Asistente personal de IA en Python que combina modelos de lenguaje punteros (GPT, Claude, Gemini) con selección dinámica del modelo según la tarea. Pensado para un despliegue local en la infraestructura del cliente — control total sobre los datos y privacidad completa. Acceso por dos vías: una interfaz web con todas las funciones y una integración en Telegram. Su seña de identidad es una lógica personal y un «carácter» de IA finamente ajustados a los procesos y al estilo de comunicación del cliente.
Cliente: particular · Plataforma: Telegram + interfaz web · Categoría: automatización
Stack tecnológico
- Lenguaje: Python.
- LLM: GPT, Claude, Gemini con selección dinámica del modelo según la tarea.
- Despliegue: local, en la infraestructura del cliente (privacidad de los datos).
- Interfaces: interfaz web + integración con Telegram.
- Integraciones: APIs externas, SSH, Google Sheets, navegador web, sistema de archivos.
Lista completa de funciones implementadas
El asistente cubre más de 100 operaciones. Líneas principales:
🧠 Inteligencia y modelos de lenguaje
- Simbiosis de GPT, Claude y Gemini con selección dinámica de modelo según la tarea
- Lógica personal y «carácter» de IA a medida del cliente
- Búsqueda avanzada, generación de contenido, análisis de datos
- Generación de imágenes
⚙️ Automatización y operaciones de sistema
- Ejecución de comandos de shell
- Gestión de archivos
- Automatización del navegador web
- Procesamiento de PDF
- Monitoreo de servidores por SSH
- Trabajo con Google Sheets
💬 Canales de acceso
- Interfaz web con todas las funciones para operaciones complejas
- Integración en Telegram — control desde cualquier parte del mundo
🛡 Seguridad
- Despliegue local en la infraestructura del cliente
- Control total sobre todos los procesos y datos
Proceso de trabajo
1. Análisis de requisitos y conceptualización — inmersión en los procesos del cliente, definición del concepto del asistente y de su carácter. 2. Diseño de la arquitectura y elección tecnológica — arquitectura del sistema, elección de LLM (GPT, Claude, Gemini), stack para despliegue local. 3. Desarrollo del núcleo de IA e integración de los LLM — código principal en Python y mecanismos de selección dinámica de modelo. 4. Creación de las interfaces (Telegram y Web) — interfaz web e integración con la API de Telegram. 5. Ajuste de lógica, carácter y funcionalidad — personalización de respuestas y lógica, despliegue de más de 100 funciones especializadas. 6. Pruebas, depuración y optimización — testeo integral, rendimiento y seguridad. 7. Despliegue, formación y soporte — despliegue local, formación del equipo, soporte técnico.
Resultados
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Reducción del tiempo en tareas rutinarias | 45% |
| Aumento de la velocidad en la toma de decisiones | 2,5x |
| Nivel de automatización de procesos | 90% |
| Reducción de costes operativos | 20% |