Las tendencias en TikTok no son aleatorias. Tienen patrones, ciclos de vida predecibles y señales de entrada y salida que se pueden aprender a leer. La diferencia entre subirse a una tendencia cuando tiene potencial y hacerlo cuando ya está muerta es, a menudo, la diferencia entre 10.000 vistas y 300. En MargaLab hemos documentado…

Una de las formas más útiles de mejorar el rendimiento en TikTok es dejar de usarlo como usuario pasivo y empezar a leerlo como ingeniero de sistemas. No porque la creatividad no importe — importa mucho — sino porque entender la estructura de la plataforma cambia las decisiones que tomas como creador. En MargaLab hemos…

En MargaLab pensamos el perfil de TikTok como una página de aterrizaje. No es una metáfora: funciona exactamente así. Alguien llega, tiene entre 10 y 30 segundos para decidir si se queda, y sale con una acción (seguir, hacer clic, o no hacer nada) que depende casi por completo de lo que encuentre en esos…

Hay mucho ruido en internet sobre cómo «hackear» el algoritmo de TikTok. La mayoría de ese ruido es especulación disfrazada de consejo. En MargaLab hemos decidido hacer algo diferente: documentar experimentos sistemáticos para separar lo que funciona de lo que solo parece que funciona. Este artículo no es un resumen de lo que dice TikTok…

En el laboratorio de contenido de MargaLab llevamos meses midiendo lo mismo que las grandes agencias miden con presupuestos millonarios: cuánto tiempo cuesta construir presencia en distintas plataformas, qué tipo de contenido convierte atención en acción, y en qué dirección se está moviendo el tráfico digital. Los resultados son consistentes: TikTok no es una red…

Hay trabajo que no necesita tu atención. Solo necesita hacerse. Informes diarios, alertas de stock, resúmenes semanales: tareas recurrentes que siguen siempre el mismo criterio y cuyo resultado informa, no actúa críticamente. Las tareas programadas y los agentes IA automáticos permiten que ese trabajo ocurra sin ti, en segundo plano, mientras tú haces otra cosa…

canonical_url: «https://margapress.com/auditar-decisiones-ia-claude-contra-ti-mismo/» Una de las técnicas más recomendadas en prompt engineering avanzado es la auto-crítica: después de que el modelo produce un output, pedirle que lo critique, identifique sus debilidades y lo mejore. En el laboratorio nos preguntamos cuánto valor añade realmente esta técnica y en qué tipos de error tiene puntos ciegos sistemáticos. El…

canonical_url: «https://margapress.com/skills-piezas-reutilizables-ampliar-claude/» La idea de encapsular un flujo de trabajo con IA en una «skill» reutilizable tiene un atractivo claro: defines el comportamiento una vez, y desde entonces puedes invocarlo con un comando simple en lugar de repetir instrucciones complejas. Pero como cualquier abstracción, las skills tienen un coste de creación y mantenimiento que solo…

canonical_url: «https://margapress.com/conectores-mcps-enlazar-claude-herramientas/» El Model Context Protocol (MCP) permite conectar Claude a herramientas externas: bases de datos, calendarios, repositorios de archivos, servicios de email, gestores de tareas. La promesa es que el modelo puede leer información de esas fuentes y actuar sobre ellas sin que el usuario tenga que copiar y pegar datos entre sistemas. En…

canonical_url: «https://margapress.com/cowork-claude-actua-en-tu-ordenador/» Cuando un modelo de IA puede acceder a los archivos de tu ordenador, ejecutar aplicaciones y realizar acciones en lugar de solo responder texto, el tipo de trabajo que puede hacerse cambia cualitativamente. No es una mejora gradual; es una diferencia de categoría. Pero también es una diferencia que viene con limitaciones y…