Mi stack de IA personal en 2026: qué uso cada día y para qué

TL;DR

Mi stack de IA personal en 2026 son siete herramientas que pago todos los meses, gasto entre 600 y 800 € y me devuelven el equivalente a contratar a dos personas más en el equipo. Claude (Code y app) es el cerebro, ChatGPT lo uso para imagen y voz, Perplexity para research serio, Higgsfield para creatividades visuales, n8n para automatizar lo repetitivo, Notion AI para documentación viva y Granola para reuniones. Lo que dejé fuera importa tanto como lo que tengo dentro: Gemini, Otter, Jasper, Copy.ai y varios “todo-en-uno” que cobran caro y rinden poco. Y la regla que sostiene todo: la IA me ahorra horas, pero no decide. El día que delego decisiones, dejo de ser empresario y me convierto en operador de IA.

¿Por qué publico mi stack de IA personal a mediados de 2026?

Llevo dos años escribiendo sobre IA aplicada y casi nunca había puesto por escrito qué herramientas componen mi stack de IA personal y cuáles uso yo de verdad cada día. Lo he soltado en charlas, en cenas, en grupos de WhatsApp con otros directores de agencia, pero nunca con nombres, precios y por qué. Y en 2026 esto importa más que nunca, porque el ecosistema ha madurado: ya no hay 400 herramientas iguales prometiendo “IA para todo”. Hay cuatro o cinco que mueven el resto, y el resto vive de la inercia o de la integración. Así que merece la pena fijar una foto honesta.

Lo segundo: mi stack de IA personal no es el que recomiendo a un cliente PYME. Lo dejo claro desde aquí. Yo gestiono dos empresas, escribo a diario, leo papers, hago research profundo, programo en Claude Code y necesito un nivel de respuesta que un usuario medio no va a aprovechar. Una directora financiera de una empresa de 30 personas no necesita el plan de 200 € de Claude Max, ni Higgsfield para creatividades. Necesita ChatGPT Plus, quizá Notion AI y poco más. Cada stack se diseña para la persona que lo usa, no para impresionar en LinkedIn.

Y lo tercero, que va a ser el hilo conductor de todo el artículo: no hay nada más fácil que disfrazar improductividad con suscripciones de IA. He visto empresarios pagando 1.500 € al mes en herramientas que abren tres veces por semana. Pagar no es usar. Y usar no es necesariamente generar resultado. En las próximas secciones voy a contar herramienta por herramienta qué hago realmente con cada una, qué problema me resuelve y, sobre todo, qué herramientas dejé fuera y por qué. Si esperabas una lista de 30 apps con afiliados, esto no es para ti.

Mi stack de IA personal no es el que recomiendo a un cliente: es el que justifico cada mes mirando qué decisión tomé gracias a él.

¿Qué papel juega cada herramienta de mi stack de IA personal?

Antes de entrar en detalle, conviene entender cómo encajan las piezas. Mi stack de IA personal está organizado por función cognitiva, no por marca. Una cosa es pensar y decidir, otra es buscar y verificar, otra es crear (texto, imagen, vídeo), otra es automatizar lo repetitivo, otra es documentar y otra es capturar lo que ocurre en reuniones. Cuando lo organizas así, te das cuenta de que casi todas las herramientas que la gente acumula compiten por el mismo casillero y solo necesitas una por casilla.

En mi caso, las casillas son siete: pensar y producir (Claude), research con fuentes (Perplexity), imagen y voz cotidiana (ChatGPT), creatividades visuales con calidad cinematográfica (Higgsfield), automatización (n8n), documentación viva (Notion AI) y reuniones (Granola). Si quitas una, hay un agujero real. Si añades una, casi siempre canibaliza a otra. Y casi cualquier herramienta nueva que veo en X o LinkedIn la evalúo así: ¿qué casilla ataca y a quién intenta sustituir? Si la respuesta no es nítida, no entra.

Esto no apareció de un día para otro. Mi stack de IA personal lleva tres años evolucionando. En 2023 era ChatGPT y Copy.ai. En 2024 entró Claude y salió Copy.ai. En 2025 entró n8n y Perplexity, salió Jasper y empecé a usar Notion AI en serio. En 2026 ha entrado Higgsfield, Granola se ha vuelto imprescindible y Claude Code se ha comido tareas que antes hacía a mano. La regla que aplico: cada trimestre reviso si alguna herramienta lleva más de tres semanas sin abrirse. Si la respuesta es sí, va fuera. Es brutal pero es la única manera de no acabar con un stack de IA personal de 1.500 €/mes que no usas.

¿Por qué Claude (Code y app) es el cerebro de mi stack de IA personal?

Si tuviera que quedarme con una sola herramienta de mi stack de IA personal, sería Claude. Y lo digo después de haber sido el primero en defender ChatGPT cuando salió GPT-4. Hoy, Claude (tanto la app web como Claude Code en el terminal) hace el 70% del trabajo cognitivo serio que hago. Escritura larga, análisis de documentos, programación, revisión de contratos, debugging de procesos, brainstorming estratégico, edición de artículos como este. Todo pasa por Claude. Pago el plan Max (los 200 €/mes en el momento de escribir esto) y lo amortizo en la primera mañana del mes.

¿Por qué Claude lidera mi stack de IA personal y no GPT? Por tres cosas concretas que no aparecen en los benchmarks. Primera: escribe en castellano natural sin la cadencia robotizada que arrastra GPT desde 2023. Esto, para alguien que escribe entre tres y cinco mil palabras al día, no es estético, es operativo. Segunda: razona mejor en contextos largos. Le puedo pasar un PDF de 80 páginas con un contrato de cliente y darme un análisis de cláusulas con criterio, no un resumen perezoso. Tercera: Claude Code. Esto cambió mi manera de trabajar a finales de 2025. Antes pedía código en una ventana de chat, lo copiaba, lo pegaba, lo probaba, fallaba, vuelta a empezar. Hoy abro Claude Code en el terminal y trabajo directamente sobre el repo, con acceso a archivos, ejecutando comandos, viendo errores. Es como tener un developer junior senior pegado al teclado.

Tres ejemplos reales de cómo Claude trabaja dentro de mi stack de IA personal esta misma semana. Uno: redacté con Claude Code una mini-app interna para que mi equipo de Datalvar AI suba transcripciones de reuniones y reciba automáticamente un resumen estructurado por cliente. Tres horas, cero código manual mío, código limpio en producción. Dos: usé la app web para revisar una propuesta comercial de 18 páginas que envié a un cliente del sector hostelero. Detectó tres incoherencias en pricing que se me habían pasado. Tres: escribí el primer borrador de este artículo dictándole el esquema y dejándolo trabajar mientras yo iba a una reunión. Volví, lo edité, lo publiqué. Sin Claude, este artículo sale el viernes. Con Claude, sale el lunes. Esto, multiplicado por veinte tareas a la semana, es un cambio estructural.

Claude no me hace más listo. Me hace más rápido en aplicar lo que ya sé y más honesto sobre lo que no sé.

¿Para qué uso ChatGPT si Claude es el cerebro de mi stack de IA personal?

ChatGPT lo mantengo en mi stack de IA personal por dos cosas muy concretas: imagen y voz. Sora y la generación de imagen integrada en GPT son a día de hoy mejores que casi todo lo que hay para usuarios finales, sobre todo cuando quiero algo rápido para una publicación, una miniatura, una idea visual para una presentación. No tengo que aprender prompts complejos como en Midjourney y la calidad ya es muy decente. Pago el plan Plus y con eso me llega para lo que hago con imagen, que no es mi core. Si fuera diseñador, el stack sería otro.

La voz es la otra razón. El modo conversación de ChatGPT, sobre todo en el coche o caminando, es la mejor manera que he encontrado de pensar en voz alta y obtener respuestas inteligentes. Cuando voy en coche entre Madrid y reuniones fuera, conecto el modo voz y le doy una vuelta a problemas que llevo encallados. No para que decida, sino para que me obligue a articular. He cerrado decisiones estratégicas importantes hablando con ChatGPT en un atasco de la M-30. Suena ridículo escrito, pero la diferencia entre rumiar un problema solo y articularlo con un interlocutor que pregunta es enorme.

Lo que ya no uso de ChatGPT dentro de mi stack de IA personal: escritura larga (lo hace mejor Claude), análisis de documentos (también Claude), búsqueda con fuentes (Perplexity), código (Claude Code). Si me preguntaras hace dos años, ChatGPT era el cerebro. Hoy es el complemento visual y conversacional. Y está bien. No hay ninguna obligación de que una sola herramienta lo haga todo. De hecho, intentar tener una sola herramienta para todo es la receta perfecta para no aprovechar bien ninguna pieza de mi stack de IA personal. Mi stack de IA personal vive precisamente de la especialización: cada cual a lo suyo.

¿Cómo uso Perplexity dentro de mi stack de IA personal para research serio?

Perplexity entró en mi stack de IA personal en 2024 y desde entonces no ha salido. Su trabajo es uno: cuando necesito información actualizada con fuentes verificables, ahí voy. ChatGPT y Claude siguen siendo malos para esto, porque o no buscan (modelos base) o buscan de forma poco transparente. Perplexity te enseña las fuentes, te deja entrar a cada artículo y te permite hilar preguntas en una misma sesión sin perder el contexto. Para investigar tendencias del sector, datos de mercado, novedades de productos de la competencia o cifras concretas, es lo que mejor funciona hoy.

Lo uso de forma muy concreta. Cuando voy a escribir un artículo de blog (como este), abro Perplexity primero, hago la búsqueda inicial con 5-6 preguntas que organizan el campo semántico del tema y reviso lo que sale. No me creo nada a la primera: si una afirmación es crítica, voy a la fuente original. Esto, que parece básico, es la diferencia entre escribir un artículo serio y escribir un refrito. Las IAs alucinan menos que en 2023, pero alucinan. La diferencia es que ahora son más convincentes alucinando, lo cual es peor. Perplexity reduce ese riesgo porque te obliga a ver la fuente.

Perplexity también funciona en mi stack de IA personal como herramienta de due diligence rápida. Antes de una primera reunión con un cliente potencial, hago una búsqueda en Perplexity sobre la empresa, el sector, sus últimos movimientos, posibles temas que vayan a salir. Diez minutos antes de la reunión tengo cinco páginas de contexto que antes me llevaban una hora montar. Si tienes que escoger entre tener Perplexity o no en tu stack de IA personal, y vendes servicios profesionales, lo necesitas. La diferencia entre llegar a una reunión sabiendo y llegar sin saber es muchísimo más alta de lo que la gente cree. Para entender bien cómo evalúan Google y otros buscadores el contenido factual, recomiendo leer la documentación oficial de Google Search Central sobre E-E-A-T, que sigue siendo la mejor referencia para entender qué busca el algoritmo en cualquier contenido publicado.

¿Para qué uso Higgsfield dentro de mi stack de IA personal en creatividades visuales?

Higgsfield es la incorporación más reciente a mi stack de IA personal y la que más sorprende cuando la enseño. En Digitalvar producimos creatividades publicitarias para clientes de hostelería, retail, formación. Hasta principios de 2026, dependíamos de un mix de Midjourney, Runway y Adobe Firefly. Funcionaba, pero era lento y la consistencia de personajes entre frames era un drama. Higgsfield resolvió la consistencia y la calidad cinematográfica del vídeo corto, que es justo lo que más pedimos para Reels, TikTok y Meta Ads.

Lo uso yo personalmente para generar conceptos visuales rápidos cuando estoy preparando una propuesta o cuando quiero ilustrar una idea para LinkedIn. No reemplaza a un diseñador (ni de lejos), pero acelera la fase de exploración brutalmente. Antes pedía a una freelance tres referencias para un cliente; las tenía en dos días. Hoy, en 20 minutos en Higgsfield tengo 15 variaciones para enseñar al cliente y escoger la dirección antes de que el diseñador empiece. El diseñador agradece tener una dirección clara, el cliente agradece la velocidad y yo agradezco no estar esperando dos días para avanzar.

Coste de Higgsfield dentro de mi stack de IA personal: alrededor de 90 €/mes en el plan que uso. Caro para alguien que hace vídeo ocasional, justificado para alguien que produce contenido visual semana sí, semana también. Y aquí va una opinión que sé que molestará a algunos: la IA generativa visual no ha eliminado a los buenos diseñadores, ha eliminado a los mediocres. El diseñador que entiende dirección de arte, marca, composición y narrativa visual sigue siendo imprescindible. El que solo sabía abrir Photoshop y ejecutar instrucciones literales ya no compite con un junior con buen ojo y Higgsfield. Y esto va a acelerarse.

¿Cómo uso n8n para automatizar tareas repetitivas?

n8n es la pieza menos “IA” de mi stack de IA personal y la que más palanca tiene en mi día a día. Llevo desde finales de 2024 con un n8n self-hosted en mi servidor y hoy orquesta más de 30 flujos activos. Ingesta de leads de WhatsApp Business a un CRM, alertas en Telegram cuando hay menciones en redes, sincronización entre Notion y Google Calendar, generación automática de borradores de posts de LinkedIn con Claude API, envío a Telegram para mi aprobación y publicación final. Cada uno de esos flujos me ahorra entre 10 minutos y dos horas a la semana. Sumados, hablamos de varios días de trabajo al mes que se ejecutan solos.

Lo importante de n8n dentro de mi stack de IA personal no es la herramienta en sí, es el cambio de mentalidad. Cuando llevas n8n en la cabeza, dejas de aceptar el “esto es manual y punto”. Te preguntas: ¿esto se puede automatizar? Y a veces la respuesta es no (por coste de mantenimiento o por bajo volumen), pero más a menudo de lo que parece es sí. Y lo automatizable, lo automatizo. El resultado es que mi equipo dedica más tiempo a lo que requiere criterio humano y menos a lo que es proceso. Para una agencia, esto es supervivencia. Una agencia que no automatiza en 2026 va a tener problemas de margen.

Lo que NO automatizo, aunque podría: la aprobación final de cualquier cosa que vaya a un cliente o a un canal público. Todos los flujos terminan en una pantalla de Telegram que pide aprobación humana antes de publicar, enviar o cobrar. He visto demasiadas empresas confiar en flujos 100% automáticos y meter la pata en público de forma vergonzosa. Mi regla: la IA propone, el humano dispone. Si quieres profundizar en por qué este principio importa, McKinsey publicó un buen análisis sobre el ROI real de la IA en empresa que viene a confirmar lo mismo: los proyectos exitosos mantienen humano en el loop en decisiones críticas. Los que automatizan ciegamente se vuelven en contra antes o después.

¿Por qué Notion AI y Granola en mi stack de IA personal?

Notion AI es la pieza menos glamurosa de mi stack de IA personal y la que más uso cuando lo cuento. Llevo años con Notion como segundo cerebro: aquí están mis proyectos, mis clientes, mis ideas, mis OKRs, los procesos de las dos empresas. Desde que Notion AI mejoró en 2025, la uso para tres cosas: buscar dentro de mi propia base de conocimiento (“¿qué decidimos sobre X en la reunión de marzo?”), resumir documentos largos cuando vuelvo de vacaciones o de un sprint intenso, y generar borradores iniciales de procesos basados en mis notas. No es la IA más potente del mercado, pero es la que está donde está mi información. Y eso, para mi flujo, vale más que el modelo más sofisticado.

Granola es la herramienta de reuniones que sustituyó a Otter en mi stack de IA personal a principios de 2026, y ha sido una de las mejores decisiones del año. La razón es simple: Granola trabaja localmente, no graba audio en la nube, escucha lo que sale del micro y captura mis notas mientras tomo apuntes. Al terminar, me devuelve un resumen estructurado basado en mis notas y en lo que escuchó. La calidad del resumen es notablemente mejor que la de Otter porque parte de mis propias notas como ancla, no solo del audio. Y la privacidad importa: hay reuniones con clientes donde no puedo grabar la conversación en un servidor de terceros sin consentimiento explícito.

El cambio que ha provocado Granola en mi stack de IA personal es que ahora hago menos esfuerzo durante la reunión y tomo mejores apuntes después. Sé que voy a tener un resumen decente, así que durante la reunión me centro en escuchar, mirar a la persona y participar de verdad. Al terminar, edito el resumen, lo limpio, lo paso a Notion y queda como acta consultable. Llevo 6 meses así y la diferencia en cómo me siento al final del día de reuniones es brutal. Antes salía agotado de tomar notas y procesar. Hoy salgo cansado de pensar, no de mecanografiar. Y esto, en un día con 5-6 reuniones, es mucha energía libre para otras cosas.

¿Qué dejé fuera de mi stack de IA personal y por qué?

Una de las preguntas que más me hacen no es qué uso, sino qué no uso. Y la respuesta sobre qué quedó fuera de mi stack de IA personal es: bastante. Mi stack de IA personal lleva tres años evolucionando y por el camino han ido cayendo herramientas que en algún momento parecieron imprescindibles. Vale la pena explicarlo, porque seguramente alguien lee esto y dice “¿y Gemini, y Otter, y Jasper?”. Spoiler: cada una salió por una razón concreta que aprendí pagando con tiempo y dinero.

Gemini. Lo probé en serio durante el primer trimestre de 2026 para ver si entraba en mi stack de IA personal, con plan de pago y todo. La integración con el ecosistema Google es real y para quien viva 100% en Workspace puede tener sentido. Para mí, no. Su capacidad de razonamiento en castellano me parece inferior a Claude, su escritura tiene la misma cadencia robotizada de las primeras versiones de GPT y la integración con Workspace, en mi caso, no compensa porque mi documentación viva está en Notion, no en Google Docs. Cancelé al segundo mes. No descarto volver si saca un salto generacional, pero hoy no entra.

Otter. Lo usé durante 18 meses para transcripciones de reuniones. Funcionaba, pero tres problemas me fueron molestando: la transcripción en castellano sigue siendo mejorable, el modelo de pricing por minutos te penaliza si tienes mucho día de reuniones y la privacidad (subir audio de clientes a un servidor en EEUU) se volvió incómoda. Granola, que trabaja local y parte de mis notas, lo resolvió mejor en todos los frentes. Otter no es malo, pero ya no es lo mejor para mi caso.

Jasper, Copy.ai y compañía. Los usé en 2023 cuando aún tenía sentido pagar por capas encima de GPT-3.5. En 2026, pagar por una capa de marketing encima de un modelo cuando puedes ir directo a Claude o ChatGPT y obtener resultados mejores, no tiene sentido para alguien técnico. Para alguien no técnico, quizá. Pero el coste/beneficio ya no compite. Salieron y no han vuelto.

Microsoft Copilot, los “asistentes” de cada SaaS, los chatbots embebidos. Casi siempre cobran caro y rinden poco para entrar en mi stack de IA personal. Cada SaaS quiere meter su propia IA y cobrar 10 € extra al mes por funciones que están a 30 segundos en Claude. Mi regla: solo pago la IA donde aporta una integración real con mi flujo. El resto, paso. Y curiosamente, esto me ha bajado más la factura mensual que lo que me ha subido sumar Higgsfield y Granola.

¿Cuánto me cuesta realmente mi stack de IA personal cada mes?

Vamos al dinero, que es donde la conversación se pone interesante. Mi stack de IA personal cuesta, a mediados de 2026, entre 600 y 800 € al mes según el uso de créditos en Higgsfield y la API de Claude (que usamos también para n8n). Desglose aproximado: Claude Max 200 €, ChatGPT Plus 22 €, Perplexity Pro 20 €, Higgsfield 90 €, n8n self-hosted ~20 € de servidor, Notion AI 10 € por usuario, Granola 18 €. Y luego, la API de Claude para n8n, que oscila entre 100 y 300 € según el mes. Suma. Redondea. Está ahí.

¿Es caro? Depende del marco de comparación. Comparado con el sueldo de una persona junior, es ridículo. Comparado con una suscripción única de software de hace 10 años, es una barbaridad. La pregunta correcta no es “¿es caro?”, sino “¿cuánto me devuelve?”. Y para mí la respuesta es clara: este stack me devuelve el equivalente a contratar a dos personas más en el equipo, si no consideráramos el coste de oportunidad de mi tiempo. Conservadoramente, multiplica por diez lo que cuesta. Mi stack de IA personal es la inversión con mejor ROI que tengo en marcha hoy, junto a la inversión en mi propio equipo humano.

Recomendación honesta para alguien que arranca: no copies mi stack de IA personal. No necesitas Claude Max si solo escribes un par de cosas a la semana. No necesitas Higgsfield si no produces creatividades visuales. No necesitas n8n si todavía no has identificado los procesos repetitivos de tu negocio. Empieza con ChatGPT Plus o Claude Pro (uno de los dos, no los dos), añade Perplexity si haces research y nada más. Total: 40-50 €/mes. Cuando un mes saturas esas dos herramientas, evalúa qué te falta. Sube en escalera. Bajar de un stack inflado es psicológicamente difícil; subir desde abajo es fácil. Aplica lo mismo que aplicarías a contratar gente.

¿Cómo es un día típico usando mi stack de IA personal de principio a fin?

Cuento un día normal mío, sin maquillar, con mi stack de IA personal trabajando a pleno rendimiento. Me levanto a las 7. De 7 a 9 hago tareas de gestión: revisar correos, contestar lo urgente, repasar la agenda del día, mirar métricas de las dos empresas. En esta franja uso muy poco mi stack de IA personal, porque es operativa. Como mucho, asomo Notion AI desde mi stack de IA personal para buscar algo concreto en mi base de conocimiento (“¿qué decidimos sobre el cliente X en mayo?”). Esta hora y media la mantengo deliberadamente sin IA porque me ayuda a aterrizar el día con mi propio criterio antes de meter inputs externos.

De 9 a 13 es la franja de trabajo profundo, y aquí Claude es protagonista absoluto. Programación en Claude Code, escritura larga, análisis de documentos, preparación de propuestas, redacción de artículos como este. Mantengo el móvil en otra habitación, abro dos ventanas (Claude web y Claude Code), y trabajo en bloques de 90 minutos con un breve descanso. En estas cuatro horas hago el trabajo que en 2022 me llevaba un día y medio. No es magia; es que Claude se come la fricción que antes me chupaba el 40% del tiempo. Lo que queda es lo importante: pensar, decidir, conectar ideas. Para tener una perspectiva externa sobre cómo medir productividad bien hecha en knowledge work, Cal Newport tiene textos muy buenos sobre deep work que siguen aplicando perfectamente en la era de la IA.

Como rápido, y de 16 a 20 son reuniones, llamadas, calls con equipo, comerciales, clientes. Aquí Granola se ocupa de capturar y mi cerebro se ocupa de estar presente. Entre reunión y reunión uso Perplexity para preparar la siguiente o ChatGPT en voz para procesar algo si voy en coche. A las 20 cierro el día con 30-40 minutos de revisión, planifico el siguiente y cierro todas las pestañas de mi stack de IA personal. Cero IA por la noche, salvo lectura. Esta separación es lo que evita que mi stack de IA personal se convierta en un yugo en vez de en una palanca. Si sigues conectado a las herramientas a las 23, vas a quemarte rápido y vas a tomar peores decisiones al día siguiente.

El día que mido mi productividad por horas trabajadas con IA, y no por decisiones acertadas, he perdido.

¿Cómo evito que mi stack de IA personal me convierta en operador de IA?

Esta es la sección que más me importa de todo el artículo. Llevo dos años viendo a empresarios, directores y profesionales sénior convertirse, sin darse cuenta, en operadores de IA. Pasan el día encadenando prompts, generando outputs, revisándolos, corrigiéndolos, mandándolos. Hacen muchas cosas y deciden pocas. Producen mucho y dirigen poco. La trampa de tener un stack de IA personal productivo es que es tan fácil estar ocupado que confundes ocupación con avance. Y para alguien que dirige, esto es mortal.

Aplico tres reglas. Primera: mi stack de IA personal no decide. Ni a quién contrato, ni qué cliente acepto, ni cómo respondo a una crisis, ni qué precio pongo. La IA me ayuda a articular, a comparar, a investigar, a redactar. La decisión es mía y firmada con mi nombre. Cuando empiezas a delegar decisiones a un modelo, dejas de ser empresario y te conviertes en operador de un sistema que no entiendes del todo. Y los modelos no se hacen responsables: tú sí.

Segunda: bloques sin mi stack de IA personal en el día. Dos franjas obligatorias: la primera hora de la mañana y la última del día. En esas dos horas hago las cosas con mi cabeza, sin chat abierto. Funciona porque me obliga a no perder la musculatura de pensar solo. Si todo lo que produzco es co-creación con IA, pierdo la capacidad de tener ideas originales en seco. Y eso, para alguien que vende criterio, es lo más caro que se puede perder. La IA es un amplificador, no un sustituto. Pero un amplificador solo funciona si hay señal que amplificar.

Tercera: revisar mi stack de IA personal cada trimestre. ¿Qué herramienta llevo más de tres semanas sin abrir? Fuera. ¿Qué herramienta se está comiendo más tiempo del que aporta? Fuera. ¿Qué pieza del stack genera trabajo en vez de quitarlo? Fuera. La acumulación de herramientas es la entropía del knowledge worker moderno. Cada trimestre limpio. Es lo mismo que hago con clientes, proveedores, contratos y servicios. Si no aporta lo que cuesta (en dinero o en atención), va fuera.