Criterio, no promesas.
Mira cómo decido.

Cuando contratas a alguien para implantar IA en tu empresa, lo que compras no es una tecnología: es el criterio de quien decide qué se automatiza, qué no y en qué orden. Un resultado ajeno no lo puedes verificar. Una decisión, sí.

Aquí tienes tres proyectos contados enteros: el problema, la decisión, el porqué y dónde puse el límite. Todo lo que se afirma en esta página se puede comprobar sin pedirme permiso.

Proyecto 01 · Auditoría · agosto–septiembre de 2026

Auditoría de afirmaciones sobre un ecosistema de 55 páginas

Toda empresa que publica cifras, plazos o garantías acumula afirmaciones que nadie ha vuelto a comprobar: vienen de una plantilla, de un proveedor anterior o de un artículo que se copió de otro. Puse a prueba mi propio ecosistema con el mismo método adversarial que aplico a un cliente, y el resultado es este sitio: cada cifra con su fuente, cada promesa dentro de lo que el sistema puede cumplir, y un registro público de todo lo que se revisó.

Qué es
Auditoría adversarial de un ecosistema de 55 páginas y dos marcas
Alcance
Afirmaciones, cifras, promesas, marco legal, estructura técnica
Estado
En curso · el registro se actualiza cada mes
Verificable en
Este sitio entero

Las decisiones que lo definen

El punto de partida no fue «mejorar la web». Fue intentar romperla.

Una revisión que busca aprobar encuentra erratas. Una que busca destruir encuentra el problema real. El encargo a la auditoría no fue «revisa si esto está bien», sino «demuestra que esto no se sostiene». Es la diferencia entre una revisión que confirma lo que ya creías y una que encuentra lo que se te había escapado.

el problema no era la mala fe, era no haber mirado con el criterio correcto.

Cada cifra publicada tiene que llevar quién la midió, cuándo y sobre qué muestra.

Suena obvio y casi nadie lo hace. Aplicado en serio, es un filtro duro: sobrevive lo que tiene detrás un INE, un BOE, una AEPD o un estudio con muestra y fecha. Lo demás citaban a otros artículos. Tres blogs que dicen lo mismo no son tres fuentes.

Las que quedaron llevan su enlace y su fecha, y con ellas su letra pequeña: el estudio de productividad más sólido que existe sobre IA generativa mide un 13,8 % de media, no un 300 %. Publicar el número real y decir quién lo midió es más útil —y bastante más raro— que publicar el número grande.

Retirar producto antes que arreglarlo.

Apareció en el servidor una carpeta viva, accesible y fuera del mapa del sitio, con una copia entera del sitio de abril: los afirmaciones sin respaldo, una calculadora que estimaba ahorros que no podía conocer y una suscripción de pago a unos entregables que estaban sin terminar.

La decisión fácil era corregir los textos. La decisión correcta fue retirar las quince URL con redirecciones permanentes y rehacer la calculadora desde cero, esta vez con las fórmulas escritas al lado y sin pedir el correo a nadie.

Registrar mis propios errores con el mismo número que los demás.

El registro de hallazgos tiene una sección aparte para lo que hice mal yo durante la propia auditoría: dieciocho entradas. Verifiqué que una etiqueta existía sin comprobar que apuntara a algún sitio. Di por cerrada una promesa buscando una frase y no su equivalente al revés, y sobrevivió dos meses. Revisé el código en lugar del documento que produce el navegador, y una cabecera rota llegó a producción.

Anotar eso no es un ejercicio de humildad: es lo que convierte cada fallo en una comprobación nueva. Las tres tienen hoy su prueba automática.

Dónde puse el límite

No borré el historial.

Habría sido más cómodo cambiar las páginas en silencio. El registro completo sigue existiendo, y la edición de la newsletter que explica por qué la serie estuvo catorce semanas parada sigue publicada. Un error corregido en silencio se repite; uno escrito, no.

No sustituí las cifras retiradas por otras más prudentes.

La tentación era cambiar un «−70 %» por un «hasta un −30 %». Sigue siendo un número inventado, solo que más pequeño. Donde no había dato, ahora hay un escenario con los supuestos escritos para que los cambies por los tuyos.

Compruébalo tú mismo

  • Las condiciones de contratación y la política de privacidad: condiciones · privacidad. Están escritas para leerse, no para cubrirse.
  • Cualquier cifra de este sitio: si no lleva fuente enlazada o etiqueta de escenario, es un error mío y agradezco que me lo digas.
  • La calculadora: hace la cuenta con tus números, enseña las fórmulas y no pide el correo.
  • Los artículos del blog: cada uno con su norma o su estudio en fuente primaria, y con un apartado de qué no automatizar.
Proyecto 02 · Sistema propio · sin interfaz pública

Radar de licitaciones

Un sistema en Python que rastrea contratación pública en PLACE, BORME y TED, enriquece cada convocatoria, la puntúa por criterios y avisa solo de lo que encaja. Sin panel, sin interfaz: el resultado llega donde ya se trabaja.

Qué es
Paquete Python de detección de oportunidades
Fuentes
PLACE · BORME · TED
Piezas
Rastreo, enriquecimiento, puntuación, almacenamiento en SQLite y avisos
Estado
En uso propio

Las decisiones que lo definen

Puntuación por criterios escritos, no «una IA que decide».

La versión vistosa de esto es un modelo que dice «esta licitación te interesa un 87 %». Es exactamente lo que no quería: cuando falle —y falla— nadie puede saber por qué.

La puntuación va por criterios explícitos y ponderados, escritos en un fichero que se puede abrir y discutir. Si una convocatoria puntúa alto se puede ver qué la hizo puntuar alto. Eso es lo que permite corregir el sistema en lugar de dejar de fiarse de él.

El aviso va donde ya se trabaja.

Un panel nuevo es un sitio más al que alguien tiene que acordarse de entrar. A las tres semanas no entra nadie. El sistema exporta a las herramientas que ya se usan a diario, y ahí es donde aparece lo que importa.

Es la misma decisión que recomiendo a un cliente y por la misma razón: la adopción no se gana con funcionalidades, se gana quitando pasos.

Guardar todo lo descartado, no solo lo aceptado.

La base de datos conserva también lo que el sistema decidió no avisar. Sin eso no hay forma de saber si está descartando cosas buenas, que es el fallo que no se ve: los falsos positivos molestan, los falsos negativos cuestan dinero en silencio.

Dónde puse el límite

No lo convertí en producto.

Funciona y sería vendible. Pero mantener un producto es una línea de negocio entera, y ahora mismo no toca. Es una herramienta propia, y lo digo aquí para que no parezca otra cosa.

No metí un modelo de lenguaje donde no hacía falta.

El rastreo, la deduplicación y la puntuación son reglas: más rápidas, más baratas y más auditables. La IA entra solo donde hay texto que interpretar. Meter un modelo en un problema que se resuelve con un filtro es caro y hace el sistema menos fiable, no más.

Compruébalo tú mismo

Proyecto 03 · Negocio propio · publicado

TripAuditor

Un negocio digital completo, de la idea a producción: posicionamiento, modelo económico, marca, arquitectura de contenido, línea B2B para agencias y páginas legales. Audita itinerarios de viaje ya planificados y señala lo que no encaja.

Qué es
Servicio de auditoría independiente de itinerarios
Modelo
Paga quien lo usa · sin comisiones ni afiliación
Hecho
Posicionamiento, modelo, marca, contenido, legales, línea B2B
Verificable en
tripauditor.es

Las decisiones que lo definen

Renunciar a la comisión, que era la vía obvia de ingreso.

Todo el sector del viaje se financia con afiliación: recomiendas un hotel y cobras por la reserva. Aplicado a un servicio que dice auditar tu itinerario, eso es un conflicto de interés directo — el que audita cobra de aquello que audita.

El modelo es el opuesto: paga quien lo usa y no hay ingresos por afiliación. Es menos ingreso y bastante más lento, y es la única versión del negocio que se sostiene si alguien pregunta cómo gano dinero.

El nombre define lo que NO hace.

«No planificamos tu viaje. Lo auditamos.» Una frase que empieza negando es mala práctica de marketing y buena práctica de expectativas: filtra desde el primer segundo a quien busca otra cosa.

Prefiero perder al que llega equivocado que decepcionarlo después. Es el mismo criterio con el que digo en la primera conversación que un proceso no merece automatizarse.

Precio publicado antes de tener tráfico.

Lo cómodo es poner «consúltanos» y decidir el precio según quien pregunte. Está publicado: diagnóstico gratuito, auditoría por viaje y una tarifa anual. Un precio a la vista es una promesa que se puede comprobar, y obliga a que el servicio la merezca.

Dónde puse el límite

No monté una app.

Habría sido más vistoso y habría retrasado el lanzamiento medio año. Web y proceso, que es lo que el servicio necesita de verdad. La funcionalidad que nadie ha pedido todavía es la más cara que existe.

No publiqué métricas de uso.

El sitio está publicado y funcionando, y no vas a encontrar en él cuántos usuarios tiene. Cuando haya un número que pueda acreditar, lo publicaré con su fecha.

Compruébalo tú mismo

  • El sitio entero, en tripauditor.es: el posicionamiento, los precios y el modelo sin comisión están a la vista.
  • El pie del sitio identifica quién lo ha hecho. No es un caso de cliente y no lo presento como tal.

Y el cuarto proyecto es el que tienes tú

Falta la parte que ninguna de estas tres páginas puede darte: qué pasaría en tu empresa. Eso no se deduce de mi trabajo, se mira en el tuyo.

El Diagnóstico es exactamente eso: una sesión con quien hace la tarea y un informe con los tres procesos de mayor impacto, cuantificados con la cuenta escrita al lado y con lo que no merece la pena automatizar. Cuesta 390 €, se descuenta íntegro si después contratas el proyecto, y el informe es tuyo lo contrates conmigo o no.

Y si me escribes contándome tu caso y veo que no tiene sentido, te lo diré y te lo ahorras. Eso también es parte del criterio.