WspWrapped
Subes un chat exportado de WhatsApp y obtienes 30+ métricas de la conversación — sin guardar un solo mensaje.
Sistemas de IA
Jorge Cortés pone la IA donde cambia el resultado, no donde queda bien en una demo. Think nombra la decisión. Build mete el modelo en el producto. Ship es producción, no un notebook. WspWrapped es el caso. El lab no sale a escena hasta que se lanza.
Lo hace Jorge Cortés, no un equipo intercambiable.
Para quién
- Fundadores que tienen una decisión que el producto debería tomar, no una slide que dice “usamos IA”.
- Equipos que necesitan un pipeline — parsear, calcular, no guardar lo que no debe guardarse — no un chatbot pegado al costado.
- Quien quiere el modelo detrás de un producto que alguien puede abrir.
Qué obtienes
- La decisión que el sistema puede tomar, nombrada antes de elegir un proveedor.
- Un pipeline dentro del producto: la entrada, el cálculo, lo que ve el usuario.
- Reglas de privacidad y almacenamiento que son arquitectura, no un PDF de política.
Cómo trabajo
01/ Think
Nombrar la decisión. Si el producto funciona sin el modelo, el modelo es adorno. Si no puede, ese es el trabajo.
02/ Build
Poner el modelo donde cambia el resultado — una API cuando alcanza, un pipeline propio cuando el producto no debe recordar nada.
03/ Ship
Producción, idiomas, un corte gratis si el producto lo necesita. WspWrapped lanza reportes y tarjetas, no un notebook de investigación.
Entregables
- 01/Una decisión por escrito: qué calcula el sistema, qué no debe conservar.
- 02/La capacidad en vivo dentro del producto, no una “demo de IA” aparte.
- 03/Los modos de fallo: timeouts, entrada vacía, el usuario que pega el archivo equivocado.
Evidencia
La prueba pública: entra un export de WhatsApp, salen más de 30 métricas, no se guarda el texto: WspWrapped.
JORGECO/LAB guarda experimentos — Context Engine, Agent Sketchbook — que todavía no son casos. No aparecen aquí hasta que se lancen.
No es para
- “Agrégale IA” sin una decisión que cambie.
- Un envoltorio de chatbot como producto entero.
- Automatización por la automatización: diez pasos y nadie dueño del resultado.
Preguntas
¿Construyes con IA o solo integras APIs?
Uso el modelo que el producto necesita. A veces es una API. A veces es un pipeline propio: WspWrapped parsea el export en memoria y calcula más de 30 señales sin guardar el texto de los mensajes. La prueba es el resultado, no el proveedor.
¿Cuánto cuesta un sistema con IA?
No hay tarifa pública. El precio sigue a la decisión que el sistema debe tomar, a los datos que puede tocar y a un set fijo de entregables después de un diagnóstico corto. Escríbelo en la página de contacto, con esa decisión como la ves.
¿Trabajas con equipos fuera de Chile?
Sí. Base en Santiago, Chile. Remoto, en todo el mundo. Español e inglés.
¿Haces automatización?
La automatización es un medio. Si un flujo saca trabajo real —recordatorios, un parseo, un agente que verifica— entra en el sistema. Si es una torre de zaps sin producto, este no es el trabajo.
¿Los datos de mis usuarios se van a un modelo de terceros?
No por defecto, y no para saltarse la arquitectura. WspWrapped no guarda el texto de los mensajes; solo agregados. Lo que un producto puede enviar a un modelo es una decisión de Think, por escrito, antes de Build.
¿Qué pasa después del lanzamiento?
Las primeras semanas en producción son parte del trabajo: archivos vacíos, idiomas, la query que nadie predijo. Ese loop se acota. No es un acuerdo abierto de horas salvo que lo nombremos.
¿Necesito un modelo propio?
Casi nunca el día uno. Dueño del pipeline y de la decisión. El modelo se arrienda hasta que el producto demuestre que necesita algo que la API no puede hacer.