3117. Vector Store

3117. Vector Store

Hoy os cuento lo que es la Vector Store, cómo la uso, y porque es de la formas más simples y rápidas para crear un segundo cerebro digital. Pero antes, recordemos que en Boluda.com tenéis cursos para emprendedores [https://boluda.com/], marketing online, desarrollo web, y todo lo que necesitáis para vuestro negocio online. Ayer empezamos el curso de Codex para todo [https://boluda.com/curso/codex-para-todo] en el que estamos aprendiendo a conectar Codex con aplicaciones, servicios y plataformas reales para consultar información, crear contenido, ejecutar acciones y automatizar flujos de trabajo mediante lenguaje natural. ¡A por él! Ahora sí, vamos al lío. Últimamente me preguntáis mucho cómo montar un segundo cerebro digital propio. Hay muchas formas de hacerlo, algunas muy sofisticadas, pero hoy quiero hablaros de la que considero más simple, rápida y versátil para la mayoría de casos. Me refiero a las Vector Store de OpenAI [https://platform.openai.com/storage/vector_stores]. Una Vector Store es, simplificando mucho, un repositorio donde podemos guardar información para consultarla después mediante lenguaje natural. En lugar de tener que buscar manualmente entre documentos, notas o transcripciones, simplemente hacemos una pregunta y obtenemos una respuesta basada en todo el conocimiento almacenado. Lo interesante es que la barrera técnica es prácticamente inexistente. La podemos crear manualmente desde el panel de control, o disponer de una API de OpenAI y pedirle a Codex, Claude o cualquier agente que cree una Vector Store. A partir de ahí, podemos empezar a subir contenido y hacer consultas sobre él. No hace falta montar bases de datos, configurar servidores ni complicarse con infraestructura adicional. Yo utilizo varias. Por ejemplo, tengo una con todas las transcripciones y publicaciones de Sean Carroll [https://www.preposterousuniverse.com/]. Cuando quiero entender mejor algún concepto de física cuántica, no le pregunto directamente a ChatGPT qué opina sobre un tema, sino que consulto ese conocimiento concreto para obtener respuestas basadas en lo que Sean Carroll ha explicado a lo largo de cientos de episodios y artículos. También tengo otra con todas las transcripciones de Value Investing FM [https://www.academiadeinversion.com/podcast-value-investing-fm/], que utilizo como fuente adicional cuando analizo posibles inversiones. La clave está en alimentar correctamente ese cerebro digital. Podemos subir transcripciones de podcasts, documentos, PDFs, artículos, libros o cualquier otra fuente de información relevante. Lo ideal es dedicar un poco de tiempo a organizar ese contenido antes de incorporarlo, para que posteriormente las búsquedas sean más precisas y útiles. De hecho, antes de empezar cualquier proyecto de este tipo, recomiendo utilizar la skill de /grillme [https://boluda.com/podcast/3099-que-pedirle-a-la-ia/] para definir bien qué queremos construir, qué fuentes vamos a utilizar y cómo vamos a estructurar la información. Esa pequeña planificación inicial suele marcar una gran diferencia en el resultado final. En mi caso también utilizo una Vector Store para Sara [https://boluda.com/campus/sara/]. Cuando los suscriptores le hacéis preguntas, consulta toda la información que tiene almacenada, incluyendo episodios del podcast, cursos y libros. Aunque he creado una interfaz propia para acceder a ella desde la web, en realidad no sería necesario. Yo mismo suelo interactuar directamente desde Codex, sin capas adicionales. Incluso tengo un proyecto personal en el que estoy construyendo una especie de autobiografía digital. A través de preguntas guiadas voy explicando recuerdos, experiencias y acontecimientos importantes de mi vida. Toda esa información queda organizada en archivos que posteriormente se sincronizan con la Vector Store, creando una base de conocimiento personal que puedo seguir ampliando y corrigiendo con el tiempo. Otro aspecto interesante es el coste. El almacenamiento es extremadamente económico [https://developers.openai.com/api/docs/pricing], hasta el punto de que podemos guardar cantidades enormes de texto por muy poco dinero. Además, las consultas no generan costes específicos de la Vector Store. Lo único que utilizamos es el modelo de IA que realice las preguntas y procese las respuestas. Y quizás lo mejor de todo es que el conocimiento almacenado queda desacoplado de cualquier interfaz concreta. Hoy podéis consultarlo desde Codex, mañana desde una aplicación web, pasado mañana desde un bot de Telegram o desde cualquier otra herramienta que pueda conectarse a la Vector Store. El cerebro permanece ahí, independiente del software que utilicemos para acceder a él. Por eso considero que las Vector Store son probablemente la forma más rápida de crear un segundo cerebro digital. Basta con empezar a alimentar ese repositorio de conocimiento y, desde el primer día, ya podéis conversar con toda esa información como si estuviera organizada en vuestra propia biblioteca inteligente. Como siempre, muchas gracias a todos por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts [https://itunes.apple.com/es/podcast/podcast-marketing-online/id879629380] y Spotify [https://open.spotify.com/show/2D42bidPAdkxoViddqnPAs], suscribiros a los cursos para emprendedores [https://boluda.com/] y por estar ahí, al otro lado. Como siempre digo, sin vosotros, esto no sería lo que es. Sin vosotros esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana con más marketing online. Como siempre, a las 07:07. Hasta entonces… ¡Muy buenos días!

3116. Preguntas y Codex para todo

Hoy respondo preguntas sobre dependencia tecnológica, objetivos de un podcast, automatizaciones, escalabilidad, y mucho más. Pero antes, recordemos que en Boluda.com tenéis cursos para emprendedores [https://boluda.com/], marketing online, desarrollo web, y todo lo que necesitáis para vuestro negocio online. Hoy empezamos el curso de Codex para todo [https://boluda.com/curso/codex-para-todo] en el que aprenderemos a conectar Codex con aplicaciones, servicios y plataformas reales para consultar información, crear contenido, ejecutar acciones y automatizar flujos de trabajo mediante lenguaje natural. ¡A por él! Ahora sí, vamos a por las preguntas de la jornada: > 1. Buenos dias! Estando en una mesa redonda me ha venido una pregunta para Joan. De la misma manera que focalizarnos sobre las RRSS es un error (dependientes de terceros), que opinion merece la noticia del bloqueo de Anthropic par Trump? Cada dia pensamos que aceleramos nuestra produccion,  pero en aras de ser cada vez mas dependientes ? Un abrazote !! (Víctor)  > > > 2. Hola Joan, Tengo un podcast semanal desde hace tres años. Me gusta hacerlo, pero apenas me trae clientes ni ventas directas. Seguirías publicándolo como activo de marca o cerrarías algo que no tiene retorno medible? Gracias por acompañarnos tantos años. (Verónica) > > > 3. Buenas Joaaaaan, Trabajo solo y cada vez tengo más automatizaciones funcionando. Mi miedo es que un día algo falle y no me entere hasta semanas después. Tienes algún sistema para monitorizar automatizaciones y detectar errores antes de que se conviertan en problemas? Un saludo. (Ignacio) > > > 4. Hola Joan, muy buenas!!! Estoy montando un SaaS y tengo dudas sobre el soporte. Mi idea inicial era ofrecer ayuda personalizada a todos los usuarios, pero veo que eso no escala. cómo lo puedo hacer escalable? Gracias. (Jorge) > > > 5. Muy buenas Joan, Tengo varias ideas de negocio validadas a medias. Ninguna parece mala, pero tampoco hay una ganadora clara. Si estuvieras en mi situación… apostarías por una sola durante un año o repartirías recursos entre varias para ver cuál despega? Gracias por adelantado. (David) La primera pregunta gira alrededor de la dependencia tecnológica y de si estamos sustituyendo unas dependencias por otras al incorporar inteligencia artificial en nuestros negocios. Comparto mi visión sobre este tema y explico por qué creo que las dependencias son inevitables, aunque siempre conviene reducirlas al mínimo [https://boluda.com/podcast/3060-stack-tecnologico-necesario-para-montar-un-saas/]. Además, comento cómo los modelos locales de inteligencia artificial abren la puerta a trabajar con mucha más independencia de plataformas externas. A continuación respondo a Verónica, que lleva tres años publicando un podcast semanal y duda sobre si merece la pena seguir adelante porque no percibe un retorno directo en forma de clientes o ventas. Reflexiono sobre todos esos beneficios difíciles de medir que aporta un podcast, desde mejorar nuestras habilidades comunicativas hasta aprender más sobre nuestra propia especialidad o generar oportunidades indirectas que no siempre sabemos atribuir correctamente. Y para los curiosos, 604. Esa nueva oportunidad [https://boluda.com/podcast/604-esa-nueva-oportunidad/]. También respondo a Ignacio sobre cómo detectar errores de automatizaciones antes de que se conviertan en un problema importante. Explico los sistemas que utilizo para monitorizar procesos automáticos, desde registros de actividad hasta correos de resumen que me permiten comprobar que todo sigue funcionando correctamente sin tener que revisarlo manualmente cada día. La siguiente consulta llega de Jorge, que está desarrollando un SaaS y busca una forma de ofrecer soporte sin que el crecimiento del proyecto se convierta en una carga imposible de gestionar. Comparto una estrategia basada en documentación, bases de conocimiento y chatbots alimentados con inteligencia artificial [https://boluda.com/curso/chatbot-gpt-con-contenido-propio/] para reducir gran parte de las consultas repetitivas y reservar el soporte humano para los casos realmente complejos. Finalmente respondo a David, que tiene varias ideas de negocio parcialmente validadas y no sabe si centrarse en una sola o repartir esfuerzos entre varias. Explico por qué tradicionalmente recomiendo emprender en serie y no en paralelo, pero también cómo la inteligencia artificial permite experimentar con varias iniciativas a la vez durante una fase inicial de validación. La clave está en identificar rápidamente cuál tiene más potencial y concentrar después todos los esfuerzos en esa oportunidad. Un episodio repleto de preguntas sobre inteligencia artificial, automatización, creación de contenido y emprendimiento, grabado desde un entorno poco habitual pero con las mismas ganas de compartir ideas prácticas que cada mañana. Como siempre, muchas gracias a todos por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts [https://itunes.apple.com/es/podcast/podcast-marketing-online/id879629380] y Spotify [https://open.spotify.com/show/2D42bidPAdkxoViddqnPAs], suscribiros a los cursos para emprendedores [https://boluda.com/] y por estar ahí, al otro lado. Como siempre digo, sin vosotros, esto no sería lo que es. Sin vosotros esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana martes con más marketing online. Como siempre, a las 07:07. Hasta entonces… ¡Muy buenos lunes, y mejor semana!

3115. Trabajar con IA en un VPS

Hoy os cuento cómo tengo montado un Dev Box en un VPS para trabajar con todos mis proyectos en un local "remoto", y porque es tan útil. Pero antes, recordemos que en Boluda.com tenéis cursos para emprendedores [https://boluda.com/], marketing online, desarrollo web, y todo lo que necesitáis para vuestro negocio online. Hoy finaliza el curso de Meta Ads con IA [https://boluda.com/curso/meta-ads-con-ia/], en el que vamos a cambiar completamente la forma en que entendemos la publicidad de pago en redes sociales. Ahora sí, vamos al lío. Hasta hace poco, mi forma de trabajar con agentes de inteligencia artificial era la que probablemente utiliza la mayoría. Tenía Codex instalado en mi ordenador, creaba proyectos en local y dejaba que el agente hiciera su trabajo ahí mismo. Funcionaba bien, pero tenía una serie de limitaciones que, aunque no eran graves, acababan siendo bastante molestas cuando empiezas a depender de estos agentes para desarrollar aplicaciones, automatizaciones o cualquier proyecto serio. Hoy quiero explicaros cómo he cambiado por completo mi forma de trabajar gracias a algo tan sencillo como trasladar todo mi entorno de desarrollo a un VPS, lo que ahora se suele llamar una DevBox. Recordemos que este episodio es premium. Si queréis escucharlo, podéis suscribiros a Boluda.com, y además de los episodios premium, podréis acceder a todos los cursos para emprendedores. Este contenido está únicamente disponible para los suscriptores. Puedes identificarte en este enlace o suscribirte a los cursos [https://boluda.com/alta/]. Después de varios meses probando distintas formas de trabajo remoto, he llegado a la conclusión de que este sistema es el que mejor encaja con mi forma de utilizar la inteligencia artificial. Tengo todos mis proyectos centralizados, puedo acceder desde cualquier dispositivo, los agentes siguen trabajando aunque yo no esté delante del ordenador y ya no dependo de una máquina concreta para desarrollar. Solo mantengo en local dos proyectos que necesitan acceso directo al propio ordenador o a recursos físicos de mi red doméstica. Todo lo demás vive en esta DevBox remota. Si trabajáis habitualmente con agentes de IA para programar, automatizar tareas o desarrollar proyectos, os recomiendo probar esta configuración. La inversión es mínima y la comodidad y flexibilidad es enorme. Una vez os acostumbráis a que vuestro entorno de desarrollo esté disponible desde cualquier lugar y siga funcionando aunque cerréis el portátil, resulta difícil volver atrás. :) Como siempre, muchas gracias a todos por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts [https://itunes.apple.com/es/podcast/podcast-marketing-online/id879629380] y Spotify [https://open.spotify.com/show/2D42bidPAdkxoViddqnPAs], suscribiros a los cursos para emprendedores [https://boluda.com/] y por estar ahí, al otro lado. Como siempre digo, sin vosotros, esto no sería lo que es. Sin vosotros esto simplemente, no sería. Es viernes, o sea que ya sabéis lo que toca: Descansad, relajaros y recargad pilas, porque regresamos el lunes con más y mejor: Vuestras preguntas, las protagonistas de la jornada. Hasta entonces, ¡Muy buen fin de semana!

3114. Usando Codex para invertir en bolsa

Hoy os cuento cómo utilizo Codex para invertir en bolsa. Los plugins, fuentes, APIs y procedimiento que uso para crear y actualizar las tesis de inversión. Pero antes, recordemos que en Boluda.com tenéis cursos para emprendedores [https://boluda.com/], marketing online, desarrollo web, y todo lo que necesitáis para vuestro negocio online. Estamos ya entrando el la recta final del curso de Meta Ads con IA [https://boluda.com/curso/meta-ads-con-ia/], en el que vamos a cambiar completamente la forma en que entendemos la publicidad de pago en redes sociales. Ahora sí, vamos al lío. En el episodio de hoy os cuento cómo estoy utilizando Codex para complementar y asistir mi proceso de inversión en bolsa. No se trata de delegar las decisiones a una inteligencia artificial ni de dejar que compre acciones por mí sin supervisión, sino de aprovechar estas nuevas herramientas para recopilar información, mantener mis tesis de inversión actualizadas y detectar cambios relevantes de forma mucho más eficiente. Desde que empecé a invertir más seriamente hace unos años [https://boluda.com/podcast/1239-vamos-a-invertir-10-000e-en-bolsa/], he ido construyendo un sistema que me ayuda a seguir decenas de empresas sin tener que dedicar horas y horas cada día a revisar informes, resultados trimestrales y noticias corporativas. La llegada de los agentes de IA ha supuesto un salto enorme en este sentido. La base es la integración con Interactive Brokers. Gracias a su plugin puedo consultar directamente mi cartera, revisar posiciones, beneficios, pérdidas, distribución por sectores, divisas o cualquier otro dato relacionado con mis inversiones. Incluso puedo hacer preguntas en lenguaje natural sobre grupos de empresas concretos o familias empresariales determinadas, algo que sería mucho más laborioso si tuviera que hacerlo manualmente. Además, utilizo el Public Equity Investing Plugin de Codex [https://openai.com/es-ES/index/codex-for-every-role-tool-workflow/], una herramienta especializada que permite analizar resultados empresariales, comparar compañías, detectar cambios importantes en márgenes o deuda y actualizar tesis de inversión a partir de nueva información financiera. A esto le sumo varias APIs financieras y una base de conocimiento propia alimentada con podcasts, canales de YouTube, blogs y otras fuentes que considero fiables dentro del mundo de la inversión. A esto le añado la información de las APIs de Financial Modeling Prep (FMP) [https://site.financialmodelingprep.com/developer/docs?utm_source=chatgpt.com], EODHD API Documentation [https://eodhd.com/financial-apis?utm_source=chatgpt.com], Alpha Vantage API Documentation [https://www.alphavantage.co/documentation/?utm_source=chatgpt.com], Finnhub API Documentation [https://finnhub.io/docs/api?utm_source=chatgpt.com], y SEC EDGAR APIs (oficial SEC) [https://www.sec.gov/search-filings/edgar-application-programming-interfaces?utm_source=chatgpt.com], para tener los datos actualizados de las empresas que estoy analizando. De momento, siempre uso las versiones gratuitas, que aunque limitadas, son más que suficiente para lo que necesito. Uno de los conceptos más importantes de todo este sistema son las tesis de inversión de los invitados de Paco [http://google.com/search?q=value+investing+fm&rlz=1C5CHFA_enES1164ES1164&oq=value+investin&gs_lcrp=EgZjaHJvbWUqDggBEEUYJxg7GIAEGIoFMgYIABBFGDkyDggBEEUYJxg7GIAEGIoFMgwIAhAAGEMYgAQYigUyBggDEEUYPTIGCAQQRRg9MgYIBRBFGD0yBggGEEUYQTIGCAcQRRhB0gEIMjYzM2owajeoAgCwAgA&sourceid=chrome&ie=UTF-8]. Para mí, una tesis es una explicación razonada de por qué creo que una empresa puede hacerlo bien (o mal) en los próximos años. Incluye tanto los argumentos favorables como los riesgos y posibles problemas. Cuando encuentro una tesis que me convence, la incorporo al sistema y Codex se encarga de ampliarla utilizando toda la información disponible en las distintas fuentes conectadas. A partir de ahí, genero un documento completo para cada empresa donde recopila datos financieros, informes, transcripciones, información corporativa y cualquier otro elemento relevante. Cada tesis queda almacenada y se va actualizando automáticamente cuando aparecen novedades que puedan afectar a la valoración o a la narrativa de inversión. Otro aspecto interesante es que también tengo automatizado el seguimiento de las páginas de relaciones con inversores de las compañías que sigo o llevo. Cada día se revisan nuevos informes, presentaciones, cartas a accionistas o resultados trimestrales y, si aparece algo relevante, esa información se incorpora automáticamente al sistema. Así consigo tener una visión bastante actualizada sin necesidad de visitar constantemente decenas de webs distintas. Cuando finalmente decido comprar o vender una empresa, la decisión sigue siendo mía. Codex puede preparar la orden e incluso enviarla a través de Interactive Brokers, pero la confirmación final debe realizarse desde el móvil. Es una capa adicional de seguridad que evita errores y mantiene el control en manos del inversor. Lo que más valoro de todo este sistema es que cada mañana recibo un resumen con los acontecimientos importantes que han afectado a las empresas de mi cartera. No me informa de cada pequeño movimiento de precio, sino de cambios realmente relevantes que puedan alterar una tesis de inversión o requerir una revisión más profunda. De esta forma puedo mantenerme informado sin vivir pendiente de las cotizaciones. En definitiva, Codex no inverte por me, pero sí invierto asistido por Codex. La inteligencia artificial me ayuda a recopilar, organizar y analizar información a una escala que sería imposible gestionar manualmente, mientras que las decisiones finales siguen dependiendo de mi criterio y de mi forma de entender cada inversión. :) Como siempre, muchas gracias a todos por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts [https://itunes.apple.com/es/podcast/podcast-marketing-online/id879629380] y Spotify [https://open.spotify.com/show/2D42bidPAdkxoViddqnPAs], suscribiros a los cursos para emprendedores [https://boluda.com/] y por estar ahí, al otro lado. Como siempre digo, sin vosotros, esto no sería lo que es. Sin vosotros esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana con más marketing online. Como siempre, a las 07:07. Hasta entonces… ¡Muy buenos días!

3113. OpenCode

Hoy vemos qué es OpenCode, que nos permite hacer, y tanto ventajas como inconvenientes de usarlo para programar con inteligencia artificial. Pero antes, recordemos que en Boluda.com tenéis cursos para emprendedores [https://boluda.com/], marketing online, desarrollo web, y todo lo que necesitáis para vuestro negocio online. Estamos en pleno curso de Meta Ads con IA [https://boluda.com/curso/meta-ads-con-ia/], en el que vamos a cambiar completamente la forma en que entendemos la publicidad de pago en redes sociales. Ahora sí, vamos al lío. Hoy quiero hablaros de OpenCode [https://opencode.ai/], una herramienta que cada vez aparece más en conversaciones sobre inteligencia artificial y que muchos me habéis pedido que analice en detalle. Para entender qué es OpenCode, primero hay que diferenciar tres conceptos que a menudo se mezclan. Por un lado está el modelo, que sería el cerebro de la IA. Por otro está el agente, que es quien utiliza ese cerebro para realizar tareas. Y finalmente está la aplicación, que es la interfaz que usamos para interactuar con todo ello. OpenCode pertenece a esta última categoría. Es una plataforma que nos permite conectarnos a múltiples modelos de inteligencia artificial desde un único lugar. La principal gracia de OpenCode es precisamente esa libertad. No estamos atados a un único proveedor. Podemos trabajar con modelos de OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek y muchos otros. Incluso permite utilizar modelos locales instalados directamente en nuestro ordenador, algo especialmente interesante para quienes buscan privacidad o independencia de servicios externos. Otro aspecto que explica su popularidad es que se trata de un proyecto de código abierto. Cualquiera puede acceder al código, contribuir, proponer mejoras o desarrollar nuevas funcionalidades. Gracias a esta comunidad tan activa, el ritmo de evolución de OpenCode es muy rápido. Las mejoras, correcciones e integraciones aparecen constantemente, algo que recuerda a lo que ocurre en otros grandes proyectos abiertos. Los grandes modelos de IA se parecen cada vez más entre sí. Siguen mejorando, por supuesto, pero la diferencia real muchas veces ya no está tanto en el cerebro como en el agente que lo utiliza. Es decir, en cómo gestiona el contexto, la memoria aparente, las herramientas disponibles y la forma de interactuar con el usuario. Pongamos un ejemplo. Aunque parezca que el modelo recuerda todo lo que hemos hablado, la realidad es que no tiene memoria persistente dentro de una conversación. Cada vez que le enviamos un mensaje, el agente vuelve a enviar todo el historial relevante para que el modelo entienda el contexto. Cuando la conversación crece demasiado y se acerca al límite de tokens disponible, el agente gestiona la compactación para ahorrar espacio y mantener la coherencia. Ahí es donde un buen agente marca la diferencia. OpenCode permite trabajar tanto desde una aplicación de escritorio como desde terminal, y navegador. Además incorpora agentes propios llamados Build y Plan. El primero está orientado a ejecutar tareas y desarrollar código, mientras que el segundo se centra en la planificación y organización de proyectos. Sobre esa base podemos elegir el modelo que prefiramos y cambiar de uno a otro incluso en mitad de una conversación. Como el contexto completo se vuelve a enviar en cada interacción, el cambio resulta mucho más natural de lo que podría parecer. Ahora bien, no todo son ventajas. OpenCode todavía presenta algunas limitaciones importantes. No dispone de una aplicación móvil oficial y, en general, suele resultar más lento y menos eficiente que utilizar directamente las herramientas nativas de cada proveedor. Cuando modelo, agente y aplicación están perfectamente integrados, como ocurre en plataformas oficiales, la experiencia suele ser más fluida, rápida y económica en consumo de tokens. Por eso mi conclusión es bastante sencilla. OpenCode tiene mucho sentido para quienes quieren experimentar con distintos modelos, trabajar con IA local o mantener la máxima flexibilidad posible. En cambio, si vuestra intención es utilizar siempre el mismo modelo y estáis cómodos dentro de su ecosistema, probablemente os resultará más práctico utilizar directamente la herramienta oficial correspondiente. En cualquier caso, es un proyecto muy interesante que merece la pena seguir de cerca. Y quién sabe, quizá en un próximo episodio profundice en otro tema que también me habéis pedido mucho últimamente, el fascinante mundo de los modelos de IA ejecutados en local. :) Como siempre, muchas gracias a todos por vuestras valoraciones de cinco estrellas en Apple Podcasts [https://itunes.apple.com/es/podcast/podcast-marketing-online/id879629380] y Spotify [https://open.spotify.com/show/2D42bidPAdkxoViddqnPAs], suscribiros a los cursos para emprendedores [https://boluda.com/] y por estar ahí, al otro lado. Como siempre digo, sin vosotros, esto no sería lo que es. Sin vosotros esto simplemente, no sería. Nos escuchamos mañana con más marketing online. Como siempre, a las 07:07. Hasta entonces… ¡Muy buenos lunes, y mejor semana!