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Casos reales
No es una demo.
Es esto, andando.
Tres proyectos propios que armé de punta a punta. Para cada uno te cuento qué hace, cómo funciona y qué resultados hay, y también qué todavía no puedo mostrar.
Medio digital · Aviación & turismo
Reporte Aéreo
Un medio de noticias de aviación comercial y turismo aéreo que construí y dirijo de punta a punta. No es un proyecto de un cliente: es propio.
reporteaereo.com
Portada de reporteaereo.com.
Qué armé
- El sitio, con SEO técnico para que las notas se puedan encontrar en buscadores.
- Un panel de edición propio, hecho a medida del flujo de trabajo del medio.
- Publicación automática de las notas ya aprobadas.
- Un newsletter.
- Medición con Google Analytics 4, para ver qué se lee y qué no.
Cómo funciona el flujo editorial
- Un flujo con IA propone borradores de notas y cita la fuente de cada uno.
- Una persona los revisa y los aprueba antes de que salgan. Nada se publica sin esa aprobación.
- Lo aprobado se publica de forma automática en el sitio.
- El newsletter y la medición completan el circuito.
Qué muestra este caso
Que la IA puede hacer el trabajo pesado de un proceso repetitivo sin que se pierda el control: la máquina propone, la persona decide. Es el mismo criterio que aplico cuando automatizo tareas en una empresa.
Qué es y qué no es. Está en sus primeras etapas. Lo muestro como ejemplo de lo que armo, no como un caso de resultados. Por eso acá no hay cifras de audiencia.
Panel editorial propioIA con aprobación humanaSEO técnicoNewsletterMedición · GA4
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Automatización · Contenido en LinkedIn
Bot personal de LinkedIn
Un bot que publica en mi perfil personal de LinkedIn sobre aviación, turismo y tecnología, sin que yo intervenga, desde junio de 2026. Es un proyecto propio, no de un cliente.
linkedin.com/in/nicolasezequielgomez
Captura de las publicaciones con mejor rendimiento de los últimos 365 días.
Cómo funciona
- Toma titulares públicos del sector.
- Redacta el post con IA, siguiendo mi tono y reglas explícitas contra la invención de datos.
- Le suma una imagen.
- Lo publica en LinkedIn.
Corre en GitHub Actions, sin servidores propios. Después de cada publicación la superviso yo.
Qué resultados hay
Ojo con la lectura. Esas cuatro son las mejores, no el promedio. Las cifras salen de las estadísticas de LinkedIn, y la captura de arriba las muestra.
Qué muestra este caso
Que una tarea de texto que se repite todos los días se puede automatizar con reglas claras y supervisión humana. El mismo esquema sirve para otras tareas repetitivas: informes, respuestas a consultas, resúmenes.
IA generativaPublicación programadaReglas anti-invenciónGitHub Actions
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Producto · App (prototipo)
CooachIA
Una app de nutrición personal, instalable en iPhone y Android sin pasar por una tienda de apps. La armé desde cero con Claude. Es un proyecto propio, no de un cliente.
nutrition-coach-rust.vercel.app
La app alterna entre su pantalla de carga y su pantalla de inicio, esta última con datos de ejemplo.
Qué incluye
- Onboarding de 7 pasos: datos básicos, estilo de vida, entrenamiento, objetivos y restricciones alimentarias.
- Inicio: el objetivo de la persona, contadores de ingredientes y recetas, y accesos rápidos para escanear un ticket de compra y generar recetas.
- Despensa y recetas: la interfaz para registrar lo que hay en casa y para pedir recetas con esos alimentos. Están pensadas para funcionar con IA, con análisis de fotos y generación de recetas.
- Perfil: los datos se pueden ver y editar, y la persona puede cargar una foto propia, que se recorta, se optimiza y se guarda en el dispositivo, sin servidores.
- Marca: logo propio, pantalla de carga animada de 3 segundos y el crédito "Powered by Consultatia" con link a este sitio.
Cómo está armada
Con React y Tailwind, publicada en Vercel con despliegue automático desde GitHub. Los datos se guardan en el propio dispositivo, sin cuentas. Se armó en unas dos sesiones de trabajo con Claude, entre 3 y 4 horas en total (estimación propia), e incluyó un rediseño visual completo de la interfaz.
Qué es y qué no es. Es un prototipo de diseño y de producto, no una app con usuarios. La IA no está conectada en la versión pública, así que hoy se ven la interfaz y el flujo, no los análisis de fotos ni las recetas generadas. Tampoco hay cuentas, sincronización en la nube ni historial de comidas. No es asesoramiento médico y no reemplaza a un nutricionista.
Qué muestra este caso
Que se puede pasar de una idea a una app instalable y publicada en pocas horas, para probar el diseño y el recorrido antes de invertir en un desarrollo grande. Y también dónde termina un prototipo y empieza un producto: cuentas, sincronización y una conexión segura con la IA, con la clave guardada en un servidor, serían el siguiente trabajo.
App instalable (PWA)Diseño de productoPensada para IAReactVercel
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