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Te voy a presentar a mi equipo de contenido. Son 6: una ideadora, un guionista, un nerd de datos, una estratega, un community manager y una jefa que los maneja a todos. Ahora, acá está el truco: ninguno de ellos es humano. Ninguno cobra sueldo, ninguno se enferma, ninguno renuncia, ninguno me pide aumento cuando llegan las vacaciones. Los fabriqué yo uno por uno mandando mensajes desde WhatsApp. Así es, escuchaste bien, mensajes de WhatsApp. Ese equipo hoy produce absolutamente todo el contenido de mi marca personal. Una marca personal que este mes vendió más de 500.000 dólares. Y pará, porque ya sé que probablemente pienses: oh, qué paja, otro más hablándome de 500.000 prompts de ChatGPT o Claude. No, tranquilo, esto no es una lista de prompts, esto es una fábrica de empleados. Y la diferencia entre un prompt y un empleado de inteligencia artificial te la voy a explicar justamente hoy en este video, porque esa es la principal razón por la cual a vos la inteligencia artificial te hace guiones de mierda y contenido genérico, y a mí me corre un negocio que hace medio millón de dólares por mes. En este video te voy a mostrar todo. Primero, por qué el 99% de las personas utilizan mal la inteligencia artificial y por qué a vos te escribe verdura. Segundo, la infraestructura: qué es OpenClo, cómo funciona desde WhatsApp y qué modelo corre por atrás, porque justamente ahí hay un detalle que te va a volar la cabeza. Tercero, el proceso de fabricación de un empleado: cómo se crea desde cero, mensaje por mensaje, qué se arma por atrás cuando lo creas, todo para que lo puedas replicar hoy mismo. Cuarto, te voy a presentar a la planta permanente, los 6 empleados que creé uno por uno, qué hacer con cada uno, qué empleado te conviene fabricar primero, y cómo vos crear tu propia fábrica de empleados de inteligencia artificial. Es un video largo pero el sistema es completo, así que agarrate algo para anotar porque esto es de las cosas más valiosas que voy a subir a este canal. Punto número 1: ¿por qué un prompt de inteligencia artificial no es lo mismo que un empleado de inteligencia artificial? Arranquemos por el problema porque si no entendés el problema tampoco te vas a poder apreciar la solución. Probablemente me digas: yo ya probé usar inteligencia artificial para que me haga el contenido y me hace contenido un poco genérico. O tal vez lo uses pero vos sabés que le tenés que dar muchas modificaciones porque el contenido que te saca la IA es una verga, o sea, tenés que promptearlo y te lo saca más o menos, y mucha modificación hasta tener un producto final. Y tenés razón completa, pero el problema es que tu diagnóstico está mal. El problema no es la herramienta, el problema es que vos estés escribiendo prompts, porque un prompt no es y no funciona y nunca va a funcionar como un empleado. Déjame explicarte la diferencia, porque acá está la crema de todo el video. ¿Qué hace la mayoría de personas? Abre Claude o ChatGPT o lo que mierda sea y le dice: escribime un reel viral sobre creación de contenido y monetización en Instagram. Haceme un guión sobre cómo perder peso para mujeres de más de 45, mencionando que por qué tienen el problema de resistencia a la insulina. Y lo que termina devolviendo es un contenido bastante genérico que, a ver, te puede servir como una base armar un proyecto en Claude en donde vos le subís todos tus guiones y más o menos entiende cómo guionar, pero nunca va a ser igual que un empleado. Porque un empleado tiene 4 cosas que un prompt no tiene, o que un chat bien prompteado no tiene. 1, un rol. Sabe exactamente su puesto y qué se espera de él. 2, un proceso. Sabe cómo se hace específicamente el trabajo en tu empresa, no saca el procedimiento de su modelo de inteligencia artificial genérico. 3, un entregable concreto. Sabe exactamente qué poner arriba de la mesa y en qué formato presentártelo. Y 4, contexto. Conoce tu negocio, tu historia, tu data, tus clientes, y habla todos los días con vos como si fuera un empleado. Cuando vos contratás a una persona de verdad no le decís ponete a hacer cosas, le haces un proceso de entrenamiento, habla todos los días con vos, se junta con vos, tiene contexto, aprende. Y todo eso es lo que puede hacer un empleado de IA. ¿Y por qué esta diferencia lo cambia absolutamente todo por dos motivos. La primera: el contenido genérico no vende, punto. Podés tener vistas, puede incluso viralizar, pero no te va a generar plata porque no suena como vos sonás de verdad, no construye autoridad, no conecta con los dolores profundos de tu cliente ideal que solo vos sabés cuáles son. Y en definitiva se te termina llenando la bandeja de mensajes de Instagram de gente descalificada que no tiene plata para pagar. Y si me venís siguiendo hace tiempo ya sabés mi filosofía: yo no hago vídeos para viralizar, hago vídeos para vender. Prefiero mil veces tener un vídeo de 8000 vistas que sean 8000 dueños de negocio antes que 8 millones de vistas que sean 8 millones de personas random random, el 99% de las personas random en habla hispana no tienen un peso para pagarte. La segunda razón: la escala. Un prompt te resuelve una tarea a la vez y cada vez que necesitas que te haga algo le tenés que volver a pedir. En cambio, un empleado resuelve una tarea concreta todos los días para siempre, te trae reportes todos los días para siempre, no necesitas estar encima. Y cuando tenés 6 empleados, 10 empleados, 15, 20, 50, 100, infinitos, los que vos quieras, todos conectados entre sí, ya no tenés tareas sueltas y no depende todo de vos, tenés un ecosistema corriendo. Esa es la diferencia entre usar inteligencia artificial, que es abrir chatgpt.com y ponerle un prompt, y tener una fábrica de empleados de inteligencia artificial. Entonces la pregunta obvia es: perfecto, me convenciste, ¿cómo mierda fabrico un empleado? Te voy a decir cómo fabricarlo, dónde vive, cómo hablarle. Ahí entra la infraestructura. La mía te va a sorprender porque no vive en un dashboard futurista, en un centro de cómputos de la NASA. Es decir, usar este tipo de tecnologías es mucho más accesible de lo que parece. Mi infraestructura de inteligencia artificial vive en el mismo lugar en donde vos le hablás a tu mamá, literalmente, en WhatsApp. Ahora sí, esto me lleva al punto 2: OpenCLaw, WhatsApp y todo el modelo que corre detrás. ¿Qué es OpenCLaw? OpenCLaw es un agente de inteligencia artificial que vive adentro de tu WhatsApp. Funciona literalmente como un contacto más en tu teléfono. Le escribís como le escribirías a cualquier empleado o persona, le mandás audio, texto, foto. Ahora, la diferencia es que del otro lado no hay una persona, hay un agente con acceso a herramientas que puede ejecutar tareas, crear otros agentes, correr automatizaciones y devolverte resultados ahí mismo, en el mismo chat de WhatsApp. Y acá viene el detalle técnico que te adelanté en gancho porque me preguntan todo el tiempo: ¿qué inteligencia artificial es la que te responde todo el tiempo por WhatsApp? De hecho, vamos a entrar a mi conversación acá privada de WhatsApp con mi OpenCLAW para que lo veas. Yo le voy pidiendo cosas y me va respondiendo, y a veces me pasa reportes, y le pregunto cómo vienen los anuncios y también lo responde. Acá mi editor también te está dejando algunas capturas. Obviamente, por cuestiones privacidad de la información, tampoco puedo mostrar toda la conversación, pero básicamente es eso. Ahora, ¿cuál es la IA que corre detrás? ¿Es Claude, GPT, Gemini, Grok? ¿Cuál es? Bueno, es GPT. Ahora, acá hay un dato muy importante. La mayoría de personas que se hace un agente de inteligencia artificial con OpenCLaw lo conectan por API a un modelo de inteligencia artificial. ¿Qué significa esto? Que la plataforma te cobra por uso, ¿ok? Te cobra por uso de créditos. Vos conectás por API a GPT-5.5, conectás por API a Cloud Opus 4.8, conectás por API a Fable 5 de Cloud, a cualquier modelo de IA, porque claramente este agente de OpenCLaw necesita un cerebro. Igual le tenés que dar el mejor cerebro posible, si no es un estúpido. El punto importante es que yo lo tengo conectado vía Codex con GPT-5.6 Sol, que es el último modelo de inteligencia artificial que salió. Tal vez en este momento estás viendo el video dentro de un año y hay un modelo mucho mejor, seguramente. Ahora, el punto es que está conectado vía Codex. ¿Cuál es la diferencia? Que cuando vos conectás vía Codex el cerebro de GPT con el agente de OpenCLaw, no te cobran por créditos, te cobran una suscripción mensual fija que está incluida adentro del plan Pro de GPT. Entonces esto es clave porque tenés una IA ultra inteligente que en este momento es GPT-5.6 Sol, que es la mejor que hay ahora. De nuevo, cuando veas esto tal vez hay inteligencias artificiales que salvan a la humanidad, pero la mejor que hay ahora es esta y funciona de la reconcha de la lora. O sea, es increíble lo inteligente, lo inteligente que es. Y no me cobran por créditos, me cobran por la suscripción mensual. O sea, es increíble. Yo pago $200 por mes, también hay un plan de $100, y tengo acceso ilimitado al modelo más inteligente que tiene OpenAI. Es impresionante. Ese modelo es ultra inteligente para trabajo de empleado, para trabajo de agente. Es un modelo pensado para ejecutar procesos largos, usar herramientas externas, encadenar tareas sin perderse, sin perder contexto. Y literalmente el cerebro es ultra inteligente, o sea, es un gran modelo para usar como empleado de inteligencia artificial. Y acá viene el punto: el consumo es fijo. Yo no tengo que gastar más plata por cada empleado nuevo que fabrico. Todos mis empleados me cuestan cada vez menos. O sea, el costo por empleado, a medida que vos creás más, disminuye porque vos pagás un monto fijo. Vos no pagás un monto variable en función de la cantidad de empleados que tenés. O sea, es impresionante. Ahora, ¿por qué lo tengo en WhatsApp? Bueno, porque es La mayoría de personas para crear este tipo de agentes se enroscan, usan plataformas difíciles, interfaces complicadas. Yo tengo todo corriendo en WhatsApp. ¿Por qué? Porque en WhatsApp me hablan mis empleados reales. En WhatsApp tengo a mi familia, a mis amigos, a mi equipo, tengo mi vida, mis recordatorios. Todo lo manejo con WhatsApp, todos manejamos todo con WhatsApp. Por eso lo más útil y fácil y práctico es tener a tus empleados de inteligencia artificial viviendo en WhatsApp e incluso que puedan interactuar con miembros de tu equipo real y pasar métricas, datos, etcétera. Además hay una segunda ventaja que es esta: si estoy en la calle y se me ocurre una idea se la puedo mandar por audio a Mora, que es la ideadora de contenido. Cuando llego a casa tengo variantes de las ideas desarrolladas. Si quiero saber cómo vienen las métricas le pregunto a Bruno, que es el nerd de datos. En definitiva gestiono a los empleados desde WhatsApp porque de eso se trata la verdadera experiencia de tener empleados de IA, que puedas hablar e interactuar con ellos como si fuera un empleado real. Ahora bien, ya tenés el programa. OpenCloth funcionaría como tu fábrica, WhatsApp sería como la oficina, GPT-5.6 es el cerebro. Y ahora vamos a lo que viniste a buscar: ¿cómo mierda se fabrica un empleado de inteligencia artificial que podés usar para tu contenido? Bien, el proceso de fabricación, cómo se fabrica un empleado desde WhatsApp. Y esto es lo más loco de todo, porque quiero que veas el proceso en primera mano para que se te vuele la cabeza y digas, esto no puede ser tan simple. Pero sí es tan simple. Pero además te voy a contar qué pasa por atrás cuando fabricas un empleado de ella. Ahora, para mostrarlo directamente, voy a abrir el chat de WhatsApp que tengo con mi agente y lo vamos a ver en vivo, que creo que es la forma más fácil por la cual ustedes lo pueden ver. Vamos a abrir el chat, vamos a poner a grabar la pantalla y les voy a mostrar paso a paso cómo se fabrica un empleado, literalmente en un minuto. Ahora sí, vamos a crear un empleado que su rol sea manejarnos las campañas publicitarias. Necesito que crees un subagente que revise las campañas publicitarias de remarketing, que son las campañas que se llaman de MOFU. Revisa igual, fíjate bien y decime cuál, cuál es el nombre de la campaña exacto. Necesito que todos los días revise todos los conjuntos de anuncios dentro de esa campaña. Necesito que si la frecuencia de esos anuncios es mayor a 10, los apague. Y necesito también que todos los días a las 10 de la mañana y a las 22 horas de la noche me mande un reporte completo con todas las métricas de las campañas publicitarias: alcance, CTR, costo por agenda, frecuencia frecuencia y todas las métricas que se te puedan ocurrir de anuncios. Si puede todos los días mandarme a las 10 de la mañana, a las 22 horas, un reporte completo, que lo haga. Armá el empleado y confirmame acá cuando quede listo. Bueno, y ahí le mandamos un audio y ahí ya el agente se pone a crear a su vez un empleado que va a realizar esa tarea todos los días y va a hacer exactamente lo que le pedí. Ahí vemos que ya está la burbujita de que me está respondiendo. Vamos a esperar simplemente un ratito y ahí me va a devolver el empleado realizado. Bueno, y ahí vemos que me respondió, dice listo. Empleado MoFu creado y funcionando. La campaña exacta vigente es esta. Dice ID, dice estado activo. Me dice encontré que el empleado viejo estaba mirando esta campaña, pero esa campaña ya está pausada. Lo corregí para que mire únicamente la campaña activa. Quedó así: revisa los conjuntos de anuncios, no los anuncios individuales. Controla la frecuencia lifetime a cada hora. Si un conjunto activo supera frecuencia 10, que es un ejemplo que pusimos, lo pausa automáticamente. Manda un reporte completo todos los días a las 10 horas y 22 horas. Incluye gasto, alcance, impresiones, frecuencia, PM, clics, CTR, alcance, CPC, agendas, costo por agenda, conversaciones, costo por conversación, respuestas y desglose de todos los anuncios. Si el empleado falla, también te avisa. Mirá, encima es Cobani, persigue. Lo probé contra Meta en vivo, revisó 23 conjuntos, hay 21 activos y ninguno supera 10. El máximo actual por conjunto ronda 2,41. El primer reporte automático llega hoy a las 22 horas. Y para que veas que funciona, le vamos a decir mandame el primer reporte de métricas ahora mismo. Y ahí ya le pido y me va a llegar el reporte de métricas en un minuto. Listo, acá me manda el reporte completo, dice reporte completo, hoy gastado, gastado en el tiempo total de la campaña, me dice por conjunto de anuncios, me da todas las métricas. Yo lo que puedo hacer es pedirle que estas métricas me las dé en forma de dashboard, es decir, que me dé un dashboard lindo completito. Incluso lo que puedo hacer es conectarlo con Cloud Code y que me arme un dashboard súper estético de esos que arma Cloud. Pero esto es básicamente para que veas cómo funciona. O sea, literalmente le mandé un audio por WhatsApp, creó el empleado, y el empleado a cada hora revisa los conjuntos de anuncios y hace lo que yo le indiqué. Ahora le voy a decir que lo apague porque claramente no me sirve tenerlo, lo hice como ejemplo. Apagalo, era solo un ejemplo para mostrar cómo hago empleados de IA y vamos a ver cómo la apaga. Es decir que si vos querés despedir a uno de estos empleados que vos creés, solamente le tenés que decir a OpenClock que los apague por WhatsApp y te los apaga. Y acá me mandó apagado, desactivé el empleado que revisaba frecuencia y podía pausar los reportes automáticos de las 10 y las 22. Acá le voy a preguntar si me apagó otro que yo sí uso y sí necesito que quede prendido. Entonces le voy a decir, che, por las dudas, el de tofu, que es otra campaña que corro, ¿no lo tocaste? No, ese tiene que seguir andando como siempre. No vaya a ser que de un tiro mata a los dos y yo no quería eso. Recordemos que la IA, al igual que una persona, se puede equivocar. De todos modos tiende a equivocarse menos, pero claramente se puede equivocar. Y justamente para evitar que se equivoque, hay veces que tenemos que asegurarnos y preguntarles para que no la cague, básicamente. Ahora, lo interesante es qué hicimos realmente y cómo funciona todo esto por atrás. Acá viene la parte interesante y son 3 cosas. 1, el empleo de IA funciona como un subagente. ¿Qué quiere decir esto? Que no es el mismo chat que vos ves ahí haciendo otra cosa, es un agente propio. Nosotros tenemos el agente maestro que es el OpenCLaw y ese mismo OpenCLaw puede crear otros agentes que son los empleados. Los crea por separado, tienen sus propias instrucciones, su propio proceso y su propia memoria. Es como que cada empleado tiene su propia oficina, no se cruzan, no se tocan y el que maneja a todos es el OpenCLaw maestro. Incluso podemos hacer que cada subagente se comunique con el otro. Eso facilita mucho los procesos, es decir, si vos necesitás que uno haga una cosa y el otro haga otra, yo le puedo decir mira, necesito que primero este empleado cumpla esta función y que después venga otro, agarre lo que este puso y haga tal cosa. Es decir que podemos concatenar acciones entre empleados de inteligencia artificial. Esto es brutal. Esto, ¿por qué funciona? Porque si vos le pedís a un agente que haga todo, lo que va a pasar es que en algún momento se te puede trabar, se te puede romper el proceso. Es decir, si vos le decís primero hace esto, después hace esto, después hace esto, después hace esto, bueno, se te puede romper todo. Ahora, si vos concatenás diferentes acciones de diferentes subagentes, podés tener una orquesta de empleados trabajando al unísono. 2: cada empleado tiene conectadas las APIs que necesita. ¿Qué es una API? Una API es la puerta de entrada oficial a un servicio, es la forma con el cual cada empleado puede interactuar con las diferentes redes sociales o herramientas, con Instagram, con YouTube, con tu CRM, con una plantilla, con lo que vos quieras. Básicamente son los accesos que vos les das el día 1. ¿Vos querés que el empleado suba contenido a Instagram? En vez de darle la contraseña de Instagram le la llave de API, ¿ok? Lo mismo que cuando alguien entra a tu empresa y le decís mira, acá tenés tu contraseña de Google, tu Gmail, no sé qué, tu mail corporativo, tu esto, tu el otro, le das acceso a todo. Bueno, lo mismo al empleado de IA, le das acceso a la API. Cada plataforma, por ejemplo, Frame para corregir los videos, Instagram para subir contenido, Meta para manejar los anuncios, todas las plataformas grandes tienen sus llaves de API. Por ejemplo, a Bruno, que es mi nerd de datos, yo le doy acceso a mis CRM en donde tengo todas las métricas, Simplemente por API le doy acceso a las bases de datos en donde está la información y el tipo agarra los datos que necesita y me prepara un reporte. A Fede, que es el community manager, yo les voy poniendo nombres, lo que hago es darle acceso por API al business manager de Meta, que desde ahí se pueden programar publicaciones y se pueden hacer anuncios o adaptar campañas publicitarias, corregir, aumentar presupuesto, sacar, apagar, prender. Cada empleado tiene sus accesos para su puesto, ni más ni menos. Y acá está el beneficio de tener un empleado con inteligencia artificial versus uno real. El beneficio de un empleado de IA que te ayude con el contenido es que todos los días a cierta hora te hace lo que vos que haga. Es decir, si vos decís mira, quiero que me mandes un reporte de las métricas todos los días a las 10 de la mañana, el tipo todos los días a las 10 de la mañana en punto te va a mandar el reporte sin fallar. No tenés que andar persiguiéndolo, sabés sí o sí que lo va a hacer porque tiene un comando para hacerlo. Esto me lleva al tercer punto y es que el empleado corre con un cron. ¿Qué es un cron? C-R-O-N. Es una tarea programada que se ejecuta sola cada equis cantidad de tiempo. Cada 30 minutos, todos los días, una vez por semana, etcétera, o lo que vos le definas al empleado. Es básicamente su horario de trabajo. Vos no le tenés que decir a Bruno, el nerd de datos, che, pasame las métricas. No, el tipo sabe que todos los días a las 10 de de la mañana, 10 de la noche, te tiene que mandar un dashboard de métricas, chau, y lo va a hacer. Cada X minutos se despierta, revisa las plataformas, trae las métricas nuevas, arma el reporte y te lo manda, listo. Y esto quiere decir que puede trabajar incluso aunque vos estés durmiendo, no estés atento. O sea, si vos no le respondés nunca, el tipo te va a seguir mandando los reportes sí o sí. Ahora, para qué rol tiene, qué tareas cumple, qué accesos le das, a qué plataforma se conecta y qué te devuelve, a libre albedrío y criterio tuyo. Depende de lo que quieras hacer. Ya te mostré en vivo cómo se crea un subagente, básicamente un empleado. Ahora sería solamente que vos lo repliques. Ahora, ¿qué empleados te recomiendo fabricar yo? Son 6, son los que yo yo uso para contenido. ¿Cuál es el primero que te recomiendo crear? Bruno, el nerd de datos. ¿Qué hace o qué puedes decirle que haga? Uno, sacar métricas diarias de todas las plataformas, por ejemplo de Instagram, de YouTube, de TikTok, y traértelas presentadas lindas en un dashboard. Puede también, por ejemplo, scrapearte diariamente tu perfil o perfiles de competidores para extraer ideas de ganchos, de formatos, de ángulos de comunicación, de lo que necesites. Y te puede decir, por ejemplo, estos son los ángulos que tu competencia está tocando en el contenido en las últimas semanas, las últimas 2 semanas. Estos son los ángulos que vos venís tocando en las últimas 2 semanas también en tu contenido. Esto es el cash collected por ángulo, cuánta plata te metió cada ángulo de contenido, porque tiene acceso a tu base de datos donde están las agendas, las ventas, en donde está qué pieza de contenido trajo cada lead y cuánto pagó. Entonces te va a decir, mira, este ángulo de comunicación la semana pasada te trajo tanta guita. Yo considero que lo más importante es arrancar con un nerd de datos, porque justamente las mejores decisiones vienen de la data, no de la intuición. Y la única forma de escalar tu negocio es con data y no con intuición. Sobre todo por esto, la mayoría de creadores de contenido crean contenido en función a cómo ellos se están sintiendo hoy. En realidad lo más importante es crear contenido con criterio, saber qué ángulos de comunicación y qué formatos te están trayendo está haciendo la mayor cantidad de ventas. Por eso empezaba con un analista de datos, con un Bruno. Después el estratega de contenido, yo lo llamo Nico. ¿Qué hace Nico? Bueno, lee el informe de Bruno, básicamente lee los informes de Bruno y en base a lo que viene funcionando define el próximo calendario semanal de contenido con ganchos, formatos y ángulos en base a lo que se viene vendiendo. El único rol de este pibe es crearte el calendario de contenido de la semana que viene con la correcta distribución de ángulos y de formatos. Nosotros en el contenido usamos 4 ángulos principales: problema, solución, producto, mentalidad. Y es importante que vos los toques que es con una distribución porcentual prudente. Por ejemplo, 50% contenido problema, 20% producto, 20% mentalidad, 10% de solución, etcétera. Entonces lo que agarra el pibe es la data de Bruno y te arma el calendario de contenido de la próxima semana. Y literalmente vos le podés decir, che, devolveme un Excel con el calendario de contenido de la próxima semana en base a lo que viene funcionando la semana anterior. El empleado 3 es Mora, la ideadora de contenido. Y acá, a ver, tenés infinitas formas de pedirle inspiración de ideas de contenido a Mora. Vos ya sabés de lo que tenés que hablar en el contenido, ¿por qué? Porque vino Bruno y el nerd de datos y te dijo, che, toca estos ángulos de comunicación con estos formatos porque son los que más plata te están metiendo ahora. Las ideas de cómo presentar esa información, es decir, vos tenés que hablar del problema de depender de referidos. Bueno, la idea específica que vas a ejecutar para tocar ese problema en tu contenido la puede dar Mora, que es la ideadora de contenido. ¿Qué puede hacer? Bueno, recombinar cosas que te han funcionado en el pasado. Por ejemplo, podés usar Apify, que es una herramienta que te permite escrapear perfiles enteros de Instagram, y en base a la métricas que te presenta Bruno de los mejores formatos y ángulos, armar ideas para esos formatos con esos ángulos utilizando Amora. Y también le puedes decir que te scrapee todo tu perfil de Instagram o todo tu canal de YouTube para que entienda tu forma de hablar y tus ideas más comunes y recurrentes, y te proponga, qué sé yo, 25 ideas nuevas para la semana que viene de contenido basándote en todo el contenido de tu perfil de Instagram. ¿Cómo conectarías Amora con Apify? Bueno, con una clave de API. Fíjate que Apify se llama Apify por una razón, porque tiene una llave de acceso de API que te permite, por ejemplo, es que escrapear perfiles de Instagram, de de YouTube, de lo que vos quieras. El empleado 4 es el más fácil de crear, es el guionista. Yo le digo Tano. A este básicamente lo puedes conectar con Apify y puedes pedirle que haga lo siguiente: utilizando Apify se descargue todos tus videos, o en vez de todos tus videos se descargue el archivo MP3 de todo tu contenido, que lo pase por Whisper, que es una plataforma que corre por el mismo OpenAI, por la misma plataforma de ChatGPT, y que te dé las transcripciones de todos tus videos de toda tu cuenta. Esto va a hacer que sea mucho más fácil para crearle guiones. ¿Por qué? Porque ya sabe tu forma de hablar, porque tiene una fuente infinita de inspiración, y porque el modelo que usamos, que es GPT-5 5.6 es súper inteligente y te va a dar guiones parecidos en base a las ideas de Mora. Es decir, vos le decís agarrá las ideas de Mora, agarrá todas las transcripciones de mi perfil de Instagram y dame los 25 guiones nuevos. El empleado 5 es Fede, el community manager. Este también es muy fácil de crear. Lo que tenés que hacer es una aplicación en Meta, ok. Esto es, lo buscás en Google, es muy fácil de crear. Creás una aplicación en Meta que tenga accesos y permisos, que puede tener accesos y permisos a tu cuenta publicitaria y a tu cuenta de Instagram. Y ahí le podés decir, bueno, que publique contenido, además de que sería el mismo acceso que puede tener Bruno el Nerd de Datos, para que Bruno y para que el community manager tengan acceso, lo único que vos necesitás es que tengan acceso a subir. Entonces, de la misma forma por la cual vos le das acceso a una persona en el Meta Business Manager para que suba o para que modifique campañas, a partir de una aplicación en Meta que la verificás y la publicás, podés hacer que un agente te suba contenido o un agente te administre los anuncios. Es lo mismo. Y por último, el último empleado de contenido que podés crear es Gina, que es la jefa de contenido. Básicamente puede supervisar el flujo de todo el equipo. ¿Qué quiere decir esto? Que tenés un subagente que corre con un cron que revisa que las entregas de todos los otros crons funcionen correctamente. Es decir, si alguna entrega falló, si fallaron las ideas, si falló alguna publicación, si algún video no se subió a tiempo o todo, vos le podés decir que revise todas las entregas de todos los otros crons y te diga si algo falló. Esto es muy fácil de hacer, le decís simplemente che, revisá este cron, este cron, es decir, cada cron sería como un empleado. Revisá este cron, este cron, este cron, este cron y este cron y decime si algo falló o si hay algún video que no se publicó. También lo podés tener conectado por API para revisar las publicaciones de Instagram, Instagram. Si es que algún bot o algún subagente te dice que hizo algo y no lo hizo, también podrías verificar directamente con la plataforma si los videos se publicaron o no se publicaron. Pero bueno, si te entregaron las ideas de contenido o no, también lo puede verificar porque corre adentro del mismo chat de WhatsApp. Ahora, si miramos el dibujito completo, te queda algo muy armonioso, que es Bruno el lector de datos, que te da la data de cuál es el contenido, los ángulos y los formatos que más funcionan para vender. Nico, que decide el calendario de contenido de la próxima semana con esa data. Amora, que te produce las ideas. Atano, que te hace los guiones. A Fede, que sube el contenido. Y a Gina, que a todo. ¿Te das cuenta lo que se termina armando? Una especie de loop cerrado, una especie de ecosistema que no son más que subagentes que corren en WhatsApp que vos los podés ir modificando a gusto y piacere y los configurás directo desde el chat de WhatsApp como te mostré. Esto literalmente lo uso todos los días y no uso solo 6 empleados, tengo más. Cada vez que se me ocurre una nueva función que se puede automatizar yo voy a WhatsApp, le mando un audio, creo el empleado y lo dejo corriendo. Y tal vez lo agrego a un flujo de supervisión de otro empleado que tiene más jerarquía para que revise que todo se entregue en tiempo y forma y en orden. Orden. Ahora sí, seamos honestos, y esto te lo digo mirándote a los ojos, con todo esto que te dije vos podés arrancar hoy con instalar OpenCloth, armar subagentes, conectarlo a las distintas herramientas y todo, pero bueno, probablemente hacerlo solo sea un quilombo, y sobre todo hacerlo de una forma que vos sepas que te va a funcionar también es un quilombo. Yo tengo clientes que bueno corren sus anuncios directos desde WhatsApp o que tienen diferentes empleados propios que crean. Si para vos todo esto es un quilombo y querés que te dé una mano, tenés un link acá abajo, podés agendar una llamada, te podemos mostrar en tu caso puntual, no solo cómo podríamos hacer diferentes procesos como estos en tu negocio, sino en general. Mi cuenta de Instagram hace $500,000 mensuales en ventas simplemente porque creo contenido correcto. Los subagentes te dan una mano, pero bueno, yo fui el que los creó y el que sabe, por ejemplo, decirle a Bruno o a la estratega de contenido en qué cuentas inspirarte, cuáles son los formatos ganadores. Es decir, bueno, hay que saber armar todo. Si querés que te dé una mano, tenés un link acá abajo, podés agendar una llamada con mi equipo y te mostraríamos no solamente cómo hacer esto, sino cómo implementar toda nuestra estrategia estrategia de contenido en general para escalar tu negocio al rango de $30,000 a $100,000 mensuales en Instagram. Hacé clic acá abajo, agendate una llamada, y nos vemos en el próximo video.