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Producto propio · en marcha · 2026
Ada: el marketing de mis canales con n8n e IA
Problema
Llevar YouTube, Instagram, TikTok y LinkedIn con vídeos, portadas y textos cada día se come las tardes, y el día que algo falla, ese día no se publica.
Qué hice
Ada, un sistema en n8n que trabaja en dos ciclos. Cada semana pide las historias a ChatGPT y prepara capítulos, reels, posts y campañas; cada noche repasa lo que ha pasado y, si merece la pena, prepara un vídeo de actualidad. ChatGPT escribe las historias y hace las imágenes, Google AI Studio pone las voces, y el montaje, los clips y las portadas salen de un motor de vídeo propio. Todo entra en una cola: la víspera a las 20:00 se comprueba portada, textos, hora, un máximo de tres publicaciones al día por red y que no se repita tema en 14 días, y llega un correo con un botón «Parar» por publicación.
Resultado
Lo aprobado sale por Buffer y por la API de YouTube, y el vídeo se archiva solo. Un registro de errores y avisos: si se acaba el cupo de imágenes o de voces, apunta la hora y retoma el trabajo cuando vuelve a haber cupo; si una red falla, avisa para subirlo a mano. La revisión y los avisos ya funcionan; la publicación automática está en pruebas.
n8n · API de OpenAI · Google AI Studio · Buffer · API de YouTube · rclone
Club Byte: tecnología explicada a niños de 8 a 12 años
Problema
Casi no hay contenido en castellano que explique a niños y niñas cómo funciona la informática con historias y personajes, sin vender un curso detrás.
Qué hice
Un canal de YouTube y un blog con dos protagonistas, Lía y Teo, y Bit, un robot hecho en Blender. Cada capítulo explica una idea (sensores, condicionales, binario, algoritmos) y termina con un reto sin pantalla para hacer en casa o en clase.
Resultado
Intro animada en 3D, guiones, voces y el primer capítulo, y un blog para familias y docentes con fichas de actividad. Sin cookies ni seguimiento, como corresponde a una web infantil.
Blender · Python · Guion educativo · SEO para familias y docentes
Plataforma propia para desplegar apps en DEV y PRO
Problema
Cada aplicación se desplegaba a mano en el servidor, con su dominio, su inicio de sesión y su copia de seguridad hechos de una forma distinta.
Qué hice
Un sistema que da a cada app un entorno de pruebas y otro de producción en el mismo servidor. Una app se enchufa con un fichero de manifiesto y el sistema crea su ruta, su grupo de usuarios en Keycloak, su dominio con certificado y su despliegue desde la imagen de GitHub.
Resultado
Una decena de aplicaciones conviviendo en un servidor, botones de «Poner», «Pasar a PRO» y «Volver a la anterior», vuelta atrás automática en las apps que despliega el servidor y un agente que se actualiza solo cuando las pruebas están en verde.
En una fábrica pequeña, pedidos, almacén y facturas suelen vivir en programas distintos o en Excel, y la planta queda fuera del ERP.
Qué hice
Un ERP con clientes, presupuestos, pedidos, hojas de ruta, albaranes, facturas preparadas para VERI*FACTU y almacén con lotes. Tiene versión de escritorio, se conecta a la planta con Efesto y a las ventas con Brokkr, recibe las horas de soporte de Odin y genera sus PDF con Report Server.
Resultado
En marcha (versión 0.2) y en código abierto con licencia AGPL-3.0. Las facturas son inmutables y están preparadas para VERI*FACTU; todavía no emite facturas reales a terceros.
PostgreSQL (PGlite) · Electron · OPC UA · API REST · Docker
El estado de las máquinas, las piezas buenas y malas y las alarmas se quedan en cada PLC o SCADA, lejos del ERP, y conectarlos suele obligar a abrir puertos de la fábrica.
Qué hice
Un agente de planta en solo lectura con 16 conectores: OPC UA, Modbus, Siemens S7, Rockwell, Beckhoff, Omron, MQTT, MTConnect, BACnet, SQL de históricos, ficheros y básculas, entre otros. La conexión sale de la fábrica, guarda y reenvía si se corta la red, y ni direcciones ni claves salen de la planta.
Resultado
Probado con 22 máquinas simuladas: llegan a Sindri los 106 datos de 106. Si una máquina cae, las demás siguen. Pendiente de conectarlo a una fábrica real.
Brokkr: el CRM para el comercial de una pyme industrial
El CRM de la casa, en proceso. Va como módulo de Sindri, con los mismos clientes, presupuestos, pedidos y facturas, así nada se duplica. El objetivo: registrar una visita en menos de 30 segundos desde el móvil o la PDA, incluso sin cobertura; que la oportunidad se gane sola al confirmarse el pedido, y una línea de tiempo por cliente que junte llamadas, presupuestos, facturas, cobros e incidencias de Odin. El embudo, las actividades y los presupuestos ya funcionan dentro de Sindri; antes de seguir analicé 15 CRM libres.
28 webs de ejemplo con negocios inventados: hostelería, belleza, deporte, salud, mascotas, comercio y servicios. Cada una tiene su acción principal (reservar mesa, pedir cita, encargar o pedir presupuesto) y se prueba entera sin enviar nada. Pensadas primero para el móvil, con tipografías propias sin Google Fonts y sin estilos ni scripts en línea, así pasan una política de seguridad estricta. Llevan aviso legal y dicen claramente que el negocio es inventado. El catálogo se filtra por sector y sale del mismo generador que uso para las demos privadas de clientes.
HTML y CSS · JavaScript sin dependencias · CSP estricta · Generador propio
Un asistente que atiende por WhatsApp a los clientes de un negocio: contesta las preguntas de siempre, da horarios y servicios, ayuda a pedir cita o hacer un pedido y pasa la conversación a una persona cuando hace falta. Solo con la API oficial de WhatsApp Business. Está en desarrollo.
Odin: incidencias, documentación y horas de soporte
Problema
Las incidencias se apuntaban a mano, las horas en una hoja de cálculo y las facturas aparte. Nada estaba conectado.
Qué hice
Una aplicación web propia donde cada incidencia lleva su seguimiento, su documentación y sus sesiones de trabajo cronometradas. Empezó apoyada en MantisBT y hoy tiene sus propias tablas, con el historial migrado.
Resultado
Inicio de sesión único con Keycloak, cada incidencia abierta crea su tarea en el gestor de tareas y las horas pendientes pasan solas a Sindri para facturarlas. Correo con la marca a través del servicio Mail.
Mail y Report Server: correo y PDF para todas las apps
Dos servicios que comparten todas mis aplicaciones. Mail envía correo con la marca de Arce Data Lab a través de Resend, desde soporte@arcedatalab.com, con bloques (título, botón, tabla, imagen), adjuntos, llaves por aplicación y registro de enviados. Report Server diseña plantillas PDF en el navegador con pdfme, se conecta a MariaDB en solo lectura y genera facturas, pedidos y albaranes por API.
El almacén necesitaba ver el stock real desde una web, pero las bases de datos están en la red interna y no se podían abrir puertos hacia fuera.
Qué hice
Un gateway al estilo del de Power BI: un agente dentro de la red abre un túnel WebSocket hacia la web, consulta MariaDB y SQL Server cuando alguien lo pide y devuelve el dato por ese mismo túnel.
Resultado
Stock al momento en pantallas táctiles de nave, permisos por departamento, interfaz en español, chino e inglés y exportación a Excel.
Un negocio que gestiona citas de pacientes en hospitales trabajaba con una aplicación sobre hojas de cálculo que se quedaba corta, y en los hospitales no siempre hay cobertura.
Qué hice
La reescribí como aplicación web con base de datos propia y una app de tablet que funciona sin conexión: guarda en local, encola los cambios y los sincroniza por eventos con control de versiones cuando vuelve la red.
Resultado
Agenda, pacientes, servicios, cobros, documentos y alarmas en un solo sitio, con pantalla de conflictos para decidir cuando dos dispositivos cambian lo mismo. Desplegado en servidor propio.
Las preguntas de negocio sobre el ERP («¿cuánto le hemos vendido a este cliente este año?») acababan en un informe o en un correo a quien sabe sacar el dato.
Qué hice
Un asistente que responde consultando el ERP en solo lectura. Cada tipo de consulta es una función cerrada: el modelo elige cuál usar y con qué parámetros, así no inventa datos. Se apoya en fichas de negocio editables que explican cómo se calcula cada cosa.
Resultado
En uso en Grupo SPSIL desde 2026. Responde en español, inglés y chino, en texto, tabla o Excel, y no puede cambiar nada en el ERP.
Python · Agentes · Base de conocimiento · SQL Server
Un cambio de red cortó los orígenes de datos de los informes de Power BI de dirección, comerciales y compras.
Qué hice
Migré los procesos a Dataflows y Lakehouse en Microsoft Fabric, sobre A3 ERP. Cada cambio en una vista va con su copia, su script de vuelta atrás y una comprobación de antes y después.
Resultado
Los informes de ventas, cobros y stock siguen en uso sobre Fabric (2025–2026), con las cifras comprobadas en cada cambio. Son la base de los lotes de análisis.
Aplicación personal para perder peso con criterio: genera el plan semanal a partir de un catálogo de más de 500 alimentos ajustado al objetivo de calorías, construye la lista de la compra con lo elegido y aprende de lo que marcas como «me gustó». Cada decisión de diseño queda en un registro de cambios.
Aplicación de escritorio que genera un informe de ofertas por cliente y familia directamente desde SQL Server o el Lakehouse. El cálculo se hace en la base de datos para no cargar el equipo, con filtros, exportación a Excel y pruebas automáticas.
Tienda para un negocio de serigrafía: catálogo, carrito y compra, con un panel de administración a medida para gestionar productos y pedidos. Todo arranca con un solo comando gracias a Docker.
Herramientas internas para dos plantas de producción: sistema de helpdesk propio para el soporte, control horario, seguimiento de costes de IT e integración de la facturación entre plantas del grupo.
Aplicación web para organizar el trabajo de un equipo: tableros Kanban y Scrum, calendario y agenda, wiki, notas, pizarra, SLA, notas entre personas, muros de actividad y una API pensada para agentes de IA. Es una versión base sin datos de ninguna empresa: la marca, el inicio de sesión (local o Keycloak) y los módulos opcionales se configuran en un fichero, y se instala con Docker y datos de demostración.
Generador de temas para Power BI en el navegador: eliges tu color de marca, ves la paleta sobre un panel en vivo, compruebas el contraste y exportas el theme.json.
Página interactiva para entender la función más potente y más confusa de DAX: cambias el contexto de filtro y ves, fila a fila, qué cuenta la medida y qué modifica CALCULATE.
Cuatro pasos y cuatro prompts para que una IA lea tu modelo y dibuje su grafo de dependencias: qué medidas lo sostienen, cuáles no usa nadie y qué conexiones no se ven a simple vista.
Plantilla para que un equipo defina cómo se usa la IA al revisar o construir proyectos: unas reglas que nadie puede saltarse y dos bucles de mejora que aprenden de cada caso real.
Una forma de trabajar con la IA como colaborador y no como buscador: encuadre, iteración y cierre, con plantillas pensadas para DAX, Power Query y documentación.
Conecta tu calendario de Outlook a tus propios programas con un enlace y un script sin dependencias. Sin API de Microsoft, sin registrar aplicaciones y sin tokens.
Dos scripts para auditar un tenant de Power BI con tu propio inicio de sesión: a cuántos informes tienes acceso de verdad y qué conjuntos de datos están fallando al refrescar.
Informe de Power BI con datos de ejemplo para decidir a qué clientes y zonas dedicar el tiempo del equipo comercial, con un script de Python que regenera los datos.
En muchas plantas el OEE se calcula a mano en Excel una vez al mes: cuando el número sale malo ya nadie recuerda qué pasó, y cada encargado apunta las paradas a su manera.
Qué hice
Un pipeline completo con datos inventados: tres máquinas simuladas publican por MQTT si están en marcha o paradas, la causa y las piezas buenas y malas. Apache NiFi 2 lo lee, valida el JSON contra un esquema, aplica las reglas de negocio, pone el turno y el nombre de la máquina desde el maestro de PostgreSQL y lo guarda. Los mensajes malos van a una cola de errores, cada uno con su motivo.
Resultado
El OEE (disponibilidad × rendimiento × calidad) por máquina y turno, las paradas por causa y el scrap salen de vistas SQL listas para Power BI. Todo arranca con un solo docker compose up en unos dos minutos y, en las pruebas, ninguno de los 12.960 mensajes del histórico se perdió. Incluye la plantilla del flujo en JSON y una guía para escalar NiFi: back pressure, prioridad de colas y cuándo pasar a clúster.
Apache NiFi 2 · MQTT · PostgreSQL · Power BI · Python · Docker
Manual paso a paso en español para instalar NiFi en Windows y montar un primer pipeline en veinte minutos, pensado para analistas que vienen de Power BI y Power Query.
