Grok Bot: una empresa en 72 horas
Diario del directo
Tres personas de xAI se propusieron montar una empresa en 72 horas con Grok Bot, en directo. Aquí está la historia día a día, con el enlace al minuto de cada momento y a la lección donde aprendes a hacerlo tú.
Día 1 · 15 de septiembre
Grok Bot 101 · Ingeniería · Producto · Fundadores
El primer día fue de arranque. Buscaron una idea entre las propuestas del público, la convirtieron en una landing con dominio propio y montaron el primer equipo de Bots. Por el camino se colaron una introducción a Grok Bot, un taller de ingeniería, dos sesiones sobre equipos de Bots que ya funcionan y varios invitados que les dieron consejos de negocio. Terminó con presentaciones hechas, los Bots conectados a Notion, GitHub y Vercel y la primera landing en internet.
Día 1, primera hora. Antes de construir nada, el directo se paró para explicar qué es Grok Bot.
Dos personas del equipo de producto crearon un Bot desde cero y le pidieron por voz un formulario con dos preguntas sobre café. El formulario se fue construyendo delante de todos, clic a clic, en el ordenador del propio Bot.
Luego un segundo Bot redactó un correo con esos datos sin que nadie se lo mandara. Antes de enviarlo lo frenó una regla escrita en los ajustes. Y no todo salió: el código QR del formulario daba error porque el enlace no era público.
De esa hora sale este módulo.
Día 1, media mañana. Tocaba decidir qué empresa montar.
El día anterior habían preguntado en X y tenían miles de respuestas. Un Bot las agrupó: nada de otra demo de software, algo físico y local, nostalgia de juegos antiguos. De ahí salió la dirección, una plataforma para organizar pop-ups de restaurantes en San Francisco.
Para la landing, Lauren, del equipo de Grok Bot, no pidió un diseño a la primera. Pidió referencias de webs bien hechas, dictó la idea un par de minutos y le hizo repetirla con sus palabras. El Bot añadió algo que nadie le había preguntado: lo difícil no era la web, era conseguir local, cocineros y público.
Casi todo su trabajo fue darle contexto al Bot. De eso va este módulo.
Día 1 · 1:43:15El Bot resume miles de propuestas del público
Día 1 · 2:15:17Lauren pide al Bot que repita la idea con sus palabras
Día 1, mediodía. Con la idea decidida había que publicar algo.
Roshan, que lleva producto, creó un repositorio vacío y lo conectó a Vercel para que cada cambio saliera solo a internet. Mientras todavía lo configuraban, el Bot ya había subido la primera versión de la página.
Conectaron Notion para guardar decisiones y pidieron nombres de dominio. Compraron uno que acabó dando nombre a la empresa: Ship by Thursday. Las credenciales de la base de datos tardaban, así que le dijeron al Bot que avanzara todo lo que pudiera sin ellas.
Conectar tus herramientas, dejar sesiones iniciadas y programar trabajo sin dar más acceso del necesario es lo que viene ahora.
Día 1 · 2:35:42El Bot sube la página mientras conectan Vercel
Día 1, media tarde. Ya tenían idea, dominio y la primera página publicada. Tocaba repartir el trabajo.
Lauren instaló desde el marketplace un Bot que crea otros Bots y con él montó su equipo: uno de jefe de gabinete, otro para prototipos rápidos y un tercero de ingeniero. Matt, que lleva la relación con desarrolladores, se hizo uno de prospección para encontrar restaurantes.
Entonces una invitada les hizo frenar. Antes de crear más Bots, ¿qué cifra querían mover? Su consejo fue intentar vendérselo a tres personas antes de construir nada, empezar en X sin pagar anuncios y guardar desde el primer día cada comentario bueno.
Horas después Lauren necesitaba un Bot nuevo y Matt no le explicó cómo hacerlo: le mandó el suyo como plantilla. De ahí sale este módulo.
Día 1 · 2:05:40Dr. Eggbot convierte a Steve en jefe de gabinete
Día 1 · 2:57:57Codie Sanchez: véndeselo a tres personas antes de construir
Día 1, tarde. El Bot ingeniero ya estaba programando solo, y ahí empezaron los sustos.
Le pidieron que trabajara en la nube y que volviera con un vídeo o una captura antes de desplegar nada. Poco después abrió por su cuenta una pull request de unas dos mil líneas. La respuesta fue una regla clara: nada de pull requests por ahora.
Fuera de cámara, Lauren montó lo que llamó su fábrica de ingeniería. Un Bot revisa lo que abre el otro y una automatización publica cada cambio en Slack. En el taller que vino después se vio el siguiente nivel: un Bot recién instalado que aprende las reglas del equipo preguntándole a otro Bot, y auditorías de código de madrugada.
Ese camino, de delegar el código a automatizarlo con verificación de por medio, es el de este módulo.
Día 1 · 2:50:50La pull request de 2.000 líneas que nadie pidió
Día 1, última hora de construcción. Fue el bloque más caótico del día.
Se congeló la pantalla compartida, un Bot no llegaba a los repositorios y otro no apuntó la fecha del evento. Aun así avanzaron: la landing ya guardaba registros y mandaba confirmación, un Bot buscó las mejores esquinas de la ciudad para repartir flyers y otro reunió una veintena de caterings con su teléfono.
A media sesión cambiaron de plan. El primer pop-up pasaba de restaurante a exposición de arte, y lo primero que hicieron fue decírselo al Bot coordinador para que el resto no siguiera con la idea vieja.
En paralelo, otras sesiones enseñaron equipos que ya llevan tiempo funcionando: uno de producto que va de una pregunta sobre datos a un prototipo, otro de fundador que prepara llamadas y vigila a la competencia. Los casos reales del curso salen de ahí.
Día 1 · 5:39:38Cambio de plan: del restaurante a la exposición de arte
Día 1, cierre. El día terminó con dos conversaciones sobre lo que no se ve en una demo.
En la sesión para fundadores, alguien del equipo de xAI explicó cómo evitar que los Bots gasten de más: que las routines se disparen cuando pase algo en vez de cada pocos minutos, que los Bots llamen a la API de una web en lugar de recorrerla a clics, y que las preguntas sueltas vayan a un Bot aparte.
Después se sentó con ellos una invitada que coordina siete negocios con veintidós Bots. Ayudó a escribir el prompt del presupuesto y dijo qué no dejaría en manos de un Bot: el registro de invitados, la seguridad y la lectura final de un contrato.
Cuánto cuesta trabajar así y dónde conviene que siga decidiendo una persona es el último módulo.
Día 1 · 7:55:39Usar la API en lugar del navegador para gastar menos
Día 2 · 16 de septiembre
Sales Engineering · Ventas · SDRs · Atención al cliente
El segundo día empezó con un cambio de planes. Por la noche dejaron a los Bots revisando la idea de los pop-ups con los consejos de los invitados, y a la mañana siguiente la conclusión era que no daba tiempo a montarla en dos días. Pasaron a ser un estudio de videojuegos. El primer juego convierte las plantillas de Bots del público en personajes que se enfrentan entre sí. Al cerrar el día tenían login con X, una tabla de clasificación vacía, música generada, anuncios en vídeo y un tablero de Notion en el que una docena de Bots nuevos se repartían el trabajo.
Día 2, al abrir la emisión. "Los agentes nos vendieron el cambio de idea", resumió Matt.
Los invitados del día anterior habían avisado de que en San Francisco un pop-up necesita licencias y permisos. Los Bots, trabajando de noche, llegaron a la misma conclusión. En media hora de pizarra salió la idea nueva: cada persona sube un Bot que ya usa, el juego le da estadísticas y una habilidad, y lo enfrenta al equipo de otra persona.
Poco después, en el primer taller, un Bot entró con su propio ordenador en la web de reservas de una aerolínea real para compararla con la de la aerolínea inventada de la demo. Nadie le había preparado ninguna integración.
Qué es un Bot, qué ordenador usa y qué puede hacer sin pedirte permiso: eso explican las lecciones de este módulo.
Día 2 · 0:11:08Los agentes les venden el cambio de idea
Día 2 · 0:51:05Serena prueba la web de Southwest en su ordenador
Día 2, primera hora. El juego no empezó en código, empezó en un plan.
Lauren lo escribió mientras los otros dos seguían en la pizarra, y pidió a su Bot jefe de gabinete que hablara con el Bot que crea Bots para fabricar un ingeniero. Al final del mensaje añadió su frase de siempre: que se lo repitiera con sus palabras antes de empezar. Alguien comentó que a una persona sería raro decírselo así. La respuesta fue que eso es escucha activa.
Más tarde vio que la descripción del Bot ingeniero estaba llena de detalles de un solo problema. Cuando una regla nace de un error concreto, el agente mete dentro todo ese caso y la skill acaba siendo un montón de ejemplos que ya no sirven. Pidió que la reescribiera con principios generales.
De eso va este módulo: qué recuerda un Bot, cómo enseñarle una tarea y cómo darle el contexto justo.
Día 2 · 1:32:28Repítelo con tus palabras antes de empezar
Día 2 · 3:36:21Por qué una skill hecha a partir de un error se estropea
Día 2, media mañana. Una creadora invitada enseñó el uso más comentado del directo.
Su Bot fabrica de madrugada un periódico personal con su calendario, sus correos, los paquetes que llegan y un crucigrama con pistas de su vida. Luego busca una impresora en la wifi y lo imprime sin preguntar. Contó también que conectar su pantalla de letras giratorias le llevó dos minutos: pegó una clave de API y listo. Programarlo a mano le había costado mucho más.
En el estudio, los Bots empezaron a enterarse solos de lo que pasaba: uno recibía aviso de cada pull request, otro escuchaba menciones en Slack, otro vigilaba el tablero. A media tarde se enteraron en directo de que acababa de salir la integración con 1Password, después de pasarse el día anterior peleando con credenciales.
Conectar herramientas, iniciar sesiones y programar routines que salten con un evento son los temas de este módulo.
Día 2 · 2:46:13El periódico que se imprime solo
Día 2 · 7:03:35La integración con 1Password, anunciada en directo
Día 2, por la tarde. Había tantos Bots que hizo falta un sistema.
Roshan pidió a su jefe de gabinete una lista de tareas y la convirtió en un tablero. Los tres crearon a la vez, por voz, un Bot para Slack, y a dos de ellos les salió con el mismo nombre. Lauren resolvió el desorden con una sola orden: que todos sus Bots trataran el tablero como la fuente de verdad y lo mantuvieran al día.
Y dio el criterio para saber cuándo hace falta. Si notas que estás dando órdenes sueltas a cada Bot, es hora de parar y organizar el equipo entero.
Al final del día pidió que leyeran las conversaciones de todos sus Bots para buscar dónde se atascaba el trabajo. La respuesta fue que el atasco era ella.
Día 2, construcción del juego. El primer prototipo fue código desechable, sin login ni base de datos, con controles deslizantes para cambiar las reglas en tiempo real.
"Si el juego no es divertido, lo demás da igual", dijo Lauren. La idea era llegar pronto a la parte divertida sin esperar a que el agente terminara cada cambio.
Hubo tropiezos. Pidió una librería de brillos y todas las cartas salieron iguales; admitió que había dirigido mal al agente. Cayeron en que el panel de depuración no podía ir en el navegador de un juego competitivo, porque cualquiera haría trampas desde la consola, así que separaron cliente y servidor. Y cuando los tests empezaron a fallar, los borraron todos: los escribirían cuando supieran qué querían probar.
Por la tarde tenía un agente coordinador repartiendo trabajo entre cinco más, con otros verificando el resultado. Así se trabaja en el módulo de ingeniería.
Día 2 · 1:52:21Si el juego no es divertido, lo demás da igual
Día 2, entre bloques. El estudio dio paso a gente que ya trabaja así fuera de una demo.
El dueño de una cafetería con tostadero tiene un Bot jefe de gabinete conectado a la caja. Desde el móvil le pregunta cuánto vendían hace dos años, y le pasó una foto de la carta para ver qué productos apenas salían.
Un creador que vive de hacer vídeos sobre IA contó dos casos. Fotografió lo que ya no usaba y dejó que su Bot buscara precios recientes, publicara los anuncios y contestara a los compradores: así vendió una consola y un portátil. Otro Bot revisó doce meses de facturas de la luz y le encontró un plan mil dólares más barato al año.
Matt lo resumió: los problemas personales se parecen mucho a los de una empresa. Regatear en un mercadillo es lo mismo que negociar con un proveedor. Los casos reales de este módulo salen de ahí.
Día 2 · 4:52:04El Bot que vende lo que ya no usas
Día 2 · 5:01:16Mil dólares al año menos en la factura de la luz
Día 2, turno de preguntas. Ahí salieron los números y los límites.
Una baraja entera de diapositivas costó entre veinte y treinta dólares, frente a cuatro o cinco horas de trabajo. Responder un ticket de soporte de dificultad media salía por uno o dos dólares, y agrupando los sencillos con un script bajaba a unos veinte céntimos. El consejo más repetido para gastar menos fue lanzar menos routines y decirle al Bot exactamente qué mirar.
También salieron los límites. Si una herramienta no funciona en Linux, un Bot no puede usarla. Algunas webs detectan que es un Bot y lo bloquean. Y uno de los invitados confesó el problema que casi nadie cuenta: hace más trabajo que nunca y está más ocupado que nunca.
Cuánto cuesta y dónde conviene parar es de lo que va este módulo.
Día 2, primera pizarra. No hablaba del juego, hablaba de la empresa.
Matt apuntó lo que hacía falta para serlo: que la gente descubriera el juego, un correo o incluso un teléfono para atender a los jugadores, y quizá leer directamente el chat de X. Por la tarde preguntaron al becario del equipo qué hace viral un juego. Contestó que el boca a boca y publicar sin parar, en X para los primeros jugadores y en foros pequeños pidiendo opinión.
Esas piezas se vieron a fondo en cuatro talleres del mismo día. En preventa, un Bot probaba la competencia en su ordenador mientras otro leía el código. En prospección, un grupo de Bots investigaba doscientas empresas en paralelo. En atención al cliente, un Bot respondía tickets, devolvía pagos y avisaba en Slack de lo urgente.
Este módulo recoge esos talleres: el trabajo que esperaba en cuanto el juego tuviera jugadores.
Día 2 · 0:24:29Un estudio de juegos necesita lo mismo que cualquier empresa
Día 3 · 17 de septiembre
Marketing Ops · Post-venta · Marketing · Presentación final
El tercer día no se construye, se opera. A las diez de la mañana lanzaron el juego y en minutos había noventa y seis personas en el marcador. A partir de ahí el trabajo fue leer lo que decía la gente, medir lo que hacía y arreglar lo que se rompía, con la fábrica de Bots funcionando sola de fondo. Terminó con más de cuatro mil partidas, unos dos mil usuarios, la base de datos caída un rato y el primer dólar de patrocinio sin cobrar.
Día 3, media mañana. Una invitada contó cómo enseñarle un oficio a un Bot.
Ponerle el nombre de científico de datos no lo convierte en uno. Lo que hizo ella fue decirle que se fuera a hacer cursos del oficio, de nivel inicial, medio y avanzado. El Bot buscó los cursos, sacó los rasgos que definen a alguien bueno en eso y los guardó como skill permanente. Repitió la jugada con un Bot de diseño cuando algo le pareció feo.
Por la tarde, otra invitada añadió por dónde empezar cuando tienes la página en blanco: grabarse un audio de quince minutos paseando, contando en qué consiste tu trabajo y qué procesos están rotos.
De ahí salen las lecciones de este módulo.
Día 3, media tarde. Apareció un número de teléfono en la web sin avisar.
Matt llamó en directo, dejó su opinión hablando, y el mensaje salió en el canal de Slack al instante. No había escrito nada de código: usó un constructor de flujos de voz con interfaz gráfica y un webhook que recoge la llamada.
Lo interesante fue dónde puso el límite. No pondría un agente a llamar a la gente en su nombre, porque a él mismo le molesta encontrarse un robot al otro lado. Para recoger información sí, y con una pieza obligatoria: una herramienta para pasar la llamada a una persona cuando haga falta.
Conectar herramientas hasta ese punto es de lo que va este módulo.
Día 3 · 5:12:08Un agente de voz montado sin escribir código
Día 3 · 5:15:49La herramienta que pasa la llamada a una persona
Día 3, primera hora de la tarde. La invitada de posventa enseñó un equipo de once Bots que ella no gestiona.
Habla solo con uno, su jefe de gabinete, y es él quien coordina a los otros diez. Lo resumió así: yo llevo un equipo de uno o dos, él lleva uno de diez. Los demás no le escriben nunca.
Y enseñó algo que no había salido en los días anteriores: convoca reuniones entre sus propios Bots para decidir en qué gastar la hora que le queda libre. La instrucción que les dio es la que hace que funcione, que discrepen siempre, porque con IA no quieres que todos te den la razón.
De ahí sale este módulo.
Día 3, con el juego ya publicado. Encadenaron el Bot que clasifica el feedback con el que programa, y se plantearon si atreverse con el piloto automático completo.
Se atrevieron, pero con una condición: ya había gente jugando, así que romper el juego no era una opción. De ahí salieron dos reglas. El agente tiene que reproducir el fallo antes de tocar nada, porque solo así sabes que lo ha entendido. Y otro Bot comprueba que quien leyó el comentario del usuario entendió lo que decía.
Para probar levantan muchos agentes a la vez, cada uno con su ordenador, que abren el juego y lo recorren a clics.
Ese es el nivel al que llega este módulo.
Día 3 · 2:28:15Con producción en marcha no se puede romper nada
Día 3, a mediodía. Dos charlas enseñaron equipos que llevan tiempo funcionando fuera de una demo.
La de operaciones de marketing contó un Bot que construyó una aplicación interna para que los comerciales revisen sus contactos, y que antes de programar nada se paró a preguntar qué campos debían cambiar. La respuesta la obligó a afinar su propia idea.
La de posventa dio seis usos concretos: el tablero de la mañana, la preparación de llamada quince minutos antes, la mesa de seguimiento, el guardián de promesas, el vigilante de peticiones y el estado de una cuenta. Todos reales, ninguno inventado.
Los casos de este módulo salen de ahí.
Día 3, turno de preguntas. Ahí salieron los límites y el dinero.
Sobre coste, la respuesta más concreta de los tres días: que el Bot abra el navegador y rellene un formulario a clics cuesta más que darle los datos a la herramienta. Y el gasto silencioso son las routines, porque es facilísimo poner algo a comprobarse cada quince minutos y olvidarlo. Tres de esas son cientos de mensajes al día.
También puso un freno a su propio sistema: el escaneo que le propone mejoras solo puede mandarle una sugerencia por semana, porque al principio le mandaba diez y sobrecorregía.
Cuánto cuesta y dónde parar es este módulo.
Día 3, primera hora. La charla de operaciones de marketing empezó con una frase: construye herramientas, no solo normas.
Su argumento: en ventas el trabajo se va en comunicar guías y esperar que cada equipo siga la lista correcta. Con un Bot puedes montar la aplicación interna que ya respeta esas reglas por diseño.
Por la tarde, la sesión de crecimiento separó dos cosas que suelen mezclarse. Marketing es lo de arriba del embudo, que te conozcan. Crecimiento es lo que haces con quien ya ha entrado. Y para el correo en frío dio el criterio: lo único que importa es que lo lean, y lo primero que mira cualquiera es el nombre de quien envía.
De eso va este módulo.
Día 3 · 3:00:00Lo primero que se mira en un correo es quién lo envía
Día 3, diez de la mañana. Lanzaron el juego con la interfaz sin pulir y en minutos había noventa y seis personas jugando.
Ahí cambió el trabajo. Dejaron de decidir sobre una pizarra y empezaron a decidir sobre lo que hacía la gente: un formulario de feedback que cae en Slack, un Bot que lo clasifica, otro que reproduce cada fallo, y agentes que lo arreglan. Por el camino midieron que el 71 % del feedback eran fallos y que había más jugadores en móvil que en escritorio.
El día terminó con la base de datos caída un rato y un dólar de patrocinio sin cobrar.
Este módulo es ese día.
Del diario al curso
El curso ordena todo lo que pasó en el directo en lecciones cortas, de lo básico a lo avanzado. Empieza desde cero o entra directamente al módulo que te interese.