2026 · Laboratorio · IA ·
Seahaven
IA aplicada a empresas: consultoría, automatización y agentes. Empezó siendo la forma de quitarnos trabajo de encima a nosotros mismos.
Seahaven es el laboratorio de inteligencia artificial de Truman Digital, fundado en 2026. Ayuda a empresas a adoptar IA en dos roles: como asesor —diagnóstico de procesos y hoja de ruta priorizada por impacto— y como ejecutor —automatización, agentes a medida y formación de equipos—. Su origen no fue un plan de negocio: fue automatizar la operativa interna del propio estudio, empezando por los informes de cliente, siguiendo por el contenido multiidioma y terminando por el control de horas. Cuando esos tres procesos llevaban meses funcionando solos, comprobamos que la mayoría de empresas con las que hablábamos tenían exactamente los mismos problemas. La tesis es deliberadamente aburrida: empezar por un proceso concreto, tener algo funcionando en una semana y medir.
El origen: quitarnos trabajo
No empezó como plan de negocio. Empezó porque un estudio de cinco personas se ahoga en operativa: informes mensuales que se montan a mano, contenido que hay que mantener en varios idiomas, horas que nadie apunta hasta que llega la factura.
Fuimos automatizando esas piezas una a una con agentes. Cuando llevábamos meses funcionando así, nos dimos cuenta de que la mayoría de empresas con las que hablábamos tenían exactamente los mismos tres problemas.
La tesis
Casi todo el mercado de la IA se mueve entre dos extremos igual de inútiles: el que te vende una licencia y te deja solo, y el que te propone una transformación de seis cifras que empieza a rendir en el mes ocho.
Nuestra tesis es aburrida a propósito: empezar por un proceso concreto, tener algo funcionando en una semana y medir. Si no rinde, no se escala. Y si un caso no necesita IA, decirlo. Lo he desarrollado entero en la IA no arregla el caos: lo acelera.
Qué automatizamos primero
El orden en el que lo hicimos no fue casual y es el que recomiendo a cualquiera. Primero, los informes de cliente: cada mes se montaban a mano y consumían una mañana entera de alguien; hoy se generan de madrugada y solo hay que revisarlos. Después, el contenido multiidioma: mantener un blog de producto en tres idiomas era imposible con cinco personas, y ahora un agente redacta y adapta mientras el equipo revisa antes de publicar. Y por último la operativa interna: registro de horas completado y validado a diario, con un resumen que llega por Telegram cada mañana a las ocho.
Lo interesante es que ninguno de los tres es glamuroso. No hay nada que enseñar en una demo, y es exactamente por eso que funcionan: son procesos con volumen, reglas claras y un dolor real detrás. Ese es el perfil de lo que merece la pena automatizar, y casi nunca coincide con lo que la gente pide en la primera reunión.
Lo que hemos aprendido
- La revisión humana no es opcional. Los agentes redactan y proponen; una persona aprueba. Eso es lo que sostiene la calidad.
- Empezar por lo aburrido. Lo que más paz mental dio no fue lo vistoso, fue automatizar el registro de horas.
- Nadie mira los dashboards. Todos leen el aviso de las ocho de la mañana.
El caso completo, con arquitectura y detalles, está contado en seahaven.pro.