TL;DR (3 líneas): Ya es abierto, con licencia MIT, el código de CReaM, el CRM que usamos en entaina. Lo construyó José Miguel Díez, de nuestro equipo, dirigiendo a una IA, mientras discutíamos qué CRM comprar. Estamos de acuerdo en que una herramienta propia sigue costando después de construirla. No lo estamos en que eso cierre la decisión, porque construir ya no cuesta lo que costaba. Lo compartimos sin soporte, y dos preguntas sirven para saber si comprar o construir ya te toca.

El código de CReaM está en GitHub y cualquiera puede descargarlo y adaptarlo a su empresa sin pedirnos permiso, porque la licencia es MIT.

En mayo, las licencias de un CRM comercial para todo el equipo iban a costar unos 300 € al mes, según nuestras cuentas de entonces. En junio probamos opciones conocidas, y mientras lo hablábamos José Miguel lo hizo por su cuenta, sin que nadie se lo encargara, y enseñó una primera versión hecha con IA. En total le ha dedicado unas 160 horas, calculadas a ojo por él.

La objeción a construir lo propio es razonable y la conoce cualquiera que haya dirigido un área. Construir una herramienta es solo el principio. El coste llega después, al corregir fallos y tenerla al día año tras año. Por eso se suele comprar, y nosotros también dudábamos. Hay datos que le dan la razón. Un estudio de Carnegie Mellon con 806 proyectos abiertos de GitHub que adoptaron Cursor, un editor con IA, vio que el ritmo de trabajo extra se esfumaba a los dos meses y que los avisos de calidad del código subían un 30 % y se quedaban ahí. Los autores atribuyen buena parte de esa subida a que se escribe mucho más código.

Estamos de acuerdo en que el coste no acaba cuando la herramienta funciona. Lo que más nos costó fue concretar lo que necesitaba cada persona del equipo, y ese trabajo vuelve cada vez que alguien pide algo nuevo, aunque el código lo escriba una máquina.

No estamos de acuerdo en que esa objeción cierre la decisión, porque construir ya no cuesta lo que costaba. Casi todo el CRM que usamos hoy lo hizo una persona dirigiendo a una IA, en esas 160 horas. No decimos que salga más barato que comprar; esa cuenta no la hemos hecho y depende de cada empresa. Lo que decimos es que quien decide con los números de antes puede estar descartando una opción sin mirarla.

Hoy nos resuelve que cada contacto que entra por los formularios de la web llegue a quien tiene que atenderlo, y que el equipo pueda preguntarle al agente de IA en lugar de buscar en pantallas. Cada paso salió de lo que necesitaba alguien del equipo para su trabajo.

Todo el código lo ha escrito la IA, dirigida por José Miguel. Él no revisa el código a mano. Lo comprueban las pruebas automáticas. El estudio de Carnegie Mellon sitúa el problema en asegurar la calidad, y apunta a la revisión obligatoria y las pruebas como lo que podría frenar esa deuda en una empresa. Nosotros tenemos las pruebas y no la revisión a mano, y con unos meses de uso todavía no sabemos si bastará.

Mantener y adaptar algo así exige criterio. Alguien tiene que decidir qué se le delega a la IA y qué no, y el equipo necesita un proceso de desarrollo con control de versiones.

Esta semana hazte dos preguntas. Qué herramienta pagas por puesto que tu equipo usa a medias, porque ahí ya pagas por más de lo que usas, y quién en tu equipo sabría decirle a una IA qué construir y comprobar después que lo ha hecho bien. Si la primera tiene respuesta, la decisión de comprar o construir ya te toca, aunque no la hayas planteado. Si la segunda no la tiene, lo primero que te falta es esa persona.

CReaM es una prueba de lo que se puede hacer con IA, no un producto. No lo vendemos ni damos soporte. Lo que sí hacemos es formar a tu equipo si quiere usarlo, mantenerlo y adaptarlo. En su página están la historia, el enlace al código y cómo escribirnos.

Si te haces las dos preguntas, contesta a este correo y cuéntanos qué te salió.

Referencias