Hace dos meses, se activó una alerta de seguridad a las 2 a.m. Alguien de nuestro equipo de Detección y Respuesta pasó la siguiente hora saltando entre herramientas solo para determinar si se trataba de una amenaza real o un falso positivo. Hoy, esa misma llamada toma minutos (gracias a Scruff). Scruff es el Agente Personalizado de nuestro equipo de seguridad. Construido completamente en Notion + MCP. 1/n

Scruff es el Agente Personalizado de nuestro equipo de seguridad. Construido completamente en Notion + MCP. Cuando se activa una alerta, Scruff extrae datos de nuestra pila de seguridad, ejecuta el runbook relevante y redacta los hallazgos iniciales. Un humano revisa y toma la decisión. Se ahorran más de 6 horas por semana. 95% de precisión en la clasificación de amenazas.

Nuestro equipo de DART (Detección y Respuesta) mantiene Notion seguro, monitoreando amenazas, investigando incidentes y protegiendo los datos de los usuarios las 24 horas del día. Pero gran parte de su tiempo se dedicaba a la mecánica: buscando registros, correlacionando entre herramientas, formateando informes.

Evaluamos a los proveedores de automatización de seguridad. Algunos prometieron reducir los tiempos de investigación a la mitad. Pero a medida que profundizamos, nos preguntamos: ¿podríamos simplemente construir esto en Notion? Así que enfrentamos a agentes personalizados uno a uno. Scruff contra proveedores durante 4 semanas. Scruff ganó en:

Bajo el capó, Scruff son bloques de construcción de Notion: - Una base de datos donde llegan las alertas (esto activa Scruff) - Runbooks almacenados como páginas (tipo de alerta = runbook) - Una página de notas para que Scruff pueda aprender de investigaciones pasadas - Integraciones de MCP para extraer datos de nuestras herramientas de seguridad - Un Agente Personalizado con instrucciones específicas del dominio Sin plataforma separada ni lío de integraciones.

Las personas comprenden conceptualmente que este tipo de automatización es posible. Pero la inercia para construir es alta, especialmente si las herramientas se sienten desconocidas. Lo que lo desbloqueó fue definir un alcance pequeño. Un tipo de alerta, un runbook, una prueba. Luego expandir a partir de ahí. Definimos el papel de Scruff en un inglés sencillo. Usamos Notion AI para ayudar a redactar el aviso. Iteramos con el equipo. La mayor parte del trabajo no fue técnico. Solo fue escribir cómo funcionaban ya las investigaciones y luego dejar que Scruff siguiera ese proceso.

Ahora con Scruff: Se activa la alerta → Scruff recopila contexto + realiza análisis → revisión humana → decisión. Mucho menos trabajo administrativo.

Después de que hicimos una demostración de Scruff internamente, otros equipos comenzaron a construir el suyo propio: - Marketing → monitorear menciones de la marca + redactar respuestas - Ventas → calificar leads + actualizar CRM - Ingeniería → complementar PRDs con revisión técnica Cada equipo convirtió el trabajo repetitivo y específico del dominio en un compañero de IA que funciona 24/7.

Esto es a lo que se dirigen los agentes. Compañeros de equipo que ejecutan flujos de trabajo completos. Reuniendo contexto, siguiendo procesos, sacando a la luz decisiones, para que puedas concentrarte en el trabajo que realmente te necesita. Scruff es solo el comienzo 🐕

Los resultados:

Esto es a lo que se dirigen los agentes. Compañeros de equipo que ejecutan flujos de trabajo completos: recopilando contexto, siguiendo procesos, sacando a la luz decisiones—para que puedas concentrarte en el trabajo que realmente te necesita. Scruff es solo el comienzo 🐕