Transcript of Probé Claude 3.7 con NotebookLM y Gemini 2.5… es BRUTAL! 🚀 Casos de uso que puedes Hacer GRATIS

la clave no está en una pieza concreta sino en el movimiento que nace cuando todas encajan actualmente tenemos muchas herramientas para crear cosas desde aplicaciones hacer investigaciones audios y demás pero hay tres inteligencias artificiales que uso que son claramente lo mejor en lo suyo notebook LM para procesar información Gemini para investigaciones profundas y Cloud 3.7 como la mejor para programar aplicaciones estas recibieron recientes actualizaciones que cambiarán la forma de trabajar para siempre y lo que más me gusta es lo bien que se combinan entre ellas para verlo estaremos usando notebook LM para encontrar información valiosa ya sean de artículos vídeos o incluso documentos y desde aquí orquestaremos la información de forma ágil luego usaremos Gemini para las investigaciones profundas ya que Google es la líder para la búsqueda de información desde hace años con esto conseguiremos información valiosa que luego nos vamos a llevar a la última parte del proceso en donde Cloud 3.7 entrará en juego analizando estructurando prototipando y creando aplicaciones por nosotros sin necesidad de saber ni escribir ninguna línea de código además el proceso de todos los casos de uso que estarás viendo lo vas a poder hacer de una forma totalmente gratuita ¿suena bien pues apliquemos este flujo vamos a empezar con los análisis automatizados interactivos ya sea para investigar una tendencia producto o incluso el mercado con este primer caso de uso estaremos recopilando fuente de información valiosa que luego podamos exponer de una forma visual e interactiva en cuestión de minutos para verlo tenemos que empezar saltando a Notebook LM una plataforma que te vas a encontrar ojo en la descripción junto a todas las que estaremos viendo en este vídeo y ya estando aquí vamos a empezar con Notebook LM creando un nuevo cuaderno y para ello vamos a utilizar la función de descubrir fuentes desde aquí nosotros le vamos a poder especificar aquel tipo de información que queramos buscar para que nos encuentre las mejores fuentes para ello yo para ello voy a empezar con un caso de uso real en donde me pregunto si está la educación preparada para el futuro laboral con esto realmente lo podríamos enviar pero lo más potente de esta funcionalidad de notebook LM es cuando le damos más información y le especificamos de forma concreta qué tipo de fuentes queremos para ello en lugar de poner algo escueto yo te recomiendo que lo complementes con algo como esto donde ya le especifico qué tipo de información quiero como es si la inteligencia artificial está redefiniendo la forma de aprender y esto pues aplicado en cuatro bloques principales como la transformación en la educación las nuevas demandas del mercado tecnologías emergentes y futuras proyecciones y por aquí abajo fíjate qué interesante que le pongo site dos puntos y nombres de dominios concretos con esto realmente lo que conseguiremos es que la fuente de información la escoja exactamente de estos sitios que serían los líderes cuando queremos sacar este tipo de información aquí de hecho si copio la primera de site2.it.com al hacer esa misma búsqueda en Google fíjate qué pasa ya que probablemente salvo que sea SEO no lo sabías pero en el buscador cuando pones site dos puntos y el nombre del dominio solamente te ponen los resultados de ese sitio web y como Notebook LM es tecnología Google también nos va a hacer este filtro así que ahora si clico en enviar ya por aquí me empezaría a hacer las búsqueda de las fuentes y en aproximadamente unos 10 segundos más tarde ya tendríamos toda esta información valiosa pero sobre todo quiero que te fijes en cómo realmente tenemos información de Deloite que aquí de hecho si le doy un clic aquí voy a entrar a este documento oficial de esta empresa tal y como se le había especificado y del mismo modo pues tendría otra información como PWC en donde podría haber ese PDF que efectivamente sería otro reporte oficial por parte de esta compañía así como otras consultoras tan reconocidas como KPMG que al clicarlo pues ya podríamos ver información valiosa por parte de estas compañías haciendo que ahora estemos ante un montón de fuentes que hasta hace no mucho nos hubiera costado mucho tiempo en poder llegar a ellas pero ahora sería tan fácil como clicar en importar y mientras están importando vamos a ver cómo podemos interactuar con esta información en formato audio y es que hace apenas unos días ya por fin Notebook LM ha sacado la funcionalidad de audio en español para utilizarlo sería tan fácil como clicar en configuración idioma de salida y desde aquí te vas a encontrar más de 50 idiomas para más de 200 países en mi caso yo voy a seleccionar el español y teniéndolo guardado pues ahora vamos a poder generar un audio en nuestro idioma y teniendo un resultado mucho mejor que cuando intentábamos traducirlo además ahora el apartado personalizar lo vamos a poder dedicar realmente para decirle el foco que queremos en el podcast que nos genere o incluso especificarle si queremos una duración mayor o menor yo sin embargo lo voy a dejar así y si clico en generar pues unos minutos más tarde ya tendría generado este audio en donde me especifica que ya lo tenemos en el idioma español así que ahora vamos a escuchar los 30 primeros segundos hola hoy nos metemos de lleno en lo que nos espera en 2025 ¿no un año que bueno pinta muy marcado por la inteligencia artificial por esta búsqueda constante de ser más productivos y y por cómo cambia nuestra forma de trabajar exacto tenemos informes de KPMCE de Bobba Research tendencias que marcan desde ejecutivos.es,es,es,es eh opiniones de foros como Redit de grandes pymes hasta una tesis sobre apps de productividad vamos a intentar sacar el jugo a todo esto eso es la idea es entender cómo Bueno y yo lo voy a cortar por aquí pero quiero que te fijes en todas las muletillas y otros aspectos que lo hacen muy humanos de hecho me gustaría que dejases ahora por el comentario si tú escucharas este audio realmente podría detectar que es hecho por inteligencia artificial bueno aparte de escucharlo también vamos a poder jugar con la parte visual y para ello vamos a hacer lo siguiente y es que desde notebook LM le vamos a poder preguntar como si fuese un chatbot solo que aquí nos va a dar respuesta en base a toda la fuente de información que hayamos introducido por lo que yo en este apartado le voy a decir que recopile todos los puntos cuantitativos más relevantes organizados por bloques que nos ayude posteriormente a crear un panel con todos esos datos bien si yo ahora clico en enviar pues ahora me habría dado una respuesta basada en esa fuente de información concreta que tenemos de esos reportes oficiales por las compañías que le hemos dado así que con toda esta información ahora nosotros lo que podríamos hacer sería copiarla en una hoja en blanco lo podríamos pegar y descargar como un PDF y ya con esto estaríamos listos para entrar a la plataforma de Clot y ya estando dentro de esta plataforma que es la mejor para programar nosotros ahora podríamos arrastrar el documento con todos esos puntos relevantes que hemos extraído de notebook LM y teniendo seleccionado el modelo de Cloud 3.7 Sonet que es el mejor para programar y de hecho lo podemos utilizar en las versiones gratuitas pues ahora le podría escribir el siguiente prontivo que muestre los insights principales relacionados con el sector educativo aquí básicamente le estoy pidiendo tanto gráficos interactivos de tas de decrecimiento y proyecciones visualizaciones de tendencias niveles de adopción de la tecnología así como KPIs es decir las métricas clave del rendimiento de esta temática y además de eso también le voy a pedir tres recomendaciones estratégicas de lo más importante bien ya teniendo todo esto si yo ahora clico en enviar pues ya el modelo de cloud va a empezar primeramente a analizar ese documento que le hemos subido y una vez ya tiene claro todos los requisitos nos va a empezar a programar por nosotros todo el código necesario para crear ese panel interactivo y tras unos minutos pues ya tenemos por aquí nuestro panel que para verlo mejor lo voy a expandir más y desde aquí pues tendríamos esos datos clave que lo hemos pedido como la tendencia a la productividad en las pymes así como otros datos como podría ser el impacto de la inteligencia artificial sobre el empleo cómo se están adoptando las tecnologías en las empresas tanto a nivel de auditoría automatización de informes ciberseguridad y herramientas colaborativas y también observo por aquí que tenemos gráficos que me están impresionando como esta de aquí sobre la competencia digital versus la ganancia media que aquí de hecho una alta digitalización nos dice que gana de media unos 15,8 € por hora mientras que una baja digitalización se reduciría 9,5 más abajo también tenemos datos como el índice de Cpyme que es uno de los reportes que teníamos en Notebook LM teniéndolo por diferentes categorías y además de esto pues nos encontramos esas métricas claves y si nos vamos aún más abajo también vamos a poder encontrar recomendaciones estratégicas y todo esto sin haber dedicado tiempo ni a la mequetación ni a programar y además teniéndolo basados en datos relevantes de informes que hemos cogido de Notebook LM poder compartir información compleja de forma clara es clave por ello ahora estaremos cubriendo cómo hacer presentaciones llenas de información valiosa sin PowerPoint y solo utilizando dos herramientas de Google para ello vamos a volver a crear un nuevo cuaderno en Notebook LM y clicando en descubrir fuentes ahora acabaría de escribir este prompt en donde le estoy pidiendo empresas que estén revolucionando sus procesos utilizando tecnologías emergentes como es la inteligencia artificial automatización o la robótica avanzada aquí básicamente quiero conocer cuáles son los líderes y startup prometedoras lo más interesante es que nuevamente vamos a poder filtrar desde aquí ya que si yo le especifico el año de información en la que quiero que coja todas esas fuentes pues también lo va a tener en cuenta así que para ello ahora voy a clicar en enviar y ya teniendo importadas las 10 fuentes de información que hemos hecho con la primera búsqueda que aquí de hecho por ver alguna voy a clicar por ejemplo en esta fuente y si selecciono este botón pues ya aterrizaría a esta fuente que además vamos a poder comprobar que lo tenemos del 2025 al igual que esta otra fuente de aquí que también tendríamos en el mismo cuaderno lo ideal sería ver cada una de estas fuentes y realmente aquellas que no nos cuadrasen la elimináramos y en el caso que nos falte algo más de información pues ten en cuenta que volviendo a clicar en descubrir pues vas a poder seguir importando más fuentes en mi caso como yo ya las he revisado y todas me cuadran bastante pues ahora desde Nebook LM le voy a decir directamente que me liste las cinco empresas líderes así como las startups prometedoras por lo que ahora aquí voy a clicar en enviar y segundos más tarde pues ya tendríamos esa información que por cierto cada una de estas frases van a estar referenciadas con las fuentes que nosotros hemos elegido y aquí como podemos ver tenemos compañías como Nvidia IBM Tesla Adobe y si nos vamos más abajo también vamos a poder encontrar estartas prometedoras como Query o Aptronic bien en mi caso voy a querer hacer una investigación más a fondo sobre Nvidia ya que esta está dando mucho que hablar y ahora para hacer una investigación aún más profunda la clave sería ir a la herramienta de inteligencia artificial que es la mejor para hacer investigaciones profundas esta es Yemini 2.5 así que desde la plataforma en el caso que no tenga la versión de pago vas a poder utilizar el Deep Research de la 2.0 que sigue siendo el mejor por detrás del que te voy a mostrar ahora ya que si tuviese la versión Advance podrías utilizar el Deep Research con el 2.5 Pro y ahora pues podemos seguir investigando para ello yo le voy a poner el siguiente prontir desde aquí para poder verlo bien ya que le estoy pidiendo principalmente un análisis estratégico profundo sobre la compañía Nvidia con un enfoque ejecutivo y visión de futuro aparte de esto también le especifica algunos puntos como quiero la visión estratégica los modelos de negocio así como otros aspectos importantes a tener en cuenta como es su propuesta de valor si yo ahora clico en enviar pues la inteligencia artificial de Google primeramente lo que va a hacer va a ser analizar todo el prom de lo que yo quiero investigar para proponer un plan estratégico de investigación si yo clico en el más vamos a poder ver cada uno de los pasos que va a seguir esta inteligencia artificial para sacarnos este informe en este caso con ocho pasos distintos y desde aquí incluso nosotros lo podríamos modificar sin embargo yo lo he estado leyendo y como lo hace bastante bien voy a confiar clicando directamente en empezar la investigación y ya por aquí el modelo más potente de Yemini estaría haciendo su trabajo tanto pensando como buscando en fuentes de información relevantes aquí como puedes ver gran parte de ellas son las oficiales de la propia compañía que le he especificado y tras aproximadamente unos 20 minutos ya tenemos aquí un informe en detalle con un montón de profundidad teniendo cada uno de estos párrafos nuevamente referenciados por fuentes relevantes e incluso nos vamos a encontrar tablas con informaciones cuantitativas de esta compañía que le hemos especificado y para verlo de una mejor forma voy a clicar en exportar a documentos y desde aquí pues vamos a poder ver cómo realmente nos ha hecho más de 35 páginas de información y además si nos vamos directamente a las citas vamos a poder descubrir que ha buscado en muchísimas fuentes como estás viendo por aquí ahora sería momento de ver esta información de una forma más sencilla ya que el tiempo es oro y quizás lo queramos compartir con alguna persona que no tenga mucho tiempo así que para ello vamos a clicar en archivo y nuevamente lo vamos a exportar como PDF y ahora para este siguiente caso de uso podríamos estar utilizando clot aunque realmente cuando tenemos tanto contexto como es una investigación profunda de varias decenas de páginas lo ideal sería utilizar el modelo de Gemini 2.5 ya que estos son los que mayor contexto tienen teniendo actualmente 1 millón de contexto y próximamente 2 m000ones y esto será clave para que tenga en cuenta toda la información para poder trabajarla de forma visual por ello yo me voy a venir a Gemini 2.5 Pro y activando la funcionalidad de canvas le voy a poner este siguiente pronto impacto y orientada a ejecutivos para ello le vamos a pedir una estructura clara y elegante y que tenga aspectos importantes para poder recoger la información de una forma más rápida aquí de hecho le estoy especificando que cada gráfico e información debe de interpretarse en menos de 10 segundos así que ahora simplemente voy a arrastrar el PDF que nos acabamos de descargar y clicando en enviar pues ya G Yemini nos estaría empezando a programar todo este código por nosotros y después del primer intento y algunos segundos después ya tendríamos este panel de Nvidia con información ejecutiva clave a tener en cuenta para poder verla de un vistazo teniendo por aquí la visión general de esta compañía los ingresos que tienen en este año por cada uno de sus segmentos también vamos a poder encontrar gráficos de araña que me han impresionado bastante ya que nos muestra de una forma muy clara la compañía Nvidia teniéndolo con las líneas estas verdes que vamos a poder ver una forma totalmente interactiva y además también tenemos la competencia teniendo AMD con este color rojo para poder ver la comparativa de una forma clara como por ejemplo la innovación precio o incluso la cuota de inteligencia artificial así como otras compañías como podría ser Intel aparte de esto también nos ha añadido un mapa de posicionamiento inteligencia artificial teniendo por aquí palabras claves a tener en cuenta y deslizando un poquito más abajo también lo vamos a encontrar con un análisis dafo así como las oportunidades estratégicas a tener en cuenta por último también nos dicen tanto los riesgos y amenazas que se debería trabajar en esta compañía junto con un cierre ejecutivo con los siguientes pasos que tendríamos que hacer y además toda la información que acabas de ver son de fuentes relevantes con esa investigación profunda que vimos antes teniendo el valor añadido de tenerlo representado para poder verlo una forma rápida tanto tú como algún posible inversor al cual le quieras compartir esta información con estos últimos casos hemos visto cómo podemos acceder a información valiosa e incluso visualizarla de forma interactiva pero también es muy importante saber comunicar bien esta información para ello ahora vamos a estar viendo cómo estas inteligencias artificiales pueden adaptar nuestro discurso para la audiencia que nos vayamos a dirigir para ver este nuevo caso vamos a saltar nuevamente a Notebook LM y vamos a descubrir nuevas fuentes la primera que queremos descubrir pues serían charlas TED que son las referentes a nivel conferencias que sean exitosas de todos los tiempos y que estén en YouTube para que podamos analizar qué han hecho bien estos conferenciantes así que ahora vamos a clicar en enviar ya unos segundos más tarde tendríamos todas estas fuentes relevantes a tener en cuenta para basarnos de anteriores conferencias TED y adquirirlo para nuestra comunicación así que ahora clicando en importar ya la estaríamos sumando a nuestro cuaderno bien una vez ya tenemos estas grandes ideas de TED ahora vamos a volver a clicar en descubrir fuentes y nos vamos a centrar en rastrear voces auténticas del emprendimiento digital para poder identificar esos relatos de fundadores o educadores online que estén contando su historia sin filtros dándole aquí un foco en la conversación youtubers de emprendedores más charlas texts así como valoraciones en primera persona bueno teniendo ya esto vamos a clicar en enviar y sumaríamos estas fuentes y ya con toda esta información que estamos añadiendo pues vamos a tener un montón de datos valiosos de personas que hayan hecho charlas de forma exitosa pero ahora la clave sería añadir información sobre la persona a la cual nos vayamos a dirigir ya que esto tendríamos que personalizarlo en mi caso yo voy a imaginar que le quiero vender la idea a un inversor así que para ello en descubrir fuentes le voy a decir que busque las dudas y preocupaciones más comunes de inversores digitales para que realmente mi charla le pueda solventar eso y que apuesten por mí aquí nuevamente le voy a especificar alguna fuente de información como son Foros Reddit o redes sociales como X y LinkedIn y clicando en enviar pues segundo más tarde ya tendríamos un montón de fuentes de información relevantes por lo que importamos y una vez tengamos procesadas las fuentes ahora podríamos trabajar en nuestro propio estilo de comunicación para ello desde Notebook LM le podemos especificar el siguiente prontrolle una guía de estilos para mi marca enfocada en conectar con inversores que quieran invertir en productos online lanzar formaciones o utilizar herramientas de SAS para ello quiero que tenga en cuenta tanto el vocabulario clave ejemplos de mensajes estructura lingüística y tonos de voz más efectivos bien con todo esto si yo ahora clico en enviar pues ahora va a estar procesando esta petición teniendo en cuenta las mejores conferencias TED voces de emprendedores y las necesidades de los inversores a la cual nos queremos dirigir y efectivamente unos segundos más tarde ya tendremos creado nuestra guía de estilo tanto con vocabulario clave e incluso términos que deberíamos de usar en estas charlas que además cada una de esta información nuevamente la vamos a tener referenciada y aquí como puedes ver pues tenemos palabras como pitch product market fit desarrollo de cliente sostenibilidad y al fin y al cabo términos que utilizaría un inversor luego también nos especifica términos que debemos de evitar como es la palabra influencer o incluso lenguaje vago como nos dice por aquí también nos muestra ejemplos de mensajes efectivos versus los que son genéricos y fríos para que podamos seguir practicando aquí de hecho veo que tenemos bastantes ejemplos y también nos muestran estructuras lingüísticas clave para que podamos tener una conexión haciendo que esta sea lo más empático y cercano posible también nos termina por abajo diciendo qué tono de voz sería el más efectivo y realmente pues aquí tendríamos un montón de información clave de cara a cuando queramos comunicar algo ahora con toda esta información lo que podemos hacer sería clicar en este botón que pone guardar como nota y si le doy un clic pues automáticamente por este lado de la derecha se nos habría guardado toda esta información para que nunca la perdamos pero ahora imaginemos que queremos vender nuestra idea y necesitamos hacer un elevator pitch para vender nuestro proyecto en menos de 60 segundos pues nuevamente nos podemos venir a Gemini ponerle un prom como este en donde en mi caso voy a hablar de la plataforma de Amazon y aquí básicamente quiero que haga una radiografía estratégica y actualizada de esta compañía de Amazon para ello quiero conocer tanto la arquitectura de ingresos ventajas estructurales así como otros aspectos como es la voz del usuario bien si yo ahora habilito la opción de búsqueda profunda y clico en enviar pues unos minutos más tarde ya tendría toda esta investigación valiosa de una empresa que quizás vaya a representar y ahora yo podría clicar en exportar nuevamente me lo voy a descargar en formato PDF y desde nuestro cuaderno de notebook LM podríamos clicar en añadir arrastramos nuestro PDF y ya lo habría procesado por aquí teniendo ahora esta información valiosa pues ahora nuevamente le voy a poder preguntar pues por ejemplo por ayuda para construir mi pitch de 60 segundos para presentar a amazon.com aquí le podemos especificar cómo queremos que empiece cómo queremos que sean las explicaciones y el tono a utilizar pero tenemos que tener en cuenta que ya al tenerlo este cuaderno va a tener en cuenta todas las anteriores fuentes valiosas que hemos cogido así que si yo desde aquí ahora clicas en enviar pues ya tendríamos nuestro pitch listo para que lo podamos decir aquí de hecho me ha dado por leerlo y efectivamente da esos 60 segundos tal y como se lo he pedido le podrías dar a pausa por si quieres comprobarlo porque yo lo acabo de leer y el texto está bastante bien explicado nuevamente por aquí puedes clicar en guardar como nota para que por la parte de la derecha ya te aparezca por aquí guardado y si le das un clic pues ya podrías entrar en esta nota que vas a poder visualizar e incluso convertir en una fuente aunque aquí realmente tendríamos algo a medida para que realmente seamos nosotros lo que lo digamos debemos de tener en cuenta también que cuando hacemos algo como un elevator pitch quizás luego surjan preguntas y estar preparados es muy importante y esto también lo podemos hacer con la ayuda de Notebook LM para ver este caso voy a clicar en descubrir fuentes solo que ahora desde aquí le voy a decir que me identifique los frenos mentales más frecuentes que expresan los inversores cuando evalúan a una startup como podría ser la nuestra aquí le vamos a pedir que se centre en todas las fases y también que incluya dudas estratégicas con preocupaciones sobre el equipo el producto o la escalabilidad así que ahora vamos a clicar en enviar revisaríamos estas fuentes de información que yo de hecho las acabo de ver y están sorprendentemente bien teniendo por ejemplo 15 preguntas frecuentes de un reporte de Silicon Valley así como otra fuente de información que están bastante bien por lo que como a mí me han gustado todas voy a clicar en importar y ya teniéndolas todas pues ahora le voy a poder especificar este otro pronto que me recopile las objeciones que podría tener un inversor incluyendo categorías preguntas típicas y la respuesta breve sólida que podríamos dar nosotros pero que sobre todo tenga en cuenta nuestro objetivo de anticiparnos a dudas para reforzar nuestros discursos y al fin y al cabo que argumentemos de una forma clara bien si yo ahora clico en enviar y aquí se estaría procesando 36 fuentes de información con todo lo que le hemos volcado a Notebook LM y unos segundos más tarde fíjate lo que tenemos por aquí ya que como puedes ver notebook LM también es capaz de crearnos tablas aquí teniendo la categoría que sería en este caso primero un problema solución teniendo en segunda columna la pregunta típica que se podría hacer el inversor al cual nos vayamos a dirigir y por última ¿qué respuesta sólida le podríamos dar basándose en las fuentes de información que nosotros le hemos especificado esto realmente nos lo pone tanto para el mercado modelos de negocio temas de financiación del equipo competencia hasta escalabilidad que son las cosas que le hemos pedido aquí nuevamente si nos gustase lo podríamos guardar como una nota y además más allá de esto también podríamos copiarlo y desde Gemini podríamos clicar en gestor gems y clicando en nuevo gems podríamos pegar aquí toda esa información que acabamos de de notebook LM para que luego dándole un nombre como es preguntas de inversores yo ahora podría guardar este asistente que sería como los GPTs de Openi solo que gratuitamente y desde aquí iniciando un nuevo chat podríamos practicar con nuestro propia asistente personalizado basado en información real vamos a terminar con el último caso de uso en donde vamos a ir más allá de un discurso ya que a veces cuando queremos empezar con un proyecto de una forma más seria pues quizás necesitemos aterrizar nuestra idea a una primera versión o prototipo pero teniendo estos bajo una base sólida de información para ver cómo trabajar esto vamos a volver a Notebook LM para crear un nuevo cuaderno y aquí voy a volver a clicar en descubrir fuentes y ahora lo primero que quiero saber son las mejores prácticas para un diseño de producto de software en este año 2025 aquí le voy a especificar fuentes de información relevante para lo que quiero conseguir y además fíjate que también le puedo especificar el formato de la fuente que quiero en este caso siendo PDFs así que ahora voy a clicar en enviar y ya por aquí pues tendría toda esta información así que vamos a importarla mientras se va procesando voy a volver a clicar en descubrir y ahora vamos a seguir enriqueciendo con más datos relevantes como son estudios de experiencia de usuario y estadísticas de plataformas de software ASA Service en el 2025 vaya para crear ese programa que queremos hacer aquí nuevamente le voy a especificar algunas fuentes de información y palabras clave que me gustaría que buscase así que vamos a clicar nuevamente en enviar y tras revisar las referencias que queremos quedarnos clicaremos en importar bien ahora voy a terminar con un último caso en donde describiendo fuentes le voy a poner el siguiente pron de tendencias de paletas de colores para productos de software en 2025 ya que quiero algo muy aterrizado y que me recomiende directamente cómo debería hacer mi aplicación teniendo en cuenta las mejores prácticas de este año en el que estamos aquí estoy utilizando nuevamente fuentes relevantes así que vamos a clicar en enviar y las importaríamos nuevamente bien una vez ya tenemos todos estos datos muy relevantes si queremos crear una aplicación pues ahora desde este apartado le podríamos hacer preguntas basadas en todas estas informaciones para ello yo le voy a decir que crea ahora un informe con las mejores prácticas de usabilidad que debe tener en cuenta un diseño para un prototipo de un software aquí le voy a pedir también que añada aspectos claves como la paleta de colores y otros datos aterrizados por lo que ahora voy a clicar en enviar y tras unos segundos más tarde ya tendríamos este reporte superinesante tanto con las paletas de colores claves que deberíamos de utilizar aspectos importantes a considerar cómo debería ser la accesibilidad y contraste así como la estructura y elementos claves del diseño para nuestra aplicación bien con toda esta información yo ahora podría copiar llevármela a un documento quito la respuesta primera para quedarme simplemente con el informe y ahora nuevamente si clicamos en descargar y exportar como PDF nos podríamos volver a cloud y desde aquí le podríamos poner todas esas buenas prácticas que debe tener un software en este año de 2025 para que lo siga al pie de la letra y adicionalmente por este apartado le podemos especificar la aplicación que queremos crear para ello yo le voy a poner este pron de aquí en donde básicamente le estoy diciendo que actúe como un diseñador de usabilidad especializado en crear prototipos visuales su objetivo es generar un voceto en este caso para crear un dashboard para monitorizar el sentimiento de marca ya que aquí quiero crear un programa que le sirva a las empresas para que puedan ver cómo es la percepción de los usuarios hacia su marca por ello le doy un poco más de información y aquí adicionalmente como quiero que sea un prototipo le digo que no se preocupe por la lógica del backend es decir lo que por detrás y que me lo haga de una forma simple en una sola página aquí voy a querer que por un lado me refleje la información como menciones de texto las fuentes y el sentimiento si es positivo o negativo también quiero que me añada gráficos una nube de palabras tablas y al fin y al cabo información relevante para aquellas empresas que quieran monitorizar ese sentimiento de marca y por último en cuanto a la guía de estilo fíjate que aquí le he puesto según lo adjunto ya que vamos a estar cogiendo todas estas buenas prácticas que hemos cogido de notebook LM para que lo tenga en cuenta para nuestro prototipo así que ahora voy a clicar en enviar y ya el modelo más potente inteligencia artificial nos estaría empezando a programar todo el código por nosotros y nada unos minutos más tarde ya tenemos por aquí nuestra aplicación que para poder verlo de una forma más clara nuevamente lo voy a ampliar y fíjate qué pinta tiene esto teniendo por aquí un dashboard de sentimiento de marca es donde aquí los usuarios podrían clicar en cuánto tiempo quieren ver los datos aquí de hecho me añadido un botón de conectar redes que si le doy un clic vamos a poder ver que la marca podría conectar su Twitter Facebook así como cualquier otro tipo de red social incluso monitorizar los foros de plataformas como Reddit aparte de esto también tendrían un botón para exportar un informe y luego tendríamos por aquí abajo pues todos los KPS teniendo el índice de sentimiento sobre 100 puntos en ese caso teniendo un 78% y también nos muestra la variación de cómo va aumentando o disminuyendo esa percepción positiva luego también nos dice todas las menciones que nos están haciendo el engagement y el alcance de nuestra marca por aquí abajo nos muestra una gráfica de la evolución del sentimiento siendo la línea verde positivo y la línea roja como sentimiento negativo también se nos desglosa por aquí las menciones por cada una de las plataformas y por aquí también tendríamos un asistente de inteligencia artificial que le diría al cliente qué debería de hacer para mejorar su reputación así como resúmenes de la distribución de su sentimiento de forma general y todo el desglose de menciones que están teniendo de esta marca que aquí tenemos todo fisticio pero imaginemos que esto lo hacemos real y abajo del todo nos pondría también los términos clave en una nube teniendo en verde las palabras positivas en rojo las que serían negativo y en gris las palabras neutrales y sí que con esto realmente podemos aterrizar un proyecto de forma seria y si esto lo juntamos con las capacidades de comunicación que podemos adquirir con el caso de uso previo que hemos visto así como los reportes y análisis automatizados que hemos estado viendo a lo largo de este vídeo pues hace que estemos en un momento donde tenemos al alcance de nosotros un montón de herramientas muy potentes y con esto me gustaría que me dejas abajo en los comentarios qué tan parecido estos cuatro casos de uso profesionales y oye comparte también si te gustó como estamos viendo ahora podemos tener un flujo de trabajo óptimo combinando las virtudes de las herramientas adecuadas y es que las grandes idas nacen cuando conseguimos conectar puntos que otros no ven