Semana 4 de construir en público se suponía que sería la semana de un vídeo demo pulido y una guía clara de uso de la API, pero terminó siendo la semana de mirar piezas a medio terminar, revisar logs y preguntarnos por qué elegimos Instagram como primera red soportada.
Si recuerdas la publicación de la semana pasada, había optimismo sobre los métodos de descubrimiento y cómo combinar distintos enfoques. En teoría funciona. En la práctica funciona lo justo para seguir avanzando, pero no tan bien como esperabas cuando trazaste el plan y pensaste que habías resuelto la búsqueda de influencers para siempre. Y aquí es donde la motivación se vuelve rara. Las publicaciones semanales suenan bien hasta que te exigen algo pulido cuando el proyecto sigue siendo una colección de experimentos, medios éxitos y momentos de por qué el modelo inventó una pastelería que no existe.
Los LLM se confunden, las APIs ponen cara y la vida es vida. Es sorprendentemente difícil seguir entregando cuando lo que construyes funciona a nivel técnico pero te pone trabas en cada paso. Además, trabajar en un proyecto paralelo en pareja complica el ritmo. No hay estructura incorporada, así que el ritmo y la dirección dependen de los dos. Una semana estás alineado y a la siguiente descubres que estabas resolviendo problemas ligeramente distintos o avanzando a distinta velocidad. Es un ritmo muy distinto al de un trabajo normal donde roles y expectativas ya están definidos.
Aun así, hubo progreso. Antes de entrar en lo avanzado merece la pena recordar que Wykra necesita dos modos para tratar creadores. Un modo rápido para ofrecer una lista corta que encaje con el brief y permita empezar a navegar. Otro modo profundo para cuando alguien encuentra un creador interesante y necesita un análisis más lento y detallado sobre todo el conjunto de datos.
La mayor parte de la semana se dedicó a pulir la parte rápida, el flujo de búsqueda de punta a punta. El agente ahora tiene un camino claro desde una petición en lenguaje natural hasta un resultado estructurado. El proceso general es: el usuario envía un brief humano, desordenado y vago; el sistema lo convierte en una tarea y la encola en background; un worker interpreta el brief y extrae contexto con un modelo de contexto; se hace una primera pasada estricta de descubrimiento pidiendo perfiles verificables de Instagram mediante fuentes externas fiables; se recuperan datos de perfil y si son pocos se activa una búsqueda de respaldo más amplia que rastrea web abierta como sitios, Linktree, redes enlazadas y menciones de prensa; solo se aceptan URLs vinculadas a perfiles reales; se recopilan snapshots de perfil y se limpian y deduplican los resultados; finalmente se generan resúmenes compactos y señales básicas de engagement y se devuelve la tarea completada con un conjunto rankeado de creadores.
Si te interesa la implementación técnica hay código y README disponibles en el repositorio del proyecto, y puedes ejecutar todo localmente si quieres reproducir el flujo. Para no entrar en comandos crudos, la idea es sencilla: una llamada crea la tarea, se sigue su estado y cuando termina recibes un resultado con perfiles verificados y un análisis corto.
No es cirujía cerebral, pero tampoco es perfecto. Quedan muchas mejoras pendientes. Añadir resultados de Google SERP está en la lista y hemos leído sobre herramientas alternativas. También estamos valorando un fallback de idioma automático para que si la búsqueda en inglés no devuelve nada el sistema pruebe en el idioma local, por ejemplo portugués para bloggers de Lisboa.
Entramos en la fase de pruebas o fase de pánico, lo que significa que toca pensar en observabilidad. Necesitamos buen logging de lo que enviamos y recibimos, pruebas de regresión y métricas claras para saber si añadir Google SERP ayuda o empeora silenciosamente el resultado. En resumen llegó el momento de medir.
En este viaje también queremos destacar quiénes somos. Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software que crea aplicaciones a medida y software a medida para clientes que necesitan soluciones específicas y escalables. Somos especialistas en inteligencia artificial y ofrecemos servicios de ia para empresas y desarrollo de agentes IA personalizados. También trabajamos en ciberseguridad y pentesting para proteger tus sistemas y en soluciones cloud con servicios cloud aws y azure. Además prestamos servicios de inteligencia de negocio y Power BI para transformar datos en decisiones, y ofrecemos automatización de procesos para optimizar operaciones.
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Para terminar, el mensaje es que avanzar en público no es una línea recta. Hay momentos frustrantes, errores de modelo y tareas a medio cocinar, pero cuando logras ensamblar el flujo y definir métricas útiles aparece la sensación de que vas en la dirección correcta. Si quieres seguir el progreso del proyecto y apoyar el trabajo nos puedes seguir en nuestras redes y revisar recursos técnicos del equipo. Palabras clave relevantes para encontrarnos en buscadores incluyen aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi.
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