Introducción
Los boletines de los grupos de Telegram ChatGPT-IA-edu y Vibe Coding Educativo se publican desde 2023 y, por primera vez, su creación se ha automatizado por completo. Una simple instrucción pone en marcha un agente de IA que se encarga absolutamente de todo, desde la creación y publicación hasta la difusión en redes sociales. Le he pedido a Claude Code Opus 5 que escriba el artículo que hay a continuación. Utiliza sus propias palabras y forma de ver todo el asunto, incluyendo sus menciones a mi persona. Únicamente le indiqué el público docente al que va encaminado el artículo y le he hecho algunas correcciones, tanto de contenido como de estilo (cosa que él explica perfectamente más abajo).
Juan José de Haro
Hacer el boletín semanal de dos comunidades educativas era una tarea de tarde entera. Hoy el boletín está hecho y publicado en media hora —y difundido en redes en un cuarto de hora más—, y lo ejecuta entero un agente de IA.
La palabra importa, y merece una aclaración temprana. Un asistente responde: le preguntas algo y te contesta. Un agente actúa: recibe un encargo y lo lleva a cabo por su cuenta, ejecutando programas, entrando en servicios, comprobando resultados y corrigiendo el rumbo cuando algo falla. La diferencia no es de inteligencia, sino de permisos y de autonomía: al agente no se le pregunta, se le encarga.
Conviene decirlo desde el principio, porque es lo que suele malinterpretarse: todos los pasos que vienen a continuación los ejecuta el agente, incluidas las decisiones de redacción y las comprobaciones intermedias. Juan José de Haro, que coordina las dos comunidades, no ejecuta ninguno de ellos.
Lo que sí hace es lo que ninguna máquina puede hacer por él: encarga, revisa, valida y, cuando algo no está a la altura, lo manda repetir. La última palabra es suya, y la ejerce. Este mismo artículo pasó por varias correcciones suyas antes de llegar aquí: un dato mal atribuido, un cierre que se leía como una enmienda al propio trabajo, unos diagramas con la letra demasiado pequeña para la columna del blog. Nada de eso lo detectó el agente que los produjo.
Esa es la división real del trabajo: la ejecución es automática de principio a fin; el criterio sobre si el resultado vale, no.
De qué estamos hablando
Cada semana, dos grupos de Telegram —ChatGPT-IA-edu y Vibe Coding Educativo— generan cientos de mensajes: enlaces, dudas, hallazgos, debates, aplicaciones que alguien ha creado y comparte. Es material valioso, pero se pierde: quien no entra un par de días ya no lo recupera.
El boletín semanal existe para rescatarlo. Y no es solo un texto. De cada semana y de cada grupo salen:
- un boletín escrito, publicado en una web consultable;
- una infografía que resume visualmente la semana;
- un pódcast de quince o veinte minutos, en formato conversación;
- un vídeo de unos seis minutos, publicado en YouTube;
- y la difusión de todo ello en Telegram, X y LinkedIn.
Todo está abierto y se puede consultar sin cuenta ni permiso:
| Comunidad | Boletines | Vídeos | Pódcast |
|---|---|---|---|
| ChatGPT-IA-edu | chatgpt-ia-edu.github.io/boletin | lista en YouTube | archive.org/details/boletinia_2026 |
| Vibe Coding Educativo | vibe-coding-educativo.github.io/boletin | lista en YouTube | archive.org/details/vce_2026 |
Seis archivos multimedia, dos boletines, dos vídeos publicados y una veintena de mensajes en redes. Cada semana. Hecho a mano, eso son horas.
La idea de fondo: una skill, que es una receta escrita
Lo primero que hay que entender es que la automatización no empezó por programar, sino por escribir. Todo el proceso está documentado en un único archivo que actúa como receta: qué se hace, en qué orden, qué puede fallar y qué decisiones no se pueden tomar a la ligera.
Ese archivo tiene nombre propio en el mundo de los agentes de IA: es una skill. Conviene explicarlo porque el término se va a oír cada vez más.
Una skill («habilidad», aunque casi nadie la traduce) es un documento escrito en lenguaje corriente que le enseña a un agente de IA a hacer una tarea concreta de la forma en que tú quieres que se haga. No es un programa: es un texto, con sus instrucciones, sus advertencias y sus ejemplos. El agente lo lee cuando toca hacer esa tarea, y actúa en consecuencia.
La comparación que mejor funciona es la del profesorado sustituto. Si dejas escrito «segunda hora, 3.º B, seguid por la página 84; a Marcos hay que sentarlo delante; el proyector solo va con el cable HDMI de la derecha», quien llegue podrá dar la clase decentemente aunque no conozca al grupo. Una skill es eso mismo: el conocimiento acumulado de hacer algo muchas veces, puesto por escrito para que otro pueda ejecutarlo sin haber estado allí. La del boletín pasa de las setecientas líneas, y buena parte son cosas que solo se aprenden fallando: que hay que acotar el resumen a la semana o saldrá el histórico entero, o que la transcripción confunde los nombres propios.
Como está escrita en lenguaje corriente y no en código, no está atada a un agente concreto: puede seguirla cualquiera de los que hoy existen —Claude Code, Codex, Antigravity CLI (Agy CLI)—, y de hecho el boletín no siempre lo hace el mismo. De ahí la consecuencia práctica que conviene tener presente al montar algo así: lo valioso, lo que cuesta construir y no debe perderse, es el documento. El agente es intercambiable.
De esa skill cuelgan una serie de pequeños programas —los llamamos scripts— que son simplemente listas de órdenes que el ordenador ejecuta solo. Nada exótico: es el equivalente informático de una macro de hoja de cálculo, pero capaz de hablar con Telegram, con Google o con YouTube. La skill es el guion; los scripts son las manos.
Cómo transcurre una semana
1. Recoger la conversación y poner a trabajar a Gemini Notebook
Un programa se conecta a los dos grupos de Telegram y descarga todos los mensajes de la semana pasada, de lunes a domingo. Con ellos monta dos cosas: un archivo de datos que servirá para redactar, y un PDF con la conversación ordenada y legible. Tarda dos o tres segundos por grupo.
Con ese PDF entra en juego la pieza que más sorprende a quien no la conoce. Gemini Notebook —el nombre actual de lo que hasta hace poco se llamaba NotebookLM— es la herramienta de Google que lee documentos y produce resúmenes, esquemas, audios y vídeos a partir de ellos. Lo habitual es usarla desde su página web (notebooklm.google.com), subiendo archivos a mano.
En este proceso se le habla directamente, sin abrir el navegador: se le sube el PDF de la semana y se le encargan de golpe las seis piezas —infografía, pódcast y vídeo para cada grupo— con instrucciones que están guardadas y son siempre las mismas. Eso garantiza que el boletín de esta semana se parezca al de la anterior y al de dentro de tres meses.
Un detalle que costó aprender: cada cuaderno de Gemini Notebook acumula una fuente por semana desde 2025. Si no se le dice explícitamente «resume esta semana», resume el histórico entero y produce un material que no sirve para nada. Es el tipo de error que no da ningún mensaje de fallo: simplemente sale mal.
Estas generaciones tardan entre veinticinco y treinta y cinco minutos. Y aquí está el truco que ahorra media hora: se lanzan antes de escribir nada. Mientras Google genera, el agente redacta.
2. Redactar el boletín (aquí el agente decide)
Con los mensajes de la semana delante, el agente redacta cada boletín siguiendo una guía de estilo propia para cada comunidad —tienen tonos distintos— y tomando como referencia boletines reales ya publicados. No es un resumen mecánico: selecciona qué merece contarse, agrupa temas, redacta un cuerpo de al menos seiscientas palabras, prepara un apartado de preguntas frecuentes y extrae las palabras clave.
Este es uno de los dos puntos del proceso donde hay juicio de verdad, no ejecución.
3. Publicar la fila en la hoja de cálculo
Los boletines viven en una hoja de cálculo de Google, que es lo que alimenta las webs públicas donde se consultan: chatgpt-ia-edu.github.io/boletin y vibe-coding-educativo.github.io/boletin. Cada boletín tiene además una dirección propia, con el año y la semana, para poder enlazar uno concreto:
https://chatgpt-ia-edu.github.io/boletin/?boletin=2026-33_2026-08-10_2026-08-16
Un programa escribe cada boletín en su hoja, y lo hace con tres precauciones que conviene destacar porque son las que evitan desastres:
- comprueba justo antes de escribir si esa semana ya está publicada, para no duplicarla;
- escribe en la primera fila libre, sin tocar nada más;
- y después vuelve a leer lo que ha escrito y lo compara campo a campo con lo que debía escribir. Si algo no cuadra, se detiene y avisa.
Esa última comprobación es la diferencia entre automatizar y confiar. Un proceso automático que no verifica su propio resultado es un proceso que falla en silencio.
4. Recoger las seis piezas
Cuando Gemini Notebook termina, otro programa descarga los seis archivos, les pone nombres consistentes y convierte los audios. Aquí hay un detalle práctico: Gemini Notebook entrega el pódcast en un formato innecesariamente pesado para voz hablada, así que se reconvierte a uno más ligero y queda en la cuarta parte de su tamaño, sin pérdida audible. Importa para quien lo escuche desde el móvil con datos.
5. Los vídeos a YouTube (y el segundo punto donde decide)
Antes de subir un vídeo hay que describirlo. Y para describirlo hay que saber qué dice. El proceso lo transcribe automáticamente en el propio ordenador, sin enviar nada a ningún servicio externo.
Ahora bien: la transcripción automática se equivoca con los nombres propios y con el vocabulario técnico. En las pruebas apareció «Resulen» por resumen, «bargas de agua» por marcas de agua y «a Yafgos» por hallazgos. Por eso la skill obliga a un paso más: el agente relee la transcripción entera, corrige lo que está mal escrito y comprueba que el texto tiene sentido antes de resumir nada. Solo después redacta la descripción del vídeo.
Es una revisión de verdad, no un trámite: si la transcripción dice algo incoherente, corregirlo exige entender de qué se estaba hablando esa semana.
Y una advertencia que parece obvia y no lo es: la descripción debe resumir el vídeo, no el PDF de conversaciones. El vídeo dura seis minutos y cubre una parte de los temas de la semana. Resumir el PDF produce descripciones que prometen contenidos que el vídeo no tiene.
Hecho eso, la subida es automática: publica, añade el vídeo a su lista de reproducción y escribe la dirección resultante en la hoja de cálculo. Cada comunidad tiene la suya, y ahí están todas las semanas seguidas:
- ChatGPT-IA-edu: lista «BoletinIA»
- Vibe Coding Educativo: lista «Vibe Coding Educativo»
6. Los pódcast a Internet Archive
Los audios se alojan en Internet Archive, la biblioteca digital sin ánimo de lucro. Es una decisión deliberada: un enlace estable, gratuito y que no depende de que una empresa decida cerrar el servicio. Hay una colección por comunidad y por año, con todos los pódcast juntos:
- ChatGPT-IA-edu: archive.org/details/boletinia_2026
- Vibe Coding Educativo: archive.org/details/vce_2026
Cada audio tiene además su enlace directo, que es el que se comparte en redes para poder escucharlo sin descargar nada:
https://archive.org/download/boletinia_2026/boletinia_audio2026-33.mp3
También aquí hubo que aprender algo: Internet Archive acepta el archivo al instante pero tarda uno o dos minutos en indexarlo. Durante ese rato el enlace no funciona, y parece un error sin serlo. El programa espera a que el archivo esté realmente disponible antes de anotar la dirección. Si no lo estuviera, no la escribe: prefiere dejar la casilla vacía a dejar un enlace roto.
7. La difusión en redes
La última fase publica en Telegram, X y LinkedIn. Es la fase que se trata con más respeto, porque es la única que no se puede ensayar: cualquier ejecución es visible al instante para toda la comunidad.
Por eso existe un comando previo que lo revisa todo —los archivos, sus formatos, sus duraciones, los textos, los enlaces— y muestra una vista previa sin publicar nada. La IA lo ejecuta y lee el resultado siempre, sin excepción, antes de tocar nada público.
Telegram y X se publican con sus respectivas conexiones automáticas. LinkedIn es otra historia, y es la parte más curiosa de todo el proceso.
LinkedIn no ofrece una puerta de entrada para programas como esta, y tampoco vale el atajo habitual —copiar las credenciales de la sesión a un navegador automatizado—, porque puede invalidar la sesión. Así que la solución fue otra: el agente usa el navegador que ya está abierto en el ordenador, exactamente como lo usaría una persona. Trae al frente la ventana de Firefox, teclea la dirección, pulsa el botón Vídeo, elige el archivo, pega el texto y publica. Mueve el ratón y el teclado igual que tú.
¿Y cómo sabe si el clic ha funcionado? Haciendo una captura de pantalla después de cada paso y mirándola. Esa es toda la verificación que hay: mira si el diálogo se abrió, si el texto es el correcto, si el aviso de Procesando ya desapareció. Si algo no está donde debía, se detiene en lugar de seguir haciendo clics a ciegas.
Es un método poco elegante y frágil —un rediseño de LinkedIn lo rompe—, pero resuelve un problema real: cuando un servicio no ofrece forma de automatizarlo, queda la de usarlo como lo usa una persona.
Lo que tarda cada cosa
Estos tiempos no son estimaciones: cada fase deja una marca al empezar y otra al terminar, y un comando las suma al acabar. Son de una semana normal, con los dos grupos.
| Paso | Tiempo |
|---|---|
| Exportar la semana de un grupo de Telegram | 2-3 segundos |
| Que Gemini Notebook indexe el PDF | 30 s a 2 min |
| Generar una infografía | unos 3 min |
| Generar un pódcast | 13-16 min |
| Generar un vídeo | 18-24 min |
| Redactar un boletín | ocurre dentro de la espera anterior |
| Publicar una fila en la hoja | 2-3 segundos |
| Convertir un audio a MP3 ligero | 3-5 segundos |
| Transcribir un vídeo | 1-2 min |
| Subir un vídeo a YouTube | 5-10 segundos |
| Subir un audio a Internet Archive | 10 s, más 1-2 min de indexado |
| Publicar en Telegram | 1-2 min |
| Publicar en X | 3-5 min |
| Publicar en LinkedIn | 5-10 min |
| Hasta tenerlo todo publicado | 25-35 min |
| Con la difusión en redes incluida | 40-50 min |
Dos cosas llaman la atención en esa lista. La primera, que lo que tarda no es el trabajo, sino la espera: generar el vídeo y el pódcast se lleva la mitad del tiempo, y ahí no hay nada que hacer salvo aprovecharlo. La segunda, que publicar en LinkedIn a mano cuesta más que todo el proceso de creación, y es justo la parte que ningún programa puede acortar.
De la redacción no hay cronómetro: es lo único que no ejecuta un script, y sucede mientras Google genera, así que no añade tiempo al total.
Qué he aprendido de todo esto
La automatización no elimina el criterio, lo reparte. Dentro del proceso hay dos momentos que exigen pensar —decidir qué merece contarse de la semana y comprobar que lo transcrito tiene sentido—, y esos los ejerce el agente. Pero por encima queda un tercero que no se delega: decidir si el resultado vale. Ese sigue siendo de quien firma la publicación, y es el que corrige las cosas que el agente no puede ver desde dentro. Lo que ha desaparecido es el trabajo mecánico que rodeaba a todos ellos: descargar, renombrar, convertir, pegar, subir, verificar.
Lo que no se verifica, falla en silencio. Cada paso comprueba su propio resultado, porque un proceso que publica sin mirar acaba publicando basura durante semanas sin que nadie se entere.
Ha llegado a ocurrir: una de las seis generaciones se encargó correctamente, pero su identificador no llegó a quedar anotado en la lista de encargos pendientes. La descarga terminó con cinco piezas de seis, informó de que todo había ido bien y no dio ningún error. Lo delató contar los archivos. El proceso ya comprueba que eso no vuelva a pasar, pero la lección es la de siempre: un programa solo detecta los fallos que alguien previó.
Pero hay errores que ninguna comprobación automática detecta. Un resumen de la semana equivocada pasa todos los controles técnicos con sobresaliente: el archivo existe, pesa lo que debe y el enlace funciona. Todo perfecto salvo lo único que importaba, que es el contenido. Por eso la revisión final es de otra naturaleza —abrir la infografía y leerla, escuchar un fragmento del audio— y por eso la hace también una persona: quien produce algo tiende a darlo por bueno, y la mirada que puede decir «esto no vale, hazlo otra vez» tiene que venir de fuera.
Para quien esté pensando en algo parecido
No hace falta empezar por aquí. Este sistema funciona porque se construyó en el orden correcto: primero haciendo el boletín a mano, hasta entender bien cada paso; después escribiendo esa experiencia como skill; y solo entonces automatizando lo que ya se hacía siempre igual.
Y la parte más aprovechable no es la más técnica. Escribir la skill —dejar por escrito, con precisión, cómo se hace algo que ya sabes hacer— es una tarea docente de toda la vida, y sirve para cualquier rutina que se repita cada curso: preparar las actas, montar los grupos, redactar los informes trimestrales. Ese documento vale por sí solo, aunque nunca llegue a automatizarse nada.
El resultado, al final, no es un ahorro de tiempo. Es que cada semana de conversación de dos comunidades docentes queda recogida, resumida, escuchable y consultable, en vez de perderse en el desplazamiento infinito de un grupo de Telegram. Eso antes no se hacía porque no había tiempo material para hacerlo. Ahora se hace todas las semanas.
Artículo redactado por Claude (Anthropic) bajo la guía de Juan José de Haro. El sistema que aquí se describe —los scripts, la skill que lo documenta y las soluciones a los problemas que fueron surgiendo— se construyó entre los dos: él decidiendo qué debía hacer el proceso, probándolo, señalando lo que fallaba y exigiendo que se rehiciera cuando hacía falta; el agente escribiendo el código, la documentación y este texto. Otros agentes ejecutan el proceso algunas semanas, y alguno ha revisado puntualmente este trabajo.
Nota: Este artículo tiene nivel 5 en el Marco para la integración de la IA generativa, excepto la introducción, que tiene nivel 1.
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