La inteligencia artificial no solo está acelerando tareas concretas. También está cambiando la forma de organizar el trabajo: convertir criterios propios en instrucciones reutilizables, conectar herramientas mediante MCP y crear agentes capaces de seguir procesos completos.
En este episodio de Negocios y WordPress hablamos de NovaMira, NovaMira Design, CrocoBuilder, Codex y OpenCode, pero el tema de fondo es otro: cómo pasar de pedir cosas sueltas a construir un sistema de trabajo alrededor de la IA.
NovaMira y NovaMira Design: WordPress conectado a la IA
Una de las primeras herramientas que comentamos es NovaMira, un plugin para WordPress con conexión MCP. La propuesta permite trabajar con distintas partes del ecosistema de WordPress, ejecutar consultas, utilizar PHP y conectar con plugins y builders.
La parte gratuita ya resulta especialmente interesante para tareas relacionadas con WordPress y el servidor. La versión de pago añade funciones más orientadas a builders y a integraciones con diferentes plugins. La sensación general es que NovaMira quiere convertirse en una capa de conexión para trabajar con todo el ecosistema WordPress desde un agente.
La novedad que más nos ha llamado la atención es NovaMira Design. En las pruebas permite trabajar con referencias visuales, archivos `design.md`, sistemas de diseño y direcciones de arte. La IA puede analizar un diseño y utilizar esa referencia para crear o modificar una web.
Lo interesante es que esas direcciones de arte pueden mantenerse como una especie de memoria de trabajo. Se puede cambiar el sistema de diseño activo y hacer que la IA trabaje con una referencia distinta sin tener que explicarlo todo de nuevo en cada conversación.
También cambia la forma de trabajar con los archivos. NovaMira puede crear y activar un tema sin que todo el código tenga que estar organizado desde el primer momento en un proyecto local. Eso resulta rápido para probar ideas, aunque también plantea una pregunta importante: qué control queremos conservar sobre el código y sobre el proceso de desarrollo.
CrocoBuilder y el intento de hacer un builder preparado para la IA
La otra gran prueba del episodio es CrocoBuilder, el nuevo builder de Crocoblock. La versión analizada todavía está en una fase beta temprana, pero la primera impresión es positiva.
Uno de sus puntos fuertes es la estructura de sus componentes. Los widgets parten de una estructura JSON concreta, parecida a la forma en la que se describen componentes en otros entornos de desarrollo. Además, esos elementos pueden convertirse en bloques de Gutenberg.
Esta decisión importa porque facilita la comunicación con la IA. En lugar de tener que interpretar una interfaz visual llena de capas, el agente trabaja con una estructura más clara y predecible.
Otro aspecto interesante son los common styles. Ahí se pueden definir estilos globales para elementos como `body`, `h1`, imágenes y otros selectores básicos, separados de la identidad visual concreta del proyecto.
Esto resuelve una dificultad habitual de otros builders: importar un framework CSS que mezcla clases, selectores HTML y estilos globales no siempre encaja bien con los paneles visuales. CrocoBuilder parece haber pensado esa separación desde el principio.
También incluye herramientas MCP y skills para trabajar con el builder. Algunas de ellas incorporan validaciones finales, inspección en navegador y capturas para comprobar el resultado. La idea es que la IA no solo genere algo, sino que pueda revisar si lo que ha hecho funciona.
Eso no significa que CrocoBuilder sea automáticamente el mejor builder para todo el mundo. Tiene sentido especialmente para quien ya trabaja dentro del ecosistema Crocoblock: con CrocoBuilder en el frontend y JetEngine en la parte de datos y backend se puede crear una suite bastante completa.
La duda es más general: si la IA puede trabajar directamente con HTML, CSS, PHP y JavaScript, ¿cuándo compensa añadir un builder entre medias?. Los builders pueden facilitar determinadas tareas, pero también obligan a la IA a traducir sus decisiones a una estructura intermedia. Esa traducción puede hacer el proceso más lento y tosco.
Las skills convierten los procesos propios en instrucciones reutilizables
La idea que recorre todo el episodio es que una skill no tiene que ser algo espectacular. Puede ser una pequeña definición de proceso que evita repetir las mismas instrucciones una y otra vez.
Por ejemplo, se puede crear una skill para trabajar sobre una bóveda de Obsidian. El sistema analiza las carpetas, identifica los archivos importantes y ayuda a procesar un inbox. Cuando mueve o clasifica una nota, también puede registrar qué ha hecho y por qué.
El valor no está únicamente en ahorrar tokens. También está en conservar el contexto y hacer explícito el criterio. Si una persona tiene una forma concreta de organizar clientes, presupuestos o documentación, esa forma de trabajo puede quedar escrita en una skill para que el agente la aplique de forma consistente.
El mismo enfoque sirve para tareas pequeñas. En el episodio hablamos de analizar historiales de sesiones, decidir cuáles son pruebas y cuáles conviene conservar, y borrar solo las que cumplen unas reglas claras. También aparece el ejemplo de crear una skill para organizar fiestas temáticas, con acreditaciones, juegos, ruletas y elementos que se repiten en cada edición.
Son ejemplos distintos, pero comparten la misma estructura: si un proceso se repite y tiene reglas, se puede documentar para que la IA lo ejecute con menos intervención. Las skills pueden servir para un negocio, para un proyecto web o para una afición personal.
De Codex y OpenCode a un sistema de agentes
El siguiente paso es organizar varias skills y varios agentes dentro de un sistema mayor. Codex y OpenCode aparecen como dos entornos para construir esa capa de trabajo.
La propuesta incluye un agente orquestador, un estratega, un desarrollador y un becario o documentador. No todos necesitan el mismo modelo ni la misma profundidad. El orquestador puede ocuparse de analizar el trabajo disponible y proponer el siguiente paso, mientras que el desarrollador recibe el contexto técnico de un proyecto concreto.
Las fuentes de trabajo pueden ser distintas. Algunas tareas viven en proyectos con un roadmap, mientras que otras son tareas sueltas etiquetadas en Todoist. El orquestador puede revisar esas fuentes y proponer varias opciones, teniendo en cuenta el coste, el beneficio y el estado real de cada trabajo.
El objetivo final es que el sistema no se limite a ejecutar una tarea y terminar. La aspiración es crear un loop: elegir una tarea, definirla bien, ejecutarla con el agente adecuado, comprobar el resultado y proponer la siguiente.
Pero para llegar ahí hace falta ser muy preciso. Una tarea no debería decir simplemente “mejora esta web”. Tiene que definir el objetivo, los requisitos, las limitaciones y las condiciones que indican cuándo está terminada. Si falta información, el agente debe preguntar en lugar de inventarla.
También es importante no mezclar demasiadas responsabilidades. Diseño, estructura HTML, contenidos, SEO y desarrollo pueden estar relacionados, pero no siempre deben resolverse en una sola tarea. La IA trabaja mejor cuando el contexto y el alcance están claramente delimitados.
Dirección de arte antes que generación automática
Otra conclusión importante es que la calidad del resultado no depende solamente del MCP o del builder elegido. Si se pide a la IA que haga una web sin darle una dirección, el resultado será genérico aunque la herramienta sea muy potente.
Antes de generar una interfaz conviene definir varias capas:
- la dirección de arte y la identidad visual;
- los wireframes y la estructura de las páginas;
- el mapa de componentes y cuándo utilizar cada uno;
- el framework CSS y sus convenciones;
- la planificación de URLs, contenidos y requisitos técnicos.
Este trabajo convierte decisiones intuitivas en un proceso que la IA puede entender. No se trata solo de decir “hazlo bonito”, sino de explicar qué debe conservarse, qué componentes existen, cómo se combinan y qué reglas no se pueden romper.
Por eso el episodio cuestiona la idea de hacer un curso centrado únicamente en maquetar con Elementor o Bricks. Esas herramientas pueden ser útiles y seguirán teniendo su lugar, pero enseñar a crear un proyecto profesional exige hablar también de estrategia, identidad, estructura, SEO, automatizaciones y despliegue.
Un cambio de rumbo para los proyectos digitales
El episodio termina con un anuncio personal: la serie de contenidos y La Máquina del Branding van a ampliar su enfoque.
La intención no es abandonar WordPress. Cuando WordPress sea la base adecuada, se seguirá utilizando. El cambio consiste en no tratarlo como la única respuesta para cualquier proyecto ni reducir el trabajo digital a instalar un CMS, elegir un builder y maquetar unas páginas.
La IA permite que una persona pueda abordar más áreas: identidad visual, imágenes, vídeo, audio, aplicaciones, automatizaciones, conexiones entre servicios y desarrollo web. Eso abre la posibilidad de atender proyectos más completos sin que cada parte tenga que depender de un especialista distinto o de un proceso manual interminable.
La idea no es crear un CMS nuevo para cada necesidad ni reinventar herramientas que ya funcionan. Se trata de elegir la base adecuada, conectar lo que ya existe y utilizar la IA para adaptar el sistema a cada caso.
Cierre
Las skills y los agentes no sustituyen el criterio. Lo hacen más reutilizable. Una buena automatización empieza por entender cómo se trabaja, convertir ese conocimiento en reglas y decidir qué puede delegarse con seguridad.
NovaMira, CrocoBuilder, Codex y OpenCode son piezas interesantes de este cambio, pero ninguna herramienta resuelve por sí sola la falta de planificación. La ventaja está en construir un sistema con contexto, límites, revisión y procesos claros.
¿Qué tarea repetitiva de tu negocio, proyecto o vida personal convertirías primero en una skill?
Herramientas
- NovaMira
NovaMira es un plugin para WordPress orientado a dar acceso programático a agentes de IA mediante MCP, con capacidades para inspeccionar, modificar y automatizar trabajo técnico dentro del sitio.
- CrocoBuilder
CrocoBuilder es un builder de frontend para WordPress desarrollado por Crocoblock con un enfoque AI-native desde su arquitectura. Su principio fundamental es el DOM atómico: cada elemento del editor produce exactamente un elemento en el DOM, sin wrappers ni markup generado. Los estilos se gestionan como CSS real que puede reutilizarse fuera del builder. Incluye un asistente de IA con integración MCP que lee el sistema de diseño existente (variables CSS, clases, colores, tipografías) antes de generar componentes, gestor de clases CSS nativo, Query Builder visual compatible con JetEngine, personalización de interfaz por perfil y soporte para Web Components reutilizables.
- Codex
Codex es la herramienta de OpenAI para delegar tareas de desarrollo en un agente capaz de leer contexto, modificar código y trabajar hacia objetivos verificables.
- OpenCode
OpenCode es un agente open source orientado a programación asistida por IA que puede usarse desde la terminal, una app de escritorio o extensiones de editor. Permite trabajar con modelos de múltiples proveedores, iniciar varias sesiones en paralelo y reutilizar cuentas o servicios compatibles como parte de un flujo de desarrollo más flexible.
- Obsidian
Obsidian es un software de toma de notas y gestión del conocimiento que se basa en el concepto de "notas interconectadas". Permite a los usuarios crear y organizar notas en forma de texto plano utilizando Markdown, y establece enlaces entre ellas para facilitar la creación de una red de información.
- Airtable
Airtable es una plataforma de datos relacionales y creación de aplicaciones no-code para organizar información y convertirla en flujos de trabajo adaptados a cada equipo. Permite estructurar bases de datos, relacionar registros, crear vistas e interfaces y colaborar sobre una fuente de datos compartida.Sus automatizaciones conectan disparadores y acciones para reducir tareas repetitivas y comunicarse con otros servicios. También ofrece una API y distintas integraciones para utilizar los datos de Airtable desde otras herramientas y procesos.
- Stitch
Stitch es la evolución de Google Labs hacia un canvas de diseño nativo con IA para crear, iterar y colaborar en interfaces de alta fidelidad desde lenguaje natural. Permite explorar ideas, añadir imágenes, texto o código y exportar el resultado a herramientas de desarrollo.
- Bricks
Bricks es un tema y visual site builder para WordPress con foco en rendimiento, control del marcado y construcción visual de sitios mantenibles.
- JetEngine
JetEngine es un plugin de Crocoblock para crear tipos de contenido, campos personalizados, relaciones, listings y otras estructuras dinámicas dentro de WordPress.
- Elementor
Elementor es un plugin maquetador visual para WordPress que permite diseñar páginas y plantillas con una interfaz drag and drop sin depender de código para cada ajuste.