Estoy construyendo mi propio asistente IA y esto es lo que aprendí

Esta nota fue publicada originalmente en mi blog personal pero la comparto por aqui porque voy a seguir explorando el tema:

Está conectado a mi Gmail, calendario, notas, búsqueda web y hace cosas todo el día, mientras me escribe.

Hablamos bastante, le di una personalidad interesante y proactiva, lo diseñé con foco en la descarga cognitiva de la vida diaria: recordar, priorizar y hacer seguimiento de decenas de temas abiertos: Un Asistente personal proactivo 24hs.

Por ahora se dedica a cosas muy concretas:

• inteligencia en emails: priorizar, detectar oportunidades, enviar y archivar proactivamente
• Maneja todas mis tareas y reminders.
• briefing diario: todas las mañanas lo más importante , lo que tengo que saber, la agenda del día, clima, tránsito, etc. todo al despertarme.
• Durante el día busca patrones y soluciones a mis problemas
• logística de viajes: desde recordar checkin, salir al aeropuerto , avisar cambio de puertas, etc

Ejemplo real:
“…Te digo cosas que me llaman la atención:
1. ¿Traslado del aeropuerto de Miami al hotel? No veo nada agendado para cuando llegués.
2. ¿sabés la dirección exacta del evento? Si el hotel es en Aventura y el evento es en otro lado, puede que necesites tiempo de traslado.
¿Querés que lo revisemos?

Lo increíble es que pude hacer esto en un par de dias, al principio con Claude y ChatGPT como copilotos en la generación especificaciones y código, luego con Claude Code como “dev”…finalmente IA generando IA.

Algunos aprendizajes:

– Un agente personal bien diseñado puede costar menos de $30 al mes en infraestructura y APIs. Uno mal diseñado puede escalar a miles de dólares. La diferencia está en cómo se construye la arquitectura. Las llamadas a APIs son clave.

– Claude Code es un antes y un después en la industria del software. Sin embargo, el análisis funcional y la especificación es más importante que nunca.

– Hice esto desde cero y no me pasé a Openclaw por seguridad y por la responsabilidad que implica cuidar de un Lobster. Quería que esto sea algo específico y no que tome el control de todo.

– Viendo el potencial, solo a este nivel ya es un cambio completo para las organizaciones, las empresas que adopten esto bien van a tener una ventaja enorme.

– La clave en la adopción de Agentes de IA en empresas es previo al agente. La detección de dónde está la descarga cognitiva, los procesos rutinarios y una buena estimación de dónde tendría ROI un proyecto así

El stack, para los técnicos:

• → Claude Sonnet 4 + Haiku (Sonnet para razonamiento, Haiku para tareas rápidas)

• → Python + FastAPI como backend

• → SQLite para memoria y motor de tareas

• → Gmail API + Google Calendar API + Google Keep

• → Telegram como interfaz principal

• → Búsqueda web integrada al pipeline

• → Railway, servidor en Virginia, uptime 24/7

• → SOUL.md: archivo de personalidad que define cómo piensa y responde KAIA

Me puse a crear esto porque no encontré nada como lo que yo quería, y ya tengo lista de espera de conocidos para probarlo, si estás interesado o queres algo así para tu empresa escribirme!