Proyecto en solitario: Diseñando un Agente de Resumen de YouTube Rápido y Simple. Me inscribí en un intensivo sobre agentes IA con un objetivo claro: construir algo útil, no solo consumir teoría. Para mi proyecto final desarrollé una herramienta que extrae el contenido de vídeos de YouTube y usa un modelo de lenguaje para generar resúmenes breves y accionables que ahorran tiempo al convertir material extenso en salidas estructuradas y fáciles de entender.

Qué construí: un extractor de contenido de YouTube, un motor que procesa el contexto con un LLM y una salida limpia con takeaway cortos. No es perfecta, pero funciona y aporta valor inmediato.

El mayor reto no fue la precisión sino la latencia en la inferencia. Las respuestas tardaban demasiado y rompían el flujo de trabajo. No era un fallo de código, era un reto de optimización.

Cómo lo solucioné: en lugar de cambiar de modelo o rehacer todo, optimicé el procesamiento del contexto. Eliminé pasos innecesarios, simplifiqué el flujo, mejoré la estructura de los prompts y probé con diferentes vídeos hasta lograr tiempos consistentes. No fue una solución mágica, fue iteración, pruebas y paciencia.

Lecciones aprendidas: una idea buena necesita ejecución rigurosa. La velocidad importa tanto o más que la complejidad. Trabajar en solitario obliga a pensar como ingeniero, tester y usuario a la vez. Mejoras en modelos muchas veces vienen de pensar mejor el diseño, no solo de añadir más potencia de cálculo.

Siguientes pasos: afinar y posiblemente fine tunear el modelo, seguir mejorando la eficiencia de inferencia y ampliar la capacidad para manejar variedad de formatos y contenidos de vídeo.

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Reflexión final: este intensivo fue impulso y prueba de que no se necesita un equipo enorme para crear algo útil. Lo esencial es comenzar, iterar y priorizar eficiencia y experiencia de usuario. Empezar es el primer paso para aprender y escalar.