Páez Aduanas
Sistema de agentes de IA + avatar · 2026
Páez Aduanas, agencia de representación aduanera de Almería fundada en 1928, quería hablar en LinkedIn de lo que de verdad mueve su sector sin arriesgar su reputación con un dato normativo mal dado. Construimos seis agentes de IA que leen la normativa oficial, deciden de qué merece la pena hablar y dejan tres borradores puntuados y verificados en un panel. El sistema nunca publica. Para su evento EXPORT ASIA creamos además a Celia, una presentadora generada con IA.
- Cliente
- Páez Aduanas
- Año
- 2026
- Rol
- Diseño del sistema, desarrollo y vídeo con IA
- Plataforma
- Sistema de agentes + panel en Notion
- Estado
- Sistema validado en julio de 2026 · Celia, en EXPORT ASIA en septiembre
- 6
- agentes en cadena
- 329 s
- de 23 piezas de 5 fuentes a 3 posts puntuados
- 14
- clips 4K de Celia para la pantalla del evento
Contexto
01
De los carros de mulas al Brexit.
Páez nació en 1928 con carros de mulas que llevaban uva de Berja al puerto de Almería; hoy despacha el tomate, el pimiento y el pepino del invernadero almeriense hacia Alemania, Francia y Reino Unido.
El encargo no era una web: era un sistema agéntico de contenido para LinkedIn, con un panel de revisión.
El reto
02
Rigor por encima de volumen.
En aduanas, un dato normativo mal dado es un problema de reputación y puede leerse como asesoramiento. Toda afirmación tiene que estar respaldada por su fuente.
- 01Una persona decide siempre: el sistema propone, publicar es humano.
- 02Nunca un día en blanco, también en agosto y en los puentes.
- 03Fuentes que el cliente pueda editar sin tocar código.
- 04Celia: un avatar creíble en una pantalla gigante, a partir de una sola imagen, en español peninsular.
Cómo trabajamos
03
El proceso, paso a paso
- 01
Investigación
Historia, generaciones, certificación OEA, mercados y campaña, marcando lo no verificado en vez de rellenarlo.
- 02
Fuentes
Verificadas una a una: AEAT por su RSS oficial, boletines del sector, BOE filtrado y Comisión Europea. Tres fuentes descartadas con el motivo escrito.
- 03
Arquitectura
Seis agentes encadenados por ficheros, cada uno ejecutable y depurable por separado, con los prompts versionados fuera del código y la marca en un único fichero.
- 04
Primera ejecución
23 piezas de 5 fuentes, 3 posts puntuados en 329 segundos y 5 afirmaciones marcadas para verificar.
- 05
Cuatro revisiones
Calidad del producto, robustez del código, paridad entre el motor y n8n, y riesgo legal y RGPD. Lo urgente se arregló el mismo día.
- 06
Demo
Preparada para hacerse desde el ordenador del cliente, solo con el navegador.
- 07
Celia
Investigación técnica de pantallas LED y modelos, imagen y voz, un clip piloto antes del lote y varias iteraciones de expresividad y pronunciación.
Problemas y soluciones
04
Problemas que encontramos y cómo los resolvimos
La verificación tenía que bloquear, no decorar
- Problema
- En la primera ejecución, los tres posts arrastraban un aviso grave, pero el panel los ordenaba por nota como si fueran publicables.
- Solución
- Un aviso grave mete el post en Notion como «Bloqueado — verificar», con su riesgo visible y la nota topada; el editor recibe el texto real de la fuente, y las reglas de marca se comprueban en código.
- Resultado
- La verificación es vinculante. El editor llegó a cazar que la AEAT decía «en 2026» sin día y el borrador daba la obligación por vigente.
Tres posts, no tres versiones del mismo
- Problema
- Dos de los tres ángulos salían de la misma noticia y los borradores repetían el mismo tic: siete «no es X, es Y» en tres posts.
- Solución
- Cada ángulo declara su tema y no puede repetir fuente ni datos; tres pasa a ser un máximo. Cada redactor conoce a sus hermanos y debe diferenciarse.
- Resultado
- Menos relleno, y un tono que no delata a la IA.
Nunca un día en blanco, nunca un dato colado
- Problema
- Un lunes, la ventana de 72 horas dejaba fuera toda la AEAT; en el BOE, «dua» coincidía dentro de «individual» y colaba contratos de universidades.
- Solución
- Una ventana que se amplía por escalones y lo declara, y un filtro con límite de palabra y tildes normalizadas.
- Resultado
- Siempre hay material, y el sistema dice cuándo es menos fresco.
Robusto cuando nadie mira
- Problema
- Una fuente que devolvía HTML contaba como «0 novedades» y la cadena seguía sin material real.
- Solución
- Un feed que no se entiende es un error, contratos explícitos entre agentes, reintentos clasificados y trazas de cada agente desde el primer día.
- Resultado
- El sistema falla en voz alta en lugar de dar verde sin producir nada.
La imagen, solo del post aprobado
- Problema
- Ilustrar los tres borradores tira dos de cada tres, y la imagen es lo más caro del sistema.
- Solución
- El director visual solo se dispara tras la aprobación humana.
- Resultado
- En torno a un 66 % menos de generación de imagen, sin perder calidad.
Celia, creíble en pantalla grande
- Problema
- En el piloto, el avatar cerraba los ojos y metía manos; la voz leía «Export Asia» a la inglesa y una etiqueta de emoción subía el tono de la entrada.
- Solución
- Motor de mirada fija y sin manos, tono igualado midiendo la frecuencia fundamental antes de generar, silencios metidos en el audio y una transcripción local para comprobar que la voz no cambia ni una palabra.
- Resultado
- 14 clips 4K, labios y audio con menos de 25 ms de desfase y 56 fotogramas revisados sin manos.
Qué construimos
05
Piezas del proyecto
- 01
Celia
La presentadora de EXPORT ASIA, generada con IA a partir de una sola imagen.
02En pantalla grande
Catorce intervenciones para la pantalla del evento: saludos, ponentes, mesa redonda y cierre.
Resultados
06
Lo que conseguimos
329 s
de 23 piezas a 3 posts
Primera ejecución real: 5 fuentes, 3 posts puntuados y 5 afirmaciones marcadas para verificar.
5 + 3
fuentes activas y descartadas
Cinco activas y comprobadas; tres descartadas con el motivo escrito.
≈ 66 %
menos generación de imagen
La imagen solo se crea del post que una persona aprueba.
28
expresiones vetadas
Comprobadas en código, no en el prompt.
10:11
minutos de Celia en pantalla
14 clips 4K a 25 fps, masterizados a −16 LUFS.
≤ 25 ms
de desfase entre labios y voz
Revisado fotograma a fotograma.
Servicios
Con qué
