Aprende a construirlo.

Elegir bien antes de automatizar

Antes de elegir herramientas, identificamos un proceso que merezca ser mejorado. Analizamos sus límites, quién participa, qué fricción existe y qué evidencia permitirá comprobar si el cambio ha funcionado.

• Herramienta frente a proceso
• Disparadores, entradas, acciones y resultados
• Responsables y decisiones humanas
• Representación del proceso actual
• Esperas, errores y trabajo repetitivo
• Baselines de tiempo, volumen, calidad o riesgo
• Alcance y fuera de alcance
• Automatización interna frente a aplicación

Lo que conecta con la siguiente sesión. El proceso elegido se convierte en el hilo conductor del resto del programa.

Diseñar el proceso futuro antes de construir

Transformamos el proceso actual en una versión más simple y explícita. Eliminamos pasos innecesarios, documentamos reglas y diseñamos qué debe ocurrir cuando aparece una excepción.

• Mapas de proceso actual y futuro
• Tareas, esperas, decisiones y excepciones
• Simplificación antes de automatización
• Reglas y criterios de aceptación
• Intervención humana y aprobaciones
• PRD breves
• DESIGN.md
• OpenSpec y conceptos útiles de BPMN

Lo que conecta con la siguiente sesión. El diseño futuro aporta el contexto necesario para construir el primer recorrido ejecutable.

Construir el primer recorrido que se pueda probar

Construimos una primera parte funcional sin intentar resolver todo el sistema. El objetivo es pasar de una especificación a una ejecución observable con IA y herramientas de construcción, manteniendo contexto y capacidad de verificación.

• Cortes verticales y recorridos ejecutables
• Demo visual frente a ejecución real
• Automatizaciones con herramientas como n8n
• Agentes y herramientas de desarrollo
• AGENTS.md como convención abierta
• PRD, DESIGN.md y OpenSpec coordinados
• Ciclos de inspección, prueba y corrección
• Datos sintéticos y evidencia de ejecución

Lo que conecta con la siguiente sesión. La primera ejecución revela qué datos, sistemas e integraciones necesitan contratos más claros.

Datos e integraciones que no dependen de la suerte

Entramos en la estructura técnica del sistema. Definimos qué datos existen, dónde vive cada uno, cómo se identifica una entidad y cómo se comunican las herramientas sin coincidencias frágiles.

• Modelos de datos, entidades y relaciones
• Fuentes de verdad y normalización
• Contratos de entrada y salida
• JSON y estructuras de datos
• APIs, endpoints, peticiones y respuestas
• Webhooks y procesamiento de eventos
• Idempotencia, errores y reintentos
• Credenciales y recuperación segura

Lo que conecta con la siguiente sesión. Comprender los datos y las operaciones permite decidir quién puede acceder y qué acciones deben restringirse.

Permisos y seguridad dentro del proceso

Diseñamos la seguridad desde las acciones reales del proceso. No añadimos únicamente un login: controlamos quién puede leer, modificar, aprobar o ejecutar cada operación.

• Autenticación y autorización
• Roles y matrices de permisos
• Principio de mínimo privilegio
• Usuarios, equipos y organizaciones
• RLS y seguridad a nivel de datos
• Variables de entorno y secretos
• Modelado de amenazas y logs seguros
• Pruebas positivas y negativas de permisos

Lo que conecta con la siguiente sesión. La IA se incorpora después dentro de límites de datos, permisos y autoridad ya conocidos.

IA aplicada donde cambia el resultado

Explicamos la IA con lenguaje comprensible y la aplicamos a una tarea concreta. Distinguimos cuándo utilizar una regla, un modelo de lenguaje, recuperación de información o un agente.

• Modelos de lenguaje, tokens y contexto
• Trabajo determinista y probabilístico
• Prompts como especificaciones
• Salidas estructuradas y JSON
• RAG y conocimiento vigente
• Evals y conjuntos de prueba
• Guardrails y revisión humana
• Coste, latencia, calidad y prompt injection

Lo que conecta con la siguiente sesión. Un componente de IA evaluado todavía debe funcionar cuando fallan datos, modelos o integraciones.

Fiabilidad, agentes y camino a producto

Convertimos una automatización que funciona en una demostración en un sistema capaz de operar con casos reales. También diferenciamos los workflows predefinidos de los agentes que eligen herramientas y pasos.

• Estados de negocio y correlación
• Logs, métricas, trazas y observabilidad
• OpenTelemetry
• Reintentos, idempotencia y colas de errores
• Alertas y runbooks
• Workflows frente a agentes con límites
• Despliegue, rollback y recuperación
• Login, roles y tenancy al evolucionar a producto

Lo que conecta con la siguiente sesión. Cuando el sistema es observable y recuperable, puede demostrar valor y probarse con usuarios.

Demostrar valor y conseguir adopción

Cerramos el programa conectando el problema original con evidencia real. La demostración cuenta una historia de cambio, control y siguiente decisión, en lugar de limitarse a enumerar funcionalidades.

• Comparaciones antes y después
• Observación, estimación y objetivo
• Demostraciones orientadas a decisiones
• Casos normales y fallos controlados
• Activación, uso, resultado y confianza
• Onboarding sobre un caso real
• Pilotos y roadmaps de aprendizaje
• Traspaso técnico y operativo

Lo que conecta con la siguiente sesión. Terminas sabiendo cuándo mantener, ampliar o detener una solución utilizando evidencia.