Cómo Go y la IA pueden automatizar los flujos de trabajo en redes sociales

Gestionar redes sociales suele implicar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo—especialmente cuando se publica en múltiples plataformas e idiomas. Pero con una automatización inteligente utilizando Go e IA, es posible agilizar considerablemente este flujo de trabajo.

En este caso de estudio, mostramos cómo automatizamos el proceso de traducir y preparar contenido de Instagram para TikTok. El cliente solo necesita publicar en Instagram; nuestro sistema se encarga del resto: traducir, formatear y empaquetar el contenido para TikTok. Así es como lo hicimos.

Automatización con Go e IA

El objetivo era claro: reducir el trabajo manual y facilitarle al cliente la publicación cruzada de Instagram (español) a TikTok (inglés). Usando Go para los scripts backend y GPT-4 de OpenAI para la traducción automática, automatizamos este flujo de contenido de varios pasos.

El proceso comienza escaneando carpetas en la biblioteca de contenido del cliente y termina con una descripción lista para publicar en TikTok junto con las imágenes. ¿Lo único que debe hacer el cliente? Copiar, pegar y publicar.

Paso 1: detección de contenido desde la estructura de carpetas

Cada publicación de Instagram corresponde a una carpeta en el repositorio de contenido del cliente. Estas carpetas incluyen imágenes, textos y metadatos. La primera tarea automatizada es detectar qué carpetas contienen contenido próximo a publicarse—normalmente basándose en la última fecha publicada.

Esto se resuelve fácilmente con Go utilizando el paquete estándar os para leer el contenido del directorio y extraer fechas. El sistema identifica así los siguientes 10 días de contenido programado.

Paso 2: obtención de contenido de Instagram vía API

La parte más compleja es extraer datos de Instagram usando su API. Aunque la documentación no siempre es clara, Facebook proporciona dos herramientas esenciales:

• Access Token Debugger: Muestra caducidad, permisos e ID de usuario.
• Graph API Explorer: Permite probar y depurar llamadas a la API en tiempo real.

Usando estas herramientas, construimos una función en Go para obtener los metadatos de las publicaciones:

func GetInstagramMedia(accessToken string, userID string, records int) (*[]InstagramData, error) {
	url := "https://graph.facebook.com/v23.0/" + userID + "/media?fields=id%2Ccaption%2Cmedia_url%2Cmedia_type%2Cpermalink%2Ctimestamp%2Calt_text&access_token=" + accessToken
	output := make([]InstagramData, 0)
	nextPage := url
	for len(output) < records {
		data, next, err := getInstagramMediaByUrl(nextPage)
		if err != nil {
			return nil, err
		}
		nextPage = next
		output = append(output, *data...)
	}
	return &output, nil
}

Con este método, obtenemos las publicaciones más recientes y extraemos los textos e imágenes para prepararlos para TikTok.

Paso 3: traducción automática del español al inglés

Los textos en Instagram están en español, pero TikTok se dirige a una audiencia angloparlante. Aquí entra GPT-4. Con una función breve en Go y la librería sashabaranov/go-openai, configuramos un servicio de traducción automatizado:

func TranslateText(message string) (string, error) {
	client := openai.NewClient(os.Getenv("OPENAI_API_KEY"))
	resp, err := client.CreateChatCompletion(
		context.Background(),
		openai.ChatCompletionRequest{
			Model: openai.GPT4,
			Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
				{
					Role:    openai.ChatMessageRoleSystem,
					Content: "Eres un traductor profesional de español a inglés. Mantén el estilo, el tono emocional y los emojis del texto original, y asegúrate de que la traducción suene natural para hablantes nativos de inglés.",
				},
				{
					Role:    openai.ChatMessageRoleUser,
					Content: message,
				},
			},
			Temperature: 0.7,
		},
	)

	if err != nil {
		return "", fmt.Errorf("ChatCompletion error: %v\n", err)
	}

	return resp.Choices[0].Message.Content, nil
}

Esto garantiza que la traducción conserve el estilo, el tono e incluso los emojis, entregando un texto natural y emocionalmente alineado.

Paso 4: preparación del post de TikTok

Una vez que tenemos las imágenes y el texto traducido, el siguiente paso es preparar el paquete final para el cliente. En lugar de crear un borrador (TikTok no lo permite vía API para publicaciones con imágenes), generamos un archivo markdown con:

• Todas las vistas previas de imágenes
• Descripción final para TikTok (en bloques de código para fácil copia y pegado)
• Instrucciones de publicación

Este contenido se puede consultar en escritorio o móvil. También enviamos las imágenes al teléfono del cliente para que pueda subir la publicación rápidamente. Solo quedan dos pasos para ellos:

• Copiar la descripción
• Subir las imágenes y elegir una canción

Rápido, fácil y consistente.

Planes futuros: automatizando la publicación final

Nuestro siguiente objetivo es automatizar por completo la publicación en TikTok. El principal obstáculo es que TikTok no permite publicaciones con imágenes a través de su API sin usar recursos públicos (por ejemplo, videos alojados externamente). Como no queremos construir una plataforma de hosting propia, esto queda pendiente en nuestra hoja de ruta.

Conclusión

Esta pipeline de automatización—desarrollada con Go y GPT-4—ahorra al cliente unas 2 horas por semana. Elimina las partes tediosas de traducción y publicación cruzada, manteniéndolos al mando de la publicación final.

Combinando automatización backend robusta con traducciones naturales generadas por IA, permitimos que los creadores se enfoquen en lo que mejor hacen: crear contenido.

👉 Contáctanos hoy si quieres automatizar tu flujo de redes sociales o tu proceso de publicación de contenido.