Bienvenidos de nuevo otro miércoles a la newsletter. En esta hablamos de ser un desastre, hacer cosas que nadie quiere y abusar de ChatGPT. Y os dejo también algunas cositas útiles que he encontrado por ahí.

Muchas cosas sobre cosas.

Y con esto abordamos el primer tema. Ser un disperso de mierda.

Dispersos de 💩

Hace tiempo que este término, “disperso de mierda”, versión actualizada y mejorada del otrora “multipotencial”, se deja ver de vez en cuando en los círculos gurús patrios.

Y es que realmente describe con asombrosa precisión lo que yo (y otros que conozco) somos y la forma en la que nos enfrentamos al trabajo.

En mi caso el resultado es aquello de que empiezo mucho pero acabo poco. Lo que es realmente frustrante porque resulta que por algún motivo extraño a la gente le gusta pagarte por cosas acabadas.

Y así estamos. A medias como siempre.

Esta semana pasada la dediqué a un tema nuevo. Esto os lo cuento más adelante. Pero además me acordé de otro tema que tenía a medias hace unas semanas, un proyecto de SaaS de publicidad que empecé a desarrollar cuando sacaron GPT-4.

Me lo había dejado tan a medias que ni siquiera me acordaba de que lo había empezado. Menudo desastre de persona.

Por suerte esta newsletter tiene fecha de entrega límite y no voy a tener más remedio que acabarla. Será esa mi satisfacción efímera.

Empezamos.

💻 #BuildInPublic — ¿Y esto para qué?

Como decía, la semana pasada se me fue la pinza. Como no tenía bastante con la tonelada de trabajo acumulado que arrastro, se me ocurrió experimentar un ratito con ChatGPT y abrir otro melón.

Los que estáis tan viciados como yo al Jepeté sabréis que eso del ratito igual no fue tan cortito. Me he tirado (casi) la semana entera.

El objetivo inicial era explorar la forma de generar contenido estructurado con GPT. Esto es, que en lugar de generar texto plano fuese capaz de devolver JSON, YAML o incluso un Diff.

Como setup experimental le pedí que me creara un formato YAML que describiese una página web. La idea entonces sería, por un lado, crear algo que tradujese el YAML a HTML, para poder publicar la web, y al mismo tiempo afinar los prompts para que GPT generara los YAML íntegramente a partir de una descripción de la empresa o persona detrás de la web.

El resultado ha quedado medio decente. Scripteando la traducción a HTML con un puñado de componentes copyasteados de una colección de Tailwind y apañando a mano los YAML cuando a la IA se flipa su propia sintaxis, me genera webs más o menos decentes que están para sacar en cuestión de un par de horas.

Pero, ¿y ahora qué? Porque sí, está bien esto para hacer landings sueltas, pero con lo que me ha costado de montar hubiese pagado suscripción de Carrd medio siglo. ¿Cómo lo monetizo?

Pues no lo sé. Y este es normalmente el punto en el que se queda el proyecto. Como tantos otros desarrollos en los que me he metido sin tener ni idea quién querría pagar por ellos. Y ha sido buscando una salida que he investigado sobre la reflexión de hoy.

💬 Reflexión — Servicios productizados

En YDEVS, la que es todavía mi empresa pero en la que trabajo poco, hacemos servicios productizados. Bueno, al menos es lo que aspiramos a hacer.

Hasta hace poco hacíamos servicios y punto. Lo que significa que se fijaba un precio por hora y se cobraba por las horas hechas de lo que le apeteciese al cliente. O, peor todavía, por las horas que nos imaginábamos que haríamos de lo que nos imaginábamos que le apetecía. Esto último evidentemente acabando en desastre regularmente.

Ahora tenemos un producto. Más o menos. Digamos que es un producto visto desde fuera. Porque desde dentro el cambio no es extremo: se curra en proyectos haciendo lo que quiere el cliente. Con un stack que ya no varía, sí, pero que seguimos manteniendo y evolucionando continuamente.

Por suerte desde fuera el cambio sí es evidente: ofrecemos un camino a seguir. Como si le metiésemos las barreras laterales de la bolera. Esto es lo que hacemos, esto es lo que necesitas. Y si te sales del dibujo, a pagar.

Está genial porque hace mucho más fácil saber quién es tu cliente, qué tienes que venderle y cuál es el precio de mercado. Por ahora los márgenes y la rentabilidad acaban siendo parecidos. Léase, una mierda. Todo depende de lo alegremente que desee despedirse de su dinero el cliente, y de lo duro que te estrujen los numerosos intermediarios desde éste hasta nosotros.

Pero al menos tenemos una piedra sobre la que apoyarnos y optimizar transparentemente para el cliente.

El modelo creo que es el correcto. Aquello de do things that don’t scale. Camufla trabajo manual en una caja vistosa y véndelo como si lo acabaras de descargar del container de China. Y cuando la cosa eche a rodar con ganas, ya optimizarás y automatizarás.

Un caso extremo que me crucé hace poco es el de Brett de Designjoy. Un diseñador que, mientras trabajaba por cuenta ajena, sabiendo que tenía tiempo libre y quería ganar más pasta, empezó a vender un producto:

Servicios de diseño externalizados por $5.000 al mes.

Así, a saco. Y sin límites. Sin presupuestos. Sin negociar precios por hora. Sus clientes podían pedirle cualquier cosa durante el mes y él se quemaba las cejas para sacarlo todo. Cuando llegó a los $80.000 al mes se dejó el trabajo que tenía. Ahora genera $1.300.000 al año. Sus costes totales son $176/mes de Figma, Webflow, Adobe y Shutterstock.

Boom.

Y en este punto es donde he visto que la IA es un multiplicador brutal para productizar servicios. Porque hacer algo con IA que alguien quiera vender, es increíblemente difícil. Pero hacer algo vendible y entonces optimizarlo con IA no lo es tanto.

Así que aprovechemos. Al menos hasta que la propia IA nos haga completamente irrelevantes. Que será pronto.

Yo voy a intentarlo.

🛠️ Herramientas — IA y Musicote

Esta semana me he topado con varias cositas que me han llamado la atención y os las hago llegar para vuestro uso y disfrute.

Primero, siguiendo con el omnipresente tema de los robots del futuro (estooo, la IA), tenemos un set de herramientas para trabajar con LLMs desde la terminal. Limpia HTML, trunca por tokens y accede a las APIs directamente desde la consola. Muy cómodo para probar cosas sueltas con la API sin tener que montar nada o para añadir IA a tu producto con dos scripts de Bash y un CRON dejado caer.

En la misma línea tenemos esta librería de Microsoft que nos ayuda a generar y formatear prompts y a forzar la estructura de salida del LLM, además de muchos más helpers. Todavía no la he integrado en ninguno de mis experimentos pero creo que va a ser crucial para cualquier cosa que implique precisión en los formatos de entrada y salida. En particular me gustaría ver si puedo usarlo para que genere diffs. Estoy obsesionado con conseguirlo.

Ah, y para los que no estén en el meollo twittero de la IA os dejo smol developer, que lo ha petado en cuatro días con ya casi 7k estrellas en Github. Es ni mas ni menos que un Junior Developer basado en GPT-4 o Anthropic Claude. Las demos son bastante locas, pero por ahora es lento y caro.

Aún así nos deja entrever cómo la IA se va a ir comiendo el trabajo de los programadores rápidamente en los próximos meses 💀💀.

Finalmente, para desempalagar de tanta IA, os invito a escuchar rekt.network. En sus propias palabras, ”high-quality, 320kbps electronic music including Synthwave, Cyberpunk, Darksynth, EBSM, Midtempo, Industrial, Dark Techno, Drum & Bass genres and much more”. No es para todo el mundo, pero al menos podéis jugar con la web, que es una pasada.

Hasta aquí la newsletter de hoy, a la que voy a tener que pleantearme cambiar el título para llamarla vivir de la IA y no morir de hambre. Os prometo que intentaré hablar de otras cosas también.

De los rusos y la guerra atómica, tal vez.

Ya veremos.

Nos leemos pronto.