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Sergio Sánchez

Conversaciones, ideas y reflexiones sobre la realidad de hoy en día en el mundo de los datos. www.tacosdedatos.com

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  1. 10/21/2025

    ChatGPT Atlas: Primeras Impresiones del Navegador que Quiere Ser Tu Copiloto

    Literalmente acabo de descargar ChatGPT Atlas. Iba a hacer un tutorial sobre Claude Skills — una herramienta increíblemente poderosa para enseñarle a Claude nuevas habilidades. Pero OpenAI acaba de lanzar su navegador con IA nativa y, bueno, cuando 800 millones de personas usan una herramienta cada semana (una de cada 10 personas en el mundo), vale la pena ver qué están construyendo. Así que cambio de planes. Esto es una reacción en vivo, sin script, explorando qué significa que un navegador sea “nativo de IA” y por qué esto importa — incluso si no eres fan de OpenAI. Lo Que Realmente Es Atlas ChatGPT Atlas no inventó el concepto del navegador con IA. Arc ya lo había explorado. Perplexity tiene su propia versión. Pero OpenAI tiene algo que nadie más tiene: distribución masiva. Si tienes cuenta de ChatGPT, ya tienes acceso. Todo está incluido con tu membresía. No hay fricción. No hay nuevo producto que aprender. Es ChatGPT, pero ahora puede controlar tu navegador. Y aquí está lo interesante — no es que OpenAI sea “los mejores” en esto. Es que tienen influencia increíble en cómo la gente piensa sobre IA. Lo que ellos hacen, marca tendencias. Lo que ellos lanzan, otros copian o mejoran. Cómo Funciona en la Práctica Abrí Atlas y lo primero que ves es la interfaz familiar de ChatGPT. Pero hay algo nuevo: Agent Mode. Agent Mode es su manera de decir “déjame controlar el navegador por ti”. Puedes decirle “ve a este sitio, agrega esto a mi carrito, completa este formulario” — y lo hace. ¿Por qué funciona? Porque los navegadores son básicamente un montón de HTML. Y los modelos de lenguaje son increíblemente buenos manejando texto. Si puedes controlar de manera segura la ejecución del código, puedes automatizar mucho dentro del navegador. Mi Primera Prueba Real Le dije que fuera a tacosdedatos.com (obvio) y que resumiera mi último post — ese sobre cómo los datos son el mapa, no el destino. Lo leyó en vivo. Y me dio un resumen que, honestamente, era mejor que como yo lo había explicado: “La idea principal es que los datos no son la realidad. Los datos sirven como mapa y no como territorio. Las herramientas son sutiles para orientarse, pero la brújula sigue siendo tu intuición y el juicio humano.” Luego le pedí que sacara los puntos clave. Me dio 8 puntos principales — detallados, precisos, con citas directas del texto. Después le pedí que escribiera un tweet con el tono del artículo. Y esto fue lo que escribió: “Los datos son el mapa, no el destino. Te dicen dónde estuviste, no hacia dónde vas. Tus instintos son la brújula. A veces buscamos en los números el permiso para hacer lo que ya sabemos.” No mentí cuando dije que iba a publicar ese tweet. Si están viendo el video o leyendo esto, ya saben de dónde salió. Lo Que Me Sorprendió: Aprender en Cualquier Idioma Aquí fue donde Atlas me ganó por completo. Fui a Real Python porque quería aprender sobre Polars vs Pandas. El artículo está en inglés — técnico, denso, con código. Le dije a Atlas: “Ayúdame a aprender este post paso a paso. Usando lenguaje simple. En español.” Y lo hizo. Me dio un resumen en español, explicando que Pandas es la veterana — estable, con muchas funciones. Polars es la nueva — más rápida, más eficiente, hecha en Rust. Todo explicado como si estuviera platicando con un amigo que sabe de esto. Después seleccioné un pedazo de código que no entendía y le pregunté: “¿Qué significa esto?” Me explicó frase por frase, en español sencillo. Esto es lo que cambia el juego. Ya no importa si el mejor tutorial está en inglés, japonés o alemán. Puedes aprenderlo en tu idioma, a tu ritmo, con contexto inmediato. Agent Mode en Acción: Publicando en Twitter Le pedí que publicara un tweet con el enlace de mi artículo sobre tacosdedatos. Atlas entró en Agent Mode. Podía ver el cursor moviéndose, analizando la página. Me pidió permiso para conectarme a Twitter. Le di acceso y empezó a completar los pasos. Pero aquí está lo importante: siempre me dio control. En cualquier momento podía decirle “para, no hagas eso” y recuperaba el control inmediatamente. No fue un bot haciendo cosas por mí sin mi conocimiento. Fue un asistente trabajando conmigo. Al final, hasta publiqué el tweet automáticamente. Por diversión más que nada. El primer tuit 100% artificial de tacosdedatos. Esto es lo que me gusta del diseño. El Agent Mode es opcional. Puedes usar Atlas como cualquier navegador normal. Solo cuando quieres que la IA tome control, se lo das — y siempre bajo tu supervisión. ¿Por Qué Esto Importa? Hay tres cosas que me quedan claras después de esta primera exploración: 1. La barrera del idioma se está disolviendo Antes, si el mejor recurso estaba en inglés, tenías que aprender inglés o conformarte con traducciones mediocres. Ahora puedes acceder a cualquier tutorial, en cualquier idioma, y Atlas te lo explica en español — con contexto, ejemplos, y en tiempo real. 2. La automatización está aquí, pero con guardarraíles Agent Mode no es magia. Es ChatGPT controlando un navegador — algo que ya sabíamos era posible. Pero OpenAI lo empaquetó de una manera que se siente segura. Siempre hay confirmaciones. Siempre puedes intervenir. No se siente como ceder control, sino como delegar tareas. 3. El poder está en la distribución, no en la innovación ¿Es Atlas revolucionario? No realmente. Arc ya experimentaba con esto. Perplexity también. Pero OpenAI tiene 800 millones de usuarios activos cada semana. Si algo funciona en Atlas, millones de personas van a adoptarlo inmediatamente. Eso cambia cómo se diseñan productos. Ya no es solo “¿es bueno?” — es “¿es suficientemente bueno para que 800 millones de personas lo usen?” Lo Que Aún No Sabemos Es muy temprano para saber el potencial real de Atlas. Obviamente puede automatizar cosas que ya estábamos automatizando. Pero van a haber nuevos flujos de trabajo que ni siquiera hemos imaginado todavía. ¿Qué pasa cuando puedes decirle “investiga estos 5 artículos, compara sus argumentos, y escribe un resumen ejecutivo”? ¿O “revisa mi email, encuentra todas las tareas pendientes, y crea un plan de acción”? ¿O “busca 10 datasets sobre X tema, descárgalos, y empieza un análisis preliminar”? Todavía no lo sé. Y esa es la parte emocionante. Mi Conclusión (Por Ahora) ChatGPT Atlas no es perfecto. Tiene limitaciones obvias — no puede acceder a contenido protegido como The New York Times. Todavía requiere supervisión constante. Y sí, puede fallar. Pero me gusta su dirección. Me gusta que pueda aprender en español de tutoriales en inglés. Me gusta que Agent Mode sea opcional y con supervisión. Me gusta que esté integrado con ChatGPT en lugar de ser un producto completamente nuevo. Y más importante: me gusta que estén re-imaginando el navegador en lugar de solo agregar IA como feature. Porque al final, el navegador es nuestra ventana al internet. Si lo podemos hacer más inteligente, más accesible, y más útil — sin perder control — es un win. Tu Primera Acción Si tienes cuenta de ChatGPT, descarga Atlas y pruébalo con algo simple: * Ve a un tutorial en inglés que te interese * Pídele que te lo explique paso a paso en español * Selecciona una parte que no entiendas y pregúntale directamente No necesitas activar Agent Mode. No necesitas automatizar nada. Solo úsalo como tu copiloto de aprendizaje. Y luego me cuentas: ¿qué descubriste que no esperabas? Este post salió de una reacción en vivo. Y si esto te fue útil, compártelo. Si no lo fue compárteselo a tus enemigos. Nos vemos esta semana. — Sergio P.D. Iba a hacer un tutorial de Claude Skills. Lo juro. Pero Atlas salió hace media hora y no pude resistirme. El tutorial de Skills viene la próxima semana — y va a estar increíble, porque Skills es ridículamente poderoso. Ay’tamos. This is a public episode. If you'd like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit www.tacosdedatos.com/subscribe

    ChatGPT Atlas: Primeras Impresiones del Navegador que Quiere Ser Tu Copiloto
  2. 10/07/2025

    Workflow de desarrollo con IA: Cómo trabajo con un equipo que no existe

    Esta semana el post es un video porque hay cosas que se entienden mejor viéndolas que leyéndolas. Les voy a mostrar exactamente cómo trabajo con Claude Code y mis sub-agentes y comandos. No un tutorial de “cómo instalar” — eso ya lo vieron. Esto es el workflow real que uso todos los días para mantener cinco proyectos mientras tengo un trabajo de tiempo completo. El problema (y por qué importa) Mi sitio personal (soyserg.io) tenía un bug pequeño: la fecha de “last updated” se estaba generando en el cliente (cada vez que alguien visitaba el sitio) en lugar de mostrar cuándo realmente lo actualicé. ¿Es urgente? No. ¿Lo hubiera dejado así por meses si tuviera que arreglarlo manualmente? Probablemente sí. Pero con mi workflow actual, tardé 30 minutos desde identificar el problema hasta tenerlo en producción. Y esos 30 minutos fueron en paralelo — yo grabando para explicarles, Claude Code haciendo el trabajo real. Lo que van a ver en el video Mi proceso completo de desarrollo: * Crear el issue — con el comando /create-github-issue, Claude investiga el repo, identifica el problema, y documenta todo en GitHub * Implementar la solución — con /solve-github-issue, crea un feature branch, hace los cambios, ejecuta tests, y publica la pull request * Code review — con /review-pull-request, un agente separado revisa el código como si fuera otra persona del equipo * Merge a producción — Claude resuelve los comentarios de la review y hace merge Todo documentado. Todo con el mismo flujo que usaría un equipo profesional. La parte que nadie te cuenta “Sergio, gastaste 30 minutos en algo que pudiste haber arreglado en 3.” Sí. Si yo supiera TypeScript bien. Si recordara dónde está cada cosa. Si no tuviera que verificar que no rompí nada más. Pero aquí está lo que realmente pasó: esos 30 minutos no fueron míos. Yo estaba explicándoles a ustedes, pero en un día normal estaría en una junta o escribiendo o pensando en otra cosa completamente diferente. Claude Code trabaja en paralelo. Mientras tanto, yo hago lo que solo yo puedo hacer — decidir qué construir, no cómo construirlo. Y lo más importante: ahora existe documentación completa de por qué cambié esto, cómo lo cambié, y quién (qué agente) lo revisó. En seis meses cuando regrese a este código, no voy a tener que adivinar qué estaba pensando. El flujo que escala Este ejemplo es simple — un cambio de una línea. Pero el mismo proceso funciona para features completas. La diferencia entre “arreglar una fecha” y “agregar autenticación OAuth” no está en el workflow — está en cuánto contexto necesita Claude para resolverlo. Los pasos son idénticos: * Issue que documenta el problema * Branch dedicado para no romper producción * Review de código antes de merge * Documentación automática del proceso Cambios pequeños toman 30 minutos. Cambios grandes toman 30 minutos. Porque el tiempo no se gasta escribiendo código — se gasta supervisando que el código haga lo correcto. Para qué me sirve esto No soy experto en TypeScript. No soy experto en Next.js. Pero mantengo un sitio en Next.js + TypeScript porque tengo un equipo que sí sabe. Ese equipo es Claude Code y mis comandos. Cada uno especializado: * Uno crea issues bien estructurados * Otro implementa soluciones * Otro hace code review * Otro me ayuda con investigación profunda Y todos trabajan con el mismo contexto — los archivos markdown en mi repo que explican qué me importa, cómo quiero que se vea el código, qué filosofía sigue el proyecto. No estoy reemplazando mi criterio. Lo estoy amplificando. Ve el video Es largo (30 minutos) pero es real. No edité los errores. No aceleré las partes lentas. Así es como trabajo todos los días. Si después del video tienes preguntas sobre cómo configurar tus propios comandos o sub-agentes, respóndeme. Estoy considerando hacer un deep-dive sobre cómo estructurar los archivos de contexto que hacen que todo esto funcione. Hasta la próxima — y si estás experimentando con workflows similares, cuéntame. Me encanta ver cómo otros están orquestando sus equipos de IA. This is a public episode. If you'd like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit www.tacosdedatos.com/subscribe

    Workflow de desarrollo con IA: Cómo trabajo con un equipo que no existe

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