Cómo un bot gracioso se convirtió en nuestro compañero de trabajo con IA

Antes de Gepeto, un amigo hizo un bot de Discord llamado Marko. El nombre venía de las cadenas de Markov, que era lo que usaba para hacer que el bot tomara nuestros mensajes anteriores y enviara otros nuevos con las palabras que más usábamos.

Los mensajes eran básicamente aleatorios y casi siempre decía cosas sin sentido, pero a veces respondía con algo increíblemente gracioso.

Esto fue antes de que los LLM y ChatGPT estuvieran disponibles para el público. Me encantaba ese bot. Nos divertíamos muchísimo interactuando con un chatbot, tomando capturas de los momentos graciosos y riéndonos de las cosas raras que decía.

A partir de esa idea, creé otra versión usando LLM, que llamaríamos Gepeto en referencia a GPT, la tecnología detrás de este nuevo bot. Quería hacer un robot que pudiera interactuar con nosotros de verdad, recordar cosas sobre nosotros, recordar más de nuestras conversaciones y enviar mensajes con más sentido.

Fue todo un éxito con mis amigos porque lo fuimos ajustando para que pudiera hablar como nosotros y ser gracioso.

Esa fue la primera versión de Gepeto, y vivía en un canal de Discord.

En ese momento, Gepeto era literalmente un experimento. Sobre todo lo hacíamos decir cosas y ser gracioso.

Pero muy pronto, la gente empezó a querer más cosas de él.

Al principio, Gepeto ni siquiera podía leer imágenes, así que le agregamos eso. Después le agregamos la capacidad de reaccionar a mensajes, editar sus propios mensajes y buscar en internet.

No teníamos un gran plan de producto. La gente simplemente quería esas funciones y, una vez que las agregábamos, empezaba a encontrar formas más interesantes de usar Gepeto.

Algunos amigos compartían imágenes y le pedían consejos de fotografía. Otros simplemente enviaban memes para ver cómo reaccionaba Gepeto. A veces, en medio de una discusión o una conversación, alguien mencionaba a Gepeto y le pedía que buscara algo o le explicara un concepto a alguien—¡como lo que es Grok ahora, pero mucho antes!

Con este experimento nos dimos cuenta de que tener a Gepeto cerca era realmente útil.

Era básicamente ChatGPT, pero con amigos, algo muy novedoso en ese momento.

Inteligencia donde ya trabajas

A partir de esos primeros experimentos, me di cuenta de lo importante que es tener un agente en los lugares donde ya trabajas e interactúas con otras personas.

Por supuesto, he usado muchísimo la IA para programar por mi cuenta, estudiar por mi cuenta, investigar por mi cuenta o probar ideas e hipótesis a solas.

Pero si agregas esa inteligencia a un chat de grupo, puedes interactuar con otras personas para hacer preguntas más grandes, encontrar más ideas y hacer un trabajo más ambicioso.

La inteligencia está ahí contigo para hacer las cosas, ayudarte o hacer avanzar el proyecto.

Con el tiempo surgió la idea de convertir Gepeto en un proyecto más enfocado en el trabajo, pero al principio, como era tan divertido interactuar con él, simplemente quería que formara parte de los chats de mi familia y mis amigos.

El simple hecho de tenerlo ahí, poder hacer que recordara cosas, dijera cosas graciosas o buscara en internet era lo suficientemente útil como para pensar: deberíamos tener esto en todas partes.

Empecé a agregarlo al grupo de mi familia y después al grupo de mi clase en la universidad, porque quería que recordara nuestro horario y nos avisara cuando teníamos trabajos importantes que entregar.

Y entonces empezamos a hacer algo mucho más ambicioso con él.

Gepeto en Nightingale

Hice una versión aparte de Gepeto específicamente para Nightingale.

A diferencia de la versión que usábamos mis amigos y yo en Discord, esta tenía muchas más herramientas y mucho más acceso a los sistemas que estábamos usando.

Podía usar herramientas de Bash y actualizar una base de datos SQLite. Podía navegar por internet e interactuar con una integración de Baileys para leer información del canal de WhatsApp de las Alertas Amber que estábamos analizando para nuestra investigación. También podía usar Apify para acceder a comentarios y publicaciones de Instagram.

Esto significaba que Gepeto podía hacer parte del trabajo manual que antes teníamos que hacer nosotros mismos en Nightingale.

Podíamos darle información, capturas de pantalla, publicaciones o lugares donde se estaba publicando información, y usar Gepeto para ayudarnos a reunir, estructurar, limpiar y mantener los datos que necesitábamos.

Ahí fue cuando Gepeto empezó a convertirse en mucho más que un chatbot.

Como en Nightingale hemos ido haciendo cosas cada vez más ambiciosas, para nosotros se ha vuelto muy importante tener los sistemas y recordatorios adecuados para poder hacer nuestras tareas, estudiar para las clases y, al mismo tiempo, construir estos enormes proyectos en Nightingale.

Usamos Gepeto para las dos cosas.

Lo usamos para organizarnos, gestionar recordatorios y llevar el seguimiento de nuestra vida académica.

Y lo usamos para llevar el seguimiento de nuestro trabajo profesional en Nightingale.

Ahora Gepeto puede hacer mucho más

Los modelos han avanzado muchísimo en apenas unos meses.

Al mismo tiempo, hemos trabajado mucho para que Gepeto sea más barato y pueda funcionar durante mucho más tiempo a un menor costo.

Hemos logrado que construya cosas para nosotros, gestione más documentos y mucho más contexto, y recuerde información durante mucho más tiempo.

Ahora le damos una computadora a Gepeto para que pueda hacer cosas en segundo plano.

Gepeto puede hacer muchas de las cosas que hacen otros agentes como Codex, Claude Code y herramientas similares, porque tiene acceso a muchos de los mismos tipos de herramientas.

Eso significa que puede ser mucho más eficiente que aquellas primeras versiones.

Ya no es solo algo con lo que interactúas, que tiene algunas integraciones con tu calendario y que funciona con tus amigos y tu familia.

Hacer que valga la pena hablar con Gepeto

También hemos trabajado mucho en algo que suena sencillo, pero que ha resultado ser muy importante: asegurarnos de que Gepeto sea alguien que quieras tener cerca.

Como las primeras versiones de Gepeto viven dentro de WhatsApp, no quieres que te mande un mensaje enorme con un montón de contexto enredado y un formato complicado. Queremos que Gepeto entienda qué información es realmente importante para ti en ese momento y te la envíe de una forma muy resumida y fácil de revisar de un vistazo.

Esta es una de las mejores cosas que hemos hecho. Se nota especialmente cuando haces una pregunta que requiere que Gepeto vaya a investigar muchos documentos.

Puede revisar toda esa información y después explicártela de forma muy sencilla, dándote también las fuentes de donde la obtuvo.

Barato, capaz y proactivo

Ya hay otros agentes y soluciones que son muy útiles.

Con Gepeto nos estamos enfocando en que sea realmente barato y realmente capaz, para que puedas permitirte tenerlo trabajando con todo tu equipo y usarlo para hacer mucho más trabajo.

También nos estamos enfocando muchísimo en que Gepeto sea proactivo.

Queremos que te entienda, que sepa qué es importante para ti y que sea muy fácil y entretenido interactuar con él.

No queremos que Gepeto se sienta como otra IA que habla como una IA.

Queremos que se comporte más como un buen compañero de trabajo y que tenga una personalidad que encaje con tu cultura y la entienda.

Esa idea viene desde aquellas primeras versiones de Gepeto con mis amigos.

Ser capaz importa, pero ser algo que la gente disfrute tener cerca también importa.

De herramienta interna a producto de Nightingale

Construimos Gepeto porque, como equipo pequeño, necesitábamos encontrar una forma de aprovechar la tecnología para dar un gran salto en productividad y capacidades, y así poder llevar a cabo todas las ideas ambiciosas que tenemos.

Durante mucho tiempo, Gepeto fue algo que estábamos construyendo para nosotros mismos.

Ahora lo estamos convirtiendo en un producto de Nightingale.

Más adelante, este octubre, abriremos una vista previa limitada de Gepeto para que otras personas puedan usarlo.

Durante la vista previa, podrás probar Gepeto gratis por un tiempo limitado.

Podrás usar Gepeto directamente desde WhatsApp y Slack, donde puede trabajar con las herramientas y la información que ya forman parte de tu trabajo y de tu vida.

Seguimos construyéndolo y mejorándolo, y precisamente por eso queremos que la gente empiece a usarlo y a darnos sus comentarios.

Puedes conocer más y registrarte en heygepeto.com.

Construimos Gepeto porque necesitábamos tecnología que ayudara a un equipo pequeño como el nuestro a hacer cosas mucho más ambiciosas.

Ahora queremos ver qué pueden hacer otras personas con él, mientras seguimos mejorando esta infraestructura tecnológica que puede ayudarnos a todos a lograr aún más.