos conseguido algo:
ya no necesitamos abrir manualmente todas las fuentes.
Pero aún falta resolver la parte realmente importante.
🧠 Decidir qué merece nuestra atención.
Este es uno de esos pequeños detalles que separan una automatización útil de una automatización molesta.
Una noticia puede seguir apareciendo varios días en un RSS.
Además, diferentes medios pueden publicar el mismo acontecimiento.
Por eso el sistema mantiene un registro de las URLs que ya ha utilizado anteriormente.
Antes de elaborar el nuevo radar, consulta ese histórico.
Después de enviar las nuevas noticias, vuelve a guardar sus enlaces.
La lógica termina siendo:
BUSCAR → FILTRAR → ENVIAR → RECORDAR → VOLVER A BUSCAR
El sistema no solo busca información.
También recuerda qué información ya te ha enseñado.
Y eso reduce muchísimo los duplicados.
Podríamos hacer algo muy fácil.
Enviar todas las noticias encontradas a una IA y decir:
“Resúmeme esto”.
Funcionaría.
Pero sería una automatización bastante mediocre.
En este caso la función principal de la IA es otra:
𝗡𝗢 𝗥𝗘𝗦𝗨𝗠𝗜𝗥 𝗧𝗢𝗗𝗢. 𝗗𝗘𝗖𝗜𝗗𝗜𝗥 𝗤𝗨𝗘́ 𝗠𝗘𝗥𝗘𝗖𝗘 𝗟𝗔 𝗣𝗘𝗡𝗔.
Por ejemplo, podemos indicarle que detecte señales relacionadas con:
📈 crecimiento empresarial;
🏭 inversiones o ampliaciones;
👥 empleo y contratación;
🔄 cambios empresariales;
💶 ayudas;
📊 movimientos relevantes de un sector.
Y que descarte cosas como:
La diferencia es enorme.
La IA no está ahí para producir más contenido.
Está ahí para conseguir que tengamos que leer menos.
Esta es probablemente una de mis partes favoritas del sistema.
La automatización no tiene obligación de producir un informe todos los días.
Si encuentra ocho noticias realmente útiles, puede trabajar con ocho.
Si encuentra dos, trabaja con dos.
Y si no encuentra ninguna…
no envía nada.
Porque:
𝗔𝗨𝗧𝗢𝗠𝗔𝗧𝗜𝗭𝗔𝗥 𝗡𝗢 𝗖𝗢𝗡𝗦𝗜𝗦𝗧𝗘 𝗘𝗡 𝗣𝗥𝗢𝗗𝗨𝗖𝗜𝗥 𝗠𝗔́𝗦. 𝗖𝗢𝗡𝗦𝗜𝗦𝗧𝗘 𝗘𝗡 𝗛𝗔𝗖𝗘𝗥 𝗦𝗢𝗟𝗢 𝗟𝗢 𝗤𝗨𝗘 𝗛𝗔𝗖𝗘 𝗙𝗔𝗟𝗧𝗔.
El propio flujo incorpora una condición que detiene el proceso cuando no hay información suficientemente interesante.
Sin informes de relleno.
Sin correo porque “tocaba enviar algo”.
Cuando sí existen novedades relevantes, el sistema las transforma en algo mucho más sencillo de consumir.
Por ejemplo:
Prioridad
Qué merece atención primero.
Titular
Qué ha ocurrido.
Fuente y enlace
Dónde ampliar la información.
Contexto
Por qué puede ser importante.
Lectura rápida
Qué significa para el objetivo que hemos definido.
El resultado llega directamente por email.
Y esto también me parece importante.
La persona que utiliza el sistema:
Simplemente abre su correo.
La automatización trabaja alrededor de la persona, no obliga a la persona a trabajar alrededor de la automatización.
Imaginemos un escenario bastante conservador.
Cada mañana dedicamos:
5 minutos a prensa.
5 minutos a newsletters.
5 minutos a webs especializadas.
5 minutos a determinadas empresas.
10 minutos a decidir qué merece realmente nuestra atención.
30 minutos diarios.
No parece demasiado.
Hasta que hacemos la cuenta anual.
Con unas 220 jornadas laborales:
𝗠𝗔́𝗦 𝗗𝗘 𝟭𝟬𝟬 𝗛𝗢𝗥𝗔𝗦 𝗔𝗟 𝗔𝗡̃𝗢.
Para una sola persona.
Y hablamos de una automatización relativamente sencilla.
El ejemplo que he explicado utiliza noticias, pero el concepto es bastante más amplio.
Detectar cuando una empresa:
Vigilar fuentes oficiales y destacar únicamente cambios relacionados con determinados temas.
Detectar nuevas convocatorias y aplicar automáticamente criterios de interés.
Buscar novedades por territorio, actividad, importe o palabras clave.
Detectar señales que indiquen que una empresa puede estar entrando en un momento interesante:
Recibir cada mañana o cada semana las novedades realmente importantes de un mercado determinado.
La arquitectura es prácticamente siempre la misma:
FUENTES → AUTOMATIZACIÓN → CRITERIO → IA → RESULTADO.
No exactamente.
Y creo que merece la pena decirlo.
La automatización de este ejemplo utiliza principalmente fuentes RSS, porque son estables, estructuradas y relativamente sencillas de mantener.
Cuando una web no ofrece RSS se pueden estudiar otras posibilidades:
Pero dependerá de cada página y de las posibilidades que ofrezca.
Por eso prefiero hablar de:
automatizar las fuentes que una empresa necesita vigilar
y no de prometer alegremente que podemos “automatizar todo Internet”.
Hay otra cosa que me parece importante.
Este sistema utiliza IA.
Pero la IA es solo una parte.
Antes y después hay bastante más:
Eso es lo que me interesa cuando hablamos de incorporar inteligencia artificial en una empresa.
No poner IA encima de todo.
Sino preguntarnos:
𝗗𝗢́𝗡𝗗𝗘 𝗣𝗨𝗘𝗗𝗘 𝗘𝗟𝗜𝗠𝗜𝗡𝗔𝗥 𝗧𝗥𝗔𝗕𝗔𝗝𝗢 𝗤𝗨𝗘 𝗛𝗢𝗬 𝗡𝗢 𝗔𝗣𝗢𝗥𝗧𝗔 𝗩𝗔𝗟𝗢𝗥.
Cuando pensamos en IA y automatización solemos imaginar grandes proyectos.
Pero hay otra forma bastante más sencilla de empezar.
Hazte dos preguntas:
¿Qué hacemos prácticamente todos los días de la misma manera?
Y después:
¿Qué parte de eso consiste simplemente en buscar, copiar, comprobar, ordenar o clasificar información?
Ahí es donde suelen aparecer algunas de las mejores oportunidades. ⚙️
No porque sean espectaculares.
Sino porque se repiten.
Y una tarea pequeña repetida cientos de veces puede terminar siendo bastante grande.
He preparado una versión base de este flujo para que pueda adaptarse a otras empresas, sectores y tipos de información.
𝗦𝗜 𝗤𝗨𝗜𝗘𝗥𝗘𝗦 𝗟𝗔 𝗔𝗨𝗧𝗢𝗠𝗔𝗧𝗜𝗭𝗔𝗖𝗜𝗢́𝗡 𝗕𝗔𝗦𝗘 𝗣𝗔𝗥𝗔 𝗠𝗔𝗞𝗘
Escríbenos 𝗠𝗔𝗞𝗘 en el chat de la web y te la pasamos. 💬
A partir de ahí puedes adaptarla a las fuentes, sectores y criterios que necesites.
Una lista de fuentes, algunos filtros, un poco de IA… y una tarea menos que hacer cada mañana. ⚙️