La propiedad intelectual de una agencia está repartida entre bandejas de entrada, llamadas, hilos de Slack y el portátil de alguien en otro huso horario. Las relaciones, por supuesto, siguen estando en las personas, igual que la creatividad y el criterio.

Sobre la nueva realidad de la IA en la que estamos todos, por primera vez parte de ese conocimiento y de ese criterio puede quedarse accesible dentro del negocio, trabaje cada uno desde donde trabaje. No sustituye a nadie, solo hace a la organización un poco más lista cada día. Y no hablo de Slack, Notion o la intranet de la empresa, aunque formen parte de esto.

Guste o no, la IA es la oportunidad. Conectada como toca, puede desbloquear mucho.

Como casi todo el mundo, llevo tiempo bajando por el filo de la navaja de la IA, siempre aprendiendo, buscando ese desbloqueo prometido.  

Donde estamos ahora es desarrollando nuestro cerebro de contexto con IA, y por aquí se llama Andre.

En los círculos de IA hay varios nombres para la misma idea: cerebro de contexto, cerebro Obsidian, segundo cerebro o, sin más, un repositorio estructurado de conocimiento. Todos describen prácticamente lo mismo, una forma de organizar todo lo que su negocio sabe para que su equipo, junto con la IA, pueda usarlo con criterio.

No es otro modelo, ni la última aplicación de moda. Es el conocimiento, los métodos y la memoria acumulados del negocio, ordenados de manera que cada tarea nueva empiece con años de experiencia ya en la sala. Ese solo cambio nos ha dado más valor que ninguna otra cosa que hayamos hecho. Hoy llevamos buena parte del negocio a medias con nuestro colega Andre. 

Lo curioso es lo corriente que parece un cerebro de IA. Unas cuantas carpetas, casi todo archivos de texto plano, dispuestos para que el modelo cargue exactamente lo que necesita antes incluso de que empiece la conversación. La parte menos interesante de la construcción resulta ser la que carga con casi todo el peso.

Mirando atrás, pasamos por tres etapas bastante distintas.

La primera son los prompts. Aprender a preguntar mejor sí importa, y el recorrido enseña mucho sobre cómo se comportan de verdad estos modelos. Se obtienen respuestas útiles, otras del montón y alguna que sorprende de verdad. Y después uno sigue trabajando más o menos como siempre.

La segunda es el contexto, cuando uno empieza a enseñarle a la máquina cómo es su negocio. Sus clientes, sus marcos, su metodología, su lenguaje, su tono, su marca. Las respuestas mejoran de inmediato, porque media sesión de briefing ya está hecha antes de escribir una palabra. La mayoría cree que ya lo tiene resuelto en este punto. Yo también lo creí durante un tiempo.

La tercera son los harnesses, y es aquí donde el cerebro de IA pasa a ser algo más que compartimentos aislados de información. El cerebro y el harness juntos «deciden» qué conocimiento es relevante, cuándo debe aparecer una capacidad especializada y cómo fluye realmente el trabajo por la organización. Ese fue el salto, y el empujón se lo debo a Henry Stanley, de Attn: Seeker, que fue quien me puso delante la idea de un cerebro de IA.

Durante meses di por hecho que el problema era mío. Construí una IA especialista tras otra: una para investigación, otra para finanzas, otra para identificar compradores, otra para diseño. Por separado eran buenas. Juntas eran un caos, porque cada una vivía en su mundo y, cada vez que necesitaba una, tenía que acordarme de que existía, encontrarla y averiguar si siquiera era la herramienta adecuada. No había ninguna conexión entre ellas. Era como tener un taller con cada herramienta guardada en un edificio distinto.

El cerebro de IA arregló el conocimiento y el harness lo puso en marcha. Ahora la capacidad adecuada aparece cuando hace falta, llevando consigo exactamente el contexto correcto, y ya no tengo que pensar en dónde vive.

Y ahí es donde se resuelve de verdad el problema del conocimiento disperso con el que empezaba este artículo. Trabajamos entre Barcelona, Sídney, Los Ángeles, Reino Unido e Irlanda, lo que antes significaba que o se conectaba todo el mundo a cada llamada o alguien recibía después un briefing malo. Ahora una persona cubre la llamada y el resto retomamos la cuenta desde el registro y no desde un traspaso. El trabajo en remoto deja de depender de lo generosa que sea la gente con su tiempo y empieza a depender de si el negocio pone las cosas por escrito.

La siguiente lección resultó bastante más sencilla que el tiempo que costó aprenderla. No empiece construyendo skills, por tentador que resulte. Construya primero un cerebro de contexto con IA. Una vez que lo tiene, las skills son mucho más relevantes para el negocio, quedan conectadas a él y se pueden hacer evolucionar con facilidad. Entonces el juego pasa a ser el «apilado de skills». Y la promesa de la IA empieza a cumplirse, y rápido.

Eso también cambia quién debería construirlo. No es un trabajo para un especialista en IA, es un trabajo para quien conoce de verdad el oficio. He dedicado un número sorprendente de horas a enseñarle a Andre qué valoramos, cómo tomamos decisiones y qué entendemos por un buen trabajo, y cada corrección mejora la siguiente interacción. Es un proceso continuo. Se parece menos a instalar software y más a acompañar a un compañero nuevo.

Salvo que Andre casi nunca olvida nada.

Es el mismo argumento que hay detrás del dinero que están gastando los grandes grupos. Publicis ha comprometido 300 millones de euros en CoreAI y Havas 400 millones en Converged.AI, y ninguno tiene acceso exclusivo a modelos mejores, porque todos compran al mismo puñado de proveedores que el resto. Lo que pagan es la capacidad de poner décadas de datos y de método acumulados a disposición de todo el grupo, al instante y de forma consistente. El valor no está en el modelo. El valor está en el cerebro.

Para una agencia independiente, ese cerebro tiene un aspecto completamente distinto. No son miles de millones de registros de clientes, es su criterio y su punto de vista. Las preguntas que siempre hace, los estándares que no está dispuesto a rebajar y la forma en que su equipo aborda un problema antes de que nadie más sepa por dónde empezar. Junto a todo eso está el detalle operativo corriente del negocio, que de pronto está siempre a mano.

Por definición, los grandes modelos de lenguaje saben lo que sabe todo el mundo. La mayoría de las agencias valen precisamente por lo contrario, porque van al grano y ven lo que a los demás se les escapa. Abren camino.

Por eso cada cerebro de IA será distinto, y por eso debe serlo. Distintos clientes, distintas capacidades, distinta cultura, distintas convicciones, distintos límites. La oportunidad no es construir la misma IA que todos los demás. Es construir una que piense como usted.

¿Y cómo se ve eso en el día a día? Las agencias que veo haciéndolo bien:

• No llevan partes de horas, porque el cerebro calcula lo que costó un trabajo mejor de lo que la mayoría consigue de memoria, y después pide a una persona que lo confirme.

• No hacen encuestas de satisfacción ni NPS, porque han construido señales que detectan un problema mucho antes de que lo haga una encuesta.

• No dedican horas a preparar propuestas. Dedican el tiempo a pensar, y trabajan con el cerebro sobre proyectos pasados e investigación para construir algo más convincente.

• Ya no usan PowerPoint. Usan HTML y, como mucho, PDF, que es muchísimo mejor.

• No escriben informes de estado, análisis de horas ni informes de facturación, porque la administración se lleva sola.

• No toman notas en las reuniones, porque cada transcripción está disponible de inmediato y alimenta una docena de aplicaciones a medida

• Sí se centran en los indicadores adelantados y no en los retrasados.

• Sí combinan todo el repositorio de conocimiento con MCP  y servicios conectados para crear nuevas skills

• Sí apilan skills dentro de una hoja de ruta de construcción

• Sí aplican su creatividad a lo que de verdad importa.

• Sí se centran en la conexión humana en lugar de en la administración.

Durante décadas hemos dicho que los activos de una agencia salen por la puerta cada tarde, y lo sigo creyendo. Pero está pasando algo nuevo a la vez, y es que por primera vez las agencias tienen una forma práctica de capturar cómo piensan, de manera útil y repetible, en lugar de en activos que se atrofian en algún servidor. Eso no sustituye a las personas. Hace más lista a la propia organización.

Esto tiene capacidad de cambiar no solo cómo trabajan las agencias, sino también cuánto valen.

Encantados de compartir lo que hemos aprendido. Escríbanos y lo hablamos.