Microcontroller circuit transmitting data to a digital cloud network representation

Del sketch al escritorio. Cierro el círculo

A lo largo de la semana os he mostrado cómo una idea en un simple boceto a mano alzada se convertía en una arquitectura real, donde Make orquestaba a tres agentes de IA (Investigador, Redactor y Director de Arte). Pero el verdadero reto estaba es hacer que la nube impactará en el mundo real, y ese es el paso que hoy os muestro.

Pero antes os dejo la referencia a los post anteriores relacionados:

Llegando al mundo físico 🔩🎛️

Para este final, he sacado a la IA de la pantalla y la he traído a mi escritorio. ¿Cómo? Construyendo un puente en tres pasos:

1️⃣ El Túnel (Ngrok)

El disparador en Make (orquestador): Al ejecutar el flujo, los módulos HTTP de Make envían un pequeño paquete de datos (formato JSON con {«encender»: true}). Make busca la dirección pública que hemos configurado en Ngrok y lanza el paquete a la red usando el protocolo estándar de internet (HTTP).

La nube necesita encontrar mi ordenador de forma segura. Ngrok crea ese túnel directo hacia un script local en mi equipo, esperando en el puerto establecido. 

Nuestra red local (el router de tu casa) está diseñada para bloquear peticiones externas por seguridad. Aquí es donde entra Ngrok. Al ejecutarlo en el terminal, Ngrok crea un «túnel» seguro desde mi Mac hacia el exterior. Cuando el paquete de Make llega a los servidores globales de Ngrok, este simplemente lo pasa por ese túnel, atravesando tu cortafuegos sin problemas, y lo entrega directamente en el puerto designado de mi ordenador.

De la Nube al Arduino
De la Nube al Arduino

2️⃣ El Puente físico 🔗

El servidor Node.js (escuchador): El script server.js está escuchando pacientemente en el puerto designado. Al recibir el paquete web, lo abre, y lee la orden de encendido. Make habla el idioma de la web (JSON/HTTP), pero la placa de Arduino habla el idioma eléctrico (0 y 1). Node.js actúa de traductor: toma la orden de la web y la convierte en un simple carácter de texto: el número ‘1’.

Cuando Make va realizando su trabajo, va lanzando los mensajes a ese script. Instantáneamente, la señal viaja por el conector micro-USB de mi Mac directo a la placa Arduino. 

3️⃣ El Mundo real 🎛️

Node.js envía carácteres ‘1’ a través de la salida serie del Mac, viajando por el cable físico Micro USB B directamente hacia la placa y hacia los pines indicados. El código en C++ que tengo preparado en el Arduino, que está en un bucle infinito escuchando el puerto serie, detecta los carácteres ‘1’. Al leerlos, ejecuta las instrucciones electrónicas: aplicar voltaje al Pin correspondiente, completando el circuito y encendiendo el LED que se le indique.

Nota: La IA gracias a su capacidad multimodal ayuda a identificar componentes, a determinar el valor de las resistencias (en mi caso con el daltonismo es una gozada) indicándonos con una foto su valor, se acabo buscar en las tablas.

Componentes
Componentes

La protoboard toma el control. Los LEDs del proceso van anunciando los pasos, la IA finaliza su redacción y, con un pitido del zumbador y todos los LEDs al mismo tiempo, el sistema me avisa físicamente de que tengo los dos correos listos para publicar.

La parte física: maqueta
La parte física: maqueta

Seguidamente os muestro mi bandeja de entrada tras enviar un mensaje con un tema a la dirección de correo de mi agente. Por cierto, he dejado parado el flujo en Make, ya que si recibiera un mensaje el flujo actuaría generando los correos y remitiéndolos al correo de origen, eso si yo me enteraría de la ejecución gracias a mi Arduino.

Resultado de una llamada
Resultado de una llamada

⭐️ Conclusión ⭐️

El Visual Thinking no es solo dibujar, es trazar el camino más limpio entre una idea y su ejecución.

En el vídeo os muestro como el flujo se completa en apenas un minuto: envío el correo de inicio, la IA procesa y las luces de mi mesa me avisan del éxito, y ya he recibido los correos con lo necesario para mi publicación. Es un vídeo sin demasiada edición, tan solo algunos cortes para encajar el audio, vamos nada espectacular. 

La tecnología es compleja, pero cuando la hacemos visual y tangible, se vuelve magia. Deja tus comentarios y si quieres más detalles indícame lo que necesites que te amplíe.👇

#VisualThinking #IA #Ngrok #Arduino #Automatizacion 

3D isometric data pipeline showing user request, data ingestion, validation, core processing, machine learning, data storage, real-time analytics, and user dashboard.

Del Sketch al escritorio: Píldora 3 – El Cerebro (Los Agentes)

Este post es continuación del post del Sketch al escritorio

En la Píldora 2 os presente al disparador de la Integración y hoy veremos “El cerebro”

🧠 El cerebro – Los Agentes

Siguiendo con la arquitectura del sistema que os presentaba, hoy entramos en el núcleo de la máquina. El correo ya ha entrado a través del WebHook en Make. ¿Y ahora qué?

Primero voy a pensar, ¿Cómo quiero que funcionen los agentes? ¿Qué esquema de agentes que necesito montar?, para dar respuesta a estas preguntas, como Visual Thinker, lo que utilizaré será un sketchnote del flujo…

Píldora 3: El cerebro
Píldora 3: El cerebro

Cuando ya lo tengo claro, voy a pasar a la acción. Utilizaré a Make como el director de orquesta para ir llamando consecutivamente a los tres agentes de Inteligencia Artificial que trabajaran en cadena:

1️⃣ El Investigador: Toma el tema y los detalles del correo, busca el contexto y estructura los datos en bruto. En un caso real ajustaríamos el modelo de IA a utilizar dependiendo de la calidad de las respuestas y del coste de los Tokens, ya que necesitaremos disponer de una cuenta de pago para usar la correspondiente API.

2️⃣ El Redactor: Coge esa investigación y la transforma en un post articulado, con el tono correcto para el blog. Ajustamos al modelo de IA más adecuado.

3️⃣ El Director de Arte: Analiza el texto final y diseña un prompt súper detallado para que yo pueda generar el sketchnote que lo acompañará. Ajustamos al modelo de IA más adecuado.

Listo, veamos como quedaría en Make usando tres modelos de IA de laboratorios diferentes…

Make - El cerebro tres modelos
Make – El cerebro tres modelos

Para mi caso de uso utilizaré únicamente Anthropic, así solo pago tokens en una de las plataformas, aunque en cada uno de los agentes utilizaré el modelo más eficiente en función de la tarea.

El cerebro - Solo con Anthropic
El cerebro – Solo con Anthropic

Todo esto estará orquestado visualmente dentro del mismo lienzo de Make y la información fluirá de un módulo de IA a otro, transformando una petición cruda de unas pocas líneas en dos correos de salida listos para publicar: uno con el texto y otro con las directrices visuales.

Mañana os presentaré el salto más arriesgado: sacar esta información de la nube y traerla al mundo físico. 

Conectaremos con mi escritorio. 🔌👇

#AgentesIA #Make #InteligenciaArtificial #ArquitecturaVisual

Stone path through forest with daytime greenery and nighttime glowing sparks

Podcast Episode: Sistemas de Pensamiento Visual

Juan: La hoja en blanco: ese momento en que tu cerebro decide que mirar el techo es más productivo que empezar a dibujar.

Elena: Hoy exploramos cómo el pensamiento visual y la inteligencia artificial pueden convivir sin que una aplaste a la otra, de la mano de jrgsanta en Don’t Give up! Empecemos por los sistemas de pensamiento visual.

Sistemas visuales: IA como acelerador, no como sustituto

Juan: La pregunta central aquí es cuándo la IA deja de ser una herramienta y empieza a ser una muleta. Hay una diferencia importante entre usarla para arrancar y dejar que marque el camino completo.

Elena: El post lo sitúa muy bien desde el principio: «El problema no es la falta de información, es el exceso y la necesidad instintiva y dolorosa de nuestro cerebro intentando evitar la incomodidad de no tener una respuesta inmediata.»

Juan: O sea, el bloqueo no es ignorancia, es sobrecarga. Y la IA puede ayudar a descomprimirla, pero solo si sabes exactamente para qué la estás usando.

Elena: Exacto. El post aplica la teoría de los dos sistemas de Kahneman al trabajo visual. El Sistema 1 es rápido e intuitivo; la IA encaja ahí perfectamente. Propone tres usos concretos: extraer los conceptos clave de un documento técnico largo, generar metáforas del mundo real para ideas abstractas, y pedir a la IA que describa qué elementos visuales colocaría en cada zona de la hoja antes de dibujar nada.

Juan: Tres formas de romper el hielo sin que el hielo te rompa a ti.

Elena: Pero el post es claro sobre el límite de ese enfoque: el resultado es, en sus palabras, «estadísticamente promedio». Útil, correcto, pero no brillante.

Juan: Y ahí llega la advertencia que realmente importa: si siempre dejas que el algoritmo dé el primer paso, el músculo del pensamiento propio se atrofia. Pasas de creador a corrector de ideas ajenas.

Elena: Por eso el post defiende el Sistema 2, el pensamiento lento. Garabatos, borrones, conexiones que no aparecen en ninguna documentación pero que tú sabes que funcionan. Ese destello, dice el texto, «es el resultado de la fricción de tu cerebro luchando contra la hoja en blanco.»

Juan: La fricción como característica, no como fallo del proceso.

Elena: La conclusión es equilibrio con intención: usa la IA para derribar el muro inicial, pero oblígate, de vez en cuando, a mirar la hoja en silencio antes de consultar al oráculo digital. El valor humano está en seleccionar, conectar y darle alma al resultado.

Juan: Y la próxima vez que el pensamiento visual encuentre a la inteligencia artificial, ya sabremos quién debe llevar el rotulador.


Elena: La incomodidad de la hoja en blanco como herramienta competitiva. Es una forma de ver el bloqueo que cambia bastante la relación con el proceso creativo.

Juan: Hasta la próxima, donde seguramente habrá más hojas en blanco esperando ser apropiadas.

El mundo del revés de la Agilidad

🚲 ¿Estamos entrando en el «Mundo del revés» de la Agilidad? 🚲

Ilustración generada con Nano Banana en base a una que me tomé durante el evento de la CAEA el año pasado. ¿El mundo al revés de la Agilidad?
Ilustración generada con Nano Banana en base a una que me tomé durante el evento de la CAEA el año pasado.

Desde el punto de vista de Facilitador Gráfico, hobby que practicó en eventos como la CAEA (Conferencia de agilidad en la Empresa Aragonesa), mi objetivo siempre ha sido capturar la esencia humana: las conversaciones, las sinergias y las ideas expuestas por cada uno de los ponentes desde su experiencia personal con personas y en segundo plano con la tecnología.

Sin embargo, observando la evolución del sector de la agilidad y viendo cómo referentes de la talla de Javier Garzas están pivotando intensamente hacia la Inteligencia Artificial, me surge una duda fundamental que choca con la base de todo esto.

El Manifiesto Ágil dice claramente:

⭐️ «Individuos e interacciones sobre procesos y herramientas». 🤔 Pero, ¿qué ocurre cuando la herramienta (IA Generativa) empieza a simular esas interacciones?

Me siento un poco como en Stranger Things. Siento que la agilidad se está desdoblando en dos dimensiones:

  • 🌕 El Mundo Real (Hawkins): Donde seguimos valorando el cara a cara, los post-its físicos y la empatía del equipo.
  • 🌑 El Mundo del Revés (The Upside Down): Un reflejo oscuro y fascinante donde los prompts sustituyen a las conversaciones y la velocidad de la IA reina sobre la colaboración tradicional.

🤔 De cara a la próxima CAEA, me pregunto qué tendré que dibujar:

¿Seguiré ilustrando personas hablando con personas? ¿O tendré que dibujar a profesionales conectados a una «mente colmena» digital?

La IA ha llegado para quedarse, pero… ¿cómo nos aseguramos de que no sea el Demogorgon que devore el primer valor del manifiesto?

👉Me quedo con las dudas…

  • 👇 Si el Manifiesto prioriza Individuos e interacciones, ¿puede la IA potenciar eso o es una trampa del “Mundo del Revés”?
  • 👇 ¿En vuestros equipos la IA está creando más interacción humana o levantando muros digitales?
  • 👉¿Me ayudas a resolverlas?

#Agilidad #CAEA #VisualThinking #IA #GenerativeAI #StrangerThings

Arquitectura de un Prompt

🤯 ¡Deja de escribir «prompts»… y empieza a diseñar «ARQUITECTURAS DE PROMPTS»!

Hay un abismo de diferencia, y es el secreto entre una respuesta de IA mediocre y una genial.

¿Te suena esto? «Escríbeme un post sobre IA.» …y la IA te da un texto genérico, aburrido y que no te sirve para nada. 😒

El problema es que tratamos a la IA como el clásico buscador de Google, cuando deberíamos tratarla como a un copiloto experto al que hay que hacerle un ‘briefing’ completo.

(Briefing: reunión o documento informativo que resume los detalles clave de un proyecto, tarea o asunto para que los involucrados lo comprendan claramente)

⚠️ Nos han dicho mil veces que el truco es «ser claro y específico». Pero la realidad es que… ¡eso ya no es suficiente!

En uno de los webinars de Visual Jump ya hablamos del PORQUÉ esto es crucial. 

🧩 Mencionamos los tokens (los «ingredientes» que le das a la IA) y los embeddings (el «mapa de significado» que la IA usa para entender la relación entre esos ingredientes).

Más tokens y mejor estructura = un «mapa» más claro para la IA. 🗺️

🎁 Pero hoy vamos un paso más allá. Queremos regalarte el CÓMO.

Basado en la presentación que preparamos, esta es la «Arquitectura de 5 Pilares para un Prompt Excelente». Un modelo mental que cambiará para siempre cómo interactúas con la IA.

Guarda este post, porque lo vas a necesitar. 📌

🏛️ La arquitectura de 5 pilares del Prompt excelente

Un prompt vago obliga a la IA a ADIVINAR. Un prompt arquitectónico DIRIGE.

1. ROL (El «Quién») 🧑‍⚖️

El Error: Empezar con la tarea («Escríbeme…»). La Arquitectura: Empezar con el ROL («Actúa como…»).

  • No le hables a un «asistente genérico». Dile QUIÉN es.
  • Ejemplo: «Actúa como un Director Creativo de una agencia de publicidad de lujo, especializado en conectar con la Genera…»
  • Por qué funciona: Al definir un rol, «activas» las regiones específicas de conocimiento (los embeddings) que la IA tiene sobre ese experto. Le das un «sombrero» que ponerse, y su tono y conocimiento cambian al instante.

2. CONTEXTO (El «Porqué» y «Qué») 🗺️

El Error: Asumir que la IA sabe de qué hablas. La Arquitectura: Darle el «combustible» informativo.

  • ¡La IA no te lee la mente! No sabe de tu reunión de ayer ni de los objetivos de tu empresa.
  • Qué incluir: El objetivo de la tarea («El ‘porqué'»), la audiencia a la que te diriges, información de fondo, e incluso ejemplos de lo que te gusta y lo que NO te gusta (In-Context Learning).
  • Por qué funciona: Estás llenando su «memoria a corto plazo» (la ventana de contexto) con todos los tokens relevantes. Le das el «material de estudio» necesario para la tarea.

3. TAREA Y EJECUCIÓN (El «Cómo») ⚙️

El Error: Pedir solo el resultado final («Dame 5 ideas…»). La Arquitectura: Pedir el PROCESO paso a paso.

  • Aquí es donde ocurre la magia. No le pidas el pescado, enséñale a pescar… ¡o mejor dicho, oblígale a mostrarte CÓMO pesca!
  • Ejemplo: «Para generar las 5 ideas, primero analiza el problema de la audiencia, segundo propón un ángulo sorprendente, y tercero escribe un gancho.»
  • Por qué funciona: Estás forzando una Cadena de Pensamiento (Chain-of-Thought). La IA razona mejor porque le obligas a escribir los pasos intermedios, reduciendo drásticamente los errores.

4. FORMATO Y RESTRICCIONES (Las «Reglas») 📏

El Error: Dejar la salida al azar y luego tener que editarla durante 20 minutos. La Arquitectura: Poner «guardarraíles» claros.

  • ¿Cómo quieres la respuesta? ¡Díselo EXACTAMENTE!
  • Qué incluir: Tono (profesional, cercano, entusiasta), formato (JSON, Markdown, tabla de 3 columnas), extensión (no más de 200 palabras), y RESTRICCIONES («No uses jerga corporativa», «evita la palabra ‘innovador'»).
  • Por qué funciona: Reduces el «caos» de la respuesta. Cierras todas las vías de escape y la IA te da la salida en el formato exacto que necesitas.

5. REFINAMIENTO (El «Control de Calidad») 💎

El Error: Aceptar la primera respuesta. La Arquitectura: Pedirle que se auto-critique.

  • Este es el truco PRO que lleva tu prompt del 90% al 100%.
  • Ejemplo: «Antes de darme la respuesta final, revísala. Asegúrate de que cumple con todas las restricciones de formato y que el tono es el adecuado. Pregúntame si necesitas más información.»
  • Por qué funciona: Inicias un bucle de mejora. Le das a la IA «conciencia» sobre sus propias reglas.

¡Tu Turno! (EL RETO DEL PROMPT ARQUITECTÓNICO)

⭐️ Como ves, pasamos de una simple «pregunta» a un «documento de briefing» completo. La calidad de la IA es un espejo de la calidad de tus instrucciones.

¡Y ahora, te lanzo un reto para que compruebes el poder de la Arquitectura! 👇

🎯 EL RETO:

  1. ELIGE un prompt que uses habitualmente y que te dé resultados… «meh».
  2. RECONSTRUYE ese prompt usando los 5 pilares: ROL, CONTEXTO, TAREA, FORMATO y REFINAMIENTO.
  3. COMPARTE tu «ANTES» y «DESPUÉS» en los comentarios.

Vamos a revisarlos juntos y vamos a darnos feedback. ¿Te apuntas al reto?

¡A construir! 🚀

#visualjump #ia #PromptEngineering #InteligenciaArtificial #GenerativeAI