Sistemas con IA · Laravel y WordPress
Integro la IA en el software con el que tu negocio ya funciona: aplicaciones Laravel y sitios WordPress que leen el email, extraen la factura, redactan la página de producto y responden a partir de tus propios documentos, y luego dejan en manos de una persona la única decisión que importa. Construido sobre el Laravel AI SDK oficial y el WordPress AI Client, con tus datos, tus claves y el modelo que elijas.
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01Dónde ahorra tiempoCinco flujos, antes y después
La mayoría de las empresas ya usa IA en algún lugar (el 88 % en la encuesta 2025 de McKinsey), y sin embargo más del 80 % dice que no ha movido sus ganancias. La diferencia casi siempre está en dónde se ubica. Una ventana de chat al lado del trabajo ahorra minutos. El mismo modelo dentro del flujo de trabajo, leyendo lo que llega, completando tus sistemas y consultando a una persona solo cuando corresponde, elimina pasos completos.
Un cliente escribe
Hoy, a mano
Con el sistema
Lo que queda para ti
Llega un PDF
Hoy, a mano
Con el sistema
Lo que queda para ti
Llega un producto nuevo
Hoy, a mano
Con el sistema
Lo que queda para ti
Alguien llena tu formulario
Hoy, a mano
Con el sistema
Lo que queda para ti
Un colega tiene una pregunta
Hoy, a mano
Con el sistema
Lo que queda para ti
02AlcanceQué construyo
Un buscador o un chat que responde a partir de tus documentos, políticas, datos de productos y tickets anteriores, no de internet. Tu contenido se divide, se convierte en embeddings y se guarda para poder buscarlo por significado, y cada respuesta enlaza al fragmento del que salió. Cuando la respuesta no está en tu material, lo dice en lugar de inventarla.
Facturas, órdenes de compra, CVs, contratos, formularios, emails entrantes: los lee un modelo obligado a devolver una estructura fija, se validan como cualquier otra entrada y se escriben en tu base de datos o tu sistema contable. Los que le generan dudas van a una cola para una persona, con el motivo.
Páginas de producto, descripciones, preguntas frecuentes, textos alternativos y traducciones generados como borradores dentro de WordPress y WooCommerce, con tu voz, para que un editor los revise. Ya lo construí en producción: páginas de producto escritas a partir de una sola fotografía y llevadas a siete idiomas en una sola acción.
Un agente es un modelo que puede usar herramientas: consultar un pedido, actualizar el CRM, reservar un horario, emitir un reembolso. Cada herramienta es código normal y probado con su propia verificación de permisos, y todo lo que tiene consecuencias espera una aprobación antes de ejecutarse. El Laravel AI SDK incorpora este paso de aprobación; yo lo uso.
WordPress ahora tiene una Abilities API y un adaptador MCP oficial, que permiten a los asistentes de IA descubrir y ejecutar las acciones que tu sitio permite (publicar un borrador, consultar un pedido) y nada más. Registro las capacidades que tienen sentido para tu equipo, cada una con su propia verificación de permisos.
La mayor parte de este trabajo no es un producto nuevo. Es una aplicación Laravel o un sitio WordPress que funciona y que gana una función que elimina el paso más tedioso del día de alguien. Primero leo tu código y agrego lo nuevo con el mismo estilo, en lugar de acoplar un servicio aparte.
03MétodoLa ingeniería alrededor del modelo
Llamar a un modelo toma diez líneas. Confiar en lo que hace dentro de tu negocio requiere todo lo que rodea esas diez líneas, y eso es la mayor parte de lo que construyo.
Las respuestas se construyen a partir de fragmentos recuperados de tu propio contenido, y los citan. Es la defensa más eficaz contra una respuesta equivocada dicha con seguridad, y permite que cualquiera verifique el trabajo con un clic.
Cuando el resultado alimenta otro sistema, el modelo debe devolver una estructura definida (campos, tipos, valores permitidos) y se valida antes de guardar nada. Una respuesta mal formada es un trabajo fallido que se reintenta o se marca, nunca un registro corrupto.
Enviar, pagar, borrar y publicar esperan a una persona. Redactar, clasificar, extraer y consultar, no. Dónde se traza esa línea es una decisión que tomamos juntos, flujo por flujo, y puede moverse a medida que crece la confianza.
Antes del lanzamiento hay un conjunto de pruebas tomado de tus casos reales, y el sistema se evalúa contra él. Cambiar un prompt o un modelo pasa a ser un cambio medido, no uno esperanzado.
El código habla con una capa independiente del proveedor, así que pasar entre OpenAI, Anthropic y Gemini es configuración, no una reescritura. Cada llamada se registra con sus tokens, costo y tiempo, para que veas cuánto cuesta ejecutar cada flujo.
Si una fórmula de hoja de cálculo o una regla simple resuelven el problema, te lo diré. La IA es la herramienta correcta para leer cosas no estructuradas (texto, documentos, imágenes), no para hacer cuentas.
04ProcesoPrimero en pequeño, después probado
05PreguntasFrecuentes, respondidas sin rodeos
No: les quita del día el volver a escribir, clasificar y buscar, y les deja las decisiones. Todos los sistemas que construyo tienen a una persona aprobando lo que importa. En la práctica, el mismo equipo maneja más trabajo con menos errores y deja de hacer la parte del trabajo que nadie quería.
No en los planes de API empresariales que uso: OpenAI, Anthropic y Google no entrenan con datos de la API por defecto. Tus documentos se quedan en tu propia base de datos; solo se envían con cada petición los fragmentos necesarios para esa respuesta. Cuando los datos no pueden salir de una región o de un servidor, eso limita qué modelo elegimos, y te lo diré desde el principio.
Está diseñada para que se detecte. Las respuestas citan la fuente de la que salieron; los resultados que alimentan un sistema deben pasar una validación; todo lo que tiene consecuencias espera una aprobación, y un conjunto de pruebas con casos reales se vuelve a ejecutar cada vez que cambia un prompt o un modelo. El objetivo no es un modelo que nunca se equivoque, sino un sistema donde una respuesta equivocada no pueda hacer daño en silencio.
Normalmente mucho menos de lo que la gente espera: la mayoría de los flujos de negocio cuestan centavos por elemento en uso del modelo. Cada llamada se registra con su costo, así que ves la cifra real por flujo desde la primera semana del piloto, en lugar de una estimación.
El que mejor resuelva tu tarea al costo adecuado, normalmente un modelo de Anthropic, OpenAI o Google. El código habla con una capa independiente del proveedor (el Laravel AI SDK o el WordPress AI Client), así que cambiar de modelo más adelante es un cambio de configuración, no una reconstrucción.
Sí, y es la mayor parte de este trabajo. Primero leo el código existente y agrego la función con el mismo estilo (un nuevo trabajo en cola, una nueva pantalla de administración, un nuevo bloque) en lugar de un servicio aparte que luego tengas que mantener sincronizado.
Un prototipo con tus datos reales en más o menos una semana, y un primer flujo en producción en aproximadamente tres a seis semanas, según los sistemas con los que tenga que conectarse. Empezar por un solo flujo es deliberado: demuestra el valor antes de que inviertas en el siguiente.
Siguiente paso
Un párrafo basta para empezar. Si la IA no es la respuesta correcta, te lo diré: a veces la solución honesta es una regla simple o una pequeña aplicación Laravel.