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Plataforma Personal con Pipeline Agéntico de Reportes Tecnológicos
Mar 2026 – Presente
matiasdasilva.com/es/projects
Diseñé y desarrollé una plataforma personal para la publicación semanal de reportes de inteligencia tecnológica en cuatro dominios: Inteligencia Artificial, Cloud, Multi-Industria e Integrador. El proyecto evolucionó de un sitio estático de publicación manual a un pipeline agéntico completo de 9 pasos que coordina 7 modelos de IA especializados.
El Pipeline
El sistema combina deliberadamente distintos tipos de modelos según sus fortalezas: modelos grandes de lenguaje vía AWS Bedrock con Mistral Large 3 para la generación de reportes de largo aliento con alta calidad editorial, modelos especializados en búsqueda web como Tavily API y GPT-4o para la investigación paralela de fuentes actualizadas, y modelos locales ultralivianos como Qwen2.5-Coder vía Ollama y MarianMT (Helsinki-NLP) para síntesis de briefs ejecutivos, generación de scripts y traducción bilingüe ES/EN con footprint de GPU mínimo.
El flujo completo — búsqueda paralela, generación de cuatro reportes secuenciales, síntesis de briefs ejecutivos, traducción neural y deployment automático a Vercel vía Git — se ejecuta en menos de 9 minutos de cómputo. Los reportes se publican simultáneamente en español e inglés.
Podcast
El script del podcast se genera automáticamente dentro del pipeline mediante Ollama/Qwen2.5-Coder. Para la producción del audio se evaluó Gemini 2.5 Flash Preview TTS como opción para cerrar el loop completamente, pero al comparar los resultados con NotebookLM la diferencia en naturalidad y calidad conversacional fue notable. Por ese motivo la producción de audio se realiza actualmente de forma manual con NotebookLM, hasta que Google unifique esa calidad en su API pública.
Stack tecnológico
AWS Bedrock / Mistral Large 3 · OpenAI GPT-4o · OpenAI GPT-4o-mini · Tavily API · Ollama / Qwen2.5-Coder · MarianMT Helsinki-NLP · NotebookLM · Next.js · Vercel · Git