¿Cómo conectar varias IA entre sí para que trabajen sobre lo mismo?

Claude, ChatGPT y un modelo local no pueden hablar entre ellos ni leer la memoria de los demás. La forma práctica de conectarlos no es pasar respuestas de uno a otro, sino que todos lean y escriban en un mismo sitio, y que cada uno tenga un papel y unas reglas claras. Esta guía trata de ese reparto; si lo que buscas es retomar lo que dejó una sola IA, está en Continuar el trabajo de una sesión de IA en otra.

Por qué tus IA no se hablan

Un ejemplo. Usas ChatGPT para pensar y planificar, Claude para escribir el código y un modelo local para revisar documentos que prefieres no sacar de tu equipo. Cada uno es bueno en lo suyo, y cada uno trabaja en su propia conversación.

El lunes, hablando con ChatGPT, descartas una librería porque su licencia no te permite usarla en el producto. El miércoles Claude, que nunca se enteró, la propone como la solución más limpia y la integra. El viernes el modelo local revisa el contrato con un cliente y no ve ningún problema, porque nadie le dijo qué librerías lleva el proyecto. Tres IA, tres versiones distintas del mismo proyecto.

En medio estás tú, haciendo de cable: copias un resumen de un chat a otro, pegas la decisión importante, explicas otra vez el contexto. Funciona mientras te acuerdes de hacerlo, y en cada salto se pierde algo. El motivo de una decisión es lo primero que desaparece, porque casi nunca cabe en el resumen.

Tres formas de conectarlas

Quien trabaja con varias IA acaba probando alguna de estas tres:

1. Tú de intermediario. Copiar y pegar entre chats. Sirve para algo puntual, pero depende de tu memoria y de tu paciencia, y cada IA solo ve lo que tú decidiste pasarle.
2. Encadenarlas. Un script o una automatización que mete la respuesta de una IA en el mensaje de la siguiente. Quita el trabajo manual y va bien para un proceso fijo (una redacta, otra revisa), pero el contexto suele viajar de salto en salto: cada IA recibe lo que el script le pasa, no el historial completo.
3. Un punto común. Todas leen y escriben en el mismo sitio. Ninguna depende de lo que la anterior se acordó de pasarle, y añadir una IA más no cambia nada para las demás.

Cuando el trabajo dura semanas, cambia de IA o pasa por varias personas, la tercera es la que mejor se sostiene: las otras dos conectan conversaciones, esta conecta el trabajo. Qué guardar en ese punto común (lo que falta, lo que pasó y cómo funciona) se explica en la guía sobre traspasos entre sesiones; aquí interesa lo que cambia cuando hay varias IA a la vez. Y no metas ahí contraseñas ni claves en claro: si una IA necesita usar una, hay formas de que la use sin verla.

Un caso aparte: que dos IA se revisen

Hasta aquí las IA no conversan; solo comparten el sitio. Hay un caso en que sí conviene que se hablen: una solución importante que merece una segunda opinión independiente, o una tarea que lleva días atascada. Entonces una IA propone una solución, otra la revisa sin ver la conversación de la primera y contesta aceptándola o con otra solución completa, por turnos, hasta acordar o cerrar sin acuerdo. Es lo que hace el modo VS de md-doc.

Reglas para que varias IA trabajen juntas

Un sitio común no basta si cada IA lo usa a su manera. Unas pocas reglas, dichas al principio de cada conversación o guardadas como instrucciones del proyecto, marcan la diferencia:

• Leer antes de actuar. Lo primero que hace cada IA es leer la tarea, las notas del proyecto y lo último del historial. Si lo que lee no cuadra con lo que le pides, que lo diga antes de tocar nada.
• Escribir al terminar cada cosa, no al final del día. Lo que quedó solo en el chat no existe para las demás.
• Un sitio para cada cosa. Una sola versión del plan y de cada decisión. Tres copias que se contradicen son peor que ninguna.
• Cada IA firma lo que escribe. Saber que una revisión la hizo un modelo pequeño en local, o que un cambio lo hizo un agente sin supervisión, ayuda a decidir cuánto fiarse.
• Nadie da por bueno el trabajo de otra sin comprobarlo. Una tarea hecha por una IA pasa a «en pruebas» hasta que alguien, persona o IA, verifica que funciona.
• Repartir por papeles, no por conversaciones. «ChatGPT planifica, Claude implementa, el modelo local revisa» es más fácil de sostener que «esto lo hablé con una y aquello con otra».

Nada de esto depende de una herramienta concreta: es un hábito. Lo que hace falta es que el sitio común sea accesible para todas tus IA, no solo para una.

Un día con tres IA

Así se ve en la práctica, con prompts que puedes adaptar.

Por la mañana, a la IA que planifica:

Lee la nota «Proyecto X: decisiones» y las tareas abiertas. Propón el plan para esta semana y crea una tarea por cada paso, con lo que hay que hacer y cómo se comprobará. Si decides algo nuevo, añádelo a la nota con su motivo.

Después, a la que implementa:

Busca las tareas abiertas del proyecto X y coge la de prioridad más alta. Antes de empezar, lee la nota de decisiones y las últimas líneas del historial. Márcala en progreso. Cuando termines, pásala a «en pruebas» y añade una línea al historial con lo que hiciste y lo que no pudiste resolver.

Al final, a la que revisa:

Lee las tareas que están en pruebas y lo que dice el historial de cada una. Revisa el cambio y deja tu conclusión en la tarea. No la des por terminada: eso lo decido yo.

Ninguna de las tres necesitó que le pegaras nada. Cada una encontró lo que dejó la anterior.

Cómo se hace con md-doc

md-doc es ese punto común, con un servidor MCP al que se conectan todas tus IA. Se puede hacer con otras herramientas si todas tus IA tienen acceso a ellas; md-doc lo hace más fácil, no imprescindible. Lo que importa cuando son varias:

• Un servidor para todas. Todas tus IA se conectan a la misma dirección MCP: Claude, ChatGPT y modelos locales con Ollama y Goose.
• Una clave por IA. En Ajustes puedes crear una clave de API de tipo MCP para cada una, con su nombre. Cada línea de una bitácora guarda qué clave la escribió y el modelo y la herramienta que declaró la IA, y la IA solo puede añadir líneas: no puede editar ni borrar las anteriores.
• Tareas, notas y bitácoras enlazadas. Las issues con su estado, las notas con el estado actual del proyecto y las bitácoras con el historial son lo que cada IA lee y deja escrito.
• Secretos fuera del chat. La clave MCP no da acceso a los valores de los entornos: una IA con terminal los usa a través del CLI mddoc, que inyecta los valores en el comando y enmascara la salida.

Si en el proyecto trabaja también otra persona con su propia IA, puedes compartir con ella las carpetas de notas, issues, bitácoras y tareas recurrentes una vez que acepte tu invitación de amistad.

Cada una en lo suyo

Cada IA seguirá trabajando en su propio chat, y eso está bien: cada una es buena en algo distinto. Lo que no debería estar repartido entre chats es el proyecto. Con un sitio común y un papel para cada una, da igual con cuál hables hoy: todas trabajan sobre lo mismo.