Si empezara desde cero hoy con nuevas ideas, nuevos mercados y nuevos productos de inteligencia artificial, no seguiría el mismo manual que usan la mayoría de los fundadores ahora. No porque esté equivocado, sino porque las reglas de construir con IA ya han cambiado y muchos siguen reaccionando con instintos antiguos. Tras estudiar cientos de productos de IA, lanzamientos, fracasos y pivotes, esto es exactamente lo que haría diferente en 2025. Esto no es teoría. Es un manual de supervivencia.

1. Empezaría con la propiedad del flujo de trabajo, no con la innovación de funcionalidades. La mayoría parte de añadir una funcionalidad llamativa o de usar un modelo nuevo. Yo preguntaría primero qué flujo de trabajo del mundo real quiero poseer de principio a fin. No solo el paso de escritura, búsqueda o análisis. Sino todo el recorrido desde la intención hasta la salida, la decisión y la acción. Las funcionalidades se copian. Los flujos de trabajo crean bloqueo y fidelidad.

2. Diseñaría para el cambio de conducta, no solo para la productividad. Muchos productos de IA intentan que el usuario vaya más rápido o sea más eficiente. Eso ayuda, pero no basta. Apostaría por cambiar hábitos, por descarga cognitiva, por simplificar decisiones y por reemplazar flujos de trabajo enteros. El ganador real no es la herramienta que hace trabajar más rápido, sino el sistema que hace trabajar diferente.

3. Trataría el prompting como infraestructura central, no como detalle secundario. Muchos equipos lo ven como un juguete o un parche temporal. Es un error estratégico. Invertiría en arquitectura de prompts, en prompts por rol, en capas de validación y en separar instrucciones del sistema, del usuario y del desarrollador. El prompting no es UX. Es el sistema de control de la inteligencia. Cuanto mejor sea esta capa, más fiable y defendible será el producto.

4. Construiría para controlar costes antes que para escalar. El patrón habitual de captar usuarios y preocuparse por costes después falla con IA. Diseñaría desde el día uno para eficiencia de tokens, enrutamiento consciente de costes, selección de modelos por tarea, caching y preferir recuperación sobre regeneración. Una mala estructura de costes no se rompe con 10 usuarios, se rompe con 10 000 y entonces ya es tarde.

5. Evitaría por completo productos genéricos todo en uno. Los grandes paneles impresiona, pero mueren rápido. Iría muy estrecho, muy profundo y muy específico: un caso de uso, una persona y un trabajo doloroso. Las herramientas genéricas compiten por precio. Las enfocadas compiten por valor. El valor crea lealtad y la lealtad crea defensabilidad. No construiría una plataforma de IA. Construiría un motor de resultados de IA.

6. Haría de la confianza la métrica principal del producto. Métricas como MAU, retención o engagement importan, pero no son suficientes. La métrica clave es si los usuarios confían en la salida sin tener que verificarla cada vez. Si la respuesta es no, no tienes producto, tienes una demo. La confianza viene de razonamiento consistente, comportamiento predecible, baja tasa de alucinaciones, rendimiento estable, buenos valores por defecto y automatizaciones conservadoras. Sin confianza no hay escala.

7. Diseñaría la intervención humana en cada decisión crítica. Los peores productos de IA obligan a aceptar todo a ciegas o a microgestionar cada paso. Ambas son modos de fracaso. Cada decisión importante debería ofrecer recomendación del AI, confirmación por el usuario, acciones reversibles y razonamiento transparente. La gente no quiere perder control, quiere delegar con seguridad.

8. Trataría la distribución como un sistema de primera clase. Muchos fundadores piensan en distribución después de construir el producto. Hoy eso está invertido. Diseñaría la distribución desde el día uno con compartición integrada, bucles de contenido, salidas generadas por usuarios, plantillas comunitarias, exportabilidad y viralidad a nivel de flujo de trabajo. No marketing después. Distribución embebida en el producto.

9. Evitaría la trampa SaaS por defecto. No todas las herramientas de IA merecen ser SaaS tradicional. Probaría precios por uso, basados en resultados, sistemas de créditos, niveles por rendimiento y paquetes de automatización en vez de planes fijos mensuales que no reflejan el valor entregado. El precio debe seguir al valor, no al hábito.

10. Construiría para la palanca del operador, no solo para la conveniencia del usuario. La facilidad está bien, pero limitada. Preguntaría si la herramienta da al usuario palanca sobre sistemas, personas o procesos. La palanca genera ventajas profesionales, comerciales y estratégicas. La conveniencia ayuda. La palanca cambia vidas.

Qué haría diferente en la práctica: no trataría de impresionar con demos virales, copiar características de moda o replicar productos de grandes empresas. Me concentraría en poseer un flujo de trabajo profundo, diseñar para la confianza, incrustar juicio humano seguro, controlar costes desde el primer día, construir palanca para los operadores, alinear precios con el valor, tratar el prompting como infraestructura y hacer de la distribución una parte del sistema.

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