Acerca de
Acerca de este proyecto
Quién creó este sitio y por qué, cómo se construyó con IA, con qué funciona y cuánto cuesta, y lo que aprendí en el camino.
Cifras al 2 de octubre de 2026.
Quién lo creó y por qué
Soy Federico Giudici, profesional de adquisiciones y trabajo para una organización internacional en Ginebra.
Comencé este proyecto por dos razones:
- aprender, en la práctica, lo que las herramientas de IA permiten hacer a alguien que no programa;
- comprobar si la información pública de contrataciones puede hacerse más útil y accesible para los profesionales de adquisiciones.
Es un proyecto personal. LinkedIn
Cómo se construyó
El sitio se construyó con Claude, la IA de Anthropic, a partir de mi propia investigación y de mi experiencia en adquisiciones.
Actué como responsable de producto (product owner). No tengo conocimientos de programación, pero he trabajado como product owner en desarrollo de sistemas. Claude escribió todo el código, las pruebas automáticas y la documentación técnica. Yo no escribí código.
Lo que hice yo mismo:
- definí los objetivos y las funciones que debía tener el sitio;
- investigué y elegí las fuentes de datos;
- respondí 49 rondas de preguntas de decisión: métodos, redacción, datos, fecha de lanzamiento;
- creé las cuentas, pagué los servicios e ingresé contraseñas y claves;
- configuré el dominio, publiqué cada cambio y ejecuté algunas tareas largas en mi propio ordenador;
- revisé las páginas e informé de lo que estaba mal.
La mayor parte de la construcción se hizo en sesiones programadas de Claude. Cada sesión leía un registro de avance escrito, hacía una tarea planificada, ejecutaba las pruebas y anotaba lo que había hecho y lo que seguía.
Plazos
- Inicio: 7 de agosto de 2026.
- Lanzamiento público: octubre de 2026, después de la actualización mensual de datos del 15 de octubre, unas diez semanas después del inicio.
- En ese tiempo: más de 230 cambios en el código, unas 56.000 líneas de código y casi 2.000 pruebas automáticas.
Dónde usa IA el sitio
Los precios y las estadísticas no usan IA. Los precios unitarios, las medianas y los rangos son aritmética simple sobre registros publicados, y cada cifra enlaza a su registro de origen. La IA se usa alrededor de ellos:
| Qué | Modelo | Dónde se ejecuta | Para qué |
|---|---|---|---|
| Nombres de artículos en inglés | Claude Haiku 4.5 (Anthropic) | API de Anthropic, llamada por la actualización mensual de datos | Traduce los nombres de artículos publicados en español u otros idiomas. 82.339 de 82.341 nombres traducidos. |
| Sugerencias de clasificación | Qwen3-Embedding 4B (modelo abierto) | Mi propio ordenador, mediante Ollama, una vez al mes | Encuentra el código de clasificación más cercano para artículos publicados sin código. |
| Coincidencias de clasificación dudosas | Claude Sonnet 5 (Anthropic) | API de Anthropic, en la misma tarea mensual | Elige entre candidatos cercanos. Cada sugerencia espera la aprobación de una persona; nada cambia en el sitio hasta entonces (243 sugerencias hasta ahora). |
| Estimación de precios faltantes, revisión de valores atípicos, estudios de mercado | Claude (Anthropic) | API de Anthropic | Construido, todavía no en uso. |
El sitio en cifras
| Al 2 de octubre de 2026 | |
|---|---|
| Fuentes de datos (agencias nacionales de contratación) | 7, en 7 países |
| Procesos de contratación | 1.469.766 |
| Registros de precios | 4.083.529 |
| Monedas | 20 |
| Registros de precios también en dólares estadounidenses | 99 % |
| Artículos con precio de referencia | 16.342 |
| Cifras de referencia (una por artículo, moneda y unidad) | 27.168 |
| Nombres de artículos traducidos al inglés | 82.339 |
Los recuentos actualizados por fuente están en la página Fuentes.
Herramientas
Utilizadas. Costos en dólares estadounidenses. «Desarrollo» es lo pagado hasta el 2 de octubre de 2026; «En curso» es el costo de funcionamiento previsto.
| Herramienta | Para qué se usa | Desarrollo | En curso |
|---|---|---|---|
| Claude (Claude Code, Cowork, Claude Design) | Planificación, código, pruebas, documentación, maquetas de páginas | Suscripción Claude Pro, usada también para otros trabajos | La misma suscripción |
| API de Anthropic | Las funciones de IA descritas arriba | 28,77 usados | Hasta unos 16 al año |
| Neon | La base de datos PostgreSQL | 14,92 | Unos 160 al año (según uso; calculado sobre la factura de octubre de 2026) |
| Porkbun | El nombre de dominio | 11,08 | 11,08 al año |
| GitHub | Guarda el código; ejecuta las pruebas y la actualización mensual de datos | Gratis | Gratis |
| Vercel (plan Hobby) | Aloja el sitio; recuento anónimo de visitas | Gratis | Gratis |
| UptimeRobot | Me avisa por correo si el sitio deja de funcionar | Gratis | Gratis |
| Ollama | Ejecuta el modelo abierto de IA en mi propio ordenador | Gratis | Gratis |
| Telegram | Me avisa si falla la tarea de mi ordenador | Gratis | Gratis |
Datos (gratuitos): registros de contratación publicados según el Estándar de Datos de Contrataciones Abiertas por siete agencias nacionales de contratación, y los tipos de cambio operacionales de las Naciones Unidas para la conversión de monedas.
Consideradas, no utilizadas.
| Herramienta | Qué habría hecho | Por qué no |
|---|---|---|
| Vercel Pro | Plan de alojamiento de pago | No hace falta para un sitio gratuito y sin fines comerciales (unos 20 al mes) |
| Render, Railway, Fly.io | Otros servicios de alojamiento | El plan gratuito de Vercel fue suficiente (unos 7–10 al mes) |
| Hugging Face | Ejecutar el modelo de IA en la nube | El modelo necesario no estaba disponible allí; funciona gratis en mi ordenador |
| Plausible | Estadísticas de visitas | De pago o autoalojado; las estadísticas gratuitas de Vercel hacen lo mismo aquí |
Costo total
| Desarrollo (al 2 oct. 2026) | Funcionamiento, por año (estimado) | |
|---|---|---|
| API de Anthropic | 28,77 | 16 |
| Base de datos Neon | 14,92 | 160 |
| Nombre de dominio | 11,08 | 11,08 |
| Todo lo demás | 0 | 0 |
| Total, dólares estadounidenses | 54,77 | 187,08 |
Más una suscripción Claude Pro, que también uso para otros trabajos.
Lecciones aprendidas
- Volver a comprobar lo que se informa como terminado. Una IA puede dar una tarea por terminada cuando falta una parte. Hay que pedir la evidencia, no el resumen.
- Revisar la seguridad a propósito. Una revisión de seguridad específica encontró fallos que el desarrollo normal no había detectado.
- Probar con datos reales, primero en lotes pequeños. Una medición por muestreo estaba equivocada hasta que se revisó el archivo completo. Una ejecución de traducción falló en todos los artículos y aun así costó dinero; una prueba con 1.000 artículos lo detectó antes de la ejecución completa.
- El uso real supera a las estimaciones. La traducción se estimó en 10–15 dólares y costó unos 21.
- Hace falta cierto conocimiento de sistemas. La IA a menudo no elige la forma más eficiente, y hay que saber reconocerlo. Ejecutar modelos de IA en el propio ordenador también exige al menos un manejo básico de PowerShell.
- El costo requiere trabajo explícito e iteración. El uso del servidor, el tamaño de la base de datos, los cálculos pesados y lo que puede ejecutarse con un modelo de IA local tuvieron que trabajarse deliberadamente, a menudo más de una vez, hasta llegar a una mejor solución.
- Planificar con antelación las funciones principales. La traducción se añadió tarde y se aplicó primero al texto equivocado, por lo que hubo que rehacerla en una sola pasada grande.
- Las sesiones de IA necesitan un traspaso por escrito. Cada sesión empieza sin memoria. Un registro de avance y una tarea por sesión mantuvieron el trabajo en curso.
- Pedir informes sencillos. Frases cortas, lo que ocurre primero y una lista clara de lo que yo tenía que hacer ahorraron más tiempo que cualquier herramienta.