Trabajo con un salario de 1 500 000 dólares: ¿Cómo lograrlo con 500 dólares en IA?

Título original: «Un trabajo con un salario anual de 1,5 millones de dólares realizado por una IA de 500 dólares: Guía de actualización de agente comercial personal

Autor original: XinGPT, investigador de criptomonedas

Durante el Año Nuevo chino de 2026, tomé una decisión: automatizar todo mi proceso empresarial con un agente.

Hoy, una semana después, este sistema se ha implementado en casi un tercio del proceso. A pesar de que el sistema aún se está perfeccionando, mis tareas diarias han disminuido de 6 a 2 horas. Sorprendentemente, la producción empresarial ha aumentado un 300 %.

Lo más importante es que he validado una hipótesis: la transformación personal en agente de negocios es factible, y creo que todo el mundo debería desarrollar un sistema operativo de este tipo.

Contar con un sistema de agentes implica un cambio fundamental en tu forma de pensar, pasando de «¿cómo completo esta tarea?» a «¿qué tipo de agente debo crear para completar esta tarea?». El impacto de este cambio de un modo de pensamiento pasivo a uno activo es enorme.

En este artículo, no voy a publicar ningún contenido inspirador generado por IA, ni voy a crear deliberadamente ansiedad por la sustitución de la IA. En su lugar, voy a explicar detalladamente cómo completé paso a paso esta transformación y cómo puedes replicar libremente este método.

Este es el primer artículo sobre cómo crear un sistema de productividad para agentes. Añádalo a sus favoritos ahora para poder seguir fácilmente las futuras actualizaciones.

Por qué la transformación de los agentes no es una opción, sino una necesidad

Permítanme comenzar con una cruda realidad:

Si tu modelo de negocio se basa en «intercambiar tiempo por ingresos», entonces tu techo de ingresos está limitado por las leyes físicas. El día solo tiene 24 horas, e incluso si trabajas todo el año, el límite de facturación por hora sigue existiendo.

· Salario anual del gestor de fondos: 1,5 millones de yenes ≈ 720 yenes por hora (basado en 2080 horas de trabajo)

· Socio consultor Salario anual: 2 millones de yenes ≈ Salario por hora: 960 yenes

· Ingresos anuales de los principales líderes de opinión financieros: 3 millones de yenes ≈ 1440 yenes por hora.

¿Parece alto? Pero este es ya el límite de un modelo centrado en el ser humano.

La lógica de transformación del agente, por otro lado, es completamente diferente: Sus ingresos ya no dependen de las horas trabajadas, sino de la eficiencia operativa del sistema.

Un verdadero punto de inflexión

Un viernes por la noche de enero de 2026, a las 11 de la noche, todavía estaba delante del ordenador revisando los datos del mercado del día.

Ese día, el mercado bursátil estadounidense sufrió una caída significativa y yo necesitaba:

· Repasa más de 50 artículos de noticias importantes.

· Analizar el rendimiento fuera del horario laboral de 10 empresas clave.

· Actualizar la estrategia de mi cartera de inversiones.

· Escribir un artículo de análisis de mercado.

Calculé que necesitaría al menos otras tres horas. Y a la mañana siguiente, a las 8 a. m., tendría que repetir el mismo proceso.

En ese momento, de repente me di cuenta: No dedicaba mi tiempo a realizar análisis de inversión y tomar decisiones meditadas; simplemente era un transportista de datos.

Las decisiones reales que requirieron mi criterio probablemente solo representaron el 20 % del tiempo. El 80 % restante consistió en recopilar y organizar información repetitiva.

Ese fue el punto de partida de mi decisión de convertirme en agente.

Mi sistema de investigación de inversiones Agent ahora procesa automáticamente:

· Más de 20 000 artículos sobre noticias financieras mundiales.

· Actualizaciones de los informes financieros de más de 50 empresas.

· Más de 30 indicadores macroeconómicos

· Más de 10 informes de investigación del sector.

Si se hiciera manualmente, este trabajo requeriría un equipo de 5 personas. Pero mi coste es: 500 $ mensuales por llamadas a la API + 1 hora de tiempo de revisión cada día.

Esta es la esencia de la «agenteización»: Utiliza algoritmos para replicar tu marco de toma de decisiones y sustituye los costes laborales por los costes de API.

01 Desmonta tu negocio: La arquitectura de tres niveles, desde el ser humano hasta el sistema

Cualquier trabajo intelectual puede dividirse en tres capas:

Primera capa: Base de conocimientos

Este es el «sistema de memoria» del agente.

Tomando como ejemplo la investigación de inversiones, mi enfoque consistió en crear una base de conocimientos que contuviera la información y los datos que necesito para mis inversiones, incluyendo:

1. Base de datos histórica

· Datos macroeconómicos de los últimos 10 años (Fed, IPC, empleo no agrícola)

· Datos financieros de las 50 principales acciones estadounidenses

· Resumen de notas sobre los principales acontecimientos del mercado (crisis financiera de 2008, pandemia de 2020, ciclo de subida de tipos de 2022).

2. Métricas clave y noticias

· Principales medios financieros y canales de información que sigo

· Política de la Reserva Federal y fechas de publicación de los resultados financieros de empresas clave.

· 50 cuentas de Twitter que sigo (analistas macroeconómicos, gestores de fondos)

· Indicadores macroeconómicos clave

· Investigación importante sobre el sector y seguimiento de datos.

3. Base de conocimientos personales

· Registro de mis decisiones de inversión en los últimos 5 años

· Revisión de la exactitud de cada decisión.

Un caso específico: Caída del mercado a principios de febrero de 2026

A principios de febrero, el mercado sufrió una caída repentina, con el colapso del oro y la plata, la inundación de criptomonedas y la caída consecutiva de las acciones estadounidenses, hongkonesas y A.

Hay varias interpretaciones principales en el mercado:

· La IA jurídica de Anthropic es demasiado potente, lo que provoca una caída en las acciones de software.

· Las previsiones de gastos de capital de Google eran demasiado elevadas.

· El nuevo presidente de la Reserva Federal, Warsh, es un halcón.

Mi sistema de agente emitió una advertencia 48 horas antes de la caída porque detectó:

· Aumento del rendimiento de los bonos del Tesoro estadounidense, reducción significativa del diferencial entre los bonos estadounidenses a dos años y los bonos japoneses a dos años.

· Alto saldo en la cuenta TGA, el Departamento del Tesoro sigue drenando liquidez del mercado.

· CME aumenta los márgenes de los futuros de oro y plata por sexta vez consecutiva.

Todas estas eran señales claras de restricción de la liquidez. En mi base de conocimientos, hay una revisión completa de la liquidación del carry trade del yen en agosto de 2022 que causó turbulencias en el mercado.

El sistema Agent comparó automáticamente los patrones históricos y proporcionó una recomendación de «escasez de liquidez + alta valoración → reducir posición» antes de la caída.

Esta advertencia me ayudó a evitar una caída de al menos un 30 %.

Esta base de conocimientos contiene más de 500 000 entradas de datos estructurados, con más de 200 actualizaciones diarias. Si se mantuviera manualmente, se necesitarían dos investigadores a tiempo completo.

Capa dos: Habilidades (Marco de decisión)

Esta es la capa más fácil de pasar por alto, pero crucial.

La mayoría de las personas interactúan con la IA de la siguiente manera: Abre ChatGPT → Introduce la pregunta → Recibe la respuesta. El problema con este enfoque es que la IA no sabe cuáles son tus criterios de juicio.

Mi enfoque consiste en desglosar mi lógica de toma de decisiones en habilidades individuales. Tomemos como ejemplo las decisiones de inversión:

Habilidad 1: Marco de inversión en valores estadounidenses basado en el valor

(La siguiente habilidad es un ejemplo y no representa mis criterios de inversión reales, que están sujetos a actualizaciones en tiempo real):

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Entrada: Datos financieros de la empresa
Criterios de valoración:
- ROE > 15 % (mantenido durante más de 3 años)
- Ratio de endeudamiento < 50 %
- Flujo de caja libre > 80 % del beneficio neto
- Evaluación de la ventaja competitiva (marca/efecto de red/ventaja en los costes)
Salida: Calificación de la inversión (A/B/C/D) + Justificación

Habilidad 2: Modelo de pesca en fondo de Bitcoin

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Entrada: Datos del mercado de Bitcoin
Criterios de valoración:
- Indicadores técnicos de velas japonesas: RSI < 30 y sobreventa semanal
- Volumen de negociación: Contracción tras la venta masiva provocada por el pánico (por debajo del volumen medio de 30 días)
- Ratio MVRV: < 1,0 (valor de mercado inferior al valor realizado, pérdida global para los titulares)
- Opinión en las redes sociales: Índice de pánico de Twitter/Reddit > 75
- Precio de capitulación del minero: Precio actual cercano o inferior al precio de capitulación de los mineros convencionales (por ejemplo, la línea de coste del S19 Pro).
- Comportamiento de los titulares a largo plazo (LTH): Aumento del ratio de suministro LTH (señal de compra en mínimos)
Condiciones de activación:
- Cumplir 4 o más indicadores → Señal DCA
- Cumplir 5 o más indicadores → Señal de pesca en fondo intensa
Salida: Calificación de pesca de fondo (fuerte/media/débil) + Asignación de posiciones recomendadas

Habilidad 3: Seguimiento del sentimiento del mercado bursátil estadounidense

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Indicadores de seguimiento:
- Índice de exposición NAAIM: Ratio de exposición a acciones de los gestores de inversión activos
· Valor > 80 con una mediana que alcanza los 100 → Alerta de clímax de compra institucional.
- Asignación institucional de acciones: Datos de grandes instituciones custodias como State Street.
· En extremos históricos desde 2007 → Señal de alerta contraria
- Entradas netas minoristas: Flujos diarios de fondos minoristas seguidos por J.P. Morgan
· Volumen diario de compra > 85 % de los niveles históricos → Señal de sobrecalentamiento
- Ratio P/E futuro del S&P 500: Seguimiento de la proximidad a los máximos históricos de valoración
· Se acercan los niveles observados en 2000 o 2021 → Desconexión entre los fundamentos y los precios.
- Ratio de apalancamiento de los fondos de cobertura: Posiciones saturadas en un entorno de alto apalancamiento
· Apalancamiento en máximos históricos → Posible amplificador de la volatilidad

Condiciones de activación:
- Alerta de 3 o más indicadores simultáneamente → Reducir señal de posición
- Alerta de los 5 indicadores → Reducción significativa de la posición o cobertura.
Salida: Calificación del sentimiento (codicia extrema/codicia/neutral/miedo) + Recomendación de posición

Habilidad 4: Supervisión de la liquidez macroeconómica

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Indicadores de seguimiento:
- Liquidez neta = Activos totales de la Reserva Federal - TGA - ON RRP
- SOFR (tasa de financiación a un día garantizada)
- Índice MOVE (volatilidad del mercado de bonos del Tesoro)
- USDJPY + Diferencial US2Y-JP2Y

Condiciones de activación:
- Disminución semanal de la liquidez neta > 5 % → Alerta
- SOFR supera el 5,5 % → Señal de reducción de posición
- Índice MOVE > 130 → Stop Loss de activos de riesgo

La esencia de estas habilidades es: hacer que mis criterios de juicio sean explícitos y estructurados, permitiendo que la IA funcione de acuerdo con mi forma de pensar.

Capa 3: CRON (Ejecución automatizada)

Esta es la clave para que el sistema funcione realmente.

He configurado las siguientes tareas de automatización:

Ahora, mis mañanas son así:

7:50 Me despierto y miro el teléfono mientras me cepillo los dientes. El agente ya ha completado el envío del resumen nocturno del mercado global:

· Ligero aumento de las acciones estadounidenses anoche, liderado por las acciones tecnológicas.

· El Banco de Japón mantiene los tipos de interés y se produce una ligera depreciación del yen.

· Los precios del crudo suben un 2 % debido a factores geopolíticos.

· Enfoque clave de hoy: Datos del IPC de EE. UU., informe de resultados de NVIDIA

8:10 Desayunar, encender el ordenador para realizar un análisis detallado. El agente ha generado la estrategia de hoy:

· Se espera que los datos del IPC estén en línea con las expectativas del mercado, con un impacto neutral en el mercado.

· Atención especial al informe de resultados de NVIDIA para conocer las previsiones sobre pedidos de chips de IA.

· Recomendación: Mantener la posición en acciones tecnológicas, centrarse en las oportunidades del sector energético.

8:30 Empiezo a trabajar, solo tengo que tomar la decisión final basándome en el análisis del agente: si reequilibrar y en qué medida.

Todo el proceso dura 30 minutos.

Ya no necesito apresurarme para leer las noticias cada mañana, la IA ya me ha preparado un resumen.

Más importante aún, las decisiones de inversión ya no se ven fácilmente influenciadas por las emociones, sino que se basan en una lógica de inversión completa, criterios de juicio claros y análisis retrospectivo, resumen e iteración basados en el rendimiento de la inversión; este es el camino correcto para invertir en la era de la IA, en lugar de seguir contratando a un montón de becarios para que trabajen horas extras actualizando la tabla de proyección de beneficios en Excel todos los días, o confiar en la intuición para apostarlo todo con un apalancamiento de 50x, esperando que ocurra un milagro.

02 Agenteificación de la producción de contenidos: Del taller artesanal a la cadena de montaje

Mi segunda actividad principal es la creación de contenidos, actualmente principalmente en Twitter, y también estoy explorando YouTube y otros formatos de vídeo.

Anteriormente, el proceso general para escribir un artículo era el siguiente:

· Encontrar un tema (1 hora)

· Investigación (2 horas)

· Redacción (3 horas)

· Edición (1 hora)

· Publicación + Interacción (1 hora)

Un total de 8 horas por artículo, y la calidad era irregular.

Revisé los principales problemas de mis artículos publicados anteriormente, principalmente:

· El tema era demasiado amplio y carecía de un enfoque específico.

· El contenido era demasiado teórico y carecía de ejemplos concretos.

· El título no era lo suficientemente atractivo.

· Fecha de publicación

¡La integración de la agentificación en la producción de contenidos puede ser un proceso de ingeniería sistematizado!

Por lo tanto, a nivel de contenido, mi transformación de «agenteificación» se divide en tres pasos:

Paso uno: Creación de una base de conocimientos sobre contenidos virales

Hice algo que mucha gente pasó por alto: estudié sistemáticamente los patrones de los artículos virales.

Enfoque específico:

1. Recopilación de los 200 artículos más virales del ámbito financiero/tecnológico en la plataforma X durante el último año.

2. Utilizó la IA para analizar sus puntos en común: estructura del título, método de introducción, lógica argumentativa, diseño de la conclusión.

3. «Fórmulas virales» reutilizables extraídas

Aquí hay algunos ejemplos:

Fórmula del título:

· Tipo de impacto digital: «Después de que mis activos se redujeran en un 70 %, me di cuenta de que...».

· Tipo contrario a la intuición: «Internet ha muerto, pero el Metaverso sigue vivo».

· Tipo de propuesta de valor: «Te ayudamos a ahorrar... sin recurrir a plataformas de segunda mano».

Fórmula de apertura:

· Entrada de evento específico: «En enero de 2025, tomé una decisión...».

· Comparación extrema: «Si sigues al ritmo actual... pero seis meses después...».

· Descomposición y reconstrucción: «Hay varias interpretaciones predominantes en el mercado... Creo que ninguna de las anteriores es correcta.

Estructura del argumento:

· Punto → Soporte de datos → Validación del caso → Contraargumento

· Claramente delineado en 1/2/3 capas

· Términos profesionales + Explicación para profanos

He organizado estos patrones en una «Biblioteca de marcos de contenido explosivo» y los he introducido en la IA.

Paso dos: Línea de producción de contenido colaborativo entre humanos y máquinas

Ahora mi proceso de producción de contenidos se ha convertido en una eficiente línea de producción colaborativa entre humanos y máquinas, con una clara delimitación de responsabilidades en cada etapa.

Fase de selección de temas (dirigida por IA, mi toma de decisiones)

Cada lunes por la mañana, mi agente me sugerirá automáticamente entre 3 y 5 temas.

Fuentes de entrada:

· Temas candentes del mercado global de la semana (descarga automática)

· Mis notas de investigación y últimas reflexiones.

· Temas de debate más frecuentes en las redes sociales.

· Preguntas frecuentes de los lectores en la sección de comentarios.

Formato de salida de IA:

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Tema 1: La lógica de la liquidez detrás de la ruptura de los 100 000 dólares por parte del bitcoin
Punto clave: No impulsado por la demanda, sino resultado de la expansión de la liquidez en dólares estadounidenses.
Punto potencialmente conflictivo: Intensivo en datos + Punto de vista contrario a la intuición
Tasa de interacción estimada: Alto

Tema 2: ¿Por qué las empresas de IA están perdiendo dinero, pero el precio de sus acciones se dispara?
Punto clave: Los precios del mercado se basan en los flujos de caja descontados futuros, no en los beneficios actuales.
Punto potencialmente conflictivo: Abordar la confusión pública
Tasa de interacción estimada: Medio-alto

Tema 3: El índice de confianza de los inversores minoristas alcanza máximos históricos, ¿es hora de salir?
Punto clave: Los indicadores de confianza deben tener en cuenta el entorno de liquidez.
Punto potencialmente conflictivo: Herramientas prácticas + Metodología
Tasa de interacción estimada: Medio

Elegiré un tema que se adapte mejor al sentimiento actual del mercado y que también ofrezca mi perspectiva única.

Etapa de recopilación de datos (ejecución de IA, suplemento I)

Una vez seleccionado el tema, el agente inicia automáticamente el proceso de recopilación de datos:

1. Curación de datos (automatización)
Últimos datos financieros de las empresas relevantes
Tendencia histórica de los indicadores macroeconómicos
Puntos clave de los informes de investigación del sector
Puntos de vista representativos en las redes sociales

2. Organización de la información (procesamiento de IA)
Organizar la información dispersa según una lógica argumentativa.
Extraiga datos clave y fuentes de referencia.
Generar un marco argumentativo preliminar.

3. Mejora manual (Mi valor)
Incorporar mi experiencia personal y casos.
Complementar las fuentes de información especializadas que el agente no puede encontrar.
Marca los puntos de vista que requieren énfasis en el argumento.

Esta etapa se ha reducido de las 2 horas originales a 30 minutos.

Etapa de redacción (colaboración entre humanos e IA)

Este es el paso más crítico, y la división del trabajo entre mí y la IA es muy clara:

La IA es responsable de:

· Generar una estructura de artículo basada en marcos de contenido populares.

· Introducción de datos y contenido factual.

· Generar múltiples títulos y versiones iniciales para su selección.

· Garantizar la integridad de la lógica argumentativa.

Soy responsable de:

· Introducir opiniones personales y juicios de valor.

· Añadir casos y detalles de la vida real.

· Ajustar el tono y la expresión

· Eliminación de la «paja correcta» generada por IA.

· Etapa de revisión (asistida por IA, yo dirijo)

Una vez completado el borrador inicial, le pediré al agente que haga varias cosas:

1. Comprobación de legibilidad
· Identificar frases excesivamente largas (las frases que superan los 30 caracteres se resaltan en rojo).
· Comprueba si hay expresiones repetitivas.
· Determinar si algún término profesional necesita explicación.

2. Comprobación del elemento de popularidad
· Evaluar si el título sigue un patrón de alta tasa de interacción.
· Verifica si los tres primeros párrafos tienen ganchos.
· Confirmar la presencia de datos específicos que lo respalden.
· Asegúrese de que haya citas destacadas para referencia.

3. Generación de múltiples versiones
· Generar 3 estilos diferentes de títulos.
· Generar dos ángulos diferentes para las conclusiones.
· Selecciono la versión más adecuada.

Esta etapa se ha acortado de la hora original a 15 minutos.

Etapa de publicación (automatización)

Una vez finalizado el artículo, el agente realiza automáticamente lo siguiente:

· Conversión a formatos para cada plataforma (X/Cuenta oficial de WeChat/Little Red Book)

· Generar sugerencias de imágenes (generadas tras mi confirmación)

· Publica automáticamente en el mejor momento (basado en el análisis de datos históricos).

Paso tres: Optimización continua basada en datos

Perspectiva clave: El agente de contenido no es una configuración única, sino un sistema en constante evolución.

Realizo una retrospectiva semanal:

· ¿Qué tipo de título tiene la tasa de interacción más alta? → Actualizar los pesos de la fórmula del título.

· ¿Qué estructura argumentativa obtiene más comparticiones? → Refuerza esta plantilla.

· ¿Qué es lo que más preguntan los lectores en los comentarios? → Añádalo a las preguntas frecuentes y responda en el próximo artículo.

Como ejemplo concreto: He descubierto que los artículos con un carácter «intensivo en datos» (que contienen una gran cantidad de cifras y gráficos específicos) tienen una tasa de interacción un 40 % superior a la de los artículos basados en opiniones. Así que ajusté el marco de contenido, exigiendo a la IA que:

· Asegúrese de que cada argumento principal esté respaldado por al menos un dato.

· Incluya al menos 3 gráficos en cada artículo.

· Etiquetar correctamente las fuentes de datos.

Resultados: La tasa media de interacción de los últimos 5 artículos ha aumentado del 8 % al 12 %.

En enero de 2026, escribí un artículo titulado «La era del gran despertar de los agentes: ¿Cómo debemos lidiar con la ansiedad que genera la IA?

Este artículo contenía datos mínimos, pero tuvo una tasa de compartición excepcionalmente alta, que alcanzó el 20 %.

Pedí al agente que analizara las razones y descubrí lo siguiente:

· El artículo abordó cuestiones profundamente arraigadas relacionadas con los valores (IA frente al significado humano).

· Utilizó el escenario específico de «Salvar a un gato o un cuadro famoso en el incendio del Louvre».

· La conclusión «Es importante convertirse en alguien competente en IA, pero aún más importante es no olvidar cómo ser humano» resonó entre los lectores.

He incluido este hallazgo en la biblioteca del marco: En los artículos técnicos, incorporar adecuadamente reflexiones filosóficas y debates sobre valores puede aumentar significativamente la tasa de compartición.

Este es el efecto combinado del sistema de agentes: el sistema me está ayudando a optimizar el sistema. El agente de contenido no se crea de una sola vez, sino que es un sistema en continua evolución.

03 De la capacidad personal al servicio de consultoría: Verificación de la reproducibilidad de la metodología

Después de ejecutar con éxito mi propio sistema de investigación de inversiones y agente de contenidos, comencé a pensar: ¿puede esta metodología ayudar a otros?

El pasado diciembre, cené con un gestor de fondos que me dijo que se sentía abrumado. Gestionaba un fondo privado de 500 millones de dólares con casi 10 empleados, pero aún así se sentía arrastrado por las noticias del mercado, corriendo frenéticamente todos los días.

Su rutina diaria era la siguiente:

· Levantarse a las 6:30 a. m. para revisar los mercados globales durante la noche.

· 7-8 a. m.: Repase las noticias más importantes de los mercados mundiales durante la noche.

· 8:30-9:30 a. m.: Celebrar una reunión matutina para debatir la estrategia de inversión.

· 9:30 a. m.-3 p. m.: Supervisar el mercado y ejecutar operaciones.

· De 3 a 6 de la tarde: Investigar empresas y revisar informes financieros.

· De 6 a 8 de la tarde: Escribir diarios de inversión y revisarlos.

· 10 p. m.: Observe la apertura de los mercados extranjeros.

Hice un análisis del flujo de trabajo para él y descubrí lo siguiente:

· El 60 % del tiempo se dedicó a la recopilación y organización de información (puede ser automatizado).

· El 20 % del tiempo se dedicó a análisis repetitivos (que pueden automatizarse).

· El 15 % del tiempo se dedicó a la toma de decisiones (colaboración entre humanos y máquinas).

· El 5 % del tiempo se dedicó a la ejecución de operaciones (puede automatizarse).

Por lo tanto, pasé dos semanas ayudándole a crear una versión simplificada de un agente de investigación de inversiones:

· Semana 1: Entrevista su flujo de trabajo, identifica segmentos que puedan ser «agenteados».

· Semana 2: Crear una base de conocimientos + configurar 3 habilidades básicas + configurar tareas automatizadas

Después de dos semanas, me envió un mensaje por WeChat: Después de haber tenido más tiempo para pensar, su mentalidad inversora se ha vuelto más estable.

Este proyecto me hizo darme cuenta de que existe una necesidad universal de transformación hacia la agentización, y que reducir el tiempo de procesamiento de la información es clave para mejorar la eficiencia de las inversiones.

Sin embargo, pronto descubrí que ofrecer solo servicios de consultoría plantea dos problemas:

1. Cuello de botella temporal: Cada proyecto requiere entre 2 y 4 semanas, y puedo aceptar un máximo de 3 proyectos al mes.

2. No escalable: Las necesidades de cada cliente son diferentes, lo que dificulta la estandarización.

Esto me llevó a empezar a pensar en la siguiente etapa: Del servicio al producto.

04 Agente como servicio: El cambio del paradigma SaaS al paradigma AaaS

El software tradicional es SaaS (Software como servicio):

· Usted proporciona al cliente una herramienta.

· El cliente necesita aprender a utilizarlo.

· El cliente se encarga de su funcionamiento y mantenimiento.

El futuro es AaaS (Agente como servicio):

· Usted proporciona al cliente un agente.

· El cliente solo tiene que dar órdenes.

· El agente se ejecuta automáticamente y se optimiza por sí mismo.

La diferencia es: El SaaS vende «capacidad», el AaaS vende «resultados».

En enero de este año, volví a cenar con ese amigo gestor de fondos.

Él dijo: «El sistema de agentes que me ayudaste a crear es muy fácil de usar». Se lo he recomendado a varios compañeros y todos lo quieren. Pero como consultor independiente, ¿a cuántos clientes puedes atender?

Yo dije: «En efecto, eso es un problema».

Él dijo: «¿Por qué no lo conviertes en un producto?». Como Salesforce, pero sin vender software, sino servicios de agente.

De hecho, creo que un buen agente debería convertirse en un servicio que sustituya al SaaS, tal y como predijo Peter, el creador de Openclaw, que el futuro pertenece a los agentes y que los usuarios ya no necesitarán instalar software.

Por lo tanto, creo que después de perfeccionar este sistema Agent, lo convertiré en un proyecto de código abierto para que todo el mundo pueda replicarlo y utilizarlo; para los clientes institucionales con necesidades de comercialización, las funciones avanzadas estarán disponibles mediante suscripciones de pago o facturación basada en el uso.

05 La esencia de la transformación del agente: Del apalancamiento temporal al apalancamiento algorítmico

Mientras escribo esto, quiero compartir algunas reflexiones más profundas.

La trayectoria tradicional de crecimiento empresarial personal es:

1. Etapa inicial: Tiempo de venta (tarifa por hora)

2. Etapa intermedia: Venta de productos (desarrollar una vez, vender varias veces)

3. Etapa avanzada: Sistemas de venta (creación de una plataforma para que otros realicen transacciones)

El modelo Agente ofrece una cuarta vía: Venta de capacidad algorítmica.

Ya no es necesario:

· Contratar un equipo (ahorrando en costes de gestión)

· Desarrollar software complejo (evitando barreras técnicas).

· Crear una plataforma (saltándose el efecto red del arranque en frío).

Solo tienes que:

· Estructura tu experiencia

· Configurar un sistema agente para ejecutar

· Optimizar continuamente el marco del algoritmo.

Esta es una nueva ventaja: Apalancamiento algorítmico.

Sus características son:

· Bajo coste: Principalmente tarifas por llamadas API, mucho más bajas que los costes laborales.

· Replicable: El mismo conjunto de agentes puede atender a innumerables clientes.

· Evolutivo: A medida que aumentan las capacidades del modelo grande, tu agente se vuelve automáticamente más potente.

Su plan de acción como agente modelo

Si este artículo te resulta interesante, aquí tienes algunas medidas que puedes tomar:

Paso uno: Diagnóstico (se completará esta semana)

Haga una lista de sus tareas diarias, indicando:

· ¿Qué tareas son repetitivas (recopilación de información, organización de datos, conversión de formatos)?

· ¿Qué tareas se basan en el juicio (toma de decisiones, creatividad, estrategia)?

· ¿Qué tareas se basan en la ejecución (publicación, seguimiento, respuesta)?

Principio: Priorizar la automatización de tareas repetitivas, la colaboración entre humanos y máquinas para tareas que requieren juicio y la automatización para tareas que requieren ejecución.

Un ejercicio sencillo

Coge un trozo de papel y escribe tu lista de tareas de ayer.

Para cada tarea, hazte tres preguntas:

1. ¿Se puede estandarizar esta tarea? (Si es así, se puede automatizar)

2. ¿Esta tarea requiere pensamiento creativo? (Si no es así, se puede automatizar).

3. ¿Esta tarea requiere mi criterio personal? (Si no es así, se puede automatizar).

Descubrirás que al menos el 50 % del trabajo se puede automatizar.

Paso dos: Construcción (se completará este mes)

Empieza a experimentar con un escenario mínimo viable.

Algunos ejemplos:

· Si eres inversor → Crea un «agente de resumen diario del mercado».

· Si eres creador de contenido → Crea un «agente de sugerencias de temas».

· Si te dedicas a las ventas → Crea un «agente de investigación de antecedentes de clientes».

· Si eres diseñador → Crea un «agente de recopilación de inspiración para el diseño».

No busques la perfección; empieza por cerrar un bucle mínimo.

Paso tres: Optimizar (se completará este trimestre)

Registre cuánto tiempo le ha ahorrado el sistema Agent y si la calidad de salida es estable.

Realizar una retrospectiva semanal:

· ¿En qué aspectos tuvo un buen desempeño el agente?

· ¿Qué partes siguen requiriendo intervención manual?

· ¿Cómo puede ajustar las habilidades para que el agente se adapte mejor a sus estándares?

Paso cuatro: Monetizar (se completará este año)

Una vez que su sistema de agentes funcione correctamente, considere lo siguiente:

· ¿Este enfoque es valioso para tus compañeros?

· Si es así, ¿cuánto están dispuestos a pagar?

· ¿Se puede convertir en un producto?

Si la respuesta es sí, enhorabuena, has encontrado un nuevo modelo de negocio.

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