No vamos a incorporar IA en WebCull
Pues vaya sorpresa. Casi cuatro años después de que empezara la fiebre de la IA, nadie nos ha pedido que incorporemos herramientas de IA en WebCull. Las únicas personas que han sacado el tema han sido las que se han ofrecido a cobrarnos por implementarlas.
¡No, gracias!
Uso mucho la IA. Sé lo útil que es y sé por qué las empresas se apresuran a incorporarla en sus productos. Hay dinero y atención detrás, incluso de personas deseosas de invertir que no entienden demasiado bien en qué están invirtiendo. Una necesidad real del cliente parece ser opcional.
Eso explica la fiebre, pero no nos da una razón para sumarnos. En algún momento, añadir IA se convirtió en un acto reflejo para las empresas, pero nosotros tendemos a ir a contracorriente y no nos inmutamos. Ahora hay infinidad de aplicaciones con un asistente, una ventana de chat o un botoncito con destellos. Al parecer, a todas las tareas les faltaba una conversación.
En WebCull, desarrollar un agente nos habría desviado de nuestro trabajo, porque no nos cuesta encontrar problemas difíciles a los que dedicar tiempo. Cada función le quita tiempo a otra cosa. Como desarrollador de software, soy responsable de decidir si ese intercambio tiene sentido. «Otros productos lo están haciendo» y el miedo a quedarse fuera no nos parecen argumentos muy sólidos.
Un agente también requiere una cantidad considerable de infraestructura. Ese armazón, normalmente llamado agent harness, gestiona cosas como la planificación, el uso de herramientas, el contexto y la recuperación cuando el modelo hace algo inesperado. Lo desarrollas, lo mantienes y luego lo replanteas a medida que mejoran los modelos y los agentes.
Nosotros esperamos. No dedicamos ese tiempo a desarrollar nuestro propio armazón para después ver cómo quedaba obsoleto o empezaba a ir por ese camino.
Seguir ocupados con otras cosas quizá no fue la mejor decisión a corto plazo, pero a la larga dio un resultado enorme. Se nos ocurrió un plan mejor: dar a los agentes acceso a WebCull por línea de comandos.
Si quieres que la IA trabaje con tus marcadores, utiliza el agente y el modelo que quieras. Dejemos que quienes desarrollan los agentes más avanzados sigan mejorándolos. Nosotros podemos darles un acceso útil a WebCull y concentrarnos en mejorar ese acceso.
En nuestras pruebas, esto ha sido muy eficiente y vamos a seguir mejorándolo.
También te deja opciones que desaparecen cuando un producto incluye su propia caja misteriosa de IA. Tú eliges el agente, el modelo y el entorno en el que se ejecuta. Incluso un modelo local, si eso es lo que tienes configurado en tu armazón de agentes. Tú decides qué datos de tus marcadores le das y qué trabajo le pides que haga.
Con IA incorporada en una aplicación, entender cómo se utilizan tus datos puede convertirse en otro proyecto de investigación que al final te lleva a una caja negra. ¿Qué modelo hay detrás? ¿Qué se envía? ¿Qué se conserva? ¿Qué datos se usan para entrenar? ¿Qué puedes cambiar? Preferimos no dedicarnos a ese negocio. Ya tenemos el nuestro.
La CLI también abre posibilidades más allá del uso de agentes. El software puede buscar, recuperar, crear y actualizar marcadores mucho más rápido que una persona haciendo clic en la interfaz. Hay aplicaciones que van mucho más allá de pedirle a un agente que organice una carpeta.
Una de ellas se me hizo evidente cuando utilicé la CLI de WebCull como parte de mi configuración de RAG. Mi agente estaba organizando vídeos importantes de sitios web en mis marcadores, que se pueden buscar y cuyos vídeos se pueden ver directamente en la aplicación.
Podría haber guardado esa información en una base de datos o en un archivo JSON. Tenerla en mi cuenta de WebCull me daba una experiencia mucho mejor cuando quería trabajar con ella por mi cuenta.
Podía etiquetarla, buscarla, explorarla, organizarla y abrir los enlaces. La misma colección era accesible para el software y para mí, mediante una interfaz que realmente quería usar.
Eso me hizo ver mucho más claramente la utilidad de la CLI de WebCull como herramienta de análisis de datos. Especialmente cuando la información gira en torno a enlaces, contar con una buena interfaz para ella marca una diferencia real.
Más allá del uso de agentes, un código normal y determinista puede tomar datos de una fuente conocida, introducirlos en WebCull y mantenerlos actualizados según las reglas que hayas escrito. Después puedes explorar y revisar los resultados en la aplicación.
Para mí, eso suele significar llevar un seguimiento y organizar las páginas de mis sitios web y los vídeos e imágenes que aparecen en ellas. Tener todo eso accesible en mis marcadores y saber que refleja datos actuales mantenidos por código determinista es algo muy distinto para mí. Sé de dónde viene y sé qué lo mantiene actualizado.
Aquí hay mucho trabajo útil que hacer. Vamos a seguir haciéndolo.
Sin el botón con destellos.