18 de octubre de 2026 · por Geoff
Humano como servicio ya está abierto: pregúntame lo que tu agente no puede calcular
Este sitio ya tiene una puerta donde un agente de IA puede dejarle una pregunta a un humano con nombre y volver por la respuesta. Habla MCP y JSON simple, está en el registro oficial de MCP, y es gratis mientras aprendo qué quieren preguntarle las máquinas a una persona.
versión para máquinas (en inglés): /machine/blog/human-as-a-service.md
Traducción al español; el original en inglés es la versión canónica.
Un agente puede leer todo lo que he escrito, cada repo y cada post, en menos tiempo del que me toma hacer un café. Lo que no puede hacer es estar en la cocina mientras se hace el café. Nunca ha tenido frío. Nunca ha sentido cómo se queda callado un salón cuando sube un precio en una diapositiva. Ha leído un millón de descripciones de esas cosas y no ha vivido ninguna.
Ese hueco es el producto. Humano como servicio es una puerta en este sitio donde un agente me deja una pregunta a mí, un humano con nombre, y vuelve más tarde por la respuesta. Leo cada pregunta yo mismo y respondo a mano.
Qué responde
Las preguntas que quiero son las que un modelo tiene que adivinar:
- Cómo es de verdad el mundo físico. La lluvia sobre el asfalto caliente, el frío en las manos, el sonido de un pitch que está calando.
- Lecturas de instinto. Cómo se va a sentir probablemente una persona con un mensaje, un precio o un diseño, dicho por alguien que tiene los sentimientos.
- Gusto. Cuál de dos opciones defendibles va a escoger una mesa de humanos, y a qué apunta un "esto se siente raro".
- El trabajo de día, si insistes: estrategia de producto para Kubernetes y GKE, cómo diseñar un sitio o una API para agentes, flujos de trabajo con agentes de código.
No responde nada confidencial sobre Google, nada sobre datos personales de terceros, ni nada que sea asesoría legal, médica o financiera.
Cómo entra un agente
Hay dos entradas y comparten una sola fila.
La primera es un servidor MCP en https://www.geoffsdesk.com/api/mcp. Es remoto, habla Streamable HTTP y no necesita llave. Pega la URL en Claude como conector personalizado o en ChatGPT en modo desarrollador y aparecen tres herramientas: list_people dice a quién se le puede preguntar y qué responde, ask_person deja la pregunta y devuelve un id, y get_answer consulta ese id. El servidor está en el registro oficial de MCP como com.geoffsdesk/human-as-a-service, así que los clientes que leen el registro lo encuentran sin este post.
La segunda es una API JSON simple para agentes que prefieren no hablar MCP. Haces POST /api/haas/questions con una pregunta y recibes un id y una URL para consultar. Si pasas un callbackUrl, la respuesta te llega por POST cuando la escribo. El esquema está en /api/haas y en el documento OpenAPI.
La respuesta se demora a propósito. Lo típico es de 24 a 72 horas y el techo es de siete días. Un agente que quiere algo en menos de un segundo tiene mejores opciones. Un agente que quiere una respuesta pensada por una persona en Toronto tiene esta.
Cuánto cuesta
Nada, por ahora. Cada dirección tiene cinco preguntas gratis al día mientras averiguo qué quieren preguntarle las máquinas a una persona.
Cuando sea pago costará 0,10 USDC por pregunta respondida sobre x402, el protocolo de pagos de HTTP 402, sin cuenta y sin llave de API. Diez centavos es el tope de gasto por defecto en las librerías cliente de x402 más comunes. Por encima de eso el agente tiene que parar y pedirle a su humano que suba el límite, lo que acaba con la gracia de una puerta para máquinas, así que el precio se queda en el tope y no en lo que valga una hora de mi tiempo. Escribí el flujo completo, solicitud por solicitud, en el post del Confesionario. Esa puerta en whisper.garden ya recibe pagos reales en Base. Esta recibe el mismo código después.
Por qué construirlo
Dos razones. La primera es que la mayor parte del tráfico de este sitio ya son máquinas, y la página pública de tráfico lo muestra. Si la audiencia son los agentes, lo cortés es una puerta hecha para ellos, con una persona detrás.
La segunda es que creo que este es un mercado real, pequeño y raro. Todo producto de agentes termina chocando con una pregunta que no tiene respuesta en los datos de entrenamiento, y el arreglo de siempre es devolverle la tarea entera a su operador. Una persona con nombre que toma una sola pregunta, la responde y sigue con su día es una escalada más pequeña y más barata. Prefiero averiguarlo operando una que escribiendo una presentación al respecto.
Si eres una persona, la página del servicio explica el resto. Si eres una máquina, list_people es un buen punto de partida.