Marketing Online

Hoy os explico cómo revisar la seguridad de una web creada con IA, detectar posibles vulnerabilidades y priorizar las correcciones. Pero antes, recordemos que hoy termina el curso de gestión de proyectos con IA. En la novena clase integramos la IA en las herramientas de gestión. En la décima creamos nuestro propio sistema personal de gestión de proyectos, reuniendo todo lo aprendido durante la semana. Crear una web con inteligencia artificial es cada vez más fácil. Lo que no desaparece es la responsabilidad de mantenerla y comprobar que funciona de forma segura. Una página puede parecer perfecta por fuera y esconder problemas que no se detectan navegando por ella. Hoy os cuento cómo estoy abordando esa revisión en mis proyectos y qué criterio utilizo para decidir qué corregir. El objetivo es ir más allá de pedirle al agente que eche un vistazo y dar el trabajo por terminado. Quiero que podamos entender los problemas, ordenarlos y comprobar las soluciones. Recordemos que este episodio es premium. Si queréis escucharlo y acceder al desarrollo completo, podéis suscribiros a Boluda.com. Además de los episodios premium, tendréis acceso a todos los cursos de la academia. Contenido disponible para suscriptores. Puedes identificarte en este enlace o suscribirte a los cursos. Espero que os sirva para cuidar mejor los proyectos que estáis creando. Poner una web en marcha es solo el principio. Mantenerla y revisar cómo evoluciona también forma parte del trabajo. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Descansad, relajaos y recargad pilas durante el fin de semana. El lunes regreso con vuestras preguntas como protagonistas, como siempre, a las 07:07. ¡Muy buen fin de semana!

Hoy os presento Data, el plugin que ayuda a analizar los datos de vuestro negocio, definir los KPI y convertir la información en decisiones. Pero antes, recordemos que esta semana continúa el curso de gestión de proyectos con IA. En la séptima clase mejoramos la comunicación con clientes y stakeholders. En la octava aprendemos a resolver problemas y desbloquear proyectos. Además, en el apartado de estudios de Boluda.com tenéis investigaciones para entender mejor distintos sectores y tomar decisiones con más contexto. Ahora sí, vamos al lío. Hoy dedico el programa a quienes tenéis un montón de números delante y no sabéis por dónde empezar. Ingresos, gastos, conversión, rebote, bajas, datos de Analytics, datos de Stripe y hojas de cálculo de todos los meses. Tener muchos datos no significa tener claro qué está pasando, y mucho menos saber qué deberíamos hacer a continuación. Para resolver esa distancia os presento Data, un plugin que utilizo con Codex para analizar información de negocio y producto. Puede trabajar con archivos que le entregamos, como un CSV o un informe, y con fuentes conectadas a las que hayamos dado acceso. No basta con invocarlo y esperar que conozca la empresa. Necesita los datos y el contexto correspondientes. La primera utilidad es ayudarnos a decidir qué merece la pena medir. Si no sabemos qué KPI mirar, podemos explicar qué queremos conseguir y pedirle que proponga objetivos, métricas y un plan de medición. El punto de partida no tiene por qué ser una pregunta técnica. Podemos describir el problema con nuestras propias palabras. Por ejemplo, podemos contarle que tenemos una membresía y queremos entender por qué algunas personas se dan de baja tan pronto. A partir de ahí, podemos definir qué datos hacen falta, cómo agrupar a los clientes y qué indicadores conviene seguir. Es mucho más útil que abrir un panel con cincuenta cifras sin saber cuál responde a nuestra pregunta. Data también ayuda a investigar por qué sube o baja una métrica. Podemos comparar periodos, productos, tipos de cliente o segmentos para localizar dónde se concentra el cambio. Una caída de conversión no tiene por qué afectar por igual a toda la web, ni un aumento de bajas significa necesariamente que todos los clientes estén menos satisfechos. Aquí entran los embudos de conversión, la retención, la adopción y las cohortes. Esas tablas que a veces parecen un jeroglífico pueden convertirse en una explicación comprensible. Podemos pedir que agrupe a los clientes según cuándo llegaron y analice qué ocurrió con cada grupo durante los meses siguientes. Imaginemos que una promoción provoca un pico de altas y que buena parte de esas personas no renueva al mes siguiente. Si aportamos tanto los datos de suscripción como el calendario de campañas, podremos investigar la relación entre ambas cosas. Es un ejemplo hipotético, pero sirve para entender la ventaja de cruzar información que normalmente consultamos por separado. La coincidencia de fechas es una pista para investigar, no una demostración automática de la causa. Lo interesante es poder formular mejores preguntas y comprobarlas con los datos disponibles. Cuanto más contexto relevante aportemos, menos probable será que el análisis se quede en una explicación superficial. En mi caso, los agentes de mi plantilla tienen acceso a Data. Me interesa que puedan utilizar la información del negocio, pero también que sepan tratarla. No se trata de repetir cifras, sino de relacionarlas con lo que está ocurriendo y con las decisiones que debo tomar. Otro bloque importante es la evaluación de experimentos, tests A/B y cambios de precio. Podemos revisar qué ocurrió antes y después de una decisión, comparar segmentos y estudiar distintas explicaciones. También podemos preparar escenarios optimistas, intermedios y pesimistas para entender cómo cambia el resultado cuando modificamos una hipótesis. Y no hace falta limitarse a los datos internos. Data puede ayudar a trabajar un análisis de mercado, estimar oportunidades y ordenar conceptos como TAM, SAM y SOM. En este caso, las fuentes y los supuestos importan muchísimo. Una estimación de mercado no deja de ser una estimación por aparecer en una tabla bien presentada. Antes de confiar en las conclusiones, hay otro trabajo fundamental. Comprobar la calidad de los datos. Podemos pedirle que busque duplicados, valores ausentes, inconsistencias o periodos en los que ha dejado de llegar información. Quizá el problema no esté en las ventas, sino en una integración que se rompió y nadie revisó. Seguro que os suena el caso de instalar una herramienta de analítica, olvidarse de ella y descubrir meses después que ya no estaba recogiendo datos. Incorporar estas comprobaciones al análisis permite detectar esos huecos y evitar decisiones basadas en una fotografía incompleta del negocio. También podemos entregarle informes y conclusiones anteriores. Puede revisar los cálculos, la metodología y las fuentes, y contrastar lo que dijimos entonces con la información actual. Una conclusión que tenía sentido hace un año puede haber dejado de servir porque el producto, los clientes o el mercado han cambiado. Cuando las métricas de las plataformas se quedan cortas, podemos ir un paso más allá. Data puede trabajar con consultas SQL y análisis en Python para preparar cálculos a medida. No tenemos que limitarnos a los indicadores que alguien decidió incluir en el panel de una herramienta. Por ejemplo, podemos definir un ratio que combine información de WordPress, Analytics y Stripe, siempre que dispongamos de acceso y podamos relacionar correctamente esos datos. Después podemos pedir su evolución histórica. Crear una métrica propia no significa inventar los datos, sino definir una fórmula útil con información real y comprobar qué representa. El resultado puede adoptar distintos formatos. Podemos preparar gráficos, tablas, dashboards interactivos, informes analíticos o resúmenes ejecutivos. Yo utilizo Data para mis dashboards, pero quizá en vuestro caso sea más útil un informe periódico que explique qué ha cambiado y qué requiere atención. Lo importante es elegir el formato en función del uso. Si necesitamos explorar segmentos y comparar periodos, un dashboard puede encajar muy bien. Si queremos revisar las prioridades de la semana, quizá baste con un informe breve. También podemos integrar la entrega en un flujo de trabajo periódico con las herramientas y permisos necesarios. Además, podemos conservar definiciones de métricas, fuentes, criterios y preferencias como contexto reutilizable. Así no hace falta volver a explicar desde cero qué entendemos por cliente activo o qué indicadores importan en nuestro proyecto. Conviene pedir expresamente que esa información quede documentada y revisarla cuando cambie el negocio. Hasta aquí tenemos dos grandes pasos. Primero reunimos la información y después la analizamos. Pero falta el que da sentido a todo lo anterior. Tomar decisiones y pasar a la acción. No quiero acumular dashboards muy bonitos que nadie utiliza para cambiar nada. Para conectar el análisis con nuestras prioridades, podemos combinar Data con una sesión de grill me o grill with docs. El agente nos pregunta qué valoramos, qué queremos conseguir y qué necesitamos entender. No hace falta saber de antemano si la respuesta está en el churn, la retención o cualquier otra métrica. Aunque, si hablamos específicamente de negocio, mi combinación favorita es Data con el plugin Consultor, que tenéis disponible en el apartado de inteligencia artificial de Boluda.com. Consultor está preparado para profundizar en el negocio, trabajar su modelo y ordenar herramientas como el DAFO o el canvas. Data aporta el análisis de la información disponible. La combinación permite reunir lo que dicen los números con lo que queremos construir. Con los datos por un lado y la entrevista de negocio por otro, podemos pedir recomendaciones priorizadas que expliquen qué problema conviene abordar primero y por qué. Y aquí os recomiendo algo muy importante. Cuando descartéis una propuesta, explicad el motivo. Si os sugiere dar conferencias internacionales y no queréis viajar, no basta con responder que no. Contadle que viajar es precisamente lo que no encaja y pedidle que guarde esa limitación. De lo contrario, la siguiente propuesta podría ser visitar proveedores en otro país y volveríamos al mismo problema. Si explicamos la causa, el agente puede tenerla en cuenta al plantear alternativas. El objetivo no es optimizar una empresa abstracta, sino ayudar a construir un negocio compatible con nuestras prioridades personales y profesionales. En definitiva, Data nos ayuda a pasar de una colección de números a un análisis útil y unas decisiones mejor fundamentadas. Podemos empezar con un archivo, una fuente conectada o una pregunta que todavía no sabemos formular del todo. Y, si lo combinamos con buen contexto de negocio, el resultado puede ir mucho más allá de un gráfico. Mañana os hablaré de una cuestión que no deberíamos olvidar al crear webs con IA. No basta con montarlas y dejarlas funcionando. También hay que pensar en el mantenimiento y la seguridad. Os contaré cómo lo estoy abordando. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana viernes con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos días!

Hoy os cuento mi stack de inteligencia artificial, las herramientas que utilizo cada día y cómo las combino para trabajar y automatizar procesos. Pero antes, recordemos que esta semana continúa el curso de gestión de proyectos con IA. En la quinta clase aprendemos a gestionar riesgos y tomar mejores decisiones. En la sexta automatizamos el seguimiento del proyecto para que los avances no dependan de ir explicando manualmente cada correo enviado, cada tarea completada o cada cambio en el CRM. Ahora sí, vamos al lío. Cada año os hablo del software que utilizo, pero esta vez quiero centrarme en mi stack de inteligencia artificial. No es solamente una lista de modelos. También incluye aplicaciones, servidores, librerías, bases de datos y herramientas que, combinadas, forman mi manera de trabajar. Empiezo por la pareja que tengo siempre a mano. Utilizo ChatGPT para hablar y Codex para trabajar. Voy probando otras alternativas, pero esta combinación es la que mejor me encaja por la velocidad, el aprovechamiento que consigo de los tokens y el ecosistema de plugins. Es mi experiencia con mis tareas, no una clasificación universal de qué herramienta es mejor. Con ChatGPT suelo conversar desde el móvil o la web. Muchas veces lo hago por voz, con los AirPods, porque me resulta más natural explicar lo que tengo en la cabeza que escribirlo. Si hay otras personas alrededor, prefiero teclear para no molestar. Para Codex, en cambio, prefiero la aplicación a la terminal. Me resulta más cómoda para organizar el trabajo y tener las distintas piezas a mano. La terminal sigue ahí por si la necesito, pero no es la interfaz que elijo para mi día a día. La siguiente pieza es Whisper en local. Antes utilizaba aplicaciones independientes de transcripción. Ahora dejo que Codex ejecute el modelo dentro de mi entorno, de modo que no tengo que abrir otra aplicación, esperar el resultado, descargar un archivo y pasarlo después al agente. El podcast es un buen ejemplo. Termino de grabar, entrego el MP3 y el flujo prepara la transcripción y las notas del programa para WordPress. Los lunes, el proceso de edición puede separar las preguntas de las respuestas para las versiones pública y premium. La transcripción pasa a ser una pieza de la automatización, no una tarea manual que interrumpe todo lo demás. Después viene la infraestructura. Tengo un VPS que funciona como Dev Box, mi servidor de desarrollo. Ahí reúno los proyectos, el código y los entornos en los que trabajo. Lo veo como un laboratorio donde preparo cada cambio antes de enviarlo al lugar en el que debe funcionar de verdad. Eso no significa que todas las webs públicas estén alojadas en ese mismo servidor. Desarrollo y producción son entornos distintos. Por ejemplo, trabajo sobre el código de Boluda.com en la Dev Box y después lo despliego en su alojamiento de producción. Otros proyectos utilizan otros servidores, y varios proyectos pequeños pueden compartir uno. También tengo mi plantilla de agentes persistentes. Son ocho agentes más el CEO, nueve en total, con distintas responsabilidades. No necesitan que mantenga el portátil abierto ni que vaya recordándoles cada tarea. Se activan según la programación que he preparado o cuando ocurre un evento relevante. Aquí distingo dos formas de iniciar el trabajo. Una es el evento que dispara una automatización. Por ejemplo, una venta puede poner en marcha un proceso que revise la información del cliente, actualice un registro y prepare un informe. La otra es la ejecución periódica, en la que el agente revisa lo que corresponde cada cierto tiempo. En mi caso, utilizo systemd en un servidor de Hetzner para organizar esas ejecuciones. Los agentes realizan sus revisiones y trasladan la información al CEO, que es quien habla conmigo. No se trata de tener nueve conversaciones abiertas todo el día, sino de repartir responsabilidades y ordenar cómo llega el resultado. El siguiente elemento es uno de los pilares de todo el sistema. Skills, skills y más skills. Cuando un agente resuelve una tarea después de varios intentos, no quiero que la próxima vez vuelva a tropezar con los mismos problemas. Quiero conservar el procedimiento que ha funcionado. Por eso, cuando termino una tarea que voy a repetir, le pido que cree una skill con el camino correcto y los errores que debe evitar. Así podemos convertir la experiencia de una sesión en unas instrucciones reutilizables, reducir pruebas innecesarias y gastar menos tiempo y tokens en encontrar de nuevo la solución. No doy por supuesto que el agente recordará todo lo que acaba de hacer en cualquier conversación futura. Los archivos de contexto guardan información y las skills describen procesos. Ambas cosas se complementan, pero una skill resulta especialmente útil cuando queremos repetir un trabajo concreto con unos pasos y unas comprobaciones claras. A continuación están los plugins públicos y privados. Utilizo integraciones para acceder a servicios y herramientas desde el mismo entorno, y también preparo plugins propios cuando necesito algo adaptado a mi manera de trabajar. El de Boluda.com es público, pero otros los he creado solo para mí. Uno de los ejemplos más claros es mi cliente de correo basado en IA. Antes gestionaba los mensajes dentro de un proyecto dedicado a Gmail. Ahora he preparado un plugin con su propia interfaz para ver los correos y trabajar con ellos desde la aplicación, sin ir cambiando constantemente al navegador. Esta distinción me parece importante. Un plugin puede servir para consultar información mediante una conversación, pero también puede incorporar una aplicación con su interfaz. Para mis herramientas personales estoy utilizando cada vez más este segundo enfoque, porque me permite tenerlas junto al lugar en el que ya estoy trabajando. Luego vienen los hechizos. Ahí están FFmpeg, ImageMagick, Pillow, Playwright y otras herramientas que el agente puede utilizar para ejecutar tareas. No son todas modelos de IA, ni necesitan serlo. Su valor está en lo que podemos hacer al integrarlas en un proceso. Para la información, separo dos necesidades. Cuando quiero trabajar con textos largos, libros, ideas o transcripciones, utilizo una vector store como parte de mi cerebro digital. Es el espacio donde preparo ese contenido para poder recuperarlo y consultarlo después. Cuando la información tiene campos definidos, recurro a una base de datos. Una ficha de contacto puede tener nombre, apellidos, cumpleaños y relación conmigo. Un registro de episodios o de aplicaciones puede tener sus propios campos. Para proyectos pequeños utilizo SQLite y para otros que necesitan una base de datos más completa, PostgreSQL. La idea no es meterlo todo en el mismo sitio por costumbre. Elijo cómo guardar la información según cómo voy a consultarla y utilizarla. Para mi forma de trabajar, los documentos largos y las fichas estructuradas resuelven necesidades distintas y tienen circuitos diferentes. También utilizo GitHub para conservar el código y el historial de los proyectos. Los commits y los cambios enviados al repositorio me permiten seguir la evolución del trabajo. Eso sí, no equivale a guardar absolutamente todo. Las claves y los secretos se quedan fuera del repositorio. Para probar otros modelos utilizo Cursor, mientras que mantengo Claude a mano para revisar las novedades que van apareciendo. Probar una herramienta no significa que tenga que convertirla en el centro de mi trabajo. De momento, mi entorno principal sigue siendo ChatGPT con Codex. Otra pieza que estoy utilizando muchísimo es Django. Es un framework web de Python con el que preparo proyectos a medida con ayuda del agente. A veces lo describo como un WordPress para trabajar con IA, pero es una comparación para entender mi uso, no que sean el mismo tipo de herramienta. Hay proyectos en los que WordPress encaja perfectamente y otros en los que prefiero partir de Django. Y cierro con Cloudflare. Lo utilizo para los dominios que puedo registrar allí, para gestionar los registros DNS y para almacenar recursos con R2. Ahí puedo guardar vídeos, audios, PDF y otros archivos. En mi uso, el coste me está resultando muy bajo. Como veis, no todo lo que forma parte de mi stack es inteligencia artificial. Cloudflare, las bases de datos o las herramientas de edición ya tienen su función propia. Lo que cambia es que puedo trabajar con todas esas piezas a través del agente y conectarlas en lugar de ir resolviendo cada paso por separado. En definitiva, mi stack combina un lugar donde conversar, otro donde ejecutar el trabajo, servidores para mantener los proyectos, skills para repetir los procesos y herramientas especializadas para cada tarea. Espero haberos descubierto alguna pieza que podáis incorporar a vuestro día a día y que os facilite un poco la vida. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana jueves con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos días!

Hoy os presento FFmpeg, una herramienta gratuita para editar audio, vídeo e imágenes y automatizar tareas con ayuda de un agente de IA. Pero antes, recordemos que esta semana continúa el curso de gestión de proyectos con IA. En la tercera clase diseñamos el plan de trabajo y el cronograma, y en la cuarta organizamos equipos y repartimos responsabilidades. Así convertimos los objetivos del proyecto en tareas, tiempos y personas encargadas de llevarlo adelante. Ahora sí, vamos al lío con un nuevo hechizo para nuestro repertorio. No sirve para hacer levitar objetos, pero sí para quitarnos mucho trabajo de encima. Se llama FFmpeg y completa las posibilidades que os expliqué al hablar de ImageMagick y Pillow. Algunas funciones se solapan, pero aquí el gran protagonista es el tratamiento de audio y vídeo. FFmpeg no es un modelo de inteligencia artificial. Es una herramienta que podemos instalar y utilizar desde la línea de comandos. La gracia está en que podemos pedirle a Codex, Claude Code u otro agente que la maneje por nosotros. Le explicamos qué necesitamos y el agente prepara los comandos o scripts correspondientes. Empiezo por el audio. Podemos convertir entre formatos como MP3, WAV, OGG o M4A, ajustar la compresión, reducir el peso, cortar fragmentos y unir grabaciones. Muchas de estas tareas también se pueden hacer en un editor como Audacity, pero la diferencia aparece cuando tenemos cientos de archivos que necesitan exactamente el mismo tratamiento. Un ejemplo muy cercano es el podcast de mi madre. Ella graba con su micrófono DJI mientras visita lugares y conversa con las personas que encuentra. Va parando y volviendo a grabar, de modo que al conectar el dispositivo puedo encontrarme con treinta o cuarenta archivos separados. He preparado una skill de Codex que reúne esas grabaciones. Le paso los archivos, invoco la instrucción y el sistema los junta para preparar el episodio completo. Después, mi madre revisa el resultado y decide si hay algún fragmento que conviene quitar. Automatizar la parte mecánica no elimina esa revisión, pero ahorra muchísimo trabajo repetitivo. También podemos extraer el audio de un vídeo para preparar una versión de podcast. Si hemos grabado una entrevista o una conversación en vídeo, no hace falta repetirla en otro formato. El agente puede recuperar la pista de sonido y dejarla lista para el siguiente paso del proceso. Otra posibilidad es ajustar el volumen, normalizar la sonoridad y aplicar filtros para reducir ruido. Si una persona habla muy alto y otra muy bajo, podemos mejorar el equilibrio. No hace magia con una mala grabación, pero sí resuelve parte de los problemas habituales. Para profundizar en una herramienta especializada, os dejo el episodio 2820 sobre Auphonic. La detección y eliminación de silencios también resulta muy útil. Le pedí a mi madre que esperara un instante después de pulsar el botón de grabación para evitar que se cortara la primera palabra. Ahora ese margen queda registrado, pero puedo configurar el proceso para recortar el silencio sobrante y conservar una pausa natural entre fragmentos. Podemos además mezclar voces y música, añadir pistas, acelerar o ralentizar el audio y modificar metadatos como el título, el autor o el nombre del podcast. Todas estas operaciones pueden formar parte de un mismo flujo que se repite cada vez que llegan archivos nuevos. En vídeo encontramos muchas posibilidades equivalentes. Podemos convertir formatos, comprimir, cambiar la resolución o los fotogramas por segundo, cortar fragmentos y unir clips. La reducción de peso exige elegir un equilibrio entre tamaño y calidad, así que conviene revisar el resultado en lugar de dar por buena cualquier compresión. Los cortes merecen especial atención. En la edición de los lunes, por ejemplo, el flujo utiliza una transcripción para localizar preguntas y respuestas y después aplica los cortes y fundidos correspondientes. La transcripción y el agente deciden dónde intervenir, y FFmpeg ejecuta la edición. Son piezas distintas de la misma automatización. Un fundido suele disimular mejor una transición de audio que un corte brusco. En vídeo, una respiración interrumpida o una palabra cortada pueden resultar todavía más evidentes, porque también vemos el movimiento. Por eso revisaría especialmente los puntos de entrada y salida antes de dar un montaje por terminado. Podemos adaptar un vídeo horizontal a vertical o cuadrado, recortar el encuadre, girarlo, voltearlo, añadir márgenes y colocar un fondo. Esto permite preparar versiones para distintas redes a partir de una misma grabación. También podemos incorporar textos, logotipos y marcas de agua. FFmpeg permite trabajar con subtítulos, incrustándolos en la imagen o manejando pistas y archivos compatibles para que el reproductor pueda mostrarlos. También podemos añadir, quitar o sustituir pistas de audio, por ejemplo para incorporar una traducción que hayamos preparado previamente. Otras operaciones incluyen fundidos, transiciones, cambios de velocidad y ajustes de brillo, contraste, saturación y color. Si tenemos las grabaciones separadas de varias personas en una videollamada, podemos componer una pantalla dividida y reunirlas en un único vídeo. También podemos crear vídeos a partir de imágenes. Una secuencia de fotografías tomadas cada día puede mostrar cómo cambia una persona, crece el pelo o avanza un proyecto. Y si tenemos un podcast de audio, podemos combinarlo con una imagen fija y, si queremos, añadir una representación de las ondas de sonido para darle algo de movimiento. La herramienta también ofrece funciones de captura de pantalla, webcam y streaming. Su disponibilidad depende del sistema operativo, los dispositivos y la configuración, pero amplía mucho el abanico de tareas que podemos integrar en un proceso automático. Una de las posibilidades que más me sorprendió fue trabajar sin recodificar cuando los archivos y la operación lo permiten. Laura me pidió una recopilación con pequeños fragmentos del inicio de cientos de tutoriales de costura. Preparé los recortes y los reuní en un vídeo que se generó mucho más rápido de lo que esperaba. La diferencia es que no siempre hace falta volver a calcular y exportar cada fotograma. En operaciones compatibles podemos copiar los flujos existentes. Eso no significa que cualquier corte o transformación pueda hacerse así. La compatibilidad y la precisión del corte importan, y aplicar filtros normalmente requiere recodificar. Conviene pedir al agente que compruebe qué opción encaja en cada caso. Finalmente, FFmpeg también trabaja con imágenes. Podemos redimensionar, recortar, girar, ajustar colores, añadir texto o colocar una marca de agua. Aquí vuelve a aparecer la zona de solapamiento con ImageMagick y Pillow, y la elección dependerá del proceso que estemos preparando. Una función especialmente práctica consiste en extraer fotogramas de un vídeo para crear miniaturas. Podemos escoger un instante concreto y guardar esa imagen. También podemos generar un GIF animado a partir de un fragmento de vídeo o de una secuencia de imágenes. Lo importante es que no tenemos que repetir estas tareas archivo por archivo. Podemos definir una regla, probarla y aplicarla a una carpeta entera. Convertir una colección de audios, preparar clips, generar miniaturas o actualizar metadatos deja de ser una larga serie de operaciones manuales. Podemos utilizar FFmpeg en nuestro ordenador o en un servidor donde esté disponible y tengamos los permisos necesarios. En un alojamiento compartido conviene comprobar si está instalado y qué permite el proveedor. En un VPS propio podemos preparar el entorno para el flujo que necesitemos. En definitiva, FFmpeg es una herramienta gratuita muy potente para transformar audio, vídeo e imágenes y automatizar su tratamiento con un agente. Si repetís siempre la misma edición o tenéis una gran colección de archivos pendiente, os recomiendo explicar el proceso al agente y comprobar qué parte puede resolver con ella. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana miércoles con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos días!

Hoy respondo una consulta solidaria sobre Santo Tomé y Príncipe y propongo mejoras para conseguir más ayuda para la Casa de los Pequeñitos. Pero antes, recordemos que hoy empieza el curso de gestión de proyectos con IA. En la primera clase entendemos qué significa gestionar un proyecto con inteligencia artificial y en la segunda definimos los objetivos, el alcance y la planificación inicial. Así empezamos a convertir una idea en un proyecto claro y ejecutable. Hoy tenemos una única pregunta y merece todo el episodio. Baldomero y Sonia impulsan una campaña junto a Cáritas para mejorar la vida de los niños y niñas de la Casa de los Pequeñitos, en Santo Tomé y Príncipe. 1. Hola, Joan. ¿Cómo estás? Te escribo porque Sonia, mi mujer, y yo vamos este sábado a Santo Tomé y Príncipe, un país insular de África muy pobre y con todas las dificultades añadidas de su insularidad. Hemos montado una campaña de recaudación para un orfanato que gestiona la hermana Margarida a través de Cáritas Diocesana de Santo Tomé y Príncipe. He preparado una landing con Claude para que amigos y conocidos puedan apoyar el proyecto en AyudaSantoTome.org. La campaña no tiene fecha de finalización, pero sí una primera partida de necesidades urgentes que queremos cubrir cuanto antes, así que cualquier empujón estos días vale doble. ¿Nos podrías ayudar? Puede ser mencionándolo en el podcast, con una entrevista, compartiéndolo en tus comunidades o tratándolo como una pregunta de la audiencia, lo que mejor te encaje. También me haría mucha ilusión que ejercieras de consultor de marketing de la campaña y nos dieras ideas para que llegue más lejos y convierta mejor. Para eso no hay nadie como tú. Dale recuerdos a tu madre. Un abrazo. (Baldomero) Y ahora voy a por la respuesta. Hoy la dejo íntegramente en abierto, tanto en la web como en el podcast, porque la mejor manera de ayudar es que esta iniciativa llegue al mayor número posible de personas. Empiezo por invitaros a visitar AyudaSantoTome.org. La campaña acompaña a la Casa de los Pequeñitos y a otros proyectos de Cáritas en Santo Tomé y Príncipe. Las primeras necesidades urgentes ya han recibido ayuda y ahora el siguiente reto es rehabilitar la casa y dar continuidad al trabajo sobre el terreno. La propia Cáritas Diocesana de Córdoba explica los avances. Ya se han entregado colchones, ropa de cama y toallas, y la nueva fase contempla la reparación del tejado, la sustitución de puertas y ventanas y la instalación de placas solares. Mi primera recomendación es explicar desde el primer pantallazo qué es la Casa de los Pequeñitos, quién es la hermana Margarida, a cuántos menores atienden y qué cambiará gracias a las donaciones. Ahora parte de ese contexto aparece repartido por la página y obliga a bajar bastante para entender el proyecto completo. La cabecera debería expresar un objetivo muy concreto. Puede explicar que queremos rehabilitar una casa para que sus niños duerman protegidos, dispongan de luz y tengan unas condiciones dignas. Inmediatamente después colocaría una fotografía, una cifra actualizada y un botón claro para colaborar. El segundo cambio consiste en dividir el gran objetivo económico en campañas pequeñas y específicas. Una cifra global cercana a treinta mil euros puede parecer lejana. En cambio, reparar un tejado, cambiar una puerta, instalar una ventana o completar unas placas solares son objetivos que cualquiera entiende y puede visualizar. Cada necesidad tendría su propia tarjeta con una imagen, una explicación breve, el importe necesario, lo recaudado y el impacto. No basta con decir que hacen falta placas solares. Conviene contar que permitirán disponer de electricidad durante los cortes y utilizar el agua almacenada en mejores condiciones. Este enfoque convierte una donación abstracta en un resultado tangible. La persona sabe qué ayuda a conseguir y puede ver que una meta de mil o dos mil euros está a punto de completarse. Las campañas pequeñas suelen generar además una sensación de progreso que anima a terminar aquello que ya está cerca. Mantendría también una opción de donación general. Algunas personas confiarán en Cáritas y preferirán que el equipo destine el dinero a la necesidad más urgente. La página puede ofrecer ambas posibilidades sin mezclarlas, con varias campañas concretas y un fondo común para prioridades sobrevenidas. La tercera mejora está en el pago. Ahora encontramos la información para colaborar mediante transferencia o Bizum, pero intentaría reducir al mínimo los pasos entre la intención y la donación. Un botón debería llevar directamente a un proceso donde elegir importe y método sin tener que copiar datos manualmente. Buscaría una plataforma compatible con tarjeta, Bizum y las demás opciones que Cáritas pueda utilizar. La decisión final debe coordinarse con la entidad para conservar la trazabilidad, el certificado fiscal y el destino correcto del donativo. El objetivo no es sustituir sus controles, sino facilitar la experiencia dentro de ellos. También destacaría la desgravación fiscal cerca de cada llamada a la acción. Es una información importante que ya aparece en la página, pero merece acompañar el momento de decidir. Conviene explicar de forma sencilla qué datos debe indicar el donante y cómo solicitar el certificado oficial, enlazando siempre con la información actualizada de Cáritas. La iniciativa del libro ELICA me parece muy buena. Por una donación concreta, la persona contribuye a la alimentación de un menor y recibe uno de los ejemplares cedidos para la campaña. Intentaría que esa colaboración pudiera completarse también a distancia, añadiendo la posibilidad de asumir el envío o renunciar al libro para que todo el importe vaya al proyecto. Revisaría igualmente el bloque de empresas con corazón. Mostrar logotipos aporta confianza, pero cada empresa debería explicar cómo ha colaborado. Puede haber financiado una necesidad, cedido un servicio, organizado una actividad o difundido la campaña. Esa historia reconoce su ayuda y ofrece un modelo para que otras organizaciones se sumen. La transparencia debe ocupar un lugar visible. Publicaría las cantidades recaudadas, los gastos realizados, fotografías de las mejoras y una pequeña cronología. Cada objetivo completado se convierte en una noticia que Baldomero, Sonia, Cáritas y las empresas colaboradoras pueden compartir. Esto permite comunicar la campaña durante mucho tiempo sin repetir siempre el mismo mensaje. Podemos anunciar una nueva necesidad, celebrar que llega un colchón, mostrar el avance del tejado, explicar el efecto de las placas solares o recordar el almuerzo solidario previsto para marzo de 2027. Prepararía además un recurso sencillo para compartir. Incluiría una imagen, un texto breve y el enlace directo a la campaña concreta. No todo el mundo puede donar, pero muchas personas sí pueden hacer llegar la iniciativa a alguien que quiera ayudar. La página tiene ya una base muy valiosa. Cuenta con una historia real, personas identificables, el respaldo de Cáritas, necesidades concretas y resultados que pueden demostrarse. No hace falta inventar una promesa de marketing, sino ordenar mejor aquello que ya existe y acercar cada historia a la llamada a la acción correspondiente. Baldomero, mi ofrecimiento técnico queda hecho. Si quieres que te ayude a reorganizar la web, crear las campañas y facilitar el proceso de donación, mándame un correo y lo hacemos. Creo que algunos cambios relativamente sencillos pueden mejorar mucho la claridad y la conversión del proyecto. En definitiva, convertiría Ayuda Santo Tomé en una portada con varias campañas alcanzables. Cada una explicaría una necesidad, una cifra, un impacto y un avance. Después facilitaría el pago, reforzaría la transparencia y transformaría cada mejora conseguida en una nueva razón para compartir. Hoy no os pido que os suscribáis para leer la respuesta. Os pido que entréis en AyudaSantoTome.org, conozcáis la Casa de los Pequeñitos y valoréis si podéis donar o compartir la iniciativa. Cualquier ayuda suma. Como siempre, muchas gracias por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts y Spotify, por suscribiros a los cursos y por estar ahí, al otro lado. Sin vosotros, esto no sería lo que es. Esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana martes con más marketing online, como siempre, a las 07:07. Hasta entonces, ¡muy buenos días y mejor semana!