Corría 2023 y los LLMs acababan de explotar. Todo el mundo hablaba de posibilidades pero pocos sabían cómo aterrizarlas en algo concreto y útil. Yo tenía un problema real que resolver.
En Iota Impact éramos una consultora boutique y uno de nuestros productos estrella se llamaba 10×10: un benchmark profundo de 10 competidores entregado en menos de 3 a 5 días. Un análisis denso, multidimensional, que los consultores construían a mano. Horas y horas buscando, leyendo, sintetizando. Tiempo que se podía recuperar.
Ahí nació AI Benchmark.
La premisa era simple: darle al sistema el nombre de una empresa, la geografía para no confundir empresas homónimas en otras latitudes, y el objetivo del análisis. Con eso solo, el sistema se ponía a trabajar. Usaba Apify para scrapear páginas, GPT Researcher para síntesis profunda de contenido, y GPT-3 de OpenAI para procesar y estructurar todo. Al final entregaba un Excel con toda la información organizada exactamente como los consultores la necesitaban.
Lo distribuía como un .exe que corría cualquier persona del equipo sin necesidad de saber nada técnico. Lo abrías, ingresabas los parámetros y esperabas el resultado.
Lo construí solo. Era Senior Data Analyst pero en la práctica era el owner completo de la herramienta: la ideé, la desarrollé, la mantuve y la fui mejorando a medida que el ecosistema de IA evolucionaba. Cada vez que salía una herramienta nueva, la evaluaba y si mejoraba el output, la integraba.
Y el ecosistema evolucionó rápido. GPT Researcher fue dando paso a Tavily. Apify se consolidó. Y con el tiempo AI Benchmark migró a n8n, volviéndose más accesible y más poderoso al mismo tiempo. La versión final no solo respondía consultas puntuales sino que corría semanalmente de forma automática, usando Tavily y Firecrawl para monitorear noticias, lanzamientos, cambios en websites y movimientos de la competencia en tiempo real.
AI Benchmark fue el primer laboratorio real donde aprendí a pensar en scraping, síntesis y automatización como un sistema coordinado, mucho antes de que existiera el concepto de agentic workflows. Todo lo que construí después, incluyendo Synthetic Prospecting, tiene ADN de este proyecto.
Stack: Python, Apify, GPT Researcher, OpenAI GPT-3, Tavily, Firecrawl, n8n, Excel
