¿Te acuerdas de cuando nuestras abuelas guardaban el dinero en sobres? Un sobre para el alquiler, otro para la comida, otro para un capricho... Era su forma intuitiva de organizar sus finanzas. Pues bien, Ignacio comenta que, en esencia, estamos volviendo a eso, pero en el plano digital. Tenemos múltiples cuentas, la de la nómina, la de inversión, la de ahorro... Cada una es un “sobre” digital para un propósito específico. Ya no queremos un banco que haga todo de forma genérica; queremos “sobres” especializados que nos faciliten la vida para cada tipo de gasto o inversión.

Esta idea conecta directamente con el concepto de la “comoditización” que exploramos en el episodio. Pensad en la banca, la energía o las telecomunicaciones. Al final, la luz se enciende, el móvil llama y el dinero se mueve de forma parecida, independientemente del proveedor. La infraestructura básica se ha resuelto. Entonces, ¿dónde está la diferenciación? No en la tecnología de base, sino en la experiencia de usuario, la transparencia y la facilidad. Es decir, en hacer que esos “sobres” sean intuitivos y sin fricciones.

Ignacio y su equipo lo entendieron perfectamente con Fácil Cripto. Lanzaron su plataforma en un momento en que el sector cripto estaba en el suelo y con una reputación llena de estafas y complejidad. Su apuesta: crear una solución “fácil” y “segura” para el 95% de la población que, como “Manuel de 53 años”, no entiende de wallets ni de exchanges en paraísos fiscales. Es la ola que él espera surfear.

Lo que más me sorprendió de su estrategia para entender a este 95% fue su “user discovery” en Wallapop. Sí, Wallapop. Ignacio se hizo pasar por un potencial inversor novato y preguntó a quienes ofrecían cursos de cripto qué pensaban de su nueva plataforma. La respuesta fue clara: “no la conozco, probablemente no sea nada bueno”. Esto les dio la clave: no basta con tener un gran producto, hay que ser visible y generar confianza en los canales donde la gente busca información. De ahí su enfoque en SEO y en estar donde el usuario espera encontrarlos.

Este episodio con Ignacio Santos es un recordatorio de que, incluso en las industrias más reguladas y complejas, la clave del éxito reside en una profunda comprensión del usuario y en la obsesión por la simplicidad. Si quieres saber cómo construir una startup que realmente conecte con la gente, o simplemente te pica la curiosidad por el mundo cripto y cómo se está democratizando, este episodio es para ti.

¡Nos vemos en el próximo!

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Esta es la realidad de LuzIA, la startup de IA que está en boca de todos. Tuve el placer de hablar con Natalia Solano, su Head of Product, y hay varias cosas que creo que se pueden aplicar a muchos de los productos en los que estaréis trabajando.

Cuando la entrevista no es una opción

Natalia lo dejó claro: no puedes sentar a un chaval de 18 años de Brasil a que te responda un cuestionario. No es práctico, no es escalable y, seamos sinceros, probablemente no es lo que quieren hacer. Aquí es donde la vieja escuela de “user research” necesita una actualización radical.

Para LuzIA, la solución pasa por una combinación potente: data, experimentos y herramientas. Su principal método de investigación no es una llamada, sino una batería constante de pruebas A/B. Cada hipótesis, cada cambio, cada nueva funcionalidad, se lanza como un experimento para ver qué funciona y qué no.

El “esto es la leche” de la analítica de producto

Natalia nos contó un momento particular con Amplitude que encapsula perfectamente su filosofía. Venían de una herramienta compleja, donde solo unos pocos elegidos podían extraer datos. Cuando implementaron Amplitude, en medio de un rediseño de la app, vieron cómo un A/B test podía ser configurado “con tres clics” por alguien sin experiencia previa. La autonomía y la capacidad de self-service para todo el equipo de producto fueron un cambio fundamental. Imagina la potencia: no más cuellos de botella para obtener datos, los product managers al mando de sus propios experimentos.

Esta democratización del dato permite que el equipo de LuzIA no solo reaccione, sino que proactivamente explore y entienda los caminos que los usuarios eligen dentro de la aplicación. Porque un gran problema que tienen, me decía Natalia, es que la gente no sabe todo lo que la IA puede hacer por ellos. No es solo preguntar, es adjuntar documentos, pedir ayuda para un ensayo, o incluso un consejo de moda.

La paradoja del usuario: hablar menos para descubrir más

Uno de los aprendizajes más interesantes que compartió Natalia fue sobre una nueva funcionalidad que buscaba que los usuarios interactuaran más con la IA. La expectativa era que incrementara las conversaciones. El resultado fue... el opuesto. Los usuarios hablaban menos, ¡pero descubrían más funcionalidades! En vez de usar el chat para todo, la nueva interfaz les guio a adjuntar fotos y documentos, explorando otras capacidades de LuzIA. Un hallazgo inesperado que solo la data y los experimentos podían revelar.

Esto demuestra que, a veces, lo que creemos que los usuarios quieren o cómo se comportarán, está lejos de la realidad. El comportamiento real, medido y analizado, es el feedback más honesto y valioso que puedes obtener, especialmente cuando la comunicación directa es inviable a la escala de Luzia.

No te pierdas la conversación completa con Natalia Solano y descubre cómo en Luzia están descifrando el “silencio” de sus 50 millones de usuarios.

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Mientras en nuestro día a día digital hablamos de APIs, microservicios y deploys continuos, Victor nos lleva a un mundo donde un MVP no es un “botón que hace algo”, sino una tabla de surf real que tarda seis meses y cuesta mil euros solo en prototipos antes de que alguien pueda subirse a ella y decirte si sirve.

Seis meses.

Mil euros.

Sin contar las horas de ingeniería y diseño. Imagina la presión.

Cómo sería el desarrollo de software si nos cobrasen esos mil euros y tardásemos seis meses en que llegase a nuestros usuarios.

Lo que me dejó pensando es cómo las limitaciones del producto físico obligan a una gestión de producto brutalmente eficiente desde el día uno. Cada decisión, cada material, cada ángulo del diseño tiene un impacto directo y costoso. No puedes pivotar tan rápido; un cambio significa nuevos moldes de 10.000 euros y esperar meses por el siguiente lote.

Victor también nos desveló lo que él considera la mayor diferencia y “losa” respecto al producto digital: los márgenes. Mientras que en SaaS podemos soñar con márgenes brutos del 90% o más, en el producto físico, Flysurf está en el 40-50% de coste directo del producto. Es una realidad que siempre te acompaña y que te obliga a ser un mago de la optimización y la eficiencia en cada eslabón de la cadena de valor.

Pero no todo son problemas de producto físico. Victor destacó un punto clave que a menudo buscamos en digital pero que en físico se vive con una intensidad diferente: el ”enamoramiento” del cliente. Cuando un cliente compra una tabla de surf, no es solo un objeto. Es una herramienta para vivir una experiencia transformadora. La tabla se convierte en el vehículo de sus sueños, de su conexión con el mar, de un estilo de vida. Esta conexión emocional genera una lealtad y una defensibilidad de marca que trasciende el precio o las funcionalidades básicas. No es un commodity; es una pasión.

Esto me hizo reflexionar sobre cómo, a pesar de las herramientas avanzadas y la velocidad del producto digital, a veces podemos perder de vista los fundamentos más crudos del negocio y la construcción de valor. La necesidad de una validación exhaustiva y, como Victor aconseja, pagada incluso antes de construir (como el famoso “trailer” de Dropbox), es una lección aplicable a cualquier startup, digital o física. No asumas que tu idea es buena hasta que alguien saque la tarjeta.

Escuchar a Victor ha sido un recordatorio poderoso de que los principios de Product Management son universales, pero el contexto y sus limitaciones redefinen drásticamente cómo los aplicamos. Un episodio cargado de insights, riesgos, y la pasión por construir algo tangible que realmente “cambia vidas”.

Si quieres entender las verdades ocultas detrás de la fabricación de productos y cómo las lecciones del surf pueden aplicarse a tu trabajo, no te pierdas el episodio completo con Victor Antona de Flysurf.

#ProductManagement #ProductoFísico #DigitalVsFísico #Emprendimiento #Startup

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Precisamente de esto hablamos en el último episodio de “Haz más con menos: ¡Optimiza tu equipo!”, donde tuve el placer de conversar con Lidia Galliardi de Ayesa. Lidia, una Business Analyst que lidera un equipo multidisciplinar, nos reveló cómo la clave para la optimización no siempre reside en contratar a más gente, sino en empoderar a la que ya tienes con las herramientas adecuadas.

El mito del “desarrollador para todo”

Tradicionalmente, explotar al máximo los datos ha significado depender de equipos de desarrollo, ingenieros de datos o data scientists. Y no me malinterpretéis, su papel es crucial. Pero ¿qué pasa cuando el cuello de botella está ahí? Cuando un analista de negocio tiene una pregunta urgente y necesita esperar semanas a que un perfil técnico le implemente la medición. Es frustrante y ralentiza la toma de decisiones.

Lidia nos explicaba cómo Amplitude, la herramienta de la que tanto estamos hablando, rompe este esquema. Y lo hace con un concepto que me encanta: la democratización del dato. No es que elimine la necesidad de técnicos, sino que permite a perfiles de negocio, como la propia Lidia y su equipo, tener una autonomía sorprendente.

El caso del CSV que lo cambió todo

Aquí es donde la conversación se puso realmente interesante. Lidia compartió un ejemplo real, recién salido del horno, con un cliente multinacional. Tenían una variable clave para el catálogo de productos que no se estaba recogiendo en el data layer de forma automática, y tocar la implementación global era misión imposible. Un problema que suena a pesadilla para cualquier negocio.

¿La solución? Lejos de ser una compleja implementación de código, fue sorprendentemente sencilla: ¡cargar un archivo CSV! Sí, un simple CSV con los códigos de producto y sus categorías. Con unos “sencillos cambios” dentro de Amplitude, sin necesidad de “manos técnicas” ni de involucrar al “equipo internacional”, consiguieron tener toda la información de la principal variable del catálogo.

Esto no es magia, es diseño inteligente. Es una herramienta que entiende las necesidades de los usuarios finales y les da el poder de actuar. Es el ejemplo perfecto de cómo una buena plataforma puede transformar la forma de trabajar, permitiendo a los equipos de negocio responder con agilidad y autonomía a sus propias preguntas.

¿Por qué deberías escuchar este episodio?

Si te enfrentas a desafíos de recursos, si sientes que tus datos están infrautilizados por la complejidad técnica, o si simplemente buscas formas innovadoras de hacer más con menos, la conversación con Lidia es una mina de oro. Aprenderás:

• Cómo Ayesa, una consultora líder, elige sus herramientas de análisis.

• Las características de Amplitude que más valoran tanto clientes como partners.

• Estrategias para la monitorización proactiva de datos.

• Y, por supuesto, cómo un enfoque ágil y una herramienta potente pueden sortear obstáculos técnicos y burocráticos.

La optimización de tu equipo no solo pasa por encontrar a las personas adecuadas, sino por darles la capacidad de ser autónomas y eficientes. Y Lidia nos demuestra que, con la tecnología correcta, hacer más con menos es no solo posible, sino una realidad palpable.

No te pierdas este episodio inspirador. Dale al play y descubre cómo tú también puedes empezar a optimizar tu equipo y tus datos.

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Esta fue una de las grandes revelaciones que me llevé de mi última conversación en el podcast con Lucas Adrían, Group Product Manager en Eventbrite (T3E03 - “Toda la empresa debe pensar como un PM”). Lucas, con esa trayectoria que empezó en el soporte al usuario en Tuenti (sí, ¡hasta su voz estuvo en un buzón de voz!), entiende como pocos la importancia de la empatía y la resolución de problemas en cada capa de una organización.

Lo que Lucas llama product sense es algo más que una habilidad técnica; es una especie de fuerza Jedi (como él mismo bromea) que te permite identificar una necesidad, transformarla en una oportunidad y ejecutar una solución que tenga un impacto real. Y aquí viene el insight clave: esta habilidad no es solo para los PMs. De hecho, me sorprendió cuando Lucas afirmó que “eso o lo tienes o no lo tienes”, aunque luego matizó que se puede cultivar y mejorar. La verdadera pregunta es: ¿estamos creando entornos donde esta “fuerza” pueda prosperar en todos los departamentos?

Imagínate un equipo de ventas que no solo se enfoca en cerrar tratos, sino que también tiene la habilidad de identificar problemas de usuario reales, ver oportunidades en ellos y pensar en soluciones que añadan valor al producto final. O un equipo de marketing que no solo comunica las bondades del producto, sino que contribuye activamente a su creación, entendiendo el porqué detrás de cada funcionalidad y su impacto en el negocio.

Lucas nos contó que en Eventbrite, buscan activamente este Product Sense incluso en sus entrevistas de ingeniería. Quieren ver si los candidatos, sea cual sea su rol, piensan en el usuario, en el problema real, en el outcome de la solución y en el modelo de negocio. Porque, como bien dice Lucas, “un equipo de producto no significa un equipo de product managers. Un equipo de producto es un equipo con product managers, product designers, desarrolladores, pero la forma en la que piensan tiene que estar orientada al producto final.”

La clave está en la cultura. Los Product Managers deben liderar esta mentalidad, proporcionando guías para que otros equipos puedan canalizar sus ideas con una perspectiva de producto. ¿La idea responde a una necesidad real? ¿Hay usuarios que se quejan? ¿Hay un impacto de negocio claro (revenue, reducción de costes, retención)? Validar si “alguien pagaría por lo que quieres hacer” es una de las preguntas de oro.

En un mundo donde la IA está multiplicando nuestra capacidad de trabajo (¡Lucas nos cuenta cómo la usan en Eventbrite para todo, desde el onboarding hasta la creación de eventos completos y reportes internos!), el Product Sense se vuelve aún más crítico. La IA nos da las herramientas para ejecutar más rápido, pero necesitamos más que nunca ese ojo crítico para asegurarnos de que estamos resolviendo los problemas correctos, de la manera correcta, y que el producto final no sea “de mierda”, como me preocupaba a mí.

Este episodio con Lucas Adrían es un máster acelerado en cómo escalar una mentalidad de producto en toda tu organización y cómo la IA no viene a quitarnos el trabajo, sino a quitarnos parte del trabajo para que podamos enfocarnos en lo que realmente importa: crear valor.

Si te interesa construir una empresa donde todos piensen como auténticos Product Managers, donde el problema y el usuario estén en el centro, y donde la IA sea una aliada estratégica, no puedes perderte este episodio. Haz clic aquí para escuchar la conversación completa con Lucas Adrían y descubre cómo transformar la cultura de tu empresa.

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“La pregunta es la mitad de la respuesta.”

Y desde entonces no dejo de pensar en ello.

Vivimos un momento en el que la IA ya no es una promesa. Está aquí, integrada en nuestras herramientas, en nuestros flujos, en nuestras decisiones. Pero mientras todos corremos por entender qué puede hacer la IA, quizá deberíamos detenernos un segundo a pensar qué le estamos pidiendo que haga.

Porque la clave no está en la respuesta, sino en la pregunta.

El nuevo superpoder del Product Manager

Durante años, el valor de un PM residía en su capacidad de conectar tres mundos: negocio, usuario y tecnología. Pero ahora que la tecnología puede escribir código, diseñar interfaces o generar análisis automáticamente, el diferencial humano se desplaza.

Ya no se trata solo de definir el qué o el por qué.
Se trata de formular la pregunta adecuada.

Un prompt mal planteado es como un user story mal escrita: genera ruido, retrabajo y frustración. Si pides a una IA “hazme un diseño para el onboarding”, te devolverá algo genérico. Si en cambio le das contexto (“quiero un flujo de onboarding que equilibre simplicidad con profundidad, que transmita confianza y reduzca el tiempo de fricción al mínimo”), la respuesta cambia radicalmente.

La IA amplifica lo que le das. Si tus preguntas son superficiales, sus respuestas también lo serán.

El oficio de preguntar bien

Marcos lo ha vivido desde todos los lados: emprendedor, líder de producto en retail, y ahora en Outbuild. Y su recorrido resume una lección fundamental del Product Management: evolucionar de la intuición al sistema sin perder la curiosidad.

Durante sus primeros años, él mismo se definía como “el chico del no proceso”. Pero cuando los equipos crecieron, entendió que la estructura no mata la creatividad; la canaliza. Lo mismo pasa con la IA: no se trata de tener todas las respuestas, sino de saber formular las preguntas que guían a la herramienta hacia lo que realmente importa.

Preguntar bien no es trivial. Requiere entender al usuario, al contexto, al negocio y al propósito. Es el punto donde se cruzan la empatía, la claridad y la estrategia.

Ser arquitectos de la intención

En esta nueva etapa, el rol del Product Manager se redefine: pasamos de ser gestores de backlog a ser arquitectos de intención.

Nuestra tarea no será solo priorizar ni coordinar, sino traducir problemas complejos en preguntas accionables para humanos y máquinas.
Porque, al final, la IA no reemplaza la curiosidad ni el criterio. Solo los amplifica.

Y ahí, en la calidad de nuestras preguntas, se jugará el futuro del producto.

Si quieres comparar Amplitude con otras soluciones de analítica digital, el informe The Forrester Wave™: Digital Analytics Solutions, Q3 2025 es una referencia imprescindible. Forrester evalúa de manera imparcial a los principales proveedores —incluidos Adobe, Google, Mixpanel, Contentsquare, entre otros— analizando sus capacidades, visión y feedback de clientes. Descárgalo para obtener una visión clara y objetiva que te ayudará a entender cómo se posiciona Amplitude frente a la competencia y a elegir la solución que mejor se ajuste a tu estrategia digital.

Descargar informe

Enrico tiene una trayectoria brutal. De matemático a optimizar la ubicación de ambulancias en Montreal, pasando por el marketing digital y el sector hotelero, y luego a Glovo, donde se convirtió en Product Manager casi por necesidad, antes de liderar toda la estrategia de datos. Esta diversidad de experiencias le otorga una perspectiva única, vital para entender el “por qué” detrás de las decisiones de datos en Glovo.

Uno de los puntos que más me resonó de nuestra conversación fue la distinción entre ser “data-driven” y ser “data-trusted”. En Glovo, por la propia naturaleza de su negocio como marketplace B2C, la gente usa los datos todos los días. Los managers de operaciones en Kazajistán miran sus tiempos de entrega mientras los account managers de Portugal revisan las métricas de McDonald’s. Los datos son el pan de cada día.

Pero el verdadero reto, según Enrico, no es que la gente use los datos, sino que confíe en ellos. Que el equipo de data no sea visto como un cuello de botella o una fuente de errores, sino como un enabler, una herramienta que empodera a todos, incluso a los perfiles no técnicos, a tomar mejores decisiones. Sin esa confianza, por muchos datos que tengas, la cultura del dato se desmorona. Es la base sobre la que se construye cualquier estrategia de crecimiento sostenible.

Cuando la conversación viró hacia la adopción de herramientas como Amplitud, la explicación de Enrico fue cristalina: se vuelve imprescindible cuando la escala te supera. Al principio, quizás puedes tener un analista dedicado a cada Product Manager o equipo de negocio. Pero cuando el número de métricas, usuarios y equipos se multiplica, esa fórmula deja de ser rentable e incluso factible.

Es entonces cuando necesitas herramientas que empoderen a la gente no técnica a hacer sus propios dashboards, a explorar métricas y a sacar conclusiones, e incluso a lanzar experimentos por sí mismos. No solo optimiza recursos, sino que agiliza el proceso de toma de decisiones y democratiza el acceso a la información. Amplitud, para Glovo, se convirtió en la válvula de escape necesaria para que todos pudieran “volar” con sus propios datos.

Y llegamos al meollo del asunto: el gran reto actual de Glovo es la migración de gran parte de su tech stack. Esto, por sí solo, es una proeza. Pero hacerlo mientras miles de empleados dependen de ese mismo data stack para operar el negocio diario, sin que la experiencia del usuario se vea afectada, es la verdadera esencia de “arreglar el avión mientras vuela”.

Este episodio es una masterclass para cualquier persona que trabaje en un entorno dinámico y de alto crecimiento. Enrico nos demuestra que la estrategia de datos no es solo sobre algoritmos y dashboards, sino sobre cultura, confianza y la capacidad de adaptarse y evolucionar sin perder el rumbo.

Te invito a escuchar la conversación completa. Te garantizo que, ya sea que estés en producto, data o liderando equipos, te llevarás lecciones valiosas sobre cómo mantener tu propio “avión” volando alto y seguro.

El gran error de la publicidad tradicional ha sido hablar sin escuchar. Nos bombardea con mensajes que no pedimos y productos que no necesitamos. Pero cuando una marca se toma el tiempo de entender qué queremos, qué nos preocupa o qué nos emociona, la cosa cambia. Un anuncio deja de ser ruido y pasa a ser algo que realmente aporta. Piénsalo: si un anuncio te hace reír, te da una buena idea o te muestra justo lo que estabas buscando, ¿sigue siendo molesto? Probablemente no. La clave está en dejar de pensar en la publicidad como un altavoz y empezar a verla como una conversación.

Cada vez más, las marcas que mejor conectan con la gente no son las que intentan venderte algo a toda costa, sino las que te cuentan historias con las que te identificas. Ya no basta con decir “mi producto es el mejor”; ahora hay que contar por qué existe, qué valores defiende o qué problema quiere resolver. Cuando detrás de un anuncio hay un propósito real —como cuidar el planeta, apoyar a la comunidad o simplemente mejorar nuestro día a día—, el mensaje llega más lejos. Y, sobre todo, se siente honesto.

Además, hoy la tecnología permite que la publicidad sea mucho más inteligente. Gracias a los datos y a la inteligencia artificial, las marcas pueden adaptar sus mensajes a cada persona y momento. Y cuando se combina esa precisión con buenas ideas, el resultado puede ser increíble: campañas que te hacen sonreír, te sorprenden o incluso te emocionan. En lugar de perseguirte con el mismo anuncio una y otra vez, las marcas tienen la oportunidad de hablarte de forma natural, en el momento justo y con algo que sí te importa.

Hay algo más: vivimos en un momento en el que la confianza lo es todo. Si una marca quiere que la escuchemos, tiene que ser transparente, respetuosa con nuestra privacidad y coherente con lo que dice. No vale prometer el oro y el moro y luego no cumplir. Cuando una empresa hace las cosas bien y lo comunica de forma honesta, no solo consigue vender: se gana nuestra lealtad.

La publicidad no tiene por qué ser esa cosa pesada que interrumpe tu vídeo favorito o llena tu bandeja de entrada. Puede ser útil, divertida, inspiradora e incluso mejorar nuestra relación con las marcas. La diferencia está en cómo se hace: si nos habla como personas y no como consumidores, si aporta algo real en lugar de solo intentar vender. Porque, al final, la buena publicidad no grita… conversa. Y cuando eso pasa, todos ganamos.

Si te ha gustado esta reflexión, te recomiendo la entrevista a Alexandra Smith

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Charles y David compartieron ejemplos concretos de cómo sus clientes utilizan Amplitude para simplificar la experimentación, mejorar la toma de decisiones y hasta reportar a inversores de manera eficiente. Me llamó especialmente la atención cómo Amplitude empodera a los stakeholders, dándoles las herramientas necesarias para ser protagonistas en el proceso de toma de decisiones.

Este episodio es una mina de oro para cualquier persona interesada en aprender a utilizar los datos de forma efectiva, sin necesidad de ser un gurú del análisis. Descubrirás cómo Amplitude puede ayudarte a:

• Convertirte en un "data analyst junior" sin experiencia previa.

• Simplificar la experimentación y comprender conceptos complejos como feature flags y significancia estadística.

• Integrar a diferentes equipos, desde finanzas hasta legal, en la cultura data-driven.

Si quieres tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos, no te pierdas este episodio. Escúchalo aquí:

Si quieres comparar Amplitude con otras soluciones de analítica digital, el informe The Forrester Wave™: Digital Analytics Solutions, Q3 2025 es una referencia imprescindible. Forrester evalúa de manera imparcial a los principales proveedores —incluidos Adobe, Google, Mixpanel, Contentsquare, entre otros— analizando sus capacidades, visión y feedback de clientes. Descárgalo para obtener una visión clara y objetiva que te ayudará a entender cómo se posiciona Amplitude frente a la competencia y a elegir la solución que mejor se ajuste a tu estrategia digital.

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Un buen botón tenía que ser claro, accesible, visible. La interfaz era una coreografía visual entre lo que el usuario necesitaba y lo que el producto podía ofrecer. Y el lenguaje de esa coreografía eran menús, iconos, formularios, sliders. Nos acostumbramos a trabajar bajo la idea de que el usuario tenía que aprender “cómo se usa” una herramienta.

Eso se acabó.

Con la irrupción de los modelos de lenguaje y las experiencias conversacionales, estamos entrando en una nueva etapa: el producto como diálogo. Y con ello, la experiencia discreta (basada en opciones prediseñadas) da paso a una experiencia continua (basada en intenciones y contexto).

Del botón al contexto

En mitad de la conversación con Javier Vélez, no pude evitar soltarlo:

“El gran holocausto de esta revolución va a ser la eliminación de muchos botones.”

Y lo sostengo. Si la máquina entiende lo que quiero decirle, ¿para qué necesito que me dé una lista de botones preaprobados? ¿Por qué tiene que haber una papelera para borrar o un lápiz para editar, si puedo simplemente pedir “borra esto” o “cambia esto”?

La experiencia deja de estar prepartida en bloques de funcionalidad y pasa a ser una conversación viva con una herramienta que me entiende, razona, pregunta y actúa.

Esto no es simplemente una tendencia de UI. Es un cambio de paradigma.

El fin de la interfaz como la conocíamos

Durante años, UX ha sido una traducción: del pensamiento humano al lenguaje de la máquina. Y en esa traducción, los botones jugaron un papel central. No por casualidad: los heredamos directamente del mundo físico. En las máquinas industriales, los controles eran botones físicos, interruptores, palancas. El botón era la forma más explícita y binaria de operar un sistema: encender, apagar, aceptar, cancelar. Cuando el software empezó a reemplazar a las interfaces mecánicas, simplemente las copiamos. Así nacieron los botones digitales: como metáforas visuales de los mecanismos físicos que ya conocíamos. Esa herencia definió cómo se construyó el software durante décadas. Pero ahora, por primera vez, tenemos tecnología capaz de operar más allá de lo binario, más allá del “haz esto o lo otro”. Ahora ocurre lo contrario: es la máquina la que se está adaptando a nosotros.

Ya no diseñamos interacciones cerradas, sino espacios de entendimiento. Ya no pensamos en flujos estáticos, sino en contextos dinámicos. Y, como consecuencia, el foco del diseño se desplaza desde la superficie hacia el núcleo semántico del producto.

Los caminos predefinidos (“paso 1, luego paso 2, luego confirmación”) empiezan a diluirse. El usuario no tiene que seguir un flujo; puede expresar lo que necesita en sus propios términos. El producto debe ser capaz de reinterpretar y responder, no solo de ejecutar. Ya no diseñamos pantallas, diseñamos diálogos. Y eso exige otro tipo de sensibilidad: entender cómo se formula una intención, cómo se responde con precisión y cómo se construye una experiencia que se siente natural, pero sigue estando controlada y guiada. El trabajo de un product manager o diseñador deja de ser definir qué botones debe tener la pantalla, y pasa a ser definir qué capacidades debe tener la máquina para entender al usuario. El diseño es semántico, no visual. El producto es un sistema de interpretación, no una maqueta navegable.

No todo es una caja de texto

Ahora bien, el péndulo no debe irse al extremo. Como advertimos en el episodio, uno de los riesgos actuales es pensar que basta con poner “una caja de chat” y darle poder a un modelo de lenguaje. El resultado es a menudo una experiencia ambigua, opaca o frustrante.

Diseñar buenos productos dialógicos no es lo mismo que reemplazar tu producto con un GPT en una caja gris. Se trata de crear experiencias que:

• entienden la intención del usuario,

• saben hacer follow-up,

• tienen agencia,

• y están perfectamente alineadas con los límites del sistema.

Aquí es, dónde pensar qué quiero hacer con el producto, cobra más importancia que nunca. Las decisiones ya no están en la estética ni en el layout, sino en cómo modelamos intenciones, acciones y respuestas. Es diseño de comportamiento.

¿Qué hacemos con todo lo aprendido?

Todo lo que sabíamos de UX, arquitectura, design systems y flows no desaparece. Pero ya no es suficiente.

Estamos entrando en la era de los productos centrados en lenguaje y habilitados por inteligencia. Una era donde el valor no está en el pixel-perfect, sino en la capacidad del sistema de conversar y resolver. Una era donde diseñar un producto no es hacer que el usuario aprenda cómo usar la herramienta, sino hacer que la herramienta entienda al usuario.

🎧 ¿Quieres profundizar?

Este artículo nace de una conversación con Javier Vélez, experto en estrategia tecnológica y transformación digital. En el último episodio de Tenemos que hablar de producto, hablamos sobre:

• cómo la IA reconfigura el diseño de producto,

• qué va a pasar con las interfaces tradicionales,

• y por qué el futuro no es un botón, sino una intención bien entendida.

👉 Puedes escuchar el episodio completo en YouTube o en tu plataforma favorita.

Te prometo que, después de escucharlo, te vas a replantear más de un Figma.

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Pero ¿cuántas veces creemos estar midiendo bien… cuando en realidad solo estamos sumando eventos?

En equipos de producto, hablar de datos es fácil. Lo difícil es medir lo que realmente importa: ese momento de fricción en el funnel que parece invisible, ese comportamiento del usuario que se diluye entre dashboards.

Medir bien no es coleccionar KPIs. Es saber hacer la pregunta correcta y construir el sistema adecuado para responderla. Medir bien es una decisión de diseño.

¿Qué significa medir bien?

• Medir bien es priorizar la comprensión sobre el volumen.

• Medir bien es evitar el vanity data y centrarse en el comportamiento.

• Medir bien es tener claridad sobre lo que se quiere accionar después del insight.

No se trata de tener una herramienta cara ni de montar un stack sofisticado. Se trata de cultura. De saber que sin una buena medición, las decisiones de producto son, en el mejor de los casos, apuestas intuitivas.

En Decathlon lo tienen claro

Tuve la suerte de conversar con Jorge López, Head of Digital Analytics en Decathlon España, y hablar de todo esto. De cómo entienden el rol del dato, de cómo usan Amplitude, y de cómo han logrado identificar puntos críticos en el funnel de conversión que no eran visibles con herramientas tradicionales.

👉 Puedes ver la entrevista completa aquí:

Si estás en un equipo de producto, datos o UX, creo que te va a dar buenas ideas y quizá alguna inspiración.

Pide un POC gratuito

“Un mal producto con buena gestión financiera no va a ningún lado. Pero un buen producto con mala gestión… te pierde el partido.” — Jaime Medina, CEO de Startup CFO

Hace unos días grabamos un episodio con Jaime Medina, fundador de Startup CFO, en el que hablamos sobre un tema que rara vez se discute con profundidad: la relación entre el equipo de producto y el CFO.

En el ecosistema startup estamos muy acostumbrados a pensar en producto como algo casi autónomo: diseño centrado en el usuario, decisiones basadas en datos de uso, discovery continuo… pero, ¿cuántas veces involucramos a Finanzas de verdad?

Jaime tiene una visión muy clara: el CFO no está para revisar facturas ni hacer reporting por obligación. Está para ayudar a tomar mejores decisiones. Especialmente, las de producto.

💸 El CFO no es un deliverable. Es una herramienta estratégica

Uno de los mensajes más potentes de Jaime fue este: el reporting no es el trabajo del CFO, es su herramienta. No sirve para entregar un PDF cada mes, sino para detectar que estamos invirtiendo en la dirección equivocada, o que estamos gastando sin retorno real.

"¿Por qué estamos metiendo pasta en inbound si outbound tiene mejor conversión?"

En otras palabras, el CFO tiene que estar tan cerca del negocio como del Excel.

🔁 ¿Tu producto es recurrente o simplemente lo quieres creer?

Otra joya que dejó Jaime es la crítica al sesgo aspiracional que tenemos en producto (y como founders): creer que tenemos un modelo de negocio recurrente cuando en realidad el caso de uso no lo es.

Puedes cobrar por suscripción. Pero si el usuario solo tiene necesidad una vez al año, tienes un problema de retención disfrazado de MRR.

“Imagínate que haces un SaaS para organizar bodas. Por muy recurrente que quieras que sea… no lo es.”

📊 Habla el idioma del CFO (si quieres que te aprueben el roadmap)

¿Quieres convencer al CFO de que priorice una funcionalidad? Jaime fue muy claro: habla en términos de retorno de inversión.

• ¿Cómo afectará esa funcionalidad al churn?

• ¿Reducirá el cash payback?

• ¿Incrementará el ticket medio?

La clave está en presentar las apuestas del roadmap como escenarios con impacto financiero estimado, no solo como mejoras de UX.

🧪 Elimina incertidumbre, pero con cabeza

Finalmente, Jaime recuperó la esencia del enfoque lean: una startup es una máquina de eliminar incertidumbre. Pero no lo haces por intuición, lo haces con datos. Y si los datos no están, al menos modela hipótesis con rangos, escenarios, riesgos.

“Apunta al caso optimista, toma decisiones en el base, y finańciate para el peor.”

🧠 ¿Qué debería hacer un Product Manager diferente mañana?

1. Agenda una reunión con Finanzas. En serio. Conócelos, explícales tu mundo.

2. Comparte tus métricas de uso con contexto financiero.

3. Empieza a pensar en unit economics. Pero desde el cash.

4. Usa cohortes, no averages. No caigas en la trampa de la “media de la teta y el huevo”.

5. No compres features milagro. Mide. Compara. Decide.

Este episodio es oro puro si alguna vez te has preguntado: ¿cómo puedo justificar el impacto de producto más allá de lo cualitativo?

Puedes escucharlo completo aquí →

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Invité a Daniyal Shahrokhian al podcast para hablar de la otra IA.
La que no se hace viral en redes, pero que se lleva usando desde hace años para resolver problemas reales en empresas. La que requiere datos bien montados, procesos duros de entrenamiento, validación y precisión. Y la que —aunque no tenga nombre de chatbot— mueve millones.

Durante una hora hablamos de:

• Cuál es la diferencia real entre IA generativa y la que él llama "discriminativa".

• Qué tipo de datos se usan para entrenar modelos en el mundo real (y por qué eso es más difícil de lo que parece).

• Cómo funcionan técnicas como el transfer learning y qué es eso de congelar capas de un modelo.

• Qué retos hay al aplicar IA en industrias como la farmacéutica.

• Y por qué el mayor problema no es montar el modelo, sino conseguir y limpiar los datos.

Me gustó mucho una reflexión de Dani:

“No aprendas IA porque sí. Aprende IA cuando veas un problema concreto que quieras resolver. Así es como realmente se aprende.”

Si te interesa entender cómo se aplica la IA más allá del hype, o si estás pensando en usarla en tu empresa, te recomiendo que lo escuches entero.

🎧 Aquí tienes el episodio completo →

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Y no es solo humo. Algo profundo está cambiando.

Hasta hace nada, automatizar tareas de desarrollo requería montar sistemas complejos, pipelines de CI/CD, integraciones personalizadas... Hoy puedes empezar a probar ideas con un prompt y un clic. La IA generativa ha simplificado muchas fases del proceso: desde escribir funciones hasta generar interfaces, pasando por refactorizaciones completas o incluso diseñar productos enteros desde una descripción en lenguaje natural.

El cambio va tan rápido que lo difícil ya no es enterarse de lo nuevo, sino saber distinguir qué merece la pena probar y qué es solo una demo bonita para Twitter.

Por suerte, ha entrevistado en su newsletter a los fundadores de muchas de las herramientas que están marcando el rumbo de este nuevo stack. He querido recopilar aquí sus mejores entrevistas para que puedas comparar enfoques y decidir qué herramienta se adapta mejor a lo que necesitas. Y desde ahí, si alguna te interesa, puedes profundizar en la historia completa.

Cursor – Un VSCode con esteroides

🔗 The Rise of Cursor — Michael Truell

Cursor es básicamente un VSCode con IA integrada que sí se siente como un copiloto real. No solo completa código, sino que entiende el contexto del proyecto, te ayuda a navegar por archivos, entender errores y refactorizar.

Ideal para: desarrolladores que ya están en el flujo y quieren ser más rápidos sin dejar su entorno.

Devin – El agente autónomo que hace pull requests

🔗 Inside Devin — Scott Wu

Devin ha sido el bombazo mediático. Se presenta como un ingeniero de software que entiende tickets, planifica tareas, programa, testea y sube el código. Todo él solo.

La promesa es bestial, pero hay que cogerla con pinzas. De momento es más experimento que realidad para muchos equipos. Aun así, es el primero que muestra hacia dónde va esto.

Ideal para: equipos que quieren explorar hasta qué punto pueden delegar trabajo técnico a un agente.

Windsurf – Un sistema de agentes para tu empresa

🔗 The Untold Story of Windsurf — Varun Mohan

Si Devin es un agente todo en uno, Windsurf te da el control para montar tu propio sistema de agentes especializados. Puedes crear flujos que se conectan con tus sistemas, tus datos, tus APIs. Una especie de “Zapier con cerebro”, pero con lógica compleja y roles diferenciados.

Ideal para: empresas que quieren construir soluciones a medida y escalar procesos internos con IA.

Bolt – Programar explicando lo que quieres

🔗 Inside Bolt — Eric Simons

Bolt nace desde Replit y te permite construir software simplemente escribiendo en lenguaje natural lo que quieres que haga. Ideal para founders no técnicos, o para construir MVPs sin perder tiempo en detalles técnicos.

Ideal para: quienes tienen ideas claras pero no saben programar, o quieren validar rápido.

Lovable – Diseño de producto con IA

🔗 Building Lovable — Anton Osika

Lovable no genera código, pero te ayuda a diseñar el producto. Desde una idea en texto puedes obtener pantallas, flujos, estilos... Es como tener un diseñador que te lanza propuestas y se adapta a tus comentarios.

Me parece especialmente útil para product managers o equipos que necesitan validar con usuarios sin gastar semanas en Figma.

Ideal para: diseñadores, PMs o equipos que quieren prototipar rápido y testear sin fricción.

Vercel v0 – ¿Todos somos ingenieros ahora?

🔗 Everyone’s an engineer now — Guillermo Rauch

Más que una herramienta, esta entrevista es una reflexión. Guillermo habla de cómo la IA está cambiando el rol del desarrollador, y por qué estamos entrando en una era donde cada vez más personas, incluso sin background técnico, pueden construir cosas útiles.

Ideal para: cualquiera que quiera entender hacia dónde va el desarrollo de software como profesión.

OpenAI – El nuevo stack para developers

🔗 Kevin Weil — OpenAI

Esta entrevista ofrece la visión de OpenAI sobre el futuro del desarrollo: cómo están pensando las herramientas para que sean más útiles, cómo construir sobre modelos como GPT y cómo está cambiando el concepto de “platform engineering”.

Ideal para: CTOs, VPs de producto o ingenieros que construyen sobre LLMs.

Lo dicho: herramientas hay muchas. La clave está en entender qué necesitas tú.

• ¿Quieres velocidad? Mira Cursor.

• ¿Buscas automatizar? Prueba Devin o Windsurf.

• ¿Tienes una idea y quieres montarla sin picar código? Bolt o Lovable.

• ¿Quieres entender lo que viene? Guillermo y Kevin lo cuentan muy bien.

Mi consejo: no te vuelvas loco intentando probarlo todo. Mejor dominar dos herramientas que realmente te sirvan para trabajar, que usar cuatro a medias solo porque están de moda.

Y sobre todo: intenta usarlas para hacer trabajo real. Montar una landing bonita o jugar con un prompt no te dice mucho. El valor de verdad aparece cuando integras estas herramientas en tu flujo de desarrollo, cuando generan código que va a producción, cuando te ayudan a sacar funcionalidades que tus usuarios terminan usando.

Ahí es donde se nota la diferencia.

¿Tú ya has encontrado tu herramienta favorita?

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Imagínate tener que analizar el comportamiento de más de 300 millones de jugadores, cada uno con su estilo, su ritmo y su forma única de jugar. Ahora imagina que de ese caos tienes que sacar ideas claras que ayuden a mejorar el juego más vendido de la historia. Eso es lo que hace Álvaro cada día.

Durante la conversación hablamos de todo:
✅ cómo funciona el equipo de Data Analytics dentro de Mojang,
✅ qué tipo de datos se recopilan en el juego (¡sin saber la edad ni el género del jugador!),
✅ cómo usan plataformas como Databricks para manejar volúmenes gigantes de datos,
✅ y cómo han conseguido que los desarrolladores usen los datos sin que se sientan dirigidos por ellos.

Uno de los momentos que más me gustó fue cuando hablamos de data storytelling. Álvaro lo explicaba con claridad: no basta con tener los mejores insights si nadie los entiende o si no sabes venderlos. En su día a día, eso significa a veces hacer presentaciones sin un solo número, porque lo importante es el mensaje, no el decimal.

También hablamos mucho sobre el papel de la inteligencia artificial en su trabajo. Spoiler: no va a reemplazar a los analistas, pero sí les va a liberar mucho tiempo para centrarse en lo que realmente importa: pensar mejor, entender el contexto, trabajar con los stakeholders y aportar valor más allá del código.

💡 Si estás en el mundo del análisis de datos, el diseño de producto, el desarrollo o el gaming, este episodio es para ti.

👉 Puedes ver el episodio completo aquí:

Nos vemos en el próximo.

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Hace unos días compartí un clip de Ignacio en el que decía algo que me dejó clavado:

“Aceptar que tienes un negocio de puta madre con margen alto… reestructúrate un poco. Igual no vas a crecer tanto. ¿Y qué?”

La frase tocó un nervio. La publiqué y la reacción fue inmediata: mensajes, reposts, debates.
Parece que somos muchos los que estamos empezando a hacernos esa misma pregunta en voz alta.

La enshitification del SaaS

En esta entrevista hablamos del concepto de enshitification: esa palabra que suena tan mal como la situación que describe. La degradación progresiva de un producto por culpa de decisiones centradas en las ventas y no en el usuario.

Ese momento en el que un producto que era bueno empieza a estropearse, no por falta de talento, sino por decisiones centradas en contentar a inversores, justificar estructuras, o inflar el ticket medio.

Y cuando eso pasa, todo se resiente: la experiencia, la percepción de valor, el pricing… incluso el equipo.

Crecer no es gratis (ni siempre es bueno)

Ignacio tiene una perspectiva valiosísima: ha dirigido Acumbamail durante más de 13 años, sin inversión externa, con un equipo pequeño y un producto que sigue siendo relevante y rentable.

Durante la charla hablamos de:

• Por qué muchas empresas SaaS acaban traicionando a sus propios usuarios.

• Cómo el equipo de ventas puede pervertir la evolución de un producto.

• Qué significa crecer por encima de tus posibilidades reales.

• El nuevo hype de la IA y cómo está volviendo a justificar crecimientos absurdos.

“Solo hay una cosa que crece de forma infinita: el cáncer.”
— Ignacio Arriaga

Mi lectura personal

• No todo crecimiento es sano.

• No todos los productos necesitan escalar para ser buenos.

• Y muchas veces, la obsesión por escalar destruye lo que funcionaba.

Puedes escuchar la entrevista completa aquí:

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Por eso, cuando tuve la oportunidad de entrevistar a Gonzalez, CTO y asesor tecnológico, no dudé en preguntarle sobre cómo mejorar la colaboración entre producto y desarrollo. Raúl ha trabajado con startups y scale-ups ayudando a construir equipos técnicos eficientes y alineados con el negocio. Así que, si alguien sabe de esto, es él.

¿Por qué hay tantas fricciones entre producto y desarrollo?

Le pregunté directamente: ¿Dónde están las mayores tensiones entre estos dos equipos? Y su respuesta fue clara: viene de lejos.

Raúl explica que la estructura tradicional de trabajo en cascada dejó una herencia difícil de romper. Antes, producto definía los requisitos y los pasaba a desarrollo como si fueran una fábrica, sin apenas interacción. Con la llegada de Agile, en teoría, esto cambió. Pero, en la práctica, aún vemos equipos trabajando en silos, sin entenderse del todo.

También me habló de un error común: pensar que el delivery es solo cosa de desarrollo. En realidad, entregar producto es una misión de equipo, y cuando no se entiende así, empiezan los problemas.

Aquí Raúl usó una metáfora que me pareció muy acertada: en un equipo de fútbol, defender no es solo tarea de los defensas. Si el equipo entero no colabora en la defensa, tarde o temprano recibirán goles. Lo mismo pasa en los equipos de producto: si desarrollo y producto no trabajan juntos en la entrega, el resultado será un caos. Todos deben asumir la responsabilidad del éxito del producto, sin delegar completamente en el otro equipo.

Velocidad vs. Calidad: ¿Se puede tener todo?

Uno de los grandes conflictos entre producto y desarrollo es el equilibrio entre ir rápido y hacer las cosas bien.

Raúl lo dejó claro: la calidad es lo que te permite ir rápido a largo plazo. Un equipo que construye con calidad desde el principio evita problemas futuros, reduce la deuda técnica y puede moverse con más agilidad. Pero claro, eso implica tomar buenas decisiones sobre cuándo y cómo asumir deuda técnica.

Aquí soltó una comparación que me encantó: la deuda técnica es como una deuda financiera. Si la usas bien, te da un impulso; si abusas de ella, acabas ahogado.

Cómo mejorar la colaboración entre producto y desarrollo

Si tuviera que quedarme con tres ideas clave de la entrevista, serían estas:

• Construir un equipo de verdad. No basta con juntar a product managers y desarrolladores en la misma reunión. Hay que generar confianza, empatía y propósito compartido.

• Los desarrolladores deben entender negocio y los PMs tecnología. Si cada equipo solo habla su propio idioma, la comunicación se rompe. Raúl insiste en que los ingenieros deberían hablar con usuarios y los PMs deberían entender las implicaciones técnicas de sus decisiones.

• Eliminar la mentalidad de silos. Producto no es el enemigo de desarrollo y viceversa. Los mejores equipos trabajan con una visión común y desafían mutuamente sus ideas para llegar a mejores soluciones.

Raul ha sacado un playbook sobre como escalar tu equipo que es una pasada! Echale un ojo aquí!

Si alguna vez has sentido fricción entre producto y desarrollo en tu empresa, te recomiendo que veas la entrevista completa. Hay ideas súper valiosas para cualquier equipo que quiera trabajar mejor y entregar producto sin tanto drama.

🔗 Mira la entrevista completa aquí:

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¿Por qué nos llevamos mal?

Empezamos con una pregunta directa: ¿Por qué hay tantas fricciones entre marketing y producto? Según Luis, la clave está en que muchas veces no hablamos el mismo idioma. Marketing se enfoca en la captación y en vender, mientras que producto quiere construir con lógica y sin promesas excesivas. Y aquí viene la pregunta clave: ¿quién tiene razón?

Luis no se anduvo con rodeos: ambos fallan. Si producto no comunica bien lo que está construyendo y sus limitaciones, marketing improvisa y vende cosas que no existen (o que no funcionan como deberían). Si marketing no entiende bien el producto, crea mensajes vacíos que no generan ventas.

El mito del "marketing vende humo"

Uno de los puntos que más me interesaba discutir con Luis era este mito recurrente: Marketing promete cosas que producto no puede entregar. Y su respuesta fue clara: no es que marketing "venda humo", es que muchas veces no tiene la información necesaria para saber qué puede vender de verdad.

Aquí es donde las empresas que mejor funcionan marcan la diferencia: producto y marketing tienen que trabajar juntos desde el inicio. Si el equipo de marketing no conoce bien el producto y lo que realmente aporta al usuario, está condenado a generar mensajes irrelevantes o que no convierten.

¿Cómo solucionamos esta guerra eterna?

Le pedí a Luis consejos prácticos para que producto y marketing dejen de ser rivales y empiecen a remar juntos. Su respuesta se puede resumir en tres puntos clave:

1. Marketing y producto deben entenderse mutuamente. Si trabajas en marketing, habla con el equipo de producto y prueba el producto. Si trabajas en producto, involúcrate en las estrategias de captación y conversión.

2. Sesiones de trabajo conjuntas. No vale con enviar un brief o un documento por Notion. Hace falta sentarse juntos y entender cómo alinear los objetivos.

3. Validación constante. No lances funcionalidades sin saber cómo se van a comunicar. No hagas campañas sin estar seguro de que el producto lo respalda.

¿Cuándo entra marketing en el desarrollo de producto?

Otro debate interesante fue el de cuándo es el momento adecuado para que marketing se involucre. ¿Desde el día uno o cuando ya hay algo tangible? Luis lo tiene claro: cuanto antes, mejor. Y puso un ejemplo brutal: hoy en día, con herramientas como Facebook Ads, puedes validar una idea sin necesidad de desarrollar el producto. ¿Por qué esperar meses para saber si algo interesa al mercado?

En resumen, marketing y producto no son equipos separados. Son dos partes de la misma ecuación y, si no trabajan juntos, el resultado será siempre el mismo: mala comunicación, clientes confundidos y oportunidades perdidas.

Si te ha parecido interesante esta conversación, te recomiendo que veas el episodio completo en YouTube. Luis compartió ejemplos muy concretos y consejos prácticos que seguro pueden ayudarte a mejorar la relación entre marketing y producto en tu empresa.

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El camino de Eugenio en la energía sostenible comenzó con una bicicleta impulsada por paneles solares con la que recorrió España en protesta contra las barreras al autoconsumo. Su activismo lo llevó a fundar Light Humanity, una organización que en sus inicios combinaba un modelo de empresa y ONG para llevar soluciones solares a comunidades del Amazonas y África.

Sin embargo, con el tiempo, comprendió que las donaciones no eran la solución escalable. "Cuando regalas algo, la gente lo usa, pero no lo valora ni lo mantiene", nos contó. Ahí nació la idea de convertir la energía en un producto financiado y accesible, en lugar de una simple ayuda.

Para escalar el acceso a la energía, Eugenio fundó Solar Crowd, un sistema de microfinanciación donde personas con ahorros pueden prestar dinero para instalar sistemas solares en comunidades sin acceso a electricidad. A cambio, reciben un interés que los beneficiarios pagan con los ahorros generados por el uso de energía solar en lugar de combustibles fósiles.

Sin embargo, la falta de trazabilidad en los proyectos financiados llevó a una evolución clave: la adopción de blockchain para garantizar transparencia y escalabilidad. Gracias a esta tecnología, los sistemas solares que instala Light Humanity ahora funcionan en modo prepago: si el usuario no ha pagado su cuota, el sistema simplemente deja de funcionar. "El modelo de prepago es clave para la sostenibilidad. Así evitamos impagos y aseguramos la continuidad del sistema", explicó.

Lo más fascinante de la visión de Eugenio es cómo ha unido blockchain, energía y financiamiento en un ecosistema donde un panel solar no es solo un generador de electricidad, sino un activo digital con valor financiero. "Si puedes demostrar que hay un flujo constante de dinero en una wallet asociada a un sistema solar, tienes una prueba de valor real, un 'proof of value' que da confianza a inversores sin necesidad de intermediarios", nos explicó.

Esto resuelve un problema clave de la financiación energética: en muchos países en desarrollo, los bancos tradicionales no prestan dinero o lo hacen a tasas desorbitadas. Con este sistema, una persona en Madrid puede invertir en un sistema solar en Mozambique sin necesidad de confiar en bancos ni en intermediarios locales.

Eugenio no solo nos dejó una conversación muy interesante sobre tecnología y energía, sino también una visión clara de cómo el futuro de la energía no está en las grandes corporaciones, sino en las comunidades y en la capacidad de los ciudadanos para ser dueños de su propia producción.

El reto ahora es escalar este modelo y demostrar que la descentralización no solo es viable, sino necesaria para la transición energética global.

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Por esta colaboración especial, además de los 7 días gratis en WeUp, tendrás acceso a una reunión exclusiva de onboarding y consultoría con uno de los fundadores, para que puedas mejorar tu estrategia en LinkedIn.
Solo regístrate en WeUp y responde al primer correo con “¡Me encanta el producto!”.

Regístrate

Marc nunca encajó del todo en la educación tradicional. Tras acabar el bachillerato, se orientó hacia el desarrollo web y descubrió su pasión por la programación. Comenzó en Indra, pero pronto se dio cuenta de que necesitaba un reto diferente. Así llegó a la ciberseguridad, donde consiguió su primer trabajo en el sector sin experiencia previa. Después pasó por compliance y ventas, un área en la que destacó por su capacidad para conectar con clientes. Pero su inquietud por emprender seguía ahí.

Junto a un excompañero, exploró diversas ideas hasta aterrizar en la inteligencia artificial aplicada al contenido en redes. Inicialmente, WeUp era un proyecto demasiado ambicioso, así que decidieron reducir su alcance y validar la idea antes de desarrollarla.

Para evitar desarrollar sin rumbo, crearon una web atractiva y hablaron con potenciales clientes. Descubrieron que a los negocios no les importaba la tecnología detrás del producto, solo querían una solución efectiva. Tras este aprendizaje, Marc dejó su empleo para dedicarse por completo a WeUp. La transición no fue sencilla, pero aprendió a gestionar su tiempo y avanzar con claridad. En enero lanzaron oficialmente. Un mes después, ya tenían cinco clientes y varias conversaciones avanzadas.

Marc lo tiene claro: valida antes de dejar tu trabajo. Muchas startups fallan por no confirmar la demanda. Su recomendación: construir una versión mínima, escuchar al mercado y ajustar antes de comprometerse completamente.

Ahora trabajan en mejoras basadas en feedback, nuevas funciones como carruseles en LinkedIn y más opciones de personalización.

Si te interesa probar WeUp, accede a su prueba gratuita en la web. Y si quieres conocer más sobre Marc y su trayectoria, no te pierdas el episodio completo del podcast.

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