Hace poco dejé mi puesto en Superlogic.
No me voy de la tecnología. No me aparto de construir. Y no me estoy tomando un año sabático al uso.
En vez de eso, voy a usar este próximo capítulo para centrarme en mi familia, ayudar a levantar una organización sin ánimo de lucro y enseñar a mis hijos a crear productos y negocios reales con IA.
Esa última parte es el experimento que más me interesa.
Mis hijos están creciendo en un mundo donde el coste de convertir una idea en software que funciona cae deprisa. Una persona motivada puede pasar del concepto al prototipo en días, a veces en horas.
Pero desarrollar más rápido no produce automáticamente mejores productos.
La IA puede generar código, diseños, textos, investigación y planes de negocio. Lo que no puede hacer con fiabilidad es decidir qué problemas merece la pena resolver, si a los usuarios les importa de verdad, qué compromisos son aceptables o cuándo un producto está listo para publicarse.
Esas son las habilidades que quiero enseñar.
El objetivo no es enseñarles a escribir prompts
No intento formar a mis hijos como ingenieros profesionales de prompts.
Quiero que aprendan a construir.
Eso significa aprender a:
- detectar problemas reales
- hablar con usuarios potenciales
- poner a prueba suposiciones
- definir una primera versión pequeña
- usar la IA para acelerar la ejecución
- inspeccionar y cuestionar el trabajo generado
- lanzar algo en público
- medir qué ocurre
- mejorarlo o cerrarlo
Las herramientas de IA son importantes, pero no son el temario.
El temario es el criterio.
Un niño que sabe pedirle a un modelo que genere una app ha hecho algo interesante. Un niño que sabe explicar por qué debería existir esa app, a quién sirve, cómo podría ganar dinero, dónde podría fallar y qué hay que construir primero ha aprendido algo mucho más valioso.
Senternet es nuestro taller
He lanzado Senternet, un estudio de producto y consultoría. El nombre no es nuevo: Senternet fue mi primera empresa, fundada hace 27 años, y revivirla ahora me parece lo correcto.
Es el paraguas bajo el que construiré productos, crearé aplicaciones, asesoraré a empresas y experimentaré con nuevas ideas de negocio. Mis hijos participarán donde tenga sentido, no como observadores pasivos, sino como colaboradores.
Eso puede incluir:
- investigar un mercado
- ponerle nombre a un producto
- entrevistar a usuarios
- diseñar una interfaz
- crear materiales de marketing
- probar un prototipo
- revisar la analítica
- ayudar a decidir qué construir a continuación
Algunos proyectos serán trabajo para clientes. Otros serán productos nuestros.
Algunos podrán convertirse en negocios. Otros fracasarán rápido. Eso se da por hecho.
Quiero que vivan el bucle entero, de la idea a la ejecución, incluidas las partes incómodas: requisitos poco claros, suposiciones equivocadas, fallos, rechazos y usuarios que se comportan de forma distinta a la esperada.
La IA facilita construir lo equivocado más deprisa.
La única defensa es aprender a pensar.
Usaremos IA, pero no externalizaremos la responsabilidad
Mi trayectoria abarca ingeniería, seguridad, operaciones, producto, diseño y dirección ejecutiva. He trabajado como CEO, CTO, COO, CISO, fundador y constructor.
Lo más útil que puedo enseñar a mis hijos no es un framework concreto ni un lenguaje de programación. Esas cosas cambiarán.
Puedo enseñarles a razonar sobre sistemas.
Cuando usemos IA para generar software, tendrán que preguntarse:
- ¿Este código funciona de verdad?
- ¿Es seguro?
- ¿Qué suposiciones hizo el modelo?
- ¿Qué datos estamos recopilando?
- ¿De quién son esos datos?
- ¿Qué pasa cuando la API falla?
- ¿Cuánto costará esto a escala?
- ¿Estamos resolviendo el problema original o solo añadiendo funcionalidades?
- ¿Alguien pagaría por esto?
- ¿Debería existir siquiera?
El modelo puede producir una respuesta.
Quien construye sigue siendo dueño de las consecuencias.
Esa distinción importa, sobre todo para unos críos que si no podrían crecer creyendo que un resultado plausible es lo mismo que un resultado correcto.
BeeReady nos da un problema real que resolver
También voy a ser voluntario en BeeReady, una organización sin ánimo de lucro cofundada por mi esposa, Andi Senter, otra madre y médica, Elda Fisher, y yo.
BeeReady se centra en mejorar la preparación ante emergencias en los eventos deportivos juveniles mediante formación en RCP y desfibriladores, equipos de respuesta voluntarios visibles y un mejor acceso a equipamiento que salva vidas.
Ejerceré como CTO y COO.
Eso significa ayudar con tecnología, operaciones, sistemas internos, coordinación de voluntarios, recogida de datos y la infraestructura necesaria para hacer crecer la organización.
Esto nos da algo mejor que un ejercicio de clase.
Nos da restricciones reales.
Las organizaciones sin ánimo de lucro tienen presupuestos limitados. Los voluntarios tienen tiempo limitado. Los usuarios pueden estar estresados, distraídos o no ser técnicos. Los sistemas tienen que funcionar en campos, piscinas y eventos comunitarios. El software no puede existir solo porque sea interesante construirlo.
Tiene que reducir fricción.
Tiene que sostener la misión.
Y en este caso, fallar puede importar de verdad.
Eso convierte a BeeReady en un entorno inusualmente significativo para enseñar desarrollo de producto, operaciones y tecnología responsable.
La pila tecnológica importa menos que el proceso
Usaremos herramientas modernas de desarrollo asistido por IA. Eso probablemente incluya agentes de programación, herramientas de diseño, plataformas de automatización, servicios en la nube, analítica y entornos de desarrollo tradicionales.
Pero no quiero que este proyecto se convierta en una lista de herramientas.
Las herramientas cambian demasiado deprisa.
El proceso repetible importa más:
- Encuentra un problema real.
- Define al usuario.
- Identifica la suposición más arriesgada.
- Construye la prueba más pequeña.
- Usa la IA para acelerar el trabajo.
- Revísalo todo con ojo crítico.
- Ponlo delante de personas reales.
- Mide comportamientos en lugar de coleccionar cumplidos.
- Decide si continuar.
Ese proceso funciona tanto si el producto es una app móvil, como un flujo de trabajo de una ONG, un servicio de consultoría o un pequeño negocio en línea.
También evita que el desarrollo asistido por IA se convierta en generar prototipos sin fin.
Publicar no es el final del proceso.
Publicar es cuando la realidad empieza a corregir el trabajo.
Espero que fracasen
No espero que todos los proyectos salgan bien.
Me preocuparía que así fuera.
Un proyecto que nadie usa puede enseñar posicionamiento.
Un producto que nadie compra puede enseñar a fijar precios.
Un alta de usuario confusa puede enseñar diseño.
Un error de seguridad puede enseñar modelado de amenazas.
Una funcionalidad que lleva tres semanas y no aporta valor puede enseñar control del alcance.
La idea no es fabricar una ristra de lanzamientos impresionantes para las redes sociales.
La idea es ayudarles a desarrollar la capacidad de recuperarse, adaptarse y seguir construyendo sin confundir el fracaso con una insuficiencia personal.
La IA reduce el coste de experimentar. Eso debería hacernos más dispuestos a probar ideas, no más apegados a cada idea que generamos.
Esto también es un experimento educativo
La educación tradicional suele separar las disciplinas.
Programar es una asignatura. Los negocios, otra. La escritura, el diseño, las finanzas, las operaciones y el marketing viven en otra parte.
Construir un producto las combina todas.
Un proyecto pequeño de software puede exigirle a un estudiante escribir con claridad, pensar matemáticamente, entender a los usuarios, evaluar compromisos, gestionar su tiempo, comunicar decisiones y aceptar críticas.
La IA puede ayudar en cada etapa, pero también crea un problema educativo nuevo: los estudiantes pueden producir trabajo que no entienden.
Así que habrá una regla sencilla:
Deberías poder explicar lo que has construido.
Eso no significa memorizar cada línea de código generado. Quienes programan profesionalmente ya se apoyan en frameworks, bibliotecas, abstracciones y herramientas que no escribieron.
Significa entender el sistema lo bastante bien como para razonar sobre su comportamiento, sus límites, sus riesgos y su propósito.
Si no puedes explicar por qué funciona, no has terminado.
Sobre qué pienso escribir
Tengo intención de documentar este experimento aquí.
Eso puede incluir:
- cómo elegimos los proyectos
- cómo enseño a mis hijos a usar agentes de programación con responsabilidad
- dónde funciona bien el desarrollo asistido por IA
- dónde crea problemas ocultos
- cómo validamos ideas de producto
- cómo estructuramos pequeños proyectos familiares
- lecciones de construir tecnología para una ONG
- errores que cometemos
- productos que lanzamos
- proyectos que decidimos matar
Me interesa especialmente la distancia entre generar software y construir un negocio.
Esa distancia sigue siendo enorme.
La IA está abaratando la implementación. No está volviendo obsoletos el entendimiento del cliente, la distribución, el criterio, el liderazgo ni la responsabilidad.
En muchos casos, los está volviendo más importantes.
Un movimiento de carrera distinto
Dejar un trabajo suele plantearse como un salto dramático al emprendimiento.
Esto se siente distinto.
No lo estoy apostando todo a una sola startup. Estoy construyendo un estudio, ayudando a operar una ONG, pasando más tiempo con mis hijos y creando un lugar donde podamos probar ideas juntos.
Durante casi toda mi carrera he ayudado a empresas a construir productos y resolver problemas técnicos.
Ahora quiero aplicar esa experiencia de forma más directa, mientras enseño a la siguiente generación de mi familia a crear en lugar de solo consumir.
Usaremos IA a fondo.
También la cuestionaremos, la pondremos a prueba, rechazaremos sus resultados y asumiremos la responsabilidad de lo que publiquemos.
Esa es la parte de construir con IA que creo que más importa.
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