¡PewDiePie acaba de Reventar la IA! Lanzó Odysseus, IA GRATIS y SIN LÍMITES

Ni China ni Estados Unidos. En Suecia nació uno de los youtubers más influyentes de la historia. Su nombre es Felix. Este fue el youtuber más grande del mundo durante años. ¿Y qué tiene que ver esto con IA? Hoy, con más de 100 millones de seguidores, acaba de hacer historia en el mundo de la IA. Hace unos días lanzó Odysseus, una plataforma de inteligencia artificial que quiere acabar con las dependencias de las grandes tecnológicas ofreciendo privacidad y eliminando límites. He estado utilizándolo los últimos 3 días desde que se lanzó y de verdad es la actuación de inteligencia artificial más completa que he visto jamás. Para comprobarlo, estaremos viendo qué es Odysseus y lo estaremos poniendo a prueba mediante 7 casos de uso, desde crear nuestros propios agentes, automatizar cualquier tipo de tarea, hacer investigaciones profundas, contar con funciones avanzadas, trabajar con imágenes con inteligencia artificial, o hasta usarlo desde cualquier dispositivo, entre otros casos de uso. Lo mejor es que este creador ha dado un golpe sobre la mesa ofreciendo esta plataforma, ya que podremos usarla de una forma totalmente gratuita, ilimitada y privada. ¿Suena bien? Pues vamos a conocerla más. Obsidius se trata de un espacio de trabajo de inteligencia artificial que es nuestro propio. Con su interfaz vamos a poder trabajar con cualquier modelo de inteligencia artificial, ya sea mediante chats, agentes autónomos, herramientas, correos electrónicos y demás integraciones. Esta trabaja sobre todo con privacidad, no utiliza telemetría y todo se quedará entre tu dispositivo y tú. Para poder conocerla más, saltemos a Audition, siendo esta plataforma de aquí de la que junto con todo te estaré dejando la información abajo en la descripción. Desde aquí nos vamos a encontrar nada más aterrizar una página que nos muestra justamente esos puntos clave que te he comentado, teniendo un espacio de trabajo que se ejecuta en nuestros propios dispositivos y trabaja de una forma en local, privada, sin telemetría y con los modelos que nosotros queramos trabajar. Desde aquí nos vamos a poder encontrar un desglose de todas sus funciones, pero como las estaremos viendo todas, vamos a pasar a su instalación. Para ello vamos a ir abajo del todo y fíjate que desde aquí tenemos solamente una línea de comando, ya que esto, al ser de código abierto y gratuito, lo podremos instalar fácilmente. Para hacer esto, simplemente tenemos que copiar este comando de aquí, abrimos nuestro terminal, y ojo, porque solo tenemos que ver el terminal para pegar este comando, ya que realmente su uso ni siquiera va a ser aquí. Así que yo, por ello, voy a darle a pegar, le damos un intro, y de esa forma lo tendríamos instalado. A mí, en mi caso, me dice que ya existe, ya que lo tenía instalado previamente. Y una vez tenemos esto, para ver los siguientes pasos en más detalle, teníamos que clicar en ver en GitHub, ya que desde aquí, haciendo un poquito scroll hacia abajo, vamos a encontrar detalle de cómo podemos iniciar esta aplicación dependiendo de cómo lo queramos hacer. Aquí lo recomendado sería mediante Docker, donde tenemos 3 comandos que simplemente tenemos que copiar y pegar. Pero dependiendo del dispositivo que tú utilices, yo por ejemplo en mi caso utilizo los procesadores de Apple Silicon, así que desde aquí yo lo ejecutaré directamente desde mi Mac, ya que tal y como me recomienda por aquí, como Docker no utiliza la GPU directamente que tienen los procesadores de Apple, es mejor utilizarlo de forma directa. Así que para mi caso, como ya lo tenía instalado con el comando anterior, simplemente me voy al segundo en donde hace referencia que va a ir al directorio de esta aplicación, por lo que lo pego, le doy un intro, y una vez estamos aquí dentro simplemente tendría que poner este último comando. Lo pego por aquí, le doy a enviar, y ya se empezaría a ejecutar todo. Ten en cuenta que esto también lo podrías hacer de una forma totalmente automatizada con cualquier agente de inteligencia artificial, ya sea Google Antigravity, Cloud Code, o incluso Codex. Simplemente aquí le podrías compartir la URL del GitHub, decirle qué dispositivo tiene y que siga todos los pasos de instalación para que pueda hacerlo. Aunque, como te decía, simplemente es necesario un comando realmente y luego otro para ejecutarlo de forma general. Tras hacerlo y crearte una cuenta, ya que te va a pedir simplemente un nombre de usuario y una contraseña, te vas a encontrar con una interfaz como esta de aquí. Y esto quiere decir que ya lo vamos a poder utilizar. Hasta ahora solo tendríamos una interfaz con muchas funciones, así que ahora vamos a irnos al segundo caso en donde estaremos conectando modelos de inteligencia artificial. Estaremos viendo todas las formas que tenemos para conectar inteligencia artificial a esta aplicación que ya tenemos de forma propia y privada. Para ello, ten en cuenta que tenemos dos formas principales. Por un lado, vamos a poder ejecutar modelos que tengamos instalados en local. De esa forma, ninguna información saldría de esa aplicación que acabamos de instalar. Pero en segundo lugar, aunque no lo recomiende tanto su creador, también podemos ejecutarlo mediante APIs. De esa forma, toda la ejecución y trabajo se haría a través de otros servidores y no necesitaríamos un ordenador potente para poder utilizar los mejores modelos más avanzados de inteligencia artificial. Vamos a ver ambas formas, pero también te voy a estar comentando otras funciones de las que no he visto en otras herramientas. Y volviendo a la plataforma, vamos a empezar con una funcionalidad que no he visto en otras herramientas para empezar fuerte este primer bloque. Y es que para este primer caso vamos a estar viendo cómo podemos instalar modelos en local, pero fíjate que ahora vamos a tener la forma más fácil que he visto nunca, ya si nosotros clicamos sobre el apartado de Tools, que serían herramientas, nos vamos a encontrar con un montón de funciones. Estaremos viendo todas, pero vamos a empezar con la que se llama Cookbook. Al darle un clic, lo que va a pasar aquí es que directamente, de forma automática, va a escanear todo el hardware que tiene tu ordenador. En mi caso tengo un procesador Apple M3 Pro con unos 13 VRAM y unos 18 GB de RAM. Así que con toda esta información, aunque yo no se lo haya dado, ya me estaría diciendo qué modelos en local voy a poder ejecutar a la perfección. Aquí de hecho, como puedes ver, yo tendría todos estos de aquí, pero conforme yo voy voy deslizando hacia abajo, pues me van apareciendo modelos más grandes que no me recomendaría instalar, como el modelo de Quen de 14 billones de parámetros, otros como los de Gemma con muchos billones de parámetros y demás. Así que ahora yo podría ir directo sin perderme ninguno de los modelos, seleccionar cualquiera de estos de los que me recomienda, como por ejemplo podría ser este de DeepSeek R1. Yo simplemente le tengo que dar un clic y ya de esa forma me va a dar un par de opciones: por un lado ejecutarlo y por otro lado descargarlo. Voy a darle un clic a descargar y ya de esa forma automática Fíjate que por aquí estaría haciendo todo el trabajo por mí. Y es que con esto podemos decir adiós a la dificultad de trabajar con modelos en local. Ya no tenemos que instalar uno y ver si puede funcionar o no en nuestro dispositivo, sino que realmente esta herramienta va a escanear de antemano cuál va a funcionar. Y así, antes de instalar el modelo, nos vamos a asegurar de que vaya a funcionar a la perfección. Sin embargo, ahora imagina que tú ya tuvieses modelos en local descargados a través de otras herramientas como LM Studio o Llama. Yan o demás, pues estos también lo vas a poder reutilizar fácilmente. Así que volviendo por donde nos habíamos quedado, fíjate que también por aquí tendríamos descargado el modelo listo para poder utilizarse, pero también vamos a poder trabajar con esos modelos que tuviésemos de antes. Para hacer eso voy a cerrar desde aquí y fíjate que si entro al apartado de configuración que tenemos abajo a la izquierda, dentro del apartado de modelos de inteligencia artificial voy a poder ver todos los servidores que he conectado, tanto de modelos en local como también otros vía API. A mí aquí me aparece información ya que lo estaba poniendo a prueba estos días, pero borraré todo para que podamos ver todo desde el principio. Así que para ello voy a borrar los modelos que tenía de Ollama instalado en local, también borraré un par más que corresponden a APIs, y así es como tú te lo vas a encontrar. Vamos a empezar vinculando modelos que ya tengamos instalados en local. Por ejemplo, en mi caso yo tengo 3 modelos en Ollama. Pues para ello todo lo que tendríamos que hacer sería, dentro del apartado de local, tendríamos que escribir aquí el endpoint a partir de una URL. Ten en cuenta que todas las herramientas como LM Studio, Ollama y demás lo tienen, así que estaremos viendo cómo hacerlo con Ollama. Para ello, haciendo una búsqueda rápida en internet sobre Ollama endpoint, fíjate que ya me aparece directamente por aquí la URL, que sería esta de aquí. Así que lo voy a copiar, lo pegaría en este apartado de aquí. Y ahora, para que esto realmente funcione sobre la aplicación que tengáis instalada en local, en mi caso Ollama, yo acabaría de entrar en el apartado de ajustes y tengo por aquí habilitada esta opción que normalmente está desmarcada. Esta se llama la de exponer Ollama a una network para que realmente otras plataformas puedan utilizar utilizar esto. Teniendo esto, si yo ahora clico en testar, fíjate cómo desde aquí me dice que ha encontrado 3 modelos que yo tengo instalados en local, como sería el de Gemma 4, Quen 3.5 y otra variable de Gemma 4. Así que ahora simplemente tendría que clicar en este botón de añadir. Al hacer eso ya tendría por aquí esos 3 modelos disponibles para utilizar desde esta plataforma, cosa que si nos vamos a la herramienta de Ollama que tenía de antes, pues son efectivamente esos 3 modelos que tenía por aquí disponibles. Pero ahora volviendo a Odysseus, si yo cierro aquí, fíjate que en el apartado de modelos voy a tener justamente esos 3 disponibles listos para poder ser usados. Otra de las formas en las que también podemos conectar modelos de inteligencia artificial, sobre todo si tenemos un ordenador donde no se puede ejecutar un modelo con la capacidad que nos gustaría trabajar, sería mediante APIs. Para ello, nuevamente, si nos vamos al apartado de ajustes y añadir modelos, pues fíjate que más allá de poder utilizar modelos en local también tenemos modelos vía API. Aquí desde el selector vamos a poder elegir entre los principales proveedores, aunque yo personalmente te recomiendo tanto los modelos de OpenRouter como de Groq, ya que esto significa muchos modelos de inteligencia artificial por el cual podrías también añadir crédito. Pero si no quisieras hacer esto, también vas a tener otros muchos modelos que puedes utilizar gratuitamente ejecutándose en la nube. Así que yo para este caso voy a empezar con OpenRouter, y desde aquí simplemente me pide una clave API. Por ello, en mi cuenta de OpenRouter le daría a nueva clave API, le voy a poner un nombre, le pongo un límite de $1 ya que nos lo regala la plataforma, le doy a create, y ahora simplemente copio, pego en la herramienta, y al testar pues ya me aparece por aquí que tenemos más de 300 modelos disponibles. Así que ahora voy a clicar en añadir. Si yo cierro ahí y clico nuevamente en el apartado de los modelos, pues voy a encontrar con un montón de modelos disponibles. Pero lo más interesante de todo es que en OpenRouter, si escribimos la palabra free, de gratis en inglés, nos va a aparecer todos los modelos que vamos a poder utilizar gratuitamente sin necesidad de añadir ningún saldo. Con Groq pasa algo similar. Así que sepas que volviendo al apartado de API, tú vas a poder interconectar tantas plataformas como incluso las oficiales de Anthropic, de OpenAI, de Gemini y demás. Yo en este caso voy a conectar una segunda como es la de Groq copiando la clave API de la otra plataforma, pegándolo nuevamente aquí, testándolo, que aquí nos dice que en este caso tendríamos 16 modelos, pero no solo de texto sino también transcripción, imágenes y demás, y clicando en añadir, pues como puedes ver vamos a poder tener varios proveedores tanto de modelos en local como incluso de herramientas con API. Con Odysseus ya instalado y con modelos de inteligencia artificial, ahora va a venir lo interesante, ya que vamos a poder crear proyectos y automatizaciones reales. Porque cada vez es más fácil levantar una idea, pero también necesitamos que se vea profesional. Por ello te quiero presentar a Kittl, una plataforma de diseño con inteligencia artificial pensada para crear marcas, imágenes y piezas profesionales en minutos. Aquí puedes generar imágenes con modelos, editar el resultado y llevarlo a un diseño final sin saltar entre otras herramientas. También tiene funciones como flows que te permiten sacar variaciones de una idea, probar estilos, colores y composiciones con un clic. Y si estás creando una marca, puedes trabajar con logos, tipografías, gráficos, plantillas y mantener todo consistente con tu imagen de marca. Y algo clave, puedes preparar mockups con un clic para ver cómo queda tu diseño en la realidad, como camisetas u otros productos. Además, cuentan con plantillas donde no solo tienes diseños, sino que puedes darle vida con formatos de vídeo. Y oye, según el plan y licencia, vas a poder usar tus diseños en proyectos comerciales. Y gracias a que Kittl son los patrocinadores de este vídeo, me han dejado un enlace especial que te voy a dejar abajo en la descripción para que puedas probarlo por ti mismo. Y una vez sabemos esto, veamos el siguiente caso de uso. En este segundo caso de uso, una vez ya hemos trabajado en toda la base, tanto con la instalación de la plataforma como interconectando cualquier modelo de inteligencia artificial que queramos, vamos a estar viendo ahora cómo vamos a poder interactuar con esta herramienta mediante chats y agentes de inteligencia artificial. Para hacer esto, fíjate que desde la plataforma nos vamos a encontrar con una interfaz muy similar a la de un ChatGPT o Claude, solo que desde aquí tenemos funciones más avanzadas y vamos a poder elegir entre cualquier modelo. Yo en este aspecto voy a por uno gratuito de OpenRouter. Y ya una vez lo tengo seleccionado, fíjate que al ser un agente que tenemos instalado en local, pues realmente nos puede ayudar con cualquier tipo de cosa, ya que realmente incluso podría manejar nuestro ordenador. Para que puedas ver la información que tiene, yo le voy a preguntar: oye, ¿me podrías listar qué archivos tengo ahora mismo en mi carpeta de descarga? Le voy a dar a enviar y fíjate cómo por aquí el agente DIA, tras razonar, estaría entrando a otro subagente en donde se metería en la carpeta de descargas. Y efectivamente tendría por aquí todos estos archivos, que son efectivamente todos esos documentos que tengo en mi carpeta de forma real. Y con esto, realmente, más allá de poder tener una interacción normal, pues va a poder coger control de nuestro ordenador y de cualquier herramienta que queramos automatizar. Desde aquí, ten en cuenta que nosotros vamos a tener tanto el modo agente como el modo chat. El chat sería simplemente para poder hacer preguntas puntuales y que nos dé una respuesta. Aquí ten en cuenta que si clicamos en nuevo chat, vamos a entrar directamente a una nueva interfaz. Y si le hacemos cualquier pregunta, como por ejemplo dime 3 formas con las que podría ganar dinero utilizando agentes de inteligencia artificial, Ya esto lo habría procesado. Y sobre el mismo chat, fíjate que por aquí tendríamos la respuesta, en donde también ha estado buscando entre diferentes fuentes de información. Ya que más allá de poder interactuar como cualquier chatbot de inteligencia artificial, pues tenemos también por aquí abajo diferentes herramientas, como la posibilidad de habilitar o deshabilitar búsquedas por internet, que también pueda ejecutar comandos del terminal para poder automatizar cualquier tipo de tarea. Pero antes de ver más funcionalidades, te quiero mostrar cómo directamente desde el apartado Agente va a poder ejecutar diferentes tareas e incluso va a poder previsualizar previsualizar aplicaciones que nosotros hagamos desde aquí. Para ver un ejemplo rápido, yo le voy a pedir créame una aplicación sencilla de to-do list que sea totalmente funcional en un único archivo HTML. Le doy a enviar y por aquí fíjate cómo se abre por aquí un previsualizador en donde me tendría que exponer todo el código. Y unos segundos más tarde, efectivamente, me aparecería por aquí un código sencillo con esa aplicación desde donde nosotros también lo vamos a poder previsualizar. Para ello, simplemente clicando en el ojito, voy a poder ver por aquí la aplicación que me acabaría de hacer. Esto lo voy a poder agrandar y de esa forma desde aquí lo podría incluso utilizar. Esto además lo voy a poder volver a esta previsualización y también lo podría disminuir aún más. Además, también le podríamos decir que trabaje sobre proyectos que tengamos en local. Pero una de las cosas más importantes que deberíamos tener en cuenta es la selección del modelo. Y aquí también tenemos una funcionalidad muy interesante, ya que si cerramos aquí y ahora sobre el apartado de herramientas nos vamos a este apartado de compare, pues vamos a poder encontrarnos una interfaz en donde vamos a poder comparar todos los modelos que tengamos por aquí disponibles. Aquí, como ejemplo, yo se podría quedar con el gratuito de Gemma de 31 billones de parámetros y compararlo con el más potente de código abierto de OpenAI de 120 millones de parámetros. Así que ya teniendo estas por aquí, y ahora podría hacer la comparación tanto en chat, agente, búsqueda o investigación profunda. Sin embargo, voy a hacer simplemente un chat, y si le doy a Start, pues estaría poniendo a prueba para que desde aquí, si nosotros hacemos cualquier consulta, como por ejemplo dime un dato curioso sobre qué podría hacer con agentes de inteligencia artificial, al enviarlo ya lo empezarían a ambos modelos a la vez. Aquí podemos ver que el modelo 2 sería un poquito más rápido en su respuesta, y de hecho el primero ni siquiera nos ha dado la respuesta. Así que aquí yo voy a votar que este es el que más me ha gustado, y de esa forma pues vamos a poder ver qué modelo realmente nos funciona mejor sin sesgarnos, sabiendo primeramente cuál fue el que hemos seleccionado. Además, por terminar en el apartado del chat, fíjate que si yo inicio una nueva sesión vamos a tener funcionalidades avanzadas clicando en este apartado aquí, ya que más allá de poder adjuntar archivos, documentos, también vamos a poder jugar con todo el apartado de los prompts. Le voy a dar un clic y fíjate que desde aquí yo podría poner un prefijo o un sufijo en todos los prompts para decirle, por ejemplo, que sea directo. Aquí yo si pongo sé directo y conciso siempre en todas mis preguntas, va a añadir esto aunque yo no lo vea, de una forma automática, para que siempre siga esta regla. Además de esto, voy a poder tocar el índice de creatividad de tokens. Pero de lo que más me llamó la atención es que también tenemos aquí una opción de persona sobre la cual vamos a poder crear nuestros propios agentes conversacionales. Aquí, de hecho, para ponerlo a prueba, ya tenemos algunos como Sócrates, que yo si clico en Start Persona voy voy a poder dialogar con él. Yo, por ejemplo, si le digo hola, ¿cómo estás? Y le doy a enviar, pues ya me estaría por aquí respondiendo. Pero lo más curioso de todo es que nosotros podríamos crear nuestras propias personas, es decir, como GPTs personalizados, como nosotros queramos. Y todo esto lo vamos a poder añadir como una especie de grupo de WhatsApp para que interactúen entre ellos. Para ver esto, voy a volver al apartado persona, y dentro del apartado del grupo yo podría decir desde aquí cómo quiero que interactúen entre ellos, de una forma secuencial o en paralelo. Voy a añadir secuencial. Desde aquí voy a añadir a Sócrates con el modelo de Dolphin de Mistral y voy a añadir a Spark con el modelo de Gemma 4. Le doy a empezar un nuevo grupo y de esa forma, aparte de interactuar yo, pues van a estar interactuando ellos directamente conmigo y entre ellos. Y es que con esto ya no estamos hablando solo de interactuar con un agente personalizado, sino que realmente vamos a poder trabajar con un equipo completo y que se esté comunicando en paralelo tanto entre ellos como con nosotros mismos. Estos podrían tener habilidades como, por ejemplo, desarrollar aplicaciones, organizar documentación, y realmente todos ellos los vamos a poder tener de una forma unificada. Además, por cerrar el apartado de los chats, voy a empezar un nuevo chat para que veamos todo esto desde cero. Y fíjate que si clicamos en el símbolo de slash, vamos a poder también encontrarnos con diferentes accesos rápidos para que la experiencia de uso sea aún más rápida. A partir del tercer caso de uso estaremos yendo un poco más rápido para que puedas tener una visión global de todo lo que puedas hacer con la herramienta, ya que nos encontramos con un montón de funcionalidades. Y en este tercer caso de uso vamos a ver otra herramienta muy interesante que sería la de Deep Research. Esta, pese a saber que nosotros podríamos hacer una búsqueda en internet, fíjate que dentro de las herramientas tenemos también este apartado de investigación profunda. Así que le voy a dar un clic y desde aquí pues vamos a poder hacer nuestras investigaciones de una forma automatizada. Fíjate que por aquí me salieron algunos errores y esto se debe a que el buscador que nos aparece por defecto, que es totalmente gratuito y el que nos aparece como fallback, es decir, si falla ese que salta este otro, que también es gratuito y no requiere API, estaban fallando ambos. Así que me fui a esta herramienta llamada Tabily, plataforma la cual es esta de aquí, que también te voy a estar dejando el enlace abajo en la descripción, y me di cuenta que tiene una API que nos regala 1000 créditos de forma gratuita. Así que yo me creé una, la copié, y desde esta herramienta, volviendo al apartado de ajustes, me vine al apartado de SERP y desde aquí seleccioné Tabily, le pegué la API, le dije cuántos resultados quería, en este caso 10, le di a test. Aquí, como me aparecía que todo estaba correcto, pues ya de esa forma tan rápida me daba la opción de elegirlo. Así que ahora, si yo le pongo cualquier cosa desde aquí para que me haga una investigación, como por ejemplo, ¿cómo crees que será el futuro de la inteligencia artificial? ¿Será algo muy costoso y poco accesible, o por el contrario se va a democratizar y todos tendremos acceso de forma gratuita? Le voy a hacer esta consulta aquí. Desde aquí le voy a decir que las rondas sean en automático, utilice ese modelo de búsqueda, el endpoint, es decir, la herramienta para que se base la inteligencia artificial. Voy a utilizar en este caso a Grok y me voy a quedar con el modelo de GPT de 120 billones de parámetros. Le doy a Start y ya por aquí, como puedes ver, empezaría esa planificación de investigación profunda en donde, como nos muestra con estas animaciones de aquí, estaría ramificando todas las fuentes de información automáticamente. De hecho, lo que te he dicho, eso ya me aparece por aquí, una pequeña investigación de 15 segundos. La verdad que ha tardado bastante poco, así que vamos a ver si lo ha hecho bien. Y para ello voy a clicar en visualizar reporte. Desde aquí, efectivamente, nos aparecería toda esta investigación de una forma muy clara y visual. Con esa pregunta que hemos hecho nos ha generado una imagen por inteligencia artificial, y por aquí nos dice que con unos 13 segundos de duración ha hecho 2 rondas, 4 búsquedas, ha adquirido 14 URLs, y ya tendríamos por aquí esta especie de informe que la verdad es que es bastante escueto. Pero aquí, por mostrarte otro informe de una prueba anterior que estuve haciendo, pues como puedes ver, realmente va a depender del tipo de pregunta que hagamos, y de esa forma la extensión se estaría adaptando. En este cuarto caso de uso estaremos hablando de todo el apartado de organización, tanto a nosotros como humanos como incluso para los agentes de inteligencia artificial que estén ejecutando tareas no solo cuando se lo pedimos, sino que también puedan hacerla de forma autónoma. Para hacer esto, fíjate que sobre la herramienta tenemos un primer apartado llamado Brain, de cerebro, y si le doy un clic, desde aquí vamos a poder añadir o incluso modificar la memoria del agente que tenemos instalado en local. Aquí, además de poder modificarlo, ten en cuenta que todo es totalmente autónomo, así que conforme más lo uses y converses a de esta herramienta pues estará guardando todo en su memoria. Pero ten en cuenta que, a diferencia de otras grandes tecnológicas, esta memoria solamente vas a poder acceder tú. Además de esto, también tenemos desde aquí un apartado de todo lo relacionado con las habilidades de inteligencia artificial, cosa que también vamos a poder ver desde aquí todas las habilidades que se ha autocreado o que hayamos creado nosotros mismos. Y cada una de estas pues nuevamente lo vamos a poder tanto editar, testar, auditar o incluso eliminar. Si nosotros quisiéramos añadir cosas nuevas, ya sea en la memoria o en las habilidades, simplemente tenemos que clicar en este botón de añadir. Y desde aquí, fíjate que podemos añadir algo en nuestra memoria. Yo, por ejemplo, le puedo decir: recuerda que mi nombre es Alejavi. Ya por aquí lo tendría puesto. Le doy un intro y me pone que lo ha añadido a la memoria. De la misma forma podríamos hacer lo mismo con todas las habilidades de los agentes. Y para poder poner esto a prueba, fíjate que si vuelvo a la parte de memoria, me pone por aquí esta nueva frase que le habíamos puesto anteriormente. Y si yo ahora vuelvo sobre un chat y le pregunto: oye, ¿me podrías decir cuál es mi nombre? Y ahora, si cambio al modo agente, y le doy a enviar, pues ya desde aquí este modelo gratuito OpenRouter lo va a empezar a procesar. Y fíjate cómo en el razonamiento estaría buscando en la memoria. Y segundos más tarde, pues como puedes ver, efectivamente ha sabido que mi nombre es Alejavi, independientemente del modelo que utilicemos, ya sean APIs de OpenAI, de Claude, de OpenRouter, o incluso modelos en local. Y es que con esto podemos decir adiós a tener que entrenar cada plataforma o preocuparnos de qué pasa cuando saltemos a otra, ya que de una forma centralizada va a poder saber todo lo que nosotros queramos. Ten que todo el apartado de memoria es importante, pero las habilidades va a hacer posible que la gente pueda hacer cualquier cosa de forma profesional. Pero si te gustaría conocer esto más a fondo, ten en cuenta que por aquí ya tengo un vídeo donde hablaba de ello en todo detalle. En este quinto bloque estaremos viendo cómo los propios agentes van a poder hacer tareas de una forma totalmente autónoma mediante 3 herramientas clave. La primera herramienta que te quiero mostrar en este apartado sería esta llamada Task, desde la cual si nosotros le damos un clic vamos a poder ver un montón de tareas que pueden ocurrir sin que nosotros nos demos cuenta. Muchas de ellas están apagadas, como por ejemplo clasificar eventos que nos llegan a nuestro calendario a partir del email, que nos resuma todos nuestros emails y demás acciones más. Yo aquí, a modo de ejemplo, tengo diferentes tareas que estaría ejecutando esta gente, pero ten en cuenta que todas ellas las vas a poder incluso pausar, como también poder hacer esto de uno en uno, ya sea pausándola o ejecutándola. Ten en cuenta también que vas a tener un control total, tanto por la posibilidad de poder ver todo lo que están haciendo los agentes y cuándo lo han hecho. E incluso desde aquí podrías añadir tareas concretas, ya sea que se ejecute un prompt de forma programada, que escriba el prompt cuando pase un evento concreto que nosotros configuremos, como por ejemplo cuando nos toquen en el timbre de la casa, que pase algo. Esto también lo podríamos hacer. Y también todas estas acciones que también vamos a poder automatizar. Por ver un ejemplo rápido, imagina que yo quisiera ver de forma recurrente algo, pues yo podría clicar en prompt programado, y desde aquí yo le puedo decir, por ejemplo, noticias IA, y que el prompt diga dime las 3 noticias más importantes del mundo de la IA generativa que ocurrieron ayer. Yo una vez tengo esto, simplemente tendré que seleccionar de aquí cuándo quiero que este prompt se escriba, como por ejemplo de forma diaria, y a la hora que yo quiero que ocurra. En este caso, como son casi las 9:30 de la noche, le voy a decir a las 9:35. Le digo que el output sea una sesión, aunque también me podría notificar e incluso enviarme un email de esta forma tan fácil, simplemente marcándolo aquí y clicando en crear. Pues ya esta tarea estaría activa, ya simplemente me faltaría esperar, y llegadas ahora pues ya me pone por aquí que esto estaría activo, se me ve actividad, pues puedo ver que por aquí se ha ejecutado efectivamente y nos estaría diciendo todas estas noticias más relevantes, este apartado con el auge de la IA y otros resultados más. Y es que con esto ya no hablamos solo de utilizar IA privada y gratuita, sino que realmente vamos a poder llegar a automatizar cosas que antes eran muy complejas de hacer y que ahora vamos a tener a golpe de un clic. Volviendo a la plataforma, ten en cuenta también que más allá de todo el apartado de tareas, que eso daría también para bastantes casos de uso, fíjate que también tenemos otro apartado notas. Estas nos permiten añadirnos recordatorios. Aquí yo, por ejemplo, le puse un recordatorio de crear una aplicación este viernes a las 9 de la mañana. Aquí además le puedo añadir más notas, un to-do list, o incluso dibujar. Estas tareas que tú ves por aquí, al cual también podemos añadirle recordatorios, nos pueden servir tanto a nosotros como al propio agente de inteligencia artificial para que tenga en cuenta toda esta organización. Todas estas notas las vamos a tener por aquí. Aquí, para crear una, sería tan fácil como escribir un título. Yo voy a poner aquí test, le voy a añadir aquí optimizar las funciones. Le doy a guardar y de esa forma pues ya tendría estas dos tareas, al cual puedo destacar de una forma más prioritaria, y que tanto para la gente como para mí no se me olvide nada desde aquí. Además de esto, también tenemos una vista de calendario desde donde vamos a poder ver todas estas anotaciones, como por ejemplo la que me había marcado antes de el viernes a las 5 crear una app, que también me va a permitir ver todo esto de una forma mucho más amigable. Nuevamente, para crear una puedo clicar en este botón, poner algo a modo de ejemplo, como por ejemplo ver correo, le doy otra fecha, en este caso el sábado, Le doy a crear y así ya tendría este nuevo evento por aquí configurado. Además, para cerrar este apartado más relacionado con las tareas automatizadas organizadas, fíjate que si nosotros vamos al apartado de chat también vamos a tener guardado todas las sesiones que hemos hecho previamente. Aquí además nos va a aparecer un logotipo según el modelo que hayamos elegido, aunque realmente todo esto venga a partir de un mismo proveedor. Y desde aquí además tú lo vas a poder organizar tanto por carpetas como incluso por inteligencia artificial hacer que reorganice todo. Yo de hecho lo acabo de clicar y por aquí en cuestión de unos segundos fíjate que me creado diferentes carpetas con todos los chats acorde a lo que le he pedido. Por ejemplo, cosas sobre archivos de mi carpeta de descarga, aplicaciones de calculadora, chats generales sobre modelos de inteligencia artificial, sobre la identidad personal y demás cosas más que también se pueden reorganizar solo. Yéndonos al sexto y penúltimo caso de uso, estaremos viendo cómo esta plataforma también puede trabajar con todo el apartado visual. Para hacer esto, fíjate que desde la barra izquierda vamos a tener esta función llamada galería, y desde aquí nosotros vamos a poder subir estará fotografía. Yo en este caso, por ejemplo, por aquí tengo la última miniatura de este vídeo que acabo de subir en donde enseñaba cómo crear aplicaciones Android. Así que lo voy a seleccionar y fíjate que nosotros también tenemos por aquí una opción de editar. Si le doy un clic, selecciono esa foto. Fíjate que desde aquí tengo una especie de Adobe, ya que este youtuber también intenta competir con Adobe Photoshop. No obstante, él mismo dice que este producto todavía no ha llegado a esa altura, aunque está trabajando en ello. Aquí realmente lo bueno es que tenemos opciones mucho más sencillas de utilizar, ya que tenemos un montón de inteligencia artificial. Podemos clicar en herramientas como por ejemplo cortar, y de esa forma vamos a poder seleccionar hasta dónde queremos cortar. Por ejemplo, voy a dejar fuera esa parte de abajo que pone gratis, le doy a aplicar, y de esa forma ya lo tenemos cortado. De igual forma vamos a poder transformar la imagen. Yo, por ejemplo, aquí lo podría expandir y ensanchar un poco más, lo aplico y lo tendría. Pero también tenemos un montón de inteligencia artificial, ya que podemos marcar con esta especie de pincel todo lo que queramos modificar, y vamos a poder trabajar con herramientas que tengan tanto inpainting para añadirle cosas por inteligencia artificial, borrar también por inteligencia artificial, eliminar por ejemplo el fondo por IA. Pero estos quizás necesiten alguna instalación de herramientas, como por ejemplo este eliminador de fondos por inteligencia artificial, que podremos instalar a golpe de un clic. Terminando con el séptimo caso de uso, estaremos viendo ajustes avanzados para que puedas ver la personalización total y control que vamos a tener en esta herramienta. Para ello vamos a terminar primeramente con las dos últimas herramientas, siendo una de ellas la de Library, desde donde vamos a poder ver todo lo que hemos hecho de forma unificada, desde los propios chats que le hemos enviado, los propios documentos en los que hemos trabajado. Aquí, por ejemplo, hemos hecho una aplicación de to-do list, pero yo ya he hecho previamente aplicaciones como juegos de la serpiente, calculadoras y demás, y todo era funcional y lo podía utilizar directamente desde aquí. También podemos ver todas las investigaciones profundas que hemos hecho y todo aquello que hemos archivado previamente. Además de poder tener control de todo lo que hemos hecho y tener trazabilidad total, fíjate que sobre el propio chat también vamos a poder clicar en esta opción tipo modo incógnito, desde el cual hacemos que la gente no guarde en la memoria local de nuestro propio dispositivo cosas de las que vayamos a hablar ahora. De esa forma, todo lo que hablaremos a partir de esto encendido será algo temporal. Además de esto, fíjate que si nos vamos al apartado de temas, nosotros vamos a poder personalizar por completo todos los colores que aparecen en esta herramienta. Yo por defecto tengo el original, pero también lo vamos a poder cambiar todo a golpe de un clic. Como puedes ver, un tema más clarito, un tema más oscuro con una especie de lluvia de fondo, tipo como un terminal con negro y rojo y esas animaciones por detrás. Y en definitiva, pues podemos encontrarnos con un montón de opciones más, como una de GPT o incluso la propia imagen de marca de Claude. Lo más interesante es que sea cual sea la que nosotros seleccionemos, en este caso ahora me voy a quedar con la de Claude, fíjate que si clicamos en customizar no solamente vamos a poder cambiar todos los colores, sino que también vamos a poder añadir diferentes animaciones. Por ejemplo, en vez de sólido yo le puedo añadir las constelaciones que habrás visto desde el inicio del vídeo, ya que está la que más me gusta a mí. Pero también hay diferentes animaciones, como por ejemplo esta de aquí de flow, donde tenemos mayores animaciones. También podríamos añadir la lluvia. Y por ver una última, también tendríamos estos cuadraditos en movimiento. Yo, sin embargo, me voy a quedar normalmente con las constelaciones. Cierro por aquí y ya lo tendría aplicado. Además, también, si volvemos al apartado de configuración, fíjate que desde aquí también vamos a tener un apartado de integraciones sobre el cual vamos a poder añadir cualquier tipo de cosa, ya que podemos añadir tanto vía API, importar contactos, añadir nuestro propio servidor de email, donde poniendo nuestro propio servidor de email la inteligencia artificial va a poder leer todos los emails que nosotros queramos. Y ten en cuenta que al poder ejecutar modelos local, todo se queda en tu dispositivo de forma confidencial, y más allá de leerlos vas a poder autorresponder automáticamente a todos los emails que van llegando. Puede incluso resumir el email para ver los puntos clave y demás cosas más que nosotros necesitemos con esta integración. Antes de seguir con el tema de los emails, fíjate que en la parte de integraciones, si yo le doy al más, más allá de poder añadir eso, también podrías incluso añadir MCPs, que te permite interconectarte con cualquier herramienta que tú quieras. Junto a esto, y ahora sí volviendo al apartado de emails, fíjate que desde aquí vas a poder manejar todos los emails que tú tengas para que pueda tanto añadir, editar, eliminar y hacer lo que nosotros queramos a través los emails. También le podemos añadir tareas e incluso nuestros estilos de escritura para que parezca que nosotros mismos somos los que respondemos. Además de esto, podemos configurar todo el apartado de recordatorio para que el propio agente nos hable, ya sea vía notificación o incluso por email. Y junto a esto también tenemos opciones de atajos de teclado, poder elegir qué herramientas queremos que utilicen los agentes de inteligencia artificial, e incluso nosotros podríamos tener un sistema de usuarios para que, además de utilizar nosotros estas herramientas, le podamos dar acceso a miembros de nuestro equipo. Para ello simplemente tenemos que habilitar esta opción y de esa forma cualquier persona que quiera acceder va a poder tener su propio email y contraseña para poder acceder a este entorno de trabajo. Además de esto, ten en cuenta que incluso lo podrías utilizar todo esto desde tu propio móvil, ya sea tanto Android como iPhone. Y lo cierto es que con todo esto se nos libera mucho con pocas barreras. Así que ahora la pregunta ya no está tanto en el cómo podemos acceder, sino en el qué hacer.