Nunca en la historia ha sido tan fácil crear algo.
Y precisamente por eso, nunca ha sido tan importante decidir qué merece ser creado.
Nunca en la historia había sido tan fácil convertir una idea en algo real.
En 2006, AWS empezó a sustituir servidores de miles de dólares por infraestructura a unos céntimos.
En 2008, la App Store puso a millones de clientes al alcance de cualquier desarrollador.
Y en 2026, el 63 % de las nuevas C-Corps creadas a través de Stripe Atlas ya tienen un único fundador.
Durante veinte años hemos ido eliminando, una tras otra, las barreras para crear: infraestructura, distribución, pagos, capital… Ahora la IA está derribando quizá la última: la capacidad necesaria para hacer el trabajo.
En los últimos meses, ha empezado a derrumbarse un mantra muy extendido durante años en la industria tecnológica: la ejecución es más importante que las ideas.
Hace años, los emprendedores, cuando tenían una idea, la guardaban celosamente. No querían que nadie supiera nada sobre el modelo de negocio o el mercado al que pretendían dirigirse, pero muchas veces les faltaba la otra pata: la ejecución.
Por eso, muchas empresas solían tener un fundador centrado en el negocio y otro en la tecnología: el primero aportaba la idea; el segundo, su ejecución e implementación.
Uno era tan importante como el otro. Ya sabéis: monta tanto, Isabel como Fernando.
Ahora, sin embargo, la IA está haciendo que construir productos sea muchísimo más barato y rápido.
Precisamente por eso, el trabajo realmente valioso ya no es tanto “construir”, sino decidir qué merece la pena construir.
Gracias a la IA, el coste de hacer cosas se ha desplomado. Lo vemos en la generación de código, texto o imágenes. Pero el coste del juicio no se ha desplomado; al contrario, el criterio es ahora, si cabe, más valioso que antes.
Antes de la llegada de la IA, el proceso de crear algo nuevo era más o menos así:
Idea → especificación → estimación → diseño → desarrollo → producto
Ahora la IA nos permite iterar de una manera diferente:
Idea → prototipo con IA → jugar/probar → entender → diseñar → industrializar → lanzar
Es decir, pasamos de spec-and-scope a build-and-play. Primero construyes algo barato para descubrir qué debería ser realmente el producto.
Pero hagamos una distinción importante: una demo casi no cuesta nada; un producto real sí.
Que puedas hacer un prototipo en unas horas no significa que tengas seguridad, arquitectura, integración, UX, observabilidad, soporte, gobierno o escalabilidad resueltos.
Como veíamos hace un momento, el principal reto del trabajo de un Product Managers es decidir qué hacer y por qué hacerlo.
“De todas las cosas que podemos construir, ¿cuál deberíamos construir?”
La llegada de la IA Generativa hace replantearnos la visión de la construción de productos, y adaptar su ciclo de vida:
Purpose: ¿para qué mete alguien este producto en su vida?
Core actions: ¿qué hace realmente con él?
Cycle: ¿con qué frecuencia debería hacerlo?
Esto hace si cabe más importante entender al usuario final, entender las estadisticas detrás del uso del producto y analizar como cambian a lo largo de la vida del producto, la IA puede ayudar este proceso pero no dejes que la propia IA interprete todo por ti.
Usa la IA para acelerar los prototipos, pero no aceleres tu juicio.
Para mí, la principal conclusión que debemos sacar de cómo la IA nos está ayudando a crear productos digitales no es que vaya a eliminar el Product Management, sino todo lo contrario: la IA hace que el Product Management sea más importante que nunca.
🌍 El Eco del Mercado
🤖 Microsoft propone reglas para mantener sus modelos bajo control humano. Su borrador exige que los futuros modelos acepten correcciones y apagados sin saltarse las reglas para completar una tarea. La compañía abre seis semanas de consulta pública antes de utilizarlo para entrenarlos.
🇪🇺 Alemania descarta frenar la IA y España pide un acuerdo internacional. Berlín considera inviable detener su desarrollo y reclama que Estados Unidos y China participen en la supervisión. España plantea un acuerdo internacional sobre sus riesgos; por ahora no hay una moratoria pactada.
🇨🇳 Un diario estatal chino ve una barrera comercial en el llamamiento de Anthropic. Un editorial de Global Times sostiene que ralentizar la IA favorecería la ventaja tecnológica estadounidense, especialmente si se acompaña de controles sobre chips. Es la posición del periódico, no una nueva medida del Gobierno chino.
🎙️ Nuance capta 50 millones para mejorar las conversaciones cara a cara con IA. Fundada por tres antiguos investigadores de Apple, desarrolla un modelo que procesa audio y vídeo conjuntamente para reducir la latencia de los asistentes. Todavía no ha lanzado un producto público.
⚖️ Las empresas de Musk retiran su demanda contra Apple, pero siguen contra OpenAI. X y SpaceXAI desisten de su reclamación por la integración de ChatGPT en los dispositivos de Apple. El escrito no explica el motivo ni confirma un acuerdo económico; el litigio contra OpenAI continúa.
🪙 El Senado estadounidense revisa su proyecto de ley sobre criptoactivos. Los republicanos publican un nuevo borrador que incorpora disposiciones sobre ética respaldadas por Trump. El texto aún debe superar el proceso legislativo y no constituye una ley aprobada.
🏭 ASML estudia fabricar más de 110 máquinas EUV en 2028. Analistas de JPMorgan señalan, tras reunirse con su director financiero, que la empresa explora cómo aumentar la producción de estos equipos esenciales para fabricar chips avanzados. ASML afirma que su capacidad de 2027 está casi comprometida; la cifra de 2028 aún no es un objetivo confirmado.
🤖 Boston Dynamics enfría las expectativas de salir a bolsa en 2027. Un directivo de Hyundai considera improbable una OPV el próximo año porque los robots Atlas todavía no se despliegan a escala y la empresa no es rentable. No existía un calendario oficial de salida a bolsa que se haya cancelado.
💾 Kioxia estudia captar al menos 10.000 millones de dólares en Estados Unidos. Según Bloomberg, el fabricante japonés de memoria mantiene conversaciones preliminares con bancos para una posible oferta de certificados de depósito estadounidenses el próximo año. La intención de cotizar allí ya era conocida; la posible cuantía es la novedad y no está confirmada por la compañía.
📉 Las advertencias sobre la IA golpean a las tecnológicas en bolsa. Fabricantes de chips y otros valores ligados a la IA caen este lunes en distintos mercados tras los llamamientos del fin de semana a moderar su desarrollo. La noticia es la reacción bursátil de hoy; se trata de movimientos intradía, no de una retirada confirmada de inversiones.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD. 📚 Si hoy construir es barato, el verdadero lujo es saber qué merece la pena construir. Tres libros para seguir tirando de ese hilo:
Inspired, de Marty Cagan. Probablemente uno de los libros de referencia sobre Product Management moderno: cómo descubrir productos que realmente resuelven algo para el usuario, en lugar de limitarse a ejecutar una lista de funcionalidades.
Competing Against Luck, de Clayton Christensen, Taddy Hall, Karen Dillon y David Duncan. Desarrolla la teoría de Jobs to Be Done: los clientes no compran productos, los “contratan” para resolver un problema concreto. Una buena vacuna contra construir cosas simplemente porque podemos hacerlo.
Working Backwards, de Colin Bryar y Bill Carr. Dos antiguos ejecutivos de Amazon explican el método de empezar por el cliente y trabajar hacia atrás, incluido el famoso PR/FAQ. Una forma muy práctica de obligarte a responder primero por qué debería existir esto antes de lanzarte a construirlo.
Los tres, en el fondo, plantean la misma pregunta desde ángulos distintos: cuando podemos construir casi cualquier cosa, ¿cómo decidimos qué merece crearse?