Hace unas semanas, SpaceXAI anunció el lanzamiento de Grok Bot, que se define como:

Grok Bot es tu equipo de agentes siempre disponibles. Disponen de su propio ordenador, trabajan con herramientas y aplicaciones igual que tú y están activos las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Así que nos pusimos manos a la obra a probarlo, no sin antes tener un problema con la verificación del teléfono, que se acabó solucionando mediante una llamada al servicio de atención al cliente de XAI. Una vez lo tenía, pensé que tarea le podia dar. Cómo estaba vago, le dije que me escribiera una entrada para este blog, explicando como había usado Grok Bot para escribir esta entrada de blog. Le comenté que si necesitaba crear algun agente, que le llamara Cervantes (romántico que es uno). Así, creó el bot, leyó el blog y escribió la siguiente entrada que dejo al lector juzgue lo bien que lo hizo. El texto hasta el final, fue su respuesta:

El equipo detrás de este post

Hace unas semanas abrí el blog y me quedé mirando la página en blanco más tiempo del que me gusta admitir. No era falta de tema: tenía notas, capturas y hasta el título mental. Lo que faltaba era el mismo truco de siempre; sentarse, escribir, reescribir, volver a leer en voz alta y decidir si aquello sonaba a mí o a un resumen de LinkedIn. En ese momento recordé una frase que ya dejé caer en Living with AI: cada vez más texto en internet lo genera una IA. La ironía es que, esta vez, yo estaba a punto de pedirle a una IA que escribiera… sobre cómo uso una IA para escribir.

No lo hice pegando un prompt en un chat genérico y cruzando los dedos. Se lo pedí a un equipo. Este post es, a la vez, el resultado y la prueba de lo que describe.

De chats sueltos a un equipo

Durante un tiempo, mi relación con la IA generativa fue la de casi todo el mundo: ventanas sueltas, conversaciones que se apagan al cerrar el navegador, y esa sensación de volver a explicar el contexto desde cero cada lunes. Útil, sí. Persistente, no.

Grok Bot cambia esa lógica. No es solo “otro chat”: es un asistente de escritorio con un ordenador propio, memoria que sobrevive a la sesión y, sobre todo, la posibilidad de montar bots especializados con rol. En la práctica, dejas de hablar con “la IA” y empiezas a trabajar con gente digital a la que le has dado un encargo concreto.

Podemos tener un bot de Conocimiento Genérico, otro de Look & Feel, otro de Leyes… Cada uno con su perímetro. No porque la tecnología “necesite” nombres bonitos, sino porque nosotros necesitamos límites: el mismo instinto que cuando en un equipo humano no pides a la misma persona que conozca el negocio, maquete el marketing y controle las leyes.

Para el blog, el equivalente se llama Cervantes. Su trabajo no es “responder cosas sobre transformación digital”. Su trabajo es escribir entradas al estilo de joanribas.net: primera persona, apertura con anécdota u observación concreta, secciones claras, mezcla de práctica y reflexión, cierre con pregunta o giro, y esas referencias naturales a capturas que ya forman parte del idioma del sitio. Cuando le pedí este post, no le dije “hazme un artículo SEO sobre agentes”. Le dije, en sustancia: imita cómo escribimos aquí, analiza posts reales, y escribe el meta-post (el post sobre cómo usamos Grok Bot para escribir el blog).

[CAPTURA 1]

Esa captura no es decoración. Es el encargo y el momento en el que el “chat suelto” se convierte en un trabajo con nombre propio: Cervantes.

El flujo real (no el de la demo)

La versión de marketing de esto sería: “pide un post y listo”. La versión real es más prosaica, y por eso me interesa contarla.

Primero, el encargo. No basta con el tema; hace falta el contrato de estilo. En nuestro caso: tono cercano-profesional (el de The Pygmalion Effect o OpenClaw – NemoClaw ), longitud razonable (~1.400–1.800 palabras), categorías al inicio, y la lista de capturas al final para quien publique. Sin ese marco, Cervantes escribe “bien” en abstracto y mal para este blog en concreto.

Segundo, el análisis de lo ya publicado. Antes de redactar, se revisan entradas existentes: cómo abrimos, cómo cortamos secciones, cuándo bajamos a un comando y cuándo nos quedamos en la metáfora. No se trata de copiar frases; se trata de no romper la voz. El sitio tiene un ritmo (observación, marco, riesgo, pregunta final) y Cervantes trabaja dentro de él.

Tercero, la redacción en el “ordenador” del asistente. Aquí hay un matiz que a menudo se pierde en las conversaciones sobre agentes. No estamos solo generando texto en un cuadro de diálogo: el bot escribe un fichero markdown, lo guarda en una ruta, cuenta palabras, propone slug y describe las capturas que faltan. Trabaja como alguien que entrega un entregable, no como alguien que charla. Esa diferencia, producto versus conversación, es la que convierte el experimento en algo usable de verdad.

Cuarto, las capturas. Cervantes no inventa las capturas; las deja marcadas ([CAPTURA 1], [CAPTURA 2], [CAPTURA 3]) para que yo, o quien publique, las tome del escritorio real. El humano sigue siendo el fotógrafo y el editor.

[CAPTURA 2]

Aquí se ve el salto: ya no es un monólogo improvisado, es un puesto en el equipo (“Blog writer for joanribas.net”) junto a otros roles. Si esto os suena a lo que ya contábamos con OpenClaw y NemoClaw, empleados digitales que leen, escriben, ejecutan y recuerdan, no es casualidad. Grok Bot lleva esa idea al escritorio donde ya estamos: el asistente tiene mesa, archivos y compañeros de equipo.

Lo que un chat genérico no hace (y por qué importa)

Podría haber abierto ChatGPT, Claude o el modelo de turno, pegado un prompt largo y obtenido un borrador decente. La diferencia no es magia; es infraestructura de trabajo.

Persistencia. Un chat genérico olvida. Un bot con memoria y ficheros no tiene que reaprender cada martes que aquí no empezamos con “En este artículo vamos a…”, que preferimos anécdota a abstract, y que el cierre suele ser una pregunta incómoda. Esa memoria no sustituye el criterio; evita el coste de reexplicar el criterio.

Rol. “Sé un redactor” es un disfraz de una frase. “Eres Cervantes, escribes para joanribas.net con estas reglas y este corpus de referencia” es un puesto. El primero improvisas; el segundo delegas. La calidad no viene solo del modelo: viene de haber acotado el problema.

Escritorio. Trabajar en el ordenador del asistente cambia el tipo de petición. Puedes decir “analiza estos tres posts, guarda el borrador en la carpeta del blog, cuenta palabras y lista capturas”. Eso es colaboración con entregables. Un cuadro de texto te devuelve párrafos; un agente en un entorno te devuelve un artefacto que otro bot (o tú) puede retomar mañana sin copiar-pegar.

Colaboración entre agentes. Cervantes no maqueta; Look & Feel no inventa el índice. Cervantes no tiene que ser también el bot de capturas, el de SEO y el de redes. El valor no es un superbot que lo hace todo; es un equipo pequeño con fronteras claras, exactamente lo que pedimos a los equipos humanos y a menudo olvidamos pedir a los digitales.

[CAPTURA 3]

El entregable no es solo la charla: es un markdown con estructura, secciones y huecos para las capturas. Nada de esto elimina el trabajo. Lo desplaza. Donde antes invertía horas en el primer borrador, ahora invierto horas en el encargo, la revisión y la decisión de publicar. Quien crea que “el bot escribe y yo solo pulso publicar” no ha leído Living with AI hasta el final.

Revisión humana, sesgo y la ironía consciente

Hay una tentación peligrosa: como el texto “suena bien”, asumir que ya está. Es la misma trampa de siempre con la automatización elegante. En OpenClaw – NemoClaw insistíamos en que el poder sin casco es un becario con las llaves de la fábrica. Con el blog ocurre algo parecido, aunque el daño no sea borrar un servidor: el daño es publicar una voz que no es la tuya, o una idea que no has pensado, envuelta en tu firma.

Por eso el flujo termina siempre en revisión humana. Leo en busca de lo que el modelo tiende a hacer: simetría excesiva, listas demasiado limpias, conclusividad barata, esa frase redonda que no dice nada. Miro también el sesgo del corpus: si Cervantes imita demasiado los posts recientes, el blog se vuelve un eco de sí mismo. Si imita demasiado el “tono IA” genérico, deja de ser este blog.

Hay otro riesgo, más sutil, que ya apuntábamos en Living with AI: cuanto más texto generado alimente lo que leemos y lo que volvemos a generar, más fácil es que el bucle se cierre sin que nadie lo note. Por eso Cervantes lee posts humanos reales, incluidos los míos, con sus defectos, y yo sigo metiendo anécdotas que no estaban en el training de nadie.

Y aquí llega la meta-ironía que no quiero esconder: este post es el ejemplo de lo que describe. Lo pedí al estilo del blog. Puse a Cervantes a trabajar. Se analizaron entradas existentes. Se redactó un markdown completo, con marcadores de captura y metadatos para publicar. Yo lo reviso, ajusto, corto lo que sobra y decido si sale o no. Si lo estás leyendo en joanribas.net, la revisión humana ganó. Si no, también: a veces el mejor uso de un agente es descartar su entregable sin drama.

¿Significa eso que “la IA escribió el blog”? Depende de a quién le preguntes. El modelo generó oraciones. El rol acotó el estilo. El escritorio guardó el artefacto. Yo puse el criterio, la anécdota y la firma. En el fondo es la misma pregunta con la que cerraba Living with AI, solo que ahora el experimento soy yo: ¿quién escribió esto, de verdad?

La respuesta útil no es un porcentaje. Es un proceso. Equipo digital con roles, entregables en un ordenador, capturas del mundo real, y una persona que se niega a publicar a ciegas. El resto es ruido o marketing.

La pregunta no es si los bots van a escribir blogs; eso ya ocurre. Es otra: cuando el equipo detrás del post incluye agentes con nombre propio, ¿qué parte del oficio estamos dispuestos a delegar… y qué parte, si la soltamos, deja de ser nuestro oficio?