Algún profesional del marketing automatizó todo su flujo de trabajo. Redujo su semana a cuatro horas y clonó su voz. Construyó un agente que redacta, envía y genera informes sobre sí mismo. Tal vez también les blanqueó los dientes.
Elena Verna, CMO en Lovable, lo describió a la perfección:
«Todo el mundo tiene un sistema, un stack, un flujo de trabajo que supuestamente le cambió la vida, le curó el burnout y tal vez le blanqueó los dientes. Crea la ilusión de que todos los demás lo tienen resuelto. Así que dudas en hacer preguntas básicas, porque sientes que eres el único que no lo entiende».
Más allá de LinkedIn, hay una presión más silenciosa: a todos los equipos de contenido que conozco se les dice desde arriba que «usen más la IA». Para que el equipo pueda reducir costes, publicar más rápido y ser más productivo. No solo 10 veces, sino 100 veces.
El problema es que «usar más la IA» no es un briefing. Crea ansiedad y no dirección. Así que la mayoría de los profesionales del marketing que conozco están atrapados en este extraño punto intermedio: saben que la IA podría ayudar, no saben por dónde empezar y no quieren admitirlo en LinkedIn.
Esto es una tontería porque los equipos de contenido y SEO están sentados sobre un montón de candidatos obvios para la automatización. Por ejemplo: investigación, actualización de publicaciones, monitorización de competidores, actualización de datos, búsqueda de ideas, redacción de briefings y formato para WordPress.
Así que en lugar de decirle a todos en el equipo de contenido de Ahrefs que «usen más la IA», intentamos algo más concreto.
Organizamos un hackathon de IA con Agent A, nuestro agente de marketing de IA.
La semana antes del hackathon, Ryan Law, nuestro Director de Marketing de Contenidos, dejó un mensaje en el Slack de nuestro equipo: nada de escribir esta semana. En su lugar, dedicad toda la semana a construir vuestro propio sistema de contenido con IA para automatizar o acelerar cualquier parte de vuestro puesto que os resulte más tediosa.
Las «reglas», por así decirlo:
- El lunes, comparte lo que intentas construir.
- Durante la semana, constrúyelo en nuestro espacio de trabajo compartido de Agent A.
- El viernes, comparte lo que construiste, por qué lo construiste y cómo funciona.
Ryan también nos dio una restricción importante: cuanto más específico sea tu objetivo, mejor será el resultado.
El objetivo no era crear productos perfectos en una semana. Era obligar a todos a elegir un cuello de botella real y construir una v1 útil.
Agent A nos dio el lugar para hacerlo. Especialmente porque está conectado a los datos de Ahrefs, donde podríamos construir alrededor de contenido real y flujos de trabajo de SEO.
Al final de la semana, teníamos una extraña y pequeña tienda de aplicaciones interna.
Aquí están todas las herramientas que hemos construido, agrupadas por el trabajo que realizan.
Una biblioteca de investigación que no se pierde
Dos de nosotros construimos de forma independiente versiones de lo mismo.
El Scrapbook de Mateusz te permite pegar cualquier URL o bloque de texto, y la IA lo lee y guarda una nota estructurada con un resumen, viñetas clave, afirmaciones con fuentes y tres ideas de artículos inspiradas en él.
SavedIn de Louise es una extensión de Chrome que extrae la lista de «Guardados» de LinkedIn de Louise y vuelca las publicaciones completas (autor, titular, cuerpo, URL) en un panel de control, además de una pestaña de Medios para transcripciones de YouTube y una bandeja de entrada de URL para «leer esto más tarde, pero también dejar que el LLM lo lea». Ella hace esto usando el Web Clipper de Obsidian y guardando sus publicaciones guardadas de LinkedIn en formato Markdown.
Diferentes entradas, misma idea: deja de perder las cosas buenas con las que te topas. Todo se respalda en GitHub. Todo el equipo puede navegar por la biblioteca de investigación de los demás.
Un bonito efecto secundario: con tanto material estructurado en un solo lugar, puedes hacerle preguntas interesantes.
Louise añadió una pestaña de «Scrap Trends» que ejecuta un informe semanal de LLM sobre su biblioteca y devuelve temas, puntos de dolor de los que hablan los profesionales SEO y de 5 a 10 ideas de artículos listas para su briefing. La herramienta de recorte se convirtió silenciosamente en un calendario editorial.
Saber qué escribir a continuación
Construimos tres herramientas que abordan el problema de «qué deberíamos escribir» desde diferentes ángulos.
El más grande es el Keyword Research Hub de Mateusz, un flujo de trabajo de cuatro pestañas sobre los datos de Ahrefs:
- Descubrimiento extrae palabras clave semilla y relacionadas con filtros de marca/NSFW.
- Content Gap encuentra palabras clave de competidores para las que no posicionamos.
- Desglose encuentra palabras clave del blog que posicionan entre el 31 y el 100 y que aún no tienen una página dedicada.
- La lista maestra elimina duplicados y lo etiqueta todo por clúster y nivel.
Lo inteligente es el sistema de niveles: cada candidato obtiene una distancia coseno de tus clústeres de temas, luego se corta por percentil desde el Nivel 1 (órbita principal) hasta el Nivel 4 (probablemente ruido). Dejas de discutir sobre si algo está «dentro del tema» porque las matemáticas simplemente te lo dicen.
Las Trending Keywords de Louise son la versión diaria: toma sus temas semilla, consulta Ahrefs todos los días y saca a la luz qué hay de nuevo, qué está creciendo a 3m/6m/12m y si ya posicionamos. La herramienta para «detectarlo antes que los demás».
Mi Buscador de Brechas de Entidades lo aborda desde un ángulo diferente. Extrae de todo nuestro blog entidades y términos que mencionamos a menudo, comprueba si tenemos una página dedicada para cada uno y muestra dónde posicionamos.
Lo construí porque no paraba de notar que hacíamos referencia a un concepto cincuenta veces en todo el blog sin llegar a escribir nunca el post que debería posicionar para él. Integrado en el pipeline, debería generar esos posts automáticamente.
Un radar siempre encendido
Mateusz y Louise construyeron Reddit listeners. De forma independiente. El mismo día. Eso probablemente te dice todo sobre las ganas que teníamos de uno.
Ambas versiones escanean r/SEO, r/bigseo y r/SEO_LLM en busca de discusiones sobre búsquedas con IA (GEO, AEO, las AI Overviews, Perplexity, búsqueda de ChatGPT), marcan las publicaciones «calientes» que el algoritmo está sacando a la luz, y resumen la semana en un informe de los lunes: temas, puntos de dolor, tendencias emergentes, ideas para el blog. Mateusz lo llama «RSS con esteroides», que es la mejor descripción.
También construimos dos radares adyacentes.
Mi Agregador de Noticias de Search Marketing captura los últimos siete días de noticias de búsqueda y marketing (construido para nuestra newsletter, ahora utilizado por cualquiera que escanee lo que sucedió esta semana).
Y el Rastreador de Experimentos SEO de Mateusz te permite configurar un experimento con una URL y una hipótesis («añadir Schema de FAQ aumentará las citas de las AI Overviews»), tomar una instantánea del tráfico base y los rankings de Ahrefs, tomar instantáneas periódicas, y al final darle a Evaluar para obtener un veredicto del LLM: Funcionó, No funcionó, Inconcluyente o Demasiado pronto.
Deja de confiar en «creo que esto funcionó» y ten los comprobantes.
Moviendo el trabajo a través del pipeline
Ryan importó su pipeline de blog desde Claude Code a Agent A sin ningún problema:
Mientras que Louise construyó su propio pipeline Editorial: briefing -> esquema -> borrador -> edición -> pulido -> verificación -> publicación, introduciendo el contexto del scrapbook en cada etapa.
El resultado de cada etapa es editable antes de avanzar, y después de que termina hay un modo Refinar, un bucle de chat donde Louise puede pedir cambios («ajusta la introducción», «cambia este ejemplo») y adoptar o revertir cada uno de forma individual.
Mi Actualización de Datos automatiza la sorprendentemente tediosa tarea trimestral de actualizar nuestras publicaciones basadas en datos (búsquedas principales en Google, preguntas principales de Google, etc.). Extrae datos recientes, los filtra y me entrega un resultado listo para TablePress.
Mi Generador de Notas de Prensa convierte la URL de un blog o una nota de características de producto en una nota de prensa; el objetivo es conectarlo a nuestra categoría de estudios de datos para que cada nuevo estudio genere una automáticamente.
El Procesador de WP de Louise toma un borrador terminado y devuelve HTML listo para WordPress con enlaces internos y formato resueltos.
Ninguna de estas herramientas es sexy. Todas ellas recuperan horas.
Las tuberías que nadie nota
Lo que más me impresionó en silencio no es una herramienta.
Es el patrón que Mateusz conectó a través de Scrapbook, Notes y Source of Truth: cada repositorio tiene un index.json que se actualiza automáticamente cada vez que se crea, edita o elimina un archivo.
A partir de ese índice, se regenera un archivo de referencia ligero, un resumen en texto plano que el agente lee al inicio de cualquier conversación. El agente sabe lo que existe sin tener que buscar nada, y solo extrae el contenido completo cuando realmente lo necesita.
De las demostraciones del viernes surgieron algunas cosas que no vimos venir el lunes.
Construir con Agent A es adictivo de una manera que usar ChatGPT no lo es
Como dijo Mateusz:
«Esta herramienta amplía lo que parece posible y es adictiva. No dejas de pensar en qué más podrías construir, incluso más allá del SEO».
Así fue como Mateusz terminó con herramientas como Scrapbook, su propia herramienta de recorte de inspiraciones. Pega cualquier URL o texto sin formato, y Agent A lo leerá y generará una nota estructurada con un resumen, viñetas clave, afirmaciones específicas, datos y tres ideas de artículos inspiradas en el contenido.
No está directamente relacionado con el SEO, pero es una base para que él redacte su próxima pieza de liderazgo de pensamiento.
Eso es lo que «usar más la IA» no puede capturar. Usar ChatGPT se siente como pedirle un favor a un amigo inteligente. Construir una herramienta se siente como contratar a uno. Una vez que has contratado a uno y lo has visto funcionar, empiezas a buscar en tu semana lo siguiente que delegar.
Las mejores herramientas envolvían cosas que la gente ya hacía
Ninguno de los proyectos destacados pidió a nadie inventar un nuevo flujo de trabajo desde cero.
- Ya estábamos guardando publicaciones de LinkedIn; SavedIn hizo que esos guardados fueran útiles.
- Ya estábamos recopilando URL; Scrapbook les dio estructura.
- Ya estábamos merodeando por Reddit; el Listener convirtió el merodeo en un informe semanal.
- Ya estábamos actualizando publicaciones de datos cada trimestre; Data Refresh simplemente hizo que la actualización tomara una hora en lugar de un día.
No construyas una herramienta que requiera un nuevo hábito. Construye la que haga que un hábito existente sea más rápido.
La memoria y el contexto importan más que la generación de palabras
El gran descubrimiento no fue «la IA puede escribir». Todo el mundo lo sabe.
Fue que el agente podía sacar los datos correctos, como borradores pasados, investigaciones guardadas, nuestra guía de estilo interna, para qué posicionamos ya, sin que tuviéramos que pegarlos cada vez.
Herramientas como Source of Truth, Scrapbook, SavedIn, Notes, los índices respaldados por GitHub, la biblioteca de muestras de escritura de Louise, la skill de estilo editorial, ninguna de ellas genera contenido. Capturan, organizan y recuperan contexto.
Los borradores que salen de los pipelines conectados a ellas son notablemente mejores que los borradores de pipelines que no lo están. Si vas a elegir una cosa para copiar de este hackathon, copia primero la capa de memoria. Las herramientas de escritura mejoran por sí solas una vez que existe la memoria.
Las construcciones antiguas se portan rápido
Louise ya había creado prototipos de partes de su flujo de trabajo en Lovable, y se estaba preparando para una reconstrucción dolorosa. Obtuvo lo contrario:
«Es muy fácil mover un proyecto de otra plataforma como Lovable y reconstruirlo en Agent A. Solo tienes que exportar el código y Agent A lo reconstruye al instante».
Así que si ya has empezado a construir en otro lugar, no pierdes el trabajo. Simplemente lo conectas junto a los datos de Ahrefs.
Si tu equipo está atascado en la niebla de «usar más la IA», ejecuta una versión de esto. Aquí tienes el manual de estrategias, en el orden en que realmente tiene que suceder.
1. Elige un equipo
Nuestro hackathon fue de solo cuatro personas. Todos del equipo de contenido. No invitamos a nadie más de ventas o marketing de producto para que se uniera.
Querrás resistir el impulso de hacerlo interfuncional en la primera ronda. Veinte personas de tres departamentos convierten el hackathon en una serie de llamadas y reuniones de Zoom. Eso anula el propósito de un hackathon, que es construir.
Elige el equipo con los flujos de trabajo más repetibles y tediosos. Contenido, SEO, operaciones, soporte, marketing del ciclo de vida: cualquier lugar donde la gente haga más o menos lo mismo cada semana. Amplíalo después de tener demostraciones que mostrar.
2. Bloquea la semana completa en los calendarios
Esta es la que mata silenciosamente la mayoría de las «semanas de la innovación». No le pidas a la gente que construya «junto» a su trabajo normal. Acabarán por defecto en el trabajo normal.
Ryan despejó nuestra semana el viernes anterior: nada de publicaciones, nada de ediciones, nada de reuniones fuera del hackathon, respuestas de fuera de la oficina (OOO) en Slack. Si realmente no puedes prescindir de cinco días, haz tres. No hagas uno.
3. Haz que todos escriban una lista de frustraciones antes de tocar el agente
Seré honesto: no hicimos esto para nuestro hackathon. Pero lo hice para mí personalmente y lo encontré útil.
Porque la lista de lo que podrías construir es infinita. Entre eso y «usar más la IA», puedes entrar en pánico y terminar sin hacer nada. Por lo tanto, tener una lista de frustraciones hizo que abordar el hackathon fuera más fácil.
Así que, querrás hacer una lista de las cosas en tu trabajo que sigues haciendo manualmente y que desearías no tener que hacer. Así es como se me ocurrió mi herramienta Data Refresh. Fue porque algo que parecía tan simple en el papel me llevó sorprendentemente mucho tiempo hacer.
Dos reglas:
- Sé específico. No «investigación», sino «paso dos horas cada lunes revisando mis guardados de LinkedIn y pegando los buenos en un documento».
- Sé honesto. Las tareas aburridas cuentan. Las herramientas más utilizadas que construimos surgieron de tareas repetitivas, no de la brillante idea de IA de nadie.
Esas listas son los briefings. Cuanto más específica sea la frustración, mejor será la herramienta.
4. Hazte entrevistar por el agente primero
¿Por qué importa este paso de la entrevista? Esto es lo que dijo Louise:
«Es fácil quedarse atascado en bucles de prompts mejorando la interfaz de usuario de tu aplicación y haciendo mejoras incrementales constantes, en lugar de asegurarte de que la aplicación logre su objetivo general. Esto conduce a un gran desperdicio de tokens. En cambio, ayuda planificar lo que quieres de antemano y pasar tiempo hablando/siendo entrevistado por el Agente antes de empezar a construir».
De nuevo, con total honestidad: no hice esto yo mismo. Pero es una idea genial. La próxima vez que organicemos un hackathon, o incluso solo yo construyendo algo para mí, voy a hacer esto.
Tú también deberías.
5. Termina la semana con demostraciones
Todos muestran lo que han construido, por qué y cómo funciona.
Las demostraciones son donde ocurre la polinización cruzada, donde alguien se da cuenta de que su herramienta sería 10 veces mejor con los datos que produce la herramienta de otro compañero de equipo, y donde el trabajo de la semana siguiente se planifica a sí mismo.
Y, naturalmente: constrúyelo en Agent A. (Sí, diría eso. Pero el espacio de trabajo compartido es la diferencia entre «todos tienen una carpeta de chats de ChatGPT puntuales» y «el equipo tiene una biblioteca de herramientas de trabajo que seguirán funcionando la semana que viene». El hackathon es la chispa; el espacio de trabajo es lo que mantiene las luces encendidas).
Reflexiones finales
Los profesionales del marketing que están ganando con la IA ahora mismo no son los que tienen los prompts más inteligentes o el stack más largo. Son los que se tomaron una semana para mirar honestamente su propio trabajo, eligieron las partes aburridas y repetitivas, y construyeron la pequeña herramienta que se encarga de ellas.
Deja de intentar «usar más la IA». Empieza por hacer una lista de las cinco cosas que sigues haciendo manualmente y que no deberías tener que hacer.
Luego, tómate una semana y construye algo para deshacerte de ellas.
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