Avances, experimentos y aprendizajes.
Piezas cortas que dan contexto a cada proyecto vivo de ATIEMPPO: SICETAC, El Dato Logístico, La Comunidad, Insignia Impact y más.
X MCP y agentes conectados a fuentes vivas
Una lectura comercial sobre cómo los MCP oficiales de X abren camino a agentes que monitorean conversación pública, señales y documentación oficial para producir reportes vivos.
Leer artículo →X MCP y agentes conectados a fuentes vivas
Una lectura comercial sobre cómo los MCP oficiales de X abren camino a agentes que monitorean conversación pública, señales y documentación oficial...
Leer →Cuatro proyectos para mostrar cómo estamos construyendo IA aplicada
Una pieza paraguas para presentar Bruno/OpenClaw, Novedades en Vías, El Dato Logístico y Profe Bruno como casos vivos de IA aplicada.
Leer →Bruno Futbolero: agentes conversacionales que entienden contexto
Un laboratorio social para probar agentes con tono, memoria, datos vivos y conversación fluida en grupos reales.
Leer →Profe Bruno: aprender IA aplicada trabajando sobre casos reales
Una iniciativa para que personas y equipos aprendan inteligencia artificial desde problemas, ejercicios y casos reales.
Leer →El Dato Logístico: un sistema editorial vivo construido con agentes de IA
Cómo agentes de IA pueden sostener monitoreo, curaduría, artículos, datos y reportes vivos para inteligencia sectorial.
Leer →Preguntarle a los datos: agentes conversacionales para decisiones de negocio
Un caso conceptual sobre cómo convertir bases, reportes y tableros en conversaciones trazables para equipos de negocio.
Leer →Agentes de IA para monitoreo logístico: el caso Novedades en Vías
Cómo un agente especializado convierte señales dispersas sobre corredores logísticos en reportes útiles para decidir.
Leer →Bruno y OpenClaw: IA que no solo responde, también ejecuta
El caso marco de Atiemppo: una IA operativa que usa herramientas, coordina tareas y ayuda a mover trabajo real.
Leer →Cómo estamos construyendo una mesa de trabajo con IA
Una pieza madre sobre cómo Atiemppo está convirtiendo agentes, datos, documentos y conversaciones en una nueva forma de trabajar con IA.
Leer →Ayer empezó el Mundial. Y nosotros metimos a Bruno en un chat futbolero
Una experiencia con Bruno, OpenClaw y un grupo real de WhatsApp para probar qué pasa cuando la IA deja de vivir en...
Leer →Abajo a la dictadura del botón
Por qué la siguiente interfaz en logística no es otro dashboard, sino una capa conversacional que consulta la base real y responde...
Leer →Claude Code vs Codex: dos formas de trabajar con IA en código
Claude Code y Codex apuntan al mismo problema pero no lo resuelven igual. Una comparación objetiva de dos formas distintas de trabajar...
Leer →API SICETAC para empresas de transporte: una capa moderna para sistemas, agentes y operación
Cómo estamos convirtiendo nuestra API SICETAC en un producto para conectar sistemas, agentes y equipos comerciales, operativos y financieros.
Leer →Insignia Impact: una línea en desarrollo sobre responsabilidad social en logística y supply chain
Por qué estamos abriendo espacio para una conversación nueva sobre impacto, logística y supply chain.
Leer →La Comunidad: la capa de profundidad de El Dato Logístico
Por qué abrimos una comunidad en Skool y qué lugar ocupa dentro del ecosistema editorial y de producto.
Leer →El Dato Logístico: una capa editorial para pensar mejor logística, transporte y datos
Qué rol cumple el newsletter dentro del ecosistema de ATIEMPPO y por qué no lo vemos como contenido aislado.
Leer →GPT El Dato Logístico: nuestro asistente especializado en ChatGPT
Por qué abrimos un GPT propio para conversar sobre logística, transporte, datos e interpretación de contexto.
Leer →SICETAC al Instante Web: una interfaz simple para una consulta compleja
Qué cambia cuando una herramienta de costos deja de verse como un formulario técnico y empieza a sentirse como un producto útil....
Leer →SICETAC al Instante en WhatsApp: consultar una ruta ahora toma un mensaje
Cómo convertimos una necesidad operativa en un acceso directo por WhatsApp para consultar valores SICETAC con una instrucción simple.
Leer →El día que ganamos Apps.co siguiendo la Vuelta a Colombia
La historia de origen de Atiemppo: de una idea que no cerraba a un MVP en tres semanas que terminó marcando el...
Leer →Carta del Fundador: ATICA, 7 meses después
Lo que aprendimos tras 7 meses de ATICA, más de 1.400 usuarios únicos y la evolución hacia agentes que pasan del dato...
Leer →AEO: por qué la visibilidad en IA ya es una ventaja competitiva
Qué cambia cuando tus clientes preguntan primero a ChatGPT, Claude o Perplexity, y cómo trabajar visibilidad en motores de IA desde ya....
Leer →ATICA: el agente que entiende el mercado colombiano del transporte
Cómo entrenamos ATICA para responder con contexto real del transporte en Colombia y convertir preguntas complejas en decisiones accionables.
Leer →SICETAC-LAB: cómo construimos el primer agente dinámico de costos de transporte en Colombia
El detrás de cámaras de SICETAC-LAB: contexto regulatorio, arquitectura y cómo pasamos de consulta manual a respuesta accionable en segundos.
Leer →Obsidian, Markdown y la IA que recuerda
No todas las herramientas de IA viven en la nube. Obsidian es infraestructura personal: un cerebro operativo para documentar, conectar y reutilizar...
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