Mi stack de IA 2026: lo que realmente uso cada día

Andrew Maryasov, consultor de IA. Implemento agentes de IA para empresas y cada día trabajo dentro de un sistema que armé para mí. Esto no es una lista de “top 10 herramientas”: es mi stack real con precios, sin enlaces de afiliado y sin adornos. Lo que de verdad uso, no lo que se ve bien en una reseña.

TL;DR (en 30 segundos)

• El stack completo cuesta ~$300/mes. Por ese dinero: un sistema donde el conocimiento se guarda, las decisiones se recuerdan, el contenido se crea de forma semiautomática y la rutina está delegada a los agentes.
• El núcleo es Claude Code (~$200/mes). Cerebro y manos: escribe código, ejecuta agentes, busca entre los archivos. Todo lo demás gira a su alrededor.
• El valor no está en las herramientas, sino en las conexiones entre ellas. Claude Code por separado es útil. Obsidian por separado es útil. Pero cuando trabajan como un todo, ya no es un conjunto de suscripciones, sino un sistema que piensa junto a mí.
• La parte más cara del stack no son las suscripciones, sino las noches que pasé conectándolo todo.

Por qué un “conjunto de suscripciones” no es un stack

Hasta hace poco tenía ChatGPT, Notion y otra decena de suscripciones, cada una prometiendo “cambiar tu productividad para siempre”. Cada mes gastaba más o menos la misma cantidad que ahora, pero la mayoría de esas herramientas las abría una vez por semana, y de algunas hasta olvidé que existían.

El problema no eran las herramientas. No se hablaban entre sí. Cada una vivía en su propia ventana, con su propio contexto, y yo era el pegamento que tenía que conectarlo todo a mano. Cada día. Copiar y pegar de una pestaña a otra, como en 2015.

Después me pasé a Claude Code y en pocos meses lo reconstruí todo desde cero.

Este es mi stack, sin adornos, con precios. Primero, un resumen en una tabla; luego, por qué está armado así.

El stack de un vistazo

Herramienta	Rol	Precio/mes	Self-hosted
Claude Code	Cerebro y manos: código, agentes, búsqueda, git	~$200	No
Obsidian	Base de conocimiento (memoria externa)	Gratis	Sí (archivos en disco)
Graphiti + LightRAG	Memoria de largo plazo + búsqueda en el vault	Gratis	Sí (Docker)
Paperclip	Orquestador de 17 agentes de IA	Gratis	Sí (Docker)
Servidores MCP	Conectores: Exa, Google, CRM, Telegram	Mayormente gratis	En parte
Gemini API + Google One	Generación de imágenes + Gemini Pro + NotebookLM	~$5-10 (API)	No
ChatGPT	”Consilio” + una mirada alternativa	$20	No
Perplexity	Búsqueda rápida de información actual	—	No
~30 skills	Microagentes para tareas concretas	Gratis	Sí

En total, unos $280-300 al mes. Ahora, en orden.

El núcleo del sistema

Claude Code (~$200/mes) — cerebro y manos

Es el centro de todo. Escribe código, ejecuta agentes, busca entre los archivos, hace commits en git. Dejé de buscar alternativas más baratas: tras varios intentos entendí que lo “más barato” sale más caro, porque el tiempo también cuesta dinero.

Esta herramienta simplemente funciona. Y da gusto cuando no tienes que pensar en la herramienta y puedes pensar en la tarea.

Obsidian (gratis) — base de conocimiento

Todo lo que sé, pienso y planifico está aquí. Archivos Markdown en disco, sin nubes ni suscripciones. Estructura PARA, wikilinks entre todo, notas diarias.

Suena simple, pero cuando tienes más de 500 notas y están conectadas entre sí, ya no es un cuaderno de notas, sino una memoria externa.

Memoria y búsqueda

Graphiti + LightRAG (self-hosted, gratis)

Dos roles distintos que juntos le dan memoria al sistema.

Graphiti — memoria de largo plazo. Recuerda decisiones, preferencias, contactos. Una semana después pregunto “¿qué decidimos sobre el proyecto X?” y lo sabe.

LightRAG — búsqueda en todo el vault a través de un grafo de conocimiento.

Ambos corren en Docker en mi Mac mini. (Bueno, a veces se caen a las tres de la mañana, pero eso ya es un detalle.)

Servidores MCP (mayormente gratis) — conectores hacia todo

Búsqueda vía Exa, Google Calendar y Gmail, CRM Bitrix24. Un protocolo, decenas de integraciones.

Hace poco escribí sobre MCP por separado: es como un USB-C para la IA; la idea es correcta, la implementación todavía no es perfecta, pero ya funciona.

Orquestación: 17 agentes

Paperclip (self-hosted, gratis)

El orquestador de agentes. Ahora mismo tengo 17 agentes de IA, y cada uno tiene su rol: uno escribe contenido, otro lo adapta a las plataformas, un tercero hace revisiones diarias.

Este mismo post, por cierto, nació primero en uno de ellos: Content-Creator. No, en serio.

Si te interesa dónde está la línea entre un simple bot y un sistema de agentes como este, lo analicé por separado: Agente de IA vs. chatbot: la diferencia, el precio, cuándo elegir cada uno.

Modelos: para qué tener tres

Gemini API (~$5-10/mes) + Google One con Gemini AI Pro

Un rol doble. La API es para generar imágenes: prompts de más de cien palabras, estilización en distintos estilos visuales. La suscripción a Google One no es solo espacio en disco, sino acceso a Gemini Pro con límites ampliados.

Además, NotebookLM, una herramienta que convierte documentos en una base de conocimiento interactiva con podcasts de IA, también con límites ampliados. Google es el primero en lanzar nuevas funciones para suscriptores de pago, por eso lo mantengo.

ChatGPT ($20/mes) — no es el principal, pero es necesario

Mantengo la suscripción más básica, para seguir las nuevas funciones que OpenAI lanza antes para los usuarios de pago. Y sobre todo, para una mirada alternativa.

Cuando necesito un “consilio” — un modo de trabajo en el que varios modelos revisan código o planifican una tarea compleja — ejecuto Claude, Gemini y ChatGPT en paralelo. A menudo ven cosas distintas, y eso da un resultado mucho mejor que un solo modelo.

Perplexity — búsqueda rápida

Por ahora, la mejor herramienta para encontrar rápido información actual. Tiene su propio sistema de indexación, no depende de Google y responde más rápido que cualquier otra cosa.

Lo que conecta todo: ~30 skills

~30 skills para Claude Code — escritas por mí y de la comunidad. Storytelling, flujos de trabajo de contenido, documentos legales, preparación de webinars, auditorías, traducciones: cada una como un microagente para una tarea concreta.

Por ejemplo, el muy conocido BMad Method: un sistema potente para desarrollar soluciones complejas y resolver de forma estructurada cuestiones difíciles mediante design thinking, frameworks de storytelling y problem solving.

Las skills son lo que convierte a Claude Code de un chatbot inteligente en una herramienta de trabajo.

Cómo cambió el enfoque en sí

Y una cosa más que cambió mucho en los últimos seis meses: dejé de buscar herramientas ya hechas para cada tarea.

En lugar de suscribirme a otro SaaS más, simplemente le pido a Claude Code que escriba lo que necesito. Pequeñas utilidades, scripts, dashboards locales, conversores: todo lo que antes requería un servicio aparte ahora se hace en una noche. La mayoría de estas herramientas ni siquiera existían hace seis meses; las creo según las necesito.

(Si apenas estás armando tu propio kit y quieres ver un panorama más amplio del mercado, y no solo mi stack personal, hice un análisis aparte: las mejores herramientas de IA para negocios en 2026. Ahí hay 24 herramientas probadas con precios.)

Cuánto cuesta de verdad

En total sale unos $280-300 al mes. Por ese dinero tengo un sistema donde el conocimiento se guarda, las decisiones se recuerdan, el contenido se crea de forma semiautomática y la rutina está delegada a los agentes.

Siendo honesto, la parte más cara del stack no son las suscripciones. Lo más caro son las noches que pasé conectándolo todo. Scripts, configs, contenedores de Docker, servidores MCP que se niegan a funcionar. Nada glamoroso, pero funciona.

No las herramientas, sino las conexiones entre ellas

Claude Code por separado es útil. Obsidian por separado es útil. Pero cuando Claude Code lee del vault, busca a través de LightRAG, recuerda a través de Graphiti y coordina agentes a través de Paperclip, ya no es un conjunto de herramientas, sino un sistema que piensa junto a ti.

El mismo principio lo llevo a los proyectos de clientes. Cuando en Auspex automatizamos procesos de negocio, y en Grow2.ai armamos agentes de IA, la pregunta siempre es la misma: no “qué herramienta es más genial”, sino “cómo conectar lo que ya existe en un sistema que funcione solo”.

¿Y cuál es tu stack? Me da curiosidad: ¿alguien más sigue armando el suyo, o todos están en soluciones all-in-one?