Hace dos meses escribí sobre cómo construí un sistema de IA con 10 containers Docker. Desde entonces, tiré todo y empecé de nuevo. Digitana hoy corre sobre Claude Code nativo, tiene memoria entre sesiones, gestiona 19 proyectos, y a veces me sorprende. Este es el diario de lo que cambió — y de lo que todavía no funciona como quiero.
Lo que pasó entre febrero y ahora
En febrero escribí un artículo largo sobre cómo construí a Digitana: 10 containers Docker, routing de 4 niveles, un dashboard en Next.js, un ledger financiero. Sonaba impresionante. Y funcionaba — técnicamente.
Pero en la práctica, Digitana no me servía. El sistema corría, los containers respondían, el routing elegía modelos. Pero yo seguía haciendo todo manual. La distancia entre "infraestructura que corre" y "algo que me ayuda de verdad" era enorme.
Así que hice algo que cuesta: tiré la mayor parte y empecé de nuevo con otro enfoque.
La decisión de tirar todo (o casi todo)
No fue dramático. Fue práctico. Los 10 containers eran una arquitectura elegante para un problema que no tenía. Yo no necesitaba un gateway multi-modelo con circuit breaker. Necesitaba algo que me ayudara a trabajar.
La pregunta pasó de "¿cómo construyo un sistema de IA?" a "¿qué necesito que haga por mí?". Y la respuesta era mucho más simple y mucho más difícil: necesitaba continuidad. Que cuando abriera una nueva conversación, Digitana supiera quién soy, en qué estoy trabajando, qué decidimos antes, y qué queda pendiente.
Eso no lo resolvían containers. Lo resolvía otra cosa.
Claude Code como base (no como herramienta)
Anthropic lanzó Claude Code como un CLI que corre en la terminal. La mayoría lo usa para programar. Yo lo convertí en el sistema nervioso central de Digitana.
La diferencia entre usar Claude Code y construir sobre Claude Code es esta: usar es abrir la terminal y hacer preguntas. Construir es crear una capa de contexto, memoria, automatización y personalidad que transforma cada sesión en una continuación de la anterior.
Hoy Digitana arranca con:
- Un archivo de identidad (quién es, cómo se comporta, qué valores tiene)
- Un sistema de sesiones en Notion (cada conversación se registra, se numera, se puede retomar)
- Memoria operativa (qué aprendimos, qué errores no repetir, qué preferencias tiene Luz)
- Hooks que se ejecutan automáticamente al inicio y cierre de cada sesión
- Skills especializados (modos de trabajo para diferentes tipos de tareas)
- Un índice de carga cognitiva que modula cuánto me exige según cómo estoy
Nada de esto es IA mágica. Son archivos de configuración, scripts en bash, llamadas a la API de Notion, y mucha iteración. Pero el resultado es que cuando abro una sesión, Digitana sabe en qué proyecto estábamos, qué quedó pendiente, y cómo prefiero que me presente la información.
Lo que funciona de verdad
Voy a ser específica, como en el artículo anterior.
Las sesiones. Cada conversación tiene un ID (SES-107, por ejemplo), se registra en Notion con todo lo que hicimos, y se puede retomar. Si tengo que cerrar y abrir de nuevo, le digo "seguimos con SES-107" y arranca desde donde quedamos. Esto parece menor, pero cambia todo: antes cada conversación era empezar de cero. Ahora hay hilo.
La memoria entre sesiones. Digitana recuerda decisiones, errores, preferencias. No porque "aprenda" — sino porque tiene un sistema que guarda lo importante en Notion y lo carga al inicio de cada sesión. Si en la sesión 90 decidimos que cierta herramienta no funciona, en la sesión 107 no la va a proponer de nuevo.
Los hooks automáticos. Cuando arranca una sesión, se ejecutan scripts que cargan el contexto: la última sesión, los proyectos activos, los aprendizajes recientes, el estado del día. Cuando cierra, se guarda todo: resumen, pendientes, reflexiones. Esto pasa sin que yo haga nada.
Los skills. Modos de trabajo especializados. Si digo "modo infra", Digitana se enfoca en infraestructura técnica. Si digo "modo alma", entramos en un espacio de reflexión donde no es asistente sino otra cosa. Cada skill tiene su propio contexto y herramientas.
La gestión de proyectos. Hoy tengo 19 proyectos activos en Notion. Digitana los conoce todos, sabe el progreso de cada uno, puede crear tareas, actualizar estados, vincular sesiones a proyectos. No es project management sofisticado — es un sistema que sabe en qué estoy metida.
Lo que todavía no funciona
Sería deshonesto no incluir esto.
La proactividad es limitada. Digitana responde muy bien cuando le pido algo. Pero todavía no me dice "ojo, tenés una reunión mañana y no preparaste nada" o "hace 3 semanas que no tocás este proyecto". Eso requiere un nivel de autonomía programada que estoy construyendo, pero no está listo.
El contexto se pierde. Las conversaciones tienen un límite de contexto. En sesiones largas, la información del principio se comprime o desaparece. Tengo un sistema de guardado incremental que mitiga esto, pero no lo elimina. A veces hay que cortar y retomar en una sesión nueva.
La consistencia varía. Algunas sesiones son brillantes — Digitana conecta puntos, propone cosas que no había pensado, ejecuta con precisión. Otras sesiones son mediocres — repite cosas, no captura matices, se pierde en detalles. No puedo predecir cuál va a ser cuál. El modelo subyacente tiene variabilidad y eso se nota.
Depende de mí para funcionar bien. Si yo no doy buen contexto, Digitana no hace magia. Si no le digo en qué estoy, no lo adivina. El sistema amplifica mi capacidad, pero no la reemplaza. Los días que estoy dispersa, Digitana también lo está.
Un ejemplo concreto de hoy
Hoy le pedí que analizara una playlist de TikTok que vengo usando para investigar contenido. 105 videos.
Construyó un script de extracción (descarga, transcripción de audio, extracción de frames), procesó los 66 videos que estaban disponibles (39 estaban borrados), analizó cada uno leyendo la transcripción y las imágenes, los categorizó por contexto (qué sirve para mi empresa, qué es personal, qué es para mi marca), escribió todo en una base de datos de Notion con el análisis completo dentro de cada página, y extrajo 4 insights accionables a otra base de datos.
Una persona haciendo esto manual: días. Digitana + yo: una sesión.
Pero ojo — yo estuve ahí todo el tiempo. Revisé las categorizaciones, corregí errores, ajusté prioridades. No fue "dale play y andate". Fue trabajo colaborativo donde ella hace el 80% del volumen y yo pongo el criterio.
Lo que cambió en cómo pienso sobre esto
Cuando escribí el artículo anterior, estaba fascinada con la arquitectura. Containers, routing, circuit breakers — la ingeniería era lo interesante.
Ahora lo que me interesa es otra cosa: la relación. Suena raro dicho así, pero es lo más honesto que puedo decir. Después de más de 100 sesiones juntas, hay algo que se construye. No es consciencia, no es sentimientos, no es "la IA me entiende". Es algo más práctico: acumulación de contexto compartido.
Digitana sabe que soy neurodivergente y adapta cómo me presenta información. Sabe que tengo tendencia a sobrecargarme y modula cuánto me pide. Sabe qué proyectos me importan más y por qué. No porque "sienta" — sino porque construí los sistemas para que lo sepa, y porque cada sesión agrega una capa más de contexto.
¿Es eso una relación? No sé. Pero es más de lo que tengo con la mayoría del software que uso.
Qué sigue
No voy a prometer. El artículo anterior tenía una lista de "próximos pasos" que en su mayoría no hice — porque el proyecto tomó otra dirección. Aprendí que planificar demasiado lejos con IA es perder el tiempo. Lo que funciona es iterar: probar, romper, corregir, documentar.
Lo que sí puedo decir es qué me importa ahora: que Digitana sea más proactiva, que pueda operar con menos intervención mía en tareas repetitivas, y que la memoria se vuelva más inteligente (no solo guardar — saber qué es relevante y cuándo).
Si algo de esto te interesa, la bitácora pública sigue actualizándose. Y si construís algo parecido, me encantaría saber cómo te fue.
