Construir en público: Semana 1

Construir en público: Semana 1

La primera semana no fue especialmente brillante. El objetivo principal fue mover lo que teníamos en n8n hacia un backend tradicional y definir qué significa realmente normal para nosotros. En el proceso aparecieron la primera discusión de equipo y nuestro primer problema serio con un proveedor externo, lo que de alguna manera confirma que esto ya es un proyecto de verdad.

Empezamos con lo básico: dos backends funcionando en paralelo. Cuando dos personas con experiencias distintas construyen el mismo proyecto, un conflicto técnico es casi inevitable. Yo vengo del mundo de la ingeniería de datos y para mí Python es la opción natural; Alex es full stack y prefirió Node.js. Tras una semana de idas y venidas no hemos llegado a un consenso, así que probablemente abramos una encuesta y dejemos que la red decida. Por ahora hay terquedad en ambos bandos.

Nos enfocamos en Instagram usando scrapers de Bright Data con dos modos disponibles: síncrono y asíncrono. En una versión utilizamos la modalidad asíncrona y en la otra la real time. Las respuestas llegan como un JSON rico en campos: nombre de usuario, biografía, contador de seguidores, tipo de cuenta, tasa de engagement, cuentas relacionadas y una lista de publicaciones recientes con textos, likes, enlaces a los medios y timestamps. Con ese JSON alimentamos el modelo para análisis.

Para el análisis usamos soluciones que permiten cambiar de modelo con facilidad y límites razonables. En la variante Python procesamos la salida con herramientas que facilitan la validación y el formateo, mientras que en la versión Node.js orquestamos con librerías pensadas para producción. El resultado es un JSON limpio que permite filtrar, puntuar y extraer conclusiones como quién parece auténtico, quién fuerza demasiado su presencia y quién solo usa hashtags.

El día que todo parecía listo, el scraper de Bright Data empezó a fallar. Lo que antes tardaba segundos pasó a tardar entre 15 y 25 minutos por perfil, con timeouts y errores 500 en pleno intento de demo. El equipo de soporte respondió rápido, pero la interrupción nos obligó a posponer la demostración. Esto nos recuerda que trabajar con APIs en tiempo real implica aceptar días buenos y días no tan buenos. La demo tendrá que esperar hasta que el scraper vuelva a su ritmo habitual.

Hablemos de dinero, porque es parte del día a día cuando se pasa de idea a producto. Esta semana configuré Google Workspace y al principio me asignaron un plan avanzado que terminó saliendo por usuario, lo que multiplicó el coste. Al final migré a un plan más básico, pero fue un recordatorio de que hay que revisar con detalle en qué se está gastando. Además hay costes en créditos para proveedores como el de scraping y en el acceso a modelos para IA, aunque herramientas como GitHub nos permitieron crear una organización sin coste inicial.

En Q2BSTUDIO tenemos la ventaja de aplicar esta experiencia directa a clientes: desarrollamos aplicaciones a medida y software a medida pensando en robustez, escalabilidad y ahorro de costes operativos. También ofrecemos servicios de inteligencia artificial para empresas que necesitan integrar agentes IA, automatizar procesos y extraer valor de datos en tiempo real.

Lecciones prácticas de la semana: validar dependencias externas desde el principio, automatizar pruebas de extremo a extremo para evitar sorpresas en los demos y dimensionar presupuestos para servicios cloud y consumo de modelos. Si trabajas con APIs en producción es muy recomendable contemplar alternativas y mecanismos de fallback cuando un proveedor sufre degradación.

Próximos pasos: conseguir un scraper más rápido, grabar un demo estable y desempatar la Gran Guerra de Backends. Paralelamente realizaremos investigación sobre herramientas existentes y hablaremos con especialistas en marketing de influencers para entender qué análisis realmente necesitan las empresas que buscan creadores y cómo los encuentran en la práctica. Esa claridad nos ayudará a priorizar las funcionalidades que realmente aportan valor.

En Q2BSTUDIO trabajamos como empresa de desarrollo de software especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y soluciones personalizadas. Si tu empresa necesita soluciones de IA para empresas, agentes IA, ciberseguridad o proyectos de Business Intelligence y power bi, podemos ayudar a diseñar una estrategia que combine software a medida, automatización y seguridad para resultados medibles.

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Si te interesa seguir el progreso, aprender de los errores en tiempo real y ver cómo aplicamos estas lecciones en proyectos reales, acompáñanos en las próximas semanas. Construir en público no es solo mostrar éxitos, también es compartir los tropiezos que hacen que los productos sean más fuertes.