"En el desarrollo de software tradicional, se planifica la v1, v2, v3 del nuevo producto en función de la profundidad de las funciones o las necesidades del usuario. Con los sistemas de IA, la lente cambia. En cambio, cada versión se define por cuánta agencia tiene el sistema y cuánto control está dispuesto a ceder. Comience por identificar un conjunto de características que son de alto control y baja agencia (versión 1 en la imagen a continuación). Estos deben ser pequeños, comprobables y fáciles de observar. A partir de ahí, piense en cómo esas capacidades pueden evolucionar con el tiempo aumentando gradualmente la agencia, una versión a la vez. El objetivo es desglosar un estado final elevado en comportamientos tempranos que pueda evaluar, iterar y construir hacia arriba. Por ejemplo, si su objetivo final es automatizar la atención al cliente en su empresa, una forma de alto control para comenzar sería limitar el alcance de v1 (versión 1) simplemente enrutando los tickets al departamento correcto, luego pasar a v2 donde el sistema sugiere posibles soluciones, y solo en v3 permitir que se resuelva automáticamente con respaldo humano. Aquí hay un par de ejemplos más: Asistente de marketing v1: Borrador de correo electrónico, anuncio o copia social a partir de mensajes v2: Crea campañas de varios pasos y ejecútalas v3: Lanza, prueba A/B y optimiza automáticamente las campañas en todos los canales Asistente de codificación v1: Sugerir finalizaciones en línea y fragmentos de código reutilizables v2: Generar bloques más grandes (como pruebas o refactores) para la revisión humana v3: Aplicar cambios de ámbito y abrir solicitudes de incorporación de cambios (PR) de forma autónoma Si ha seguido cómo evolucionaron herramientas como GitHub Copilot o Cursor, este es exactamente el libro de jugadas que usaron. La mayoría de los usuarios solo ven la versión actual, pero el sistema subyacente subió esa escalera gradualmente. Primero completaciones, luego bloqueos, luego PR, con cada paso obtenido a través del uso, la retroalimentación y la iteración". Más aquí:

No hay sustituto para ver cómo su producto se rompe en la naturaleza. Ahí es cuando aprendes si realmente resolviste algo.

Si dejas que la IA piense todo, olvidarás cómo confiar en la tuya.

Una herramienta que te da respuestas más rápido no te hace más inteligente. Simplemente acorta el tiempo antes de que te quedes sin preguntas.

El precio de moverse más rápido es que cada atajo se convierte en una característica permanente de su cultura.

Pregúntele a un fundador sobre la IA y obtendrá una hoja de ruta. Pregúntele a sus clientes y obtendrá una lista de cosas que nunca funcionan del todo.

Las startups te enseñan cómo separar el dolor que significa progreso del dolor que es solo desperdicio.

Los entornos que convierten la ambición en tracción son despiadados a la hora de forzar la claridad. Empujan a las personas a mover la pieza que cambia el tablero sin perder tiempo. Si quieres ganar, construye una habitación donde lo único que se sienta inacabado sea el trabajo que aún no has enviado.

Todo el mundo te dice que "escuches los datos". Pero en los primeros días, lo más peligroso es perder la convicción en el ruido del consenso. Al consenso le encantan los promedios. Quiere la aprobación del grupo, gráficos, reuniones y "alineación". El consenso es la razón por la que la mayoría de los productos terminan siendo insípidos, llenos de funciones y olvidables. Lo ves en todos los equipos impulsados por paneles que comienzan preguntando: "¿Qué dicen los números?" en lugar de "¿Qué estamos aquí para cambiar?" La convicción es diferente. La convicción es el fundador que mira fijamente una pantalla en blanco, viendo un futuro que nadie más puede trazar en un gráfico. La convicción es la razón por la que sucedió Crazy Egg. No realizamos mil pruebas ni reunimos grupos focales para confirmar los mapas de calor del sitio web que el mundo necesitaba. Sentimos el dolor. Confiamos en el problema porque lo habíamos vivido. El producto temprano es una prueba de nervios, no una prueba de números. Las métricas son útiles, pero no te dan una visión. De hecho, demasiados análisis al principio pueden lijar sus bordes antes de construir algo nítido. En Crazy Egg, cada avance provino de ignorar la respuesta "segura". El producto comenzó como un acto de convicción: ¿Qué pasaría si pudieras ver cada clic, al instante, sin esperar un informe? Los datos no nos dijeron que inventáramos mapas de calor. La necesidad sí. Aquí está el remate: Analytics te ayuda a refinar tus instintos, no a reemplazarlos. El objetivo es estar informado sobre los datos en lugar de basarse en los datos. Si dejas que el consenso diluya tu visión original, tu producto termina encajando en la hoja de cálculo, pero perdiendo el mercado. Así que construye para el dolor real que sientes. Deje que la analítica agudice su intuición, pero nunca la abandone. Los mejores productos nacen de la convicción y sobreviven al negarse a dejar que el consenso escriba la historia.

La fiebre del oro por la inteligencia artificial ha creado más pitch decks que productos que usarías dos veces.