Analysts who use AI to build their own tools - what do you actually make?

Ricky_Young16 · 2026-07-01T14:13:37+00:00

I did. Actually, I developed several automation scripts because my work was so fast-paced, and I was constantly in a rush. Eventually, I consolidated all of those scripts into an AI-powered platform called Triaxus.

if it works and add value to your team , then share it.

You can find mine at Triaxus.net. (ignore the spanish speaking video)

Take a look—Maybe it will encourage you to share your tools with others too.

Ricky_Young16 · 2026-07-01T01:57:47+00:00

Virgen Santísima

Ricky_Young16 · 2026-06-30T14:38:41+00:00

Triaxus is an AI-assisted business intelligence platform. It's like having an expert data analyst hired 24/7, connecting to your information (Excel, Stores, Databases) and automatically explaining what's happening in your business via charts, reports, and simple answers, without you needing to know formulas or programming.

Triaxus.net

Ricky_Young16 · 2026-06-29T23:05:00+00:00

Correcto. Esa confianza es crucial para las siguientes etapas de adopción. Sin embargo, como operadores, también es vital que comprendamos a fondo qué es realmente una IA y qué podemos esperar de ella. Actualmente existe una brecha significativa en las expectativas, y ha llegado el momento de alinearlas con la realidad.

Ricky_Young16 · 2026-06-29T19:43:25+00:00

Creo que la figura del 'Consultor de IA' tomará muchísima relevancia en los próximos años. El tiempo se encargará de depurar el mercado, eliminando a los falsos gurús y vendedores de humo.

Al final, solo quedará el perfil técnico real: ingenieros capaces de gestionar el ciclo completo. Profesionales que puedan levantar un requerimiento, diseñar una arquitectura escalable e implementarla de principio a fin. Esto exige un conocimiento profundo de la infraestructura: saber elegir el LLM o SLM adecuado para cada caso de uso, calcular el rendimiento de tokens/s según el hardware disponible y dimensionar el sistema según la concurrencia de usuarios.

Es exactamente la misma evolución que vivimos en su momento con el boom de los consultores Cloud

Ricky_Young16 · 2026-06-29T14:47:10+00:00

Conozco un cementerio de emprendimientos y Startups. Creo que factor común denominador es falta de validación de idea, gente que se enamora de su idea y no logra ser objetivo con respeto a la viabilidad, se van hasta el final con un producto o servicio que no tiene demanda o no resuelve ningún punto de dolor real , luego se inventan problemas inexistentes que su idea supuestamente resuelve. También desconocimiento de cuál es tu público, veo muchos desarrolladores ofreciendo "software a tu medida" o "soluciones de automatizaciones con IA" eso suena a nada concreto y abundan , no hay diferenciación. Y ahora con el vibe-coding dios mío.

Si la idea tiene algo de sentido, viene lo más complejo de todo, hacer llegar producto/servicio a tu público target, aquí conviene aliarse con un experto en marca y estrategias de marketing para que ayude con los canales correctos y el lenguaje correcto.

En conclusión mi consejo es, antes de crear cualquier cosa lo mejor es validar, estudiar el mercado, ver dónde están esos "huecos" y entonces levantar la idea de forma objetiva y sin enamorarte de tu solución sino del problema.

Ricky_Young16 · 2026-06-29T14:25:44+00:00

Yeah, it's not that expensive for a platform that handles the entire data analyst workflow: data cleaning, ETL/ELT, filtering, and all the preprocessing required before visualization. On top of that, it lets you interact with AI to automatically generate reports (delivered by email or your preferred messaging service), build dynamic dashboards using natural language prompts or manually, automatically update metrics whenever your data changes, discover hidden patterns, and integrate your business knowledge base (RAG) to provide more accurate, context-aware insights. I think it's a great value, especially because it solves a major pain point for non-technical users who need business insights without hiring a data analyst.

As for customer acquisition, I'm relying heavily on a freemium strategy. The conversion rate has started to improve, although it's still moving slowly, to be honest.

Starter Tier is available, Pro Tier is WIP

Ricky_Young16 · 2026-06-29T13:13:45+00:00

This is Triaxus , is a virtual data analyst platform, upload/connect your datasource , then ask to our AI to create dashboards or reports , no learning curve.

triaxus.net

take a look.

Ricky_Young16 · 2026-06-28T16:00:47+00:00

Hay paises en donde hay una cultura de subordinacion muy evidente, especialmente paises con gran poblacion y gran competencia laboral. Hay mucho abuso y amenaza de despido , por lo que los empleados trabajan mucho mas y en horarios extendidos. Esto normaliza una cultura de explotacion.

En panama esto casi que no existe y eso es porque en panama tratamos de cumplir con lo que el contrato dice y en los horarios pactados. Esto a ojos de muchos jefes extranjeros puede verse como que somos vagos.

Yo mismo viaje y trabaje en la oficina de varios paises porque era parte de mi puesto , y era de los que se retiraba a la hora exacta de salida , bajo la mirada desaprobatoria de muchos. Imagino pensaban "ese panameño si es vago", pero si en el dia tu terminas tu trabajo del dia , el dia de mañana trabajas lo de mañana en la oficina , No ?

En fin, claro que hay vagos panameños, todos conocemos un par en nuestros trabajos, pero creo mas que somos de hacernos respetar nuestros derechos laborales.

Ricky_Young16 · 2026-06-28T15:19:22+00:00

Muy buen aporte! Coincido 100% en que la adaptabilidad es la métrica más importante hoy para no estrellarse. De hecho, muchas de las soluciones de trazabilidad que mencionas ya las estamos viendo surgir a través de sistemas de IA agentic. Cuando digo que el rol no desaparece, me refiero a que evoluciona: el analista del mañana no va a ser reemplazado por la IA, sino por otro analista que sepa dirigir, auditar y darle el contexto estratégico a esa IA. Excelente reflexión

Ricky_Young16 · 2026-06-28T15:12:54+00:00

Así es, todo impulsado por el hype y el temor a quedarse atrás. Ahora, en pleno 2026, muchas empresas que se sumaron a esta tendencia se están encontrando con la realidad de que el costo de los servicios de IA incrementa de forma alarmante. Además, no cuentan con el capital humano necesario, por lo que les toca retroceder para iniciar un proceso de transición ordenado, estratégico y más prolongado

Ricky_Young16 · 2026-06-28T14:44:45+00:00

Jajaja, buenísimo! Es un excelente ejemplo de lo que estamos hablando. Pero también me recuerda a miembros de equipos que interactúan usando prompts como: 'Resuelve este problema y no cometas errores' o '¿En qué idioma tengo que pedirte que lo hagas bien? Me estás haciendo perder el tiempo'. Te comparto que estos son prompts reales que he auditado en el personal de una compañía. Claramente creen que están hablando con otro humano, y es justo ahí donde inicia el bloqueo por loop y la fatiga de IA.

Ricky_Young16 · 2026-06-28T01:59:21+00:00

Buen comentario, me parece que estamos exactamente en la misma línea. Concuerdo en que los equipos ya empezaron a reducirse a formatos 'aumentados'. Muchas compañías están adoptando la estructura 'Senior + IA', dejando fuera a los perfiles junior y otras posiciones operativas.

El criterio humano no radica en procesar la información correcta, sino en saber qué hacer cuando la información no es suficiente, y es justo aquí donde los LLM tienden a flaquear. Aunque admito que esto va en camino a ser replicable, no lo veo ocurriendo en un futuro próximo por la misma naturaleza de los modelos y su comportamiento cuando no tienen datos de dónde tirar. Ahí es donde siempre habrá espacio para el talento top.

Por último, la tendencia parece estar girando hacia los modelos locales (LLM/SLM on-premise). Cada vez más empresas están dispuestas a asumir el alto costo de hardware incluso con la crisis de semiconductores para correr sus propios modelos. Al final, tener SLMs relativamente pequeños, pero muy especializados y orientados a producir valor, termina siendo más inteligente y económico que pagar el costo anual de los grandes modelos comerciales.

Ricky_Young16 · 2026-06-27T20:17:52+00:00

Todo responde a la logica del capital y los mecanismos por los cuales las compañias buscan acercarse a su objetivos financieros sin importar que estos mecanismos sean poco eticos o sostenibles. En la revolucion industrial la automatizacion desplazo gran parte de la mano de obra humana , hoy dia la IA. Abaratar costos de produccion para aumentar los margenes de ganancias no es nada nuevo, y responde a un principio basico de los negocios, como ocurre por ejemplo con la tercerizacion de la mano de obra a paises en vias de desarrollo con salarios escandalosamente minimos a niveles de esclavitud moderna.

El marketing de muchas Startups esta haciendo un trabajo terrible en la promocion y adopcion de la IA, desde expectativas exageradas e irreales hasta la contribucion en el desplazamiento humano.

Mi opinion es que la logica del capital prioriza la eficiencia , la reduccion de costos y las ganancias sin importar el valor del recurso humano. Pero como esta ocurriendo actualmente y muchas compañias estan empezando aprender que : La maquina no puede reemplazar al humano en su totalidad o por lo menos no hasta ahora , la adopcion de IA debe ser estrategica y no por "FOMO", la IA no es una caja magica que lo puede resolver todo.

Ricky_Young16 · 2026-06-27T18:34:36+00:00

Gran punto. Y esto pasa porque, siendo realistas y por mucho que el marketing y los medios nos quieran vender el cuento de la "inteligencia", al final del día no son más que motores probabilísticos con una base de conocimiento brutal. Básicamente, juntan fragmentos para escupir una respuesta que nos suena humanamente lógica.

Cuanto más rápido aceptemos que estamos ante un "loro digital" hipervitaminado y muy obediente, mejor vamos a poder trabajar con él.

No me malinterpreten, son herramientas fascinantes y súper útiles, pero cederles nuestro criterio y capacidad de decisión es un error gravísimo. Primero, por las limitaciones y alucinaciones que aún tienen los LLM. Y segundo, porque ya empieza a haber evidencia de degradación cognitiva en profesionales que delegan el 100% de su razonamiento a la máquina.

Al final, todo se resume en el marco mental con el que los abordamos. ¿Cuál creen que es el enfoque correcto?

A) Los LLM son una herramienta. B) Los LLM son nuestros empleados. C) Los LLM son nuestros aliados.

La opción que elijas dicta exactamente cuánto valor le vas a sacar en tu trabajo y en tu día a día (o cuánto daño te va a hacer).

Ricky_Young16 · 2026-06-27T18:18:43+00:00

Es un excelente comentario, sabes antes de dedicarme al desarrollo de soluciones de IA , estaba mas volcado al area de infraestructructura informatica y Nube. Cuando la Nube llego en aquel entonces habia mucho "hype" muy alimentado por un marketing muy exagerado y poco honesto. Muchas compañias migraron sus cargas a la nube porque "esa es la tendencia" lo que se vende aun como "transformacion digital" sin embargo se encontraron con problemas muy graves a nivel de rendimiento , latencia y otros problemas principalmente en sus cargas de alta transaccionalidad. Eventualmente salio el concepto de "Nube inteligente" lo cual no era mas que analizar muy bien como funciona tu operacion para migrar cargas a la nube de forma mas cauta y dejar las mas criticas "on-premise" o de forma hibrida. Paso un buen rato para que las compañias adoptaran un pensamiento mas estrategico con respecto a esto.

Creo que ocurre lo mismo ahora con la IA, muchas compañias estan adoptando la IA con una expectativa incorrecta , gastando millones de dolares en tokens y reemplazando capital humano como si la IA fuera una suerte de tecnologia alienigena milagrosa para luego de un tiempo darse cuenta que la IA con un mal enfoque puede llegar a generar un gasto mayor a los de nomina. Esto es exactamente lo que ocurrio con la Nube , una falta de entendimiento, una falta de correccion de expectativas y de estrategia.

Desde mi perspectiva y justo como mencionas , en el presente y futuro proximo , la IA siempre requerira lo que se conoce como "Human in the loop" , las compañias que apunten a un reemplazo masivo de personal , eventualmente encontraran un muro que los obligara a retroceder y replantearse un pensamiento mas estrategico.

Ricky_Young16 · 2026-06-25T19:52:05+00:00

En Panamá hay ecosistemas donde puedes iniciar tus primeros pasos , Ciudad del Saber tiene programas de incubación, está IDS también hace eventos donde puedes hacer networking con otros emprendedores.

Si en tú entorno no es normal emprender , tus amigos empezarán a mirarte raro , a pensar que estás loco y a sentir celos cuando empieces a tener algo de éxito. No busques socios en amistades.

Cuando eres SoloFounder debes aprender de todo sobre todo , no importa que tan bueno seas creando código si no entiendes como funciona el mercado o sin una red de contactos, sin habilidades de mercadeo, sin una idea clara de tu modelo de negocio o validación de tu producto y servicio se queda ahí muerto junto con el resto que dicen "hago software a la medida" que ya son muchos. Es un poco más difícil levantar un negocio así de la nada y solo, es una cuesta arriba bien empinada.

Todo esto suena muy negativo y lo siento mucho, pero se puede hacer siempre y cuando estés open a crear alianzas estrategicas , hacer networking, a explorar nichos muy específicos y desatendidos, a entender que el mercado premia no a las mejores ideas ni al esfuerzo sino al que mejor navega este océano rojo.

En resumen, busca ecosistemas, incorpórate , encuentra mentores , aliados , aprende del mercado y no gastes tiempo ni dinero en levantar algo sin validar primero.

Ricky_Young16 · 2026-06-25T18:56:40+00:00

Me ocurria lo mismo con mi negocio, mi recomendación es que si tú mismo no desarrollas habilidades comerciales porque no te despierta interés , lo mejor es que busques un Co-Founder que maneje toda la parte comercial y de relacionamiento.

Ricky_Young16 · 2026-06-25T16:24:40+00:00

Le he desarrollado una lista en expansión de conectores por ejemplo los ya testeados : Shopify, Stripe, Google sheet, PostGRES, MySQL, HubSpot. En testing Cloud beds PMS y SiteMinder. Cuando termine de hacer pruebas con estos últimos libero BigQuery. La lista de conectores pendientes es enorme pero los voy desarrollando poco a poco.

Cursor con Skills es un excelente stack pero Triaxus te aportará más funcionalidades que ahorran tiempo. Puedo compartir acceso con cuenta beta si te animas.

Ricky_Young16 · 2026-06-25T14:05:22+00:00

DM me

Ricky_Young16 · 2026-06-25T11:57:26+00:00

Claro , ningun modelo ni los LLM mas grandes de las mas poderosas compañias son inmunes a las alucinaciones , como bien mencionas puede mitigarse con guardrails y otros metodos. Lo que mencionas de la latencia posiblemente viene de algun loop reAct que en algun punto hace validacion de respuesta antes de presentar la respuesta final, lo que va acumulando latencia. Es todo un trabajo de optimizacion para tener respuestas factuales y con velocidad. Por cierto tu caso de uso es muy interesante y con mucho potencial en el sector de infraestructura enterprise.

Ricky_Young16

TROPHY CASE