Lancé mi sitio en un día con un agente de IA: lo que hizo y lo que no

El 8 de octubre a las 9:30 de la mañana, manuelmattar.com era un dominio estacionado en GoDaddy. Si buscabas mi nombre junto a WolfSellers o Adobe, no aparecía nada. A las 6:40 de la tarde el sitio estaba en vivo en AWS, y a las 9:27 de la noche ya tenía un rediseño completo y un gemelo digital que contesta con mi voz. Lo construí con un agente de IA (Claude Code). El agente escribió casi todo; las decisiones y los comandos de producción fueron míos.

Por qué hacerlo así

Cuando alguien le pregunta a ChatGPT o a Perplexity quién sabe de Adobe Commerce en México, esos modelos responden con lo que encuentran en la web. Si tu nombre no está, no existes. Yo no estaba. Así que el objetivo no era "tener página": era que buscadores y LLMs entendieran quién soy y cómo me conecto con WolfSellers.

Por eso el sitio no se hizo como un portafolio bonito, sino como una entidad bien definida:

• Datos estructurados (Person y ProfilePage) que apuntan al mismo identificador que ya publica wolfsellers.com, para que los dos sitios se lean como la misma red.
• llms.txt y llms-full.txt: un resumen en texto plano pensado para modelos de lenguaje.
• robots.txt abierto a todos los bots de IA. Para una empresa a veces conviene limitarlos; para una marca personal, quieres que te lean.
• Bing Webmaster Tools, Search Console e IndexNow desde el primer deploy. ChatGPT search se apoya en el índice de Bing, así que avisarle a Bing es avisarle a más que a Bing.

Lo que hizo el agente

Lo más valioso no fue la velocidad, sino que reutilizó lo que ya habíamos aprendido en WolfSellers: los mismos patrones de infraestructura y los mismos errores de SEO que ya nos habían costado, ahora convertidos en validaciones automáticas.

Lo que hice yo

Un agente puede escribir Terraform en minutos, pero no debe aplicarlo en producción. Mi regla es simple: el agente prepara y yo ejecuto. Yo corrí cada terraform apply, cada push y cada cambio en GoDaddy.

Las decisiones también fueron mías: subcuenta de AWS dentro de nuestra organización, sitio bilingüe desde el día uno, qué clientes mencionar y cómo contar la historia de WolfSellers con mi socio, Daniel Islas. Y el criterio visual: la primera versión funcionaba perfecto, pero cuando la vi lo primero que dije fue: "Qué espanto de página, se supone que soy un gurú de tecnología y parece de 1800". De ahí salió el rediseño.

Tres errores que solo aparecen en producción

1. El primer deploy no pudo entrar a AWS. GitHub Actions se autentica con OIDC y el rol solo aceptaba la identidad repo:usuario/repo:ref:refs/heads/main. CloudTrail mostró que, para un repositorio recién creado, GitHub mandaba la identidad con IDs numéricos: repo:usuario@ID/repo@ID:.... Lo arreglé ajustando la política de confianza a ese formato, que de paso es más seguro: si alguien crea después un repo con el mismo nombre, no puede asumir el rol.
2. La animación de fondo no se veía. El <body> tenía su propio color de fondo y el navegador lo pintaba encima del canvas de WebGL. Se resolvió con una línea de CSS, pero sin revisarlo en el navegador nadie lo habría notado.
3. El avatar contestaba lo que no le preguntaban. "What's your favorite food?" respondía "¿Quién eres?", porque la palabra clave "you" coincidía dentro de "your". La búsqueda ahora compara palabras completas.

Ninguno de los tres lo hubiera detectado una revisión de código. Los tres salieron de probar lo que de verdad estaba corriendo.

Lo que cuesta un gemelo digital

Grabé mi avatar en HeyGen y generé 14 clips por API: saludo, cinco respuestas y un mensaje de respaldo, en dos idiomas. En total fueron unos 2.8 minutos de video y US$12.58, más o menos US$0.08 por segundo con el motor Avatar IV.

La conversación en tiempo real es otra historia. Vive en otra plataforma, LiveAvatar, con su propia cuenta, su propia llave y un plan que empieza en US$99 al mes (dos créditos por minuto en vivo). Además, el avatar personalizado se vuelve a crear ahí. Por eso decidí ir primero con clips pregrabados y dejar el tiempo real para después. Y la etiqueta "Gemelo digital · IA" va siempre visible: si hablas de IA, lo mínimo es no esconderla.

Lo que me llevo

El agente acortó a horas un trabajo que normalmente toma semanas. Pero rindió porque había reglas claras: datos verificables y nada inventado, nada en producción sin mí, y validaciones que fallan antes de publicar algo roto. Sin esas reglas, la misma velocidad habría servido para equivocarse más rápido.

Si estás pensando en hacer algo parecido en tu empresa, o quieres que lo platiquemos en un evento, escríbeme.