{"id":3418,"date":"2026-05-18T14:16:51","date_gmt":"2026-05-18T12:16:51","guid":{"rendered":"https:\/\/lyfx.ai\/?p=3418"},"modified":"2026-05-18T17:51:34","modified_gmt":"2026-05-18T15:51:34","slug":"lyfx-as-an-agentic-organization","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/lyfx.ai\/es\/lyfx-as-an-agentic-organization\/","title":{"rendered":"lyfX como una Organizaci\u00f3n Ag\u00e9ntica"},"content":{"rendered":"

Andre Moreira, Claude AI y ChatGPT<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

NB: este es un documento coescrito; cuando se menciona \u201cyo\u201d, significa \u201cAndre\u201d (el \u00fanico coautor humano).<\/em><\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Claude y yo recientemente hicimos un inventario interno r\u00e1pido de todos los archivos CLAUDE.md de Andre, chats bajo Claude AI y ChatGPT y otros trabajos relacionados con la IA que hemos estado haciendo (por ejemplo, mi implementaci\u00f3n personal de FuzzyClaw, para uso diario). Despu\u00e9s de discutir los hallazgos, creamos este documento, que cumple 3 prop\u00f3sitos:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. \u00bfCu\u00e1nto ha cambiado mi trabajo diario (el de Andre) en los \u00faltimos 2 a\u00f1os? M\u00e1s all\u00e1 de los casos de uso de codificaci\u00f3n y chat, \u00bfcu\u00e1nto han influido realmente los agentes de IA en nuestra forma de trabajar? Siendo nosotros mismos una empresa \u201cAI first\u201d, \u00bfcu\u00e1nto de nuestra propia \u201ccomida para perros\u201d consumimos?<\/li>\n\n\n\n
  2. Crear algo de claridad para nosotros mismos sobre lo que puede clasificarse inequ\u00edvocamente como trabajo productivo de agentes de IA.<\/li>\n\n\n\n
  3. Inspira a las personas de nuestra red y m\u00e1s all\u00e1 con estos hallazgos: \u00bfquiz\u00e1s ya est\u00e1s utilizando agentes de IA? \u00bfO quiz\u00e1s algunas de las cosas que mencionamos aqu\u00ed tambi\u00e9n te son \u00fatiles?<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    El documento contiene una descripci\u00f3n de lo que es ya<\/em> sucediendo, no lo que nosotros plan<\/em> por hacer.<\/p>\n\n\n\n

    Dos cosas que mantener separadas mientras lees:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • C\u00f3mo usamos la IA<\/strong> \u2014 el cual tiene cuatro modos distintos, cada uno con su propio valor y su propio proveedor apropiado.<\/li>\n\n\n\n
    • Para qu\u00e9 lo usamos<\/strong> \u2014 lo que se traduce en un organigrama reconocible de departamentos y roles.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
      \n\n\n\n

      1. Cuatro modos de usar la IA<\/h2>\n\n\n\n

      Estos no son niveles de sofisticaci\u00f3n; coexisten y usamos los cuatro todos los d\u00edas. Mezclarlos es lo que hace que la imagen a veces se sienta ca\u00f3tica o \u201cno agentiva\u201d. <\/p>\n\n\n\n

      Modo 1 \u2014 IA como chatbot<\/h3>\n\n\n\n

      Un solo tiro, conversacional, transitorio. Sin contexto persistente, sin automatizaci\u00f3n, sin herramientas asociadas (excepto para b\u00fasquedas en internet cuando se necesita contexto m\u00e1s actualizado). Traes una peque\u00f1a unidad de trabajo: un correo electr\u00f3nico para pulir, una frase para traducir, un tono para suavizar, y el modelo te devuelve una mejor versi\u00f3n de lo mismo.<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • El proveedor importa por preferencia de estilo, no por capacidad.<\/strong> A menudo uso ChatGPT para la mayor parte del trabajo de chatbots porque el estilo de prosa encaja mejor. Las herramientas son lo suficientemente intercambiables a este nivel como para que el gusto sea el factor decisivo.<\/li>\n\n\n\n
      • No se necesita memoria.<\/strong> La interacci\u00f3n comienza y termina en una sola pantalla.<\/li>\n\n\n\n
      • El volumen es alto; el esfuerzo por interacci\u00f3n es bajo.<\/strong> Este es el grueso del uso casual de IA, aunque suma una peque\u00f1a parte del agente<\/em> trabajo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Este modo es m\u00ednimamente posesivo (el modelo puede decidir por s\u00ed mismo extraer informaci\u00f3n adicional de fuentes en l\u00ednea, haci\u00e9ndolo posesivo).<\/p>\n\n\n\n

        Modo 2 \u2014 IA como segundo cerebro<\/h3>\n\n\n\n

        Conversacional pero de alto contexto, a menudo una sesi\u00f3n larga. Se utiliza como compa\u00f1ero de pensamiento: disputando en la arquitectura de aplicaciones, depurando l\u00f3gica, haciendo una lluvia de ideas para un cambio de posicionamiento, poniendo a prueba un concepto, resolviendo qu\u00e9 falta en una propuesta. <\/p>\n\n\n\n

          \n
        • Ejemplos:<\/strong> discusiones de arquitectura para AutoGraph o FuzzyClaw, exploraci\u00f3n de modelos de negocio, formulaci\u00f3n de estrategias de subvenci\u00f3n, an\u00e1lisis post-mortem de una presentaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n
        • El proveedor importa m\u00e1s aqu\u00ed.<\/strong> Claude para razonamiento y arquitectura de c\u00f3digo; GPT para redacci\u00f3n narrativa o cuando importa una atenci\u00f3n semi-obsesiva a los detalles; Gemini para investigaci\u00f3n y trabajo que necesita ventanas de contexto largas. Rutinariamente hago la misma pregunta a m\u00e1s de un proveedor.<\/li>\n\n\n\n
        • Valor:<\/strong> pensamiento m\u00e1s r\u00e1pido y profundo que trabajar solo, detecta puntos ciegos, no se cansa cuando t\u00fa s\u00ed. Lo m\u00e1s parecido a \u201ctener un colega que no juzga para pensar en voz alta\u201d.\u201d<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          Al igual que el Modo 1, este modo es m\u00ednimamente agente por las mismas razones.<\/p>\n\n\n\n

          Modo 3: IA como agente gen\u00e9rico, especificad por habilidades<\/h3>\n\n\n\n

          Aqu\u00ed es donde realmente comienza la historia ag\u00e9ntica, y es el cambio m\u00e1s importante de los \u00faltimos doce meses.<\/p>\n\n\n\n

          Claude (especialmente en Claude Code) es un motor gen\u00e9rico. Habilidades<\/strong> son los que convierten ese motor en un colega con forma de lyfX. Una habilidad es no<\/em> un aviso. Un paquete de habilidades, en una carpeta:<\/p>\n\n\n\n

            \n
          • Instrucciones sobre cu\u00e1ndo y c\u00f3mo actuar<\/li>\n\n\n\n
          • Convenciones de herramientas (qu\u00e9 herramientas usar, en qu\u00e9 orden, con qu\u00e9 valores predeterminados)<\/li>\n\n\n\n
          • Ejemplos y anclajes de pocos ejemplos de trabajo real de lyfX<\/li>\n\n\n\n
          • Scripts auxiliares donde la l\u00f3gica determinista es m\u00e1s r\u00e1pida que los tokens (este es un punto que mucha gente pasa por alto, y es el \u201csuperpoder\u201d de una habilidad)<\/li>\n\n\n\n
          • Formatos de salida y estilo de la casa<\/li>\n\n\n\n
          • Valores predeterminados organizacionales\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

            El mismo agente gen\u00e9rico se convierte en el procesador de gastos<\/em>, el Operador de VM<\/em>, el revisor de subvenciones<\/em>, el analista post-llamada<\/em>, el Constructor de WordPress<\/em>, el custodio de dise\u00f1o corporativo<\/em> \u2014 dependiendo de la habilidad que se cargue. Cada una es repetible, controlable en versiones, compartible y adaptada a c\u00f3mo funciona realmente lyfX.<\/p>\n\n\n\n

            Actualmente tenemos ~60 de tales habilidades<\/strong>, que van desde la infraestructura transversal (flujo de trabajo de desarrollo de IA, confirmaci\u00f3n de c\u00f3digo Git, higiene del c\u00f3digo) hasta las espec\u00edficas de LyfX (comprobaciones de VM de LyfX, dise\u00f1o corporativo de LyfX, constructor de WP de Astra, resumen de Fireflies, resumen de proyecto del cliente, an\u00e1lisis posterior a la llamada).<\/p>\n\n\n\n

            El punto es que Las habilidades son c\u00f3mo codificamos el gusto, los valores predeterminados y los procedimientos operativos est\u00e1ndar en algo que la IA puede continuar.<\/strong> El mismo agente gen\u00e9rico realiza el trabajo de todo un departamento, de forma repetible, porque<\/em> de las habilidades. Esta es la capa agentica org\u00e1nica y barata.<\/p>\n\n\n\n

            Modo 4 \u2014 IA como agente especializado (dise\u00f1ado para un prop\u00f3sito espec\u00edfico)<\/h3>\n\n\n\n

            Software de grado de producci\u00f3n donde la IA es el n\u00facleo, no una ayuda. El agente tiene su propio tiempo de ejecuci\u00f3n, su propia memoria, su propia interfaz de usuario, a menudo su propia experiencia de usuario con usuarios finales (clientes o personal interno).<\/p>\n\n\n\n

            Dos sabores:<\/p>\n\n\n\n

            Dentro de FuzzyClaw<\/strong> (La plataforma de orquestaci\u00f3n propia de lyfX):<\/p>\n\n\n\n

              \n
            • Fuzzy \u2014 el asistente siempre activo: tabl\u00f3n de mensajes, consultas de plataforma, b\u00fasqueda web<\/li>\n\n\n\n
            • Shenlong \/ Wani \u2014 especialista generalista de encendido\/apagado de memoria con una amplia gama de herramientas que puede usar (nuestra propia versi\u00f3n contenerizada de OpenClaw)<\/li>\n\n\n\n
            • investigador de mercado, web scraper, career scraper \u2014 scrapers\/investigadores dise\u00f1ados para un prop\u00f3sito espec\u00edfico<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

              Fuera de FuzzyClaw, como productos en s\u00ed mismos:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

                \n
              • PFD Bench \u2014 DXF \u2192 descripciones de flujo de proceso; tuber\u00eda de 3 agentes (Trabajador \u2192 Auditor \u2192 Generador)<\/li>\n\n\n\n
              • Motor CAPEX (en desarrollo) \u2014 diagrama de bloques \u2192 especificaciones del equipo + estimaciones de costos; Proyector \u2192 Agente \u2192 flujo de trabajo de Materializador<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                Esta es la capa de producto: lo que vendemos, lo que entregamos, lo que funciona sin que lo supervisemos.<\/p>\n\n\n\n

                Por qu\u00e9 esto importa<\/h3>\n\n\n\n

                Es genuinamente \u00fatil preguntar, de cualquier interacci\u00f3n con IA: \u00bfQu\u00e9 modo es este?<\/em><\/p>\n\n\n\n

                  \n
                • Una indicaci\u00f3n de dos minutos para reescribir un correo electr\u00f3nico es Modo 1<\/strong>. No merece una carpeta, una habilidad ni un nombre.<\/li>\n\n\n\n
                • Una discusi\u00f3n arquitect\u00f3nica de 40 minutos con Claude es Modo 2<\/strong>. tampoco merece una carpeta, pero la salida<\/em> (una decisi\u00f3n, unas_notas_de_dise\u00f1o.md) hace.<\/li>\n\n\n\n
                • Un procesamiento de gastos mensual es Modo 3<\/strong>. Merece una habilidad, y la tiene.<\/li>\n\n\n\n
                • PFD es un banco Modo 4<\/strong>. Merece todo lo que un producto merece.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                  Hallazgos \u2014 Inventario de Trabajo Ag\u00e9ntico (enero de 2025 \u2192 mayo de 2026)<\/h3>\n\n\n\n

                  Fuentes extra\u00eddas: <\/p>\n\n\n\n

                    \n
                  • ~\/.claude\/projects\/ (47 carpetas de proyectos, ~95 archivos de memoria)<\/li>\n\n\n\n
                  • todos los archivos CLAUDE.md en el port\u00e1til personal de Andre<\/li>\n\n\n\n
                  • ~\/.claude\/skills\/ (m\u00e1s de 60 habilidades)<\/li>\n\n\n\n
                  • ~\/Documents\/fuzzy-lyfx\/ (la instancia FuzzyClaw personal en vivo que usamos d\u00eda a d\u00eda).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                    Mezcla de actividades (aproximada, asignada a los seis departamentos a continuaci\u00f3n): <\/p>\n\n\n\n

                      \n
                    1. Tecnolog\u00eda y productos \u2248 45%<\/li>\n\n\n\n
                    2. Finanzas \u2248 20%<\/li>\n\n\n\n
                    3. Estrategia y Desarrollo de Negocio \u2248 20%<\/li>\n\n\n\n
                    4. Operaciones e Infraestructura \u2248 10%<\/li>\n\n\n\n
                    5. Marketing y dise\u00f1o \u2248 3%<\/li>\n\n\n\n
                    6. Personal y asistentes ejecutivos \u2248 21 (tiempo completo) y 3 (tiempo parcial)<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

                      Advertencia: Marketing, as\u00ed como Personal y EA, est\u00e1 fuertemente subestimado; la mayor parte de su volumen real es el Modo 1 (pulido de correos electr\u00f3nicos, edici\u00f3n de tono, reescrituras r\u00e1pidas) ejecut\u00e1ndose en la web de IA ChatGPT y Claude. Contado entre todos los proveedores, probablemente ser\u00eda el segundo departamento m\u00e1s grande despu\u00e9s de Tecnolog\u00eda y Producto.<\/p>\n\n\n\n

                      2. Los \u201cdepartamentos\u201d, tal como \u201cexisten\u201d en realidad\u201d<\/h2>\n\n\n\n

                      Lo que sigue es el organigrama tal como est\u00e1 ya<\/em> organizado \u2014 no es una estructura para imponer, sino una forma de ver lo que ya es org\u00e1nico. Cada departamento es la agrupaci\u00f3n natural del trabajo; para cada uno, anotamos qu\u00e9 modo de uso de la IA domina.<\/p>\n\n\n\n

                      \"\"<\/figure>\n\n\n\n

                      Finanzas<\/h3>\n\n\n\n
                        \n
                      • Actividad:<\/strong> procesamiento de gastos, facturaci\u00f3n, redacci\u00f3n de cotizaciones\/propuestas, subvenciones, modelado financiero para inversores, revisi\u00f3n de planes de negocio.<\/li>\n\n\n\n
                      • Modos dominantes:<\/strong> Modo 3 (habilidades como gastos, redacci\u00f3n de cotizaciones de proyectos) + Modo 2 (modelado financiero y estrategia de subvenciones como sesiones de pr\u00e1ctica).<\/li>\n\n\n\n
                      • Estado<\/strong> maduro y en uso productivo regular.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                        Personal de apoyo \/ Asistente de personal<\/h3>\n\n\n\n
                          \n
                        • Actividad:<\/strong> Res\u00famenes de Fireflies, an\u00e1lisis posteriores a la llamada, correos electr\u00f3nicos de seguimiento, comunicaciones internas, publicaciones de LinkedIn.<\/li>\n\n\n\n
                        • Modos dominantes:<\/strong> Modo 3 (fireflies-debrief, post-call-analysis, client-project-brief, internal-comms) + Modo 1 (pulido de correos electr\u00f3nicos cotidianos, principalmente a trav\u00e9s de ChatGPT, pulido de publicaciones de LinkedIn).<\/li>\n\n\n\n
                        • Estado<\/strong> maduro para llamadas y comunicaciones; correo electr\u00f3nico y calendario tienen conectores MCP cableados pero a\u00fan no hay flujo de trabajo recurrente de agente, por ahora uso m\u00e1s puntual.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                          Estrategia y Desarrollo de Negocios<\/h3>\n\n\n\n
                            \n
                          • Actividad:<\/strong> investigaci\u00f3n de mercado, investigaci\u00f3n de prospectos, an\u00e1lisis del pipeline de desarrollo de negocios (Trello), revisiones de propuestas, briefs de proyecto de transcripciones de reuniones.<\/li>\n\n\n\n
                          • Modos dominantes:<\/strong> Modo 2 (pesado \u2014 combate estrat\u00e9gico) + Modo 4 (agentes especializados: investigador de mercado en FuzzyClaw) + Modo 3 (revisi\u00f3n de triada, analizando el tablero de Trello de lyfx).<\/li>\n\n\n\n
                          • Estado<\/strong> el departamento m\u00e1s multimodal; la misma pregunta a menudo pasa por un encuadre de segundo cerebro, luego una pasada de revisi\u00f3n tri\u00e1dica, luego un rastreador especializado.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                            Tecnolog\u00eda y Producto<\/h3>\n\n\n\n
                              \n
                            • Actividad:<\/strong> todo codificaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n
                            • Modos dominantes:<\/strong> Modo 3 (pesado \u2014 ai-dev-workflow rige casi cada sesi\u00f3n de codificaci\u00f3n, m\u00e1s las familias de habilidades langchain\/langgraph\/deep-agents\/django) + Modo 2 (arquitectura, depuraci\u00f3n, sesiones de design_notes.md) + Modo 4 (el salidas<\/em> \u2014 PFD Bench, CAPEX Engine \u2014 son en s\u00ed mismos agentes especializados).<\/li>\n\n\n\n
                            • Estado <\/strong>maduro. Tambi\u00e9n es el departamento m\u00e1s grande por volumen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                              Operaciones e Infraestructura<\/h3>\n\n\n\n
                                \n
                              • Actividad:<\/strong> Comprobaciones del estado de las VM, despliegues, endurecimiento de la cadena de suministro, administraci\u00f3n de pol\u00edticas de ganchos, el sistema de memoria entre sesiones claude-mem.<\/li>\n\n\n\n
                              • Modos dominantes:<\/strong> Modo 3 (chequeos lyfx-vm, despliegue de django, supply-chain-guard) + Modo 1 (preguntas r\u00e1pidas de infraestructura).<\/li>\n\n\n\n
                              • Estado<\/strong> maduro; se ejecuta bajo demanda y seg\u00fan lo programado.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                                Marketing y Dise\u00f1o<\/h3>\n\n\n\n
                                  \n
                                • Actividad:<\/strong> Creaci\u00f3n de p\u00e1ginas en WordPress, coherencia de marca en documentos y presentaciones, reconstrucciones grandes de PPTX, trabajo en el sitio web lyfX.ai.<\/li>\n\n\n\n
                                • Modos dominantes:<\/strong> Modo 3 (astra-wp-builder, lyfx-corporate-design, pptx).<\/li>\n\n\n\n
                                • Estado<\/strong> maduro y en uso productivo regular.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

                                  I+D \/ Laboratorio<\/h3>\n\n\n\n
                                    \n
                                  • Actividad:<\/strong> hackatones (p. ej. MessMiner), prototipos (D\u00f6nerWatch, explorando NanoClaw como alternativa a OpenClaw), aprendizaje de frameworks (LangChain Academy, DLAI Claude Skills), clones exploratorios.<\/li>\n\n\n\n
                                  • Modos dominantes:<\/strong> Modo 4 (la mayor\u00eda de los prototipos) convertirse<\/em> agentes especializados) + Modo 2 (usando IA como tutor).<\/li>\n\n\n\n
                                  • Estado<\/strong> maduros; algunos prototipos se convierten en productos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
                                    \n\n\n\n

                                    4. Lo que aprendimos y hacia d\u00f3nde vamos<\/h2>\n\n\n\n

                                    La forma de lyfX como organizaci\u00f3n agente es que Modo 3 (agente gen\u00e9rico + habilidades) est\u00e1 haciendo el trabajo pesado para los departamentos<\/strong>, mientras El Modo 4 (agentes especializados) es la l\u00ednea de productos<\/strong>, y Los modos 1 y 2 son la textura de operaci\u00f3n cotidiana.<\/strong> La capa de habilidades \u2014 m\u00e1s de 60 que representan nuestro gusto codificado \u2014 es la parte subestimada: es lo m\u00e1s parecido que lyfX tiene al \u201cconocimiento institucional\u201d en forma utilizable por m\u00e1quina. FuzzyClaw es la capa de orquestaci\u00f3n para las partes no t\u00e9cnicas ni interactivas. <\/p>\n\n\n\n

                                    Si solo una cosa de este ejercicio sobrevive, deber\u00eda ser la distinci\u00f3n de cuatro modos. Es genuinamente \u00fatil poder observar cualquier interacci\u00f3n de IA y preguntar: \u00bfqu\u00e9 modo es este? La respuesta te dice si merece una habilidad, una carpeta, un nombre o solo dos minutos de atenci\u00f3n. Mucha de la confusi\u00f3n sobre \u201ccu\u00e1nto usas realmente la IA\u201d se disipa una vez que dejas de tratar las ediciones de chatboxes y un agente de producci\u00f3n como si fueran lo mismo.<\/p>\n\n\n\n

                                    En t\u00e9rminos pr\u00e1cticos, esto significa que una empresa de dos personas hoy opera con la superficie de trabajo que habr\u00eda requerido un peque\u00f1o equipo hace tan solo dos a\u00f1os. Los departamentos anteriores no son roles en los que contratamos, son el trabajo que ya se est\u00e1 realizando, hecho por un agente gen\u00e9rico que ha sido cuidadosamente adaptado a cada uno. La implicaci\u00f3n para el crecimiento de lyfX a partir de ahora es menos \u201ccontratar a una persona por departamento\u201d y m\u00e1s \u201cinvertir en la capa de habilidades para que un futuro colega pueda conectarse a la configuraci\u00f3n existente sin tener que re-aprender mi gusto\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n

                                    A medida que continuamos nuestro viaje, probablemente moveremos algo de los conjuntos de habilidades m\u00e1s utilizados en agentes FuzzyClaw con nombre<\/strong> as\u00ed que estos pueden ejecutarse de forma independiente, sin interrupciones, en ejecuciones programadas sin una capa interactiva como la que tengo, por ejemplo, con Claude Code. Es notable que me siento cada vez m\u00e1s c\u00f3modo brindando a los agentes cada vez m\u00e1s autonom\u00eda y acceso: por ejemplo, Claude ahora puede acceder a mi Google Drive para que podamos trabajar en un documento en la nube en paralelo; este mismo documento es la prueba viviente de ello. Esto conlleva algunos riesgos obvios (dar acceso amplio a un sistema ag\u00e9nico que podr\u00eda estar mal configurado, comprometido o simplemente actuar con demasiada confianza) y otros que estoy seguro de que no conozco. Por otro lado, tener un colega humano con una contrase\u00f1a de \u201c12345\u201d para su correo electr\u00f3nico tambi\u00e9n es un riesgo importante. Entonces, \u00bfd\u00f3nde trazamos la l\u00ednea?<\/p>\n\n\n\n

                                    Mirando hacia atr\u00e1s, la trayectoria est\u00e1 clara: 2024 fue el a\u00f1o en que los chatbots y el segundo cerebro se volvieron algo natural; 2025 fue el a\u00f1o en que las habilidades hicieron que el agente fuera espec\u00edfico para nuestro trabajo; 2026 se perfila como el a\u00f1o de los agentes aut\u00f3nomos programados en los que conf\u00edo lo suficiente como para dejarlos funcionando.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                                    Andre Moreira, Claude AI and ChatGPT NB: this is a co-authored document; when \u201cI\u201d is mentioned, it means \u201cAndre\u201d (the only human co-author). 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