En este episodio Premium me siento con Dani Sevilla, programador en Azucarera y el tío que en tres horas construyó un agente funcional con la API de Hunter para resolver uno de los procesos más tediosos de GuideDoc. 52 minutos y 47 segundos en los que Dani explica, desde cero y sin jerga innecesaria, qué diferencia un modelo de un agente, qué son los MCPs, qué son las skills, y cómo se despliega todo esto en una empresa industrial real con SAP, auditorías y multinacionales de por medio.
Yo venía con mis fracasos de Claude Cowork y mis dudas sobre si lo que había hecho era o no un agente de verdad. Dani me lo aclaró todo. Y de paso montamos una prueba de concepto en directo que acabó siendo el agente de prospección de universidades que ya tengo funcionando.
¿Tienes procesos manuales en tu empresa que huelen a automatizable pero no sabes por dónde empezar? Dani lleva dos años implantando agentes en una multinacional real y en este episodio lo cuenta todo, con nombres, decisiones técnicas y el coste real en tokens. → Apúntate al Premium para escucharlo
Lo que explica Dani Sevilla
- El mapa conceptual completo: modelos, herramientas (tools), MCPs, skills y agentes. Cada capa explicada con una analogía que cualquier no programador puede seguir.
- Por qué la herramienta de navegación web es la última que deberías usar en un agente y qué protocolo acaba de cambiar esto.
- Qué es exactamente un MCP y por qué simplifica radicalmente la integración de herramientas externas con un modelo.
- La diferencia entre una skill y un agente, con un ejemplo concreto de automatización de facturas que deja muy clara la frontera.
- El caso de uso número uno implantado en Azucarera: un asistente de soporte conectado a SAP que responde en lenguaje natural preguntas que antes tardaban días en resolverse.
- El caso de uso número dos: un agente de recopilación de documentación para auditorías recurrentes, con el tiempo ahorrado calculado y las limitaciones honestas que encontraron.
- Por qué han tirado a la basura y reconstruido el mismo agente tres veces en dos años, y qué tecnología están usando ahora.
- La prueba de concepto en directo: cómo diseñó el agente de Hunter para GuideDoc, qué filtra, qué verifica, qué genera y cómo lo entrega.
- Las dos opciones para que yo ponga el agente a funcionar: la barata y local frente a la que escala a varios empleados, con el coste real de cada una.
- Su opinión sobre hacia dónde va el rol del desarrollador cuando los agentes se orquestan entre sí.
Lo que yo aporto al episodio
- Mis fracasos reales con Claude Cowork y por qué no conseguí automatizar lo de Instagram a pesar de masticarle el problema al agente.
- El proceso manual de GuideDoc con universidades: 84.000 bibliotecas en Hunter, el flujo de selección de contactos y la secuencia de correos que hacemos a mano.
- Mi reacción en directo al ver la prueba de concepto terminada en tres horas y las preguntas que le hago a Dani para entender qué está pasando por debajo.
- Otros procesos de GuideDoc que menciono como candidatos a agente o skill: las publicaciones de Instagram con composición de diseño automática, entre otros.
Dani no habla de IA en abstracto: habla de una semana de trabajo ahorrada cada seis meses, de empleados que ya no mandan correos a compañeros esperando dos días, y de un agente construido en tres horas que resuelve un proceso real de GuideDoc. Si usas Hunter, SAP o cualquier herramienta con API y tienes procesos repetitivos, este episodio es para ti. → Apúntate al Premium.
Menciones y herramientas del episodio
- Dani Sevilla: invitado del episodio, programador e implantador de agentes de IA en Azucarera.
- Azucarera: empresa industrial española productora de azúcar donde Dani lidera la adopción de IA.
- Hunter: herramienta de prospección de contactos con API, protagonista de la prueba de concepto.
- GuideDoc: plataforma de documentales de Víctor, y el caso de uso real sobre el que se construye el agente en directo.
- Claude (Anthropic): modelo base usado por Dani para desarrollar todos los agentes del episodio.
- Claude Code: contenedor de desarrollo de agentes a bajo nivel, mencionado como herramienta principal de Dani.
- Claude Cowork (nombre mencionado en el episodio para referirse a la interfaz de usuario de Claude orientada a no programadores).
- SAP: ERP de Azucarera, integrado en el primer agente de soporte descrito.
- Lovable: mencionado como ejemplo de contenedor de agentes para usuarios finales.
- Codex (OpenAI): mencionado como alternativa de SDK para orquestar agentes.
- MCP (Model Context Protocol): estándar de integración de herramientas con modelos, con el ejemplo de Stripe.
- WebMCP: nuevo protocolo anunciado por Google y Microsoft para que las webs sean navegables por agentes sin screenshots.
- Open Claude: proyecto viral mencionado al final, donde el agente se autoprograma en Telegram.
- Paul: suscriptor mencionado en el contexto de aprender programación para entender a los desarrolladores.
¿Quieres el episodio entero?
Esto es el índice, no el episodio. Los 52 minutos completos, con la explicación capa por capa de Dani, los dos casos reales de Azucarera, la prueba de concepto en directo con Hunter y los pasos exactos para poner el agente a funcionar en tu propio ordenador, están solo en el feed Premium.