Desarrollo de producto AI-first: qué cambia y qué no

Todos hablan de IA. Pero muy pocos equipos construyen realmente con IA en el centro de su producto, no como una funcionalidad agregada, sino como la arquitectura fundamental.

Después de meses inmerso en desarrollo AI-first, esto es lo que aprendí sobre qué cambia y qué permanece igual.

Qué cambia

El feedback loop se acelera

El desarrollo de software tradicional sigue un ciclo predecible: planificar, construir, testear, lanzar, medir. Con productos AI-first, ese ciclo se comprime radicalmente. Podés prototipar en horas lo que antes llevaba semanas.

Pero velocidad sin dirección es solo caos. Necesitás instintos de producto más fuertes, no más débiles.

La definición de "terminado" se vuelve difusa

Cuando tu producto depende de IA, las respuestas son probabilísticas, no determinísticas. Esto significa:

• Las pruebas son diferentes. No podés simplemente verificar si la salida coincide con un valor esperado.
• La calidad es un espectro. "Suficientemente bueno" requiere criterio, no solo validaciones automáticas.
• Las expectativas del usuario son cambiantes. La gente todavía está aprendiendo qué esperar de los productos con IA.

Las decisiones de construir vs. comprar se multiplican

¿Conviene ajustar un modelo o usar prompting? ¿Construir tu propio pipeline o consumir una API? Cada capa del stack ahora tiene su propia decisión de construir o comprar, específica de IA.

Mi regla: usá APIs para todo hasta que tengas evidencia clara de que necesitás más control. La optimización prematura de infraestructura de IA es la nueva escalada prematura.

Qué no cambia

Los usuarios siguen queriendo problemas resueltos

La IA es un medio, no un fin. Los mejores productos de IA no lideran con "usamos IA". Lideran con "resolvemos tu problema mejor que nadie".

La distribución sigue ganando

El mejor modelo de IA del mundo no importa sin usuarios. La estrategia de distribución, el go-to-market y el posicionamiento siguen siendo tan críticos como siempre.

El oficio sigue importando

Un producto bien diseñado con IA siempre le va a ganar a uno tosco que use mejores modelos. La interfaz entre humano e IA es un problema de diseño, no solo de ingeniería.

La oportunidad

Estamos en las primeras entradas. Los equipos que van a ganar son los que combinan experiencia profunda de dominio con capacidades de IA. No empresas de IA, sino empresas que usan IA para ser extraordinarias en algo específico.

Ese es el punto ideal. Y ahí es donde estoy construyendo.