Eso se terminó.

Hace un tiempo entrevisté a Fernando Scasserra para el Growth Rockstar Podcast. Fer tiene una de las trayectorias más completas que vi en Latam: 15 años dentro de Mercado Libre, donde entró cuando la empresa tenía unas 100 personas y se fue cuando ya eran más de 8.000. Después cuatro años como CTO de Kavak. Y hoy liderando la transformación tecnológica de Ualá. O sea, un tipo que vio escalar tecnología en todas las escalas posibles.

Le pregunté qué está cambiando en su rol con la IA. Y me dio la respuesta más clara que escuché sobre el tema.

La tecnología dejó de pasar por una sola persona

El punto de Fer es simple: con IA, cualquier persona de la empresa puede construir software.

La chica de compras que arma una automatización para responder mails. El equipo de marketing que conecta un modelo a sus campañas. La gente de legales que hace una investigación con un agente. Ninguno de ellos necesita al equipo técnico para arrancar.

Como dice Fer, vino un tsunami. Y el CTO que sigue con la actitud de “yo tengo que revisar todo” simplemente no puede. No es que no debería. No puede. No hay forma de que una persona sea el cuello de botella de toda una empresa que de golpe se convirtió en un equipo de tecnología.

Entonces el rol cambia. El CTO ya no es el que construye toda la tecnología y es dueño de toda la tecnología. Pasa a ser un C-level de negocio que tiene su expertise en tecnología. Así como el de marketing sabe de marketing y el de ventas sabe de ventas, el CTO sabe de tech. Nada más. Y nada menos.

Soltar el control es la parte difícil

En la teoría todos están de acuerdo, pero en la práctica cuesta muchísimo porque significa aceptar que se van a mandar cag#das.

Que gente sin formación técnica va a construir cosas que a veces van a estar mal. Que vas a perder el control sobre una parte enorme de lo que se produce en tu empresa.

La reacción instintiva del CTO es cerrar. Poner reglas, procesos, aprobaciones. Y ahí es donde se equivoca. Porque el verdadero upside no está en controlar, está en desbloquear.

Fer lo explica con un cálculo:

Si en vez de frenar a todos, alineás la tecnología correcta y destrabás a mil personas que estaban haciendo algo mal, y esas mil personas ahora lo hacen 20% mejor, el impacto es gigante. Mucho más grande que cualquier cosa que el CTO pudiera construir solo con su equipo.

El nuevo trabajo no es hacer. Es habilitar.

Cómo se ve esto en la práctica

En Ualá, Fer está ejecutando un plan concreto para volver a la empresa AI First.

Primero, herramientas para todos. Le pagan Claude a cada persona de la empresa. El problema no es la falta de opciones, hay miles, el problema es elegir cuáles.

Segundo, trainings. Porque no alcanza con darle la herramienta a la gente y tirarla a la pileta. Y los trainings son distintos según el área.

Por ejemplo, al equipo técnico le vino gente de Amazon a enseñar a usar Kiro, y al de marketing le va a venir alguien de Google a mostrar cómo conectar un modelo a Meta. No es el mismo entrenamiento para el que programa que para el que hace campañas.

Tercero, una especie de academy donde después del training la persona viene con su caso de uso concreto y el equipo la ayuda a construirlo. Porque ahí es cuando realmente se aprende, cuando lo ponés a hacer.

Mi ejemplo favorito de todo esto es el de legales. En vez de esperar a que el equipo de legales se vuelva experto en IA, Fer les está armando un equipo virtual de agentes. La lógica es brillante: le ponen una casilla de mail. La persona manda un pedido a ese mail, tipo “necesito una investigación sobre tal regulación en México”, y del otro lado un manager agente agarra el proyecto, lo divide en tareas, se las pasa a otros agentes que las ejecutan, hay un QA que revisa, y 40 minutos después te vuelve un mail con la investigación hecha en PDF.

Y por qué mail y no una interfaz nueva? Porque todo el mundo ya usa mail todos los días. Nadie tiene que aprender qué es un MCP ni entender una herramienta nueva. Escribís un mail, te responden un mail. Fin.

Eso es pensar como un habilitador, no como un dueño.

Y esto no aplica solo a legales o a compras. El caso más interesante es el de producto. El PM que hasta hace un par de años escribía un PRD y se lo pasaba al equipo técnico, hoy puede definir, construir y deployar un producto con IA él mismo.

Ese cambio es tan profundo que armamos un programa entero alrededor de eso, Xtreme Product AI. Son cuatro semanas para que dejes de escribir specs y pasarle el trabajo al equipo técnico, y empieces a definir, buildear y deployar producto con IA vos mismo.

Si sos PM, founder con foco en producto o líder de un equipo que quiere construir con AI, podés ver el programa acá (cupos limitados).

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La pregunta que sí importa

Hay un debate que escucho seguido: ¿la IA hace que necesites menos gente o que produzcas más?

Y la respuesta de Fer es “depende de qué empresa querés ser”.

Si venías mal de costos, la IA te deja hacer lo mismo con menos gente y mejorar esa línea. Pero si lo que necesitás es sacar más productos lo más rápido posible, te conviene mantener el equipo, o agrandarlo, y darle IA a todos.

Anthropic está sacando dos features por semana, y no lo está haciendo achicando el equipo. Lo está haciendo con un equipo grande que le saca todo el jugo posible a la IA.

O sea, la IA no te dice qué hacer. Te da una palanca más. La decisión de negocio sigue siendo tuya.

Y ese es el punto. El CTO del futuro no es el que sabe más de tecnología. Es el que entiende que la tecnología ahora es de todos, y que su trabajo es tomar las decisiones de negocio que hacen que esa tecnología distribuida empuje en la dirección correcta.

El que siga aferrado a ser el dueño de todo, va a terminar siendo un cuello de botella. El que aprenda a soltar y habilitar, va a desbloquear a toda su empresa.

Si querés aprender a construir producto con IA en vez de esperar a que el equipo técnico lo haga por vos, este es el momento.

En nuestra formación Xtreme Product AI Ramiro Castro, Product & AI en AceUp y ex Growth PM en Mural, enseña en cuatro semanas a construir y lanzar producto con IA, dominando los frameworks que usan hoy los mejores equipos de producto del mundo.

La primera cohorte arranca el 20 de julio y los cupos son limitados.

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Lo difícil es que vuelva. Y que vuelva sin que le pagues cada vez.

Esa es toda la pelea de los dos primeros pasos del Hook Model. El trigger, que es lo que lleva al usuario al producto. Y la action, que es lo que hace que efectivamente lo use.

Hoy vamos a fondo con los dos.

1. El trigger tiene d…

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Dos años después levantó la ronda. La diferencia no fue el pitch. Fue que esta vez llegó con cientos de transacciones por día y miles de productos procesándose. El mismo negocio, pero ya no había que imaginárselo.

Esa diferencia resume bastante bien lo que cambió en estos años.

La semana pasada cerramos el libro Lean Startup en el Growth Club y para la última sesión en vivo trajimos a Tomi, uno de los emprendedores más rápidos que conocemos. Empezó a los 18 patentando el primer palito de selfie de Latinoamérica, después armó Simpleat vendiendo viandas congeladas, y hoy volvió con Galo, una empresa 100% AI que automatiza departamentos comerciales de distribuidores por WhatsApp.

Y de todo lo que charlamos nos quedamos con dos ideas. Una es cómo cambió la forma de validar un producto con la IA. La otra es por qué esa misma velocidad hizo que el problema ya no sea construir, sino el foco.

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Pero ¿cómo mantenés tu producto simple mientras intentás captar nuevas audiencias y agregar nuevas propuestas de valor?

¿La solución es confiar en los efectos de red u otros altos costos de cambio para retener usuarios?

Bueno, existen una serie de tácticas que podés aplicar para lograr mantener un producto simple e intuitivo a medida que le agregás nuevas features y casos de uso; y en este artículo te voy a mostrar cinco.

Cuánto te paga cada cliente

Antes de meternos de lleno en la seis tácticas para mantener un producto simple, quiero que mires el siguiente gráfico:

Este gráfico nos ayuda a entender qué tan grandes tienen que ser los esfuerzos en mantener una experiencia más intuitiva a nivel self-serve vs el esfuerzo de un equipo de Customer Success que puedan asistir a los usuarios para que adopten tu producto.

En el eje vertical tenemos el ARPU (Average Revenue Per User). Es decir, el ingreso promedio por usuario.

Esto se calcula con una sencilla fórmula:

Por ejemplo, si un software genera $50.000 en un mes y tiene 1.000 usuarios activos en ese mismo período, el ARPU será de $50 por usuario.

En el eje horizontal vemos el nivel de simplicidad del producto.

Lo que nos dice este gráfico es que los productos con un mayor ARPU, como Salesforce que le cobra fortunas a cada empresa, puede tener un ejército de Customer Success que entra, configura, entrena y le resuelve todo al usuario. El producto puede ser complejísimo, porque hay humanos del otro lado haciéndolo andar.

En cambio un producto como WhatsApp, que es gratis, no puede asignar a una persona para enseñarte a mandar un audio. En estos casos el producto tiene que ser tan intuitivo que se explique solo.

Esa es la regla. Más ARPU, más resolvés la complejidad con gente. Menos ARPU, más self-serve tiene que ser tu producto.

Cómo manejar la complejidad en tu producto

El ARPU te dice cuánto podés invertir en guiar al usuario. No te dice cómo.

Para eso hay cinco formas de manejar la complejidad.

Antes de meternos en las tácticas, un paréntesis rápido…

Construir producto y mantenerlo simple mientras crece, y apoyarte en la IA para lograrlo, es justo lo que trabajamos en Xtreme Product AI.

Un programa intensivo de 4 semanas y 7 módulos. Cada módulo suma una capa: visión, prompts, RAG, evals, agentes y deploy (cupos limitados).

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Táctica #1: Entrenar al usuario

Algunos productos son complejos porque hacen muchas cosas y resuelven problemas grandes. Y esa complejidad es, en buena parte, lo que los hace valiosos. En estos casos, en lugar de esconder funcionalidades, lo que conviene es enseñarle al usuario a aprovecharlas.

Un buen ejemplo es HubSpot. Su producto es un CRM con módulos de marketing, ventas y servicio, así que tiene mucha tela para cortar.

En vez de simplificarlo a la fuerza, crearon HubSpot Academy, una plataforma con cursos y certificaciones gratuitas para que cualquiera aprenda a usar la herramienta. De esta forma, la educación se vuelve parte del producto, y de paso les funciona como canal de adquisición.

Además, HubSpot cuenta con un equipo de onboarding y de Customer Success que acompaña a las empresas durante el onboarding, las ayuda a configurar la herramienta y se asegura de que la adopten bien.

Algo parecido hace Tiendanube. Armar y administrar una tienda online, con sus pagos, envíos y catálogo, puede ser complicado para un comerciante que nunca trabajó con tecnología. Por eso invierten en cursos, eventos y contenido para acompañar a sus usuarios y que no se queden trabados en el camino.

Táctica #2: Segmentar las experiencias

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Por eso competir con un producto más rápido, con mejor interfaz, con más features… muchas veces no alcanza. Si otro ya generó un hábito de eso en el usuario, eso pesa más que cualquier mejora.

Y de eso trata Hooked, el libro que leemos este…

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Esta vez nos acompañó Tomás Iakub, emprendedor nato que viene construyendo desde los 18 (patentó el primer palito de selfie de Latam). Después pasó por AB InBev armando una aceleradora, levantó 3 millones y medio de dólares con Simpleat, y hoy lidera Galo AI, una compañía 100% AI que automatiza departamentos comerciales enteros por WhatsApp.

La charla cayó perfecta para cerrar el libro: nos metimos de lleno en cómo cambió validar un MVP en la era de la IA.

Algunos de los temas que tocamos:

• Por qué el MVP de hoy ya no es una mesa a la que le faltan patas. Ahora se vibecodea un producto funcional y se pone a testear en 48 horas.

• Cómo armaron todo el producto de Galo a partir de lo que pedían los clientes, y por qué esa velocidad también es una trampa para perder el foco.

• El pivot que les cambió el negocio: pasar de cobrarle $1.000 al mes a una cadena de 40 sucursales (con 40 onboardings encima) a darse cuenta de que un distribuidor a $500 con un solo onboarding escalaba infinitamente mejor.

• Por qué pensar en grande cuesta lo mismo que pensar en chico, y cómo Tomi lo lleva a la práctica escalón por escalón sin marearse.

• Cuándo matar a un cliente que te empuja a ser una software factory en lugar de un producto que escala.

Y varios temas más.

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Y aún así, escucho que todo el mundo “construye” un producto con IA en una tarde. En realidad construye software. Que es muy distinto.

Entonces, qué es un producto?

Hay tres cosas que hacen a un producto:

• Resuelve un problema recurrente para una audiencia definida.

• Se distribuye a muchos usuarios sin reconstruir todo cada vez. Si cada cliente te obliga a rehacer todo casi from scratch, no tenés un producto. Tenés un servicio.

• Crea valor de forma consistente. Es decir, que le sirve al usuario cada vez que lo usa, no una sola vez.

Para decirlo de una forma mucho más simplificada, es una solución repetible a un problema específico.

En base a esta definición que le estamos dando al producto, podemos decir que el software es solo un mecanismo de distribución. Es el medio por el que entregás la solución, no la solución en sí.

En cambio el producto es la promesa que le hacemos a un usuario y sostenemos a escala.

Construir software hoy usando la IA se volvió muy fácil y barato. Pero construir producto sigue siendo complejo.

Acá podemos tener una ventaja porque la mayoría de los equipos se están obsesionado con construir software. Pero los mejores equipos se obsesionan con la promesa.

Y obsesionarse con la promesa no es construir más software. Es crear claridad y teniendo todos nuestros product artifacts. Una product vision muy clara, el positioning afilado, un repositioning si hace falta.

Ahí es donde alguien de producto agrega valor. No deployando una feature más rápido, porque eso ya lo hace cualquier junior.

Y para construir esos artifacts, yo uso un AI Product Coach que me ayuda a potenciar las decisiones.

Qué es un AI Product Coach?

Es un sparring partner senior de producto. No un generador de documentos, no un asistente que te dice que sí a todo. Su único trabajo es ayudarte a pensar mejor y decidir mejor.

La mayoría usa IA para producir más rápido. “Dame el PRD”, “Dame el pricing”, “Dame la estrategia”. Eso da velocidad, no da claridad.

Mi coach hace lo contrario. Antes de construir nada, me desafía. Me pregunta lo difícil primero. Si mi idea es débil, me lo dice. Si es buena, la mejora.

Los modelos vienen entrenados para ser complacientes. Un buen coach prioriza la claridad por encima de la validación. Parece un detalle menor, pero es una de las ventajas más grandes.

Cómo armar tu AI Product Coach, paso a paso

Acá va lo táctico. Esto lo podés tener funcionando hoy.

Una sola recomendación antes de arrancar: empezá simple. Cuando el prompt se vuelve muy complejo, perdés el control. Arrancá con una versión básica y mejorala sobre la marcha.

Lo que viene es una versión inicial, la que podés armar solo hoy. En Xtreme Product AI lo construimos en vivo y vamos mucho más a fondo, con invitados que ya están gestionando producto con IA en sus equipos.

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Paso 1: Elegí dónde vive

Yo uso Projects en Claude. En GPT hay un equivalente. Pero la idea es la misma: un espacio persistente, con instrucciones fijas y archivos, que funciona como un agente dedicado a tu producto.

Creá un proyecto nuevo, ponele “AI Product Coach” y listo.

Paso 2: Elegí el modelo según tu presupuesto

Esto es muy personal y depende del budget de cada uno.

Yo uso Claude Opus 4.6 con el razonamiento en Medium. Para mi AI Product Coach, que lo uso todo el tiempo para hacer trabajo de producto, todavía me quedo ahí. Es donde más tokens gasto, donde más plata gasto, así que el modelo importa.

De ahí puedo subir la vara. Si estás en una cuenta sin límite, tipo las Enterprise donde nunca llegás a ver el techo, te recomiendo pasar a Opus 4.8 y probarlo. Si andás corto de tokens, pasá a Sonnet sin culpa, el coach sigue funcionando igual.

Probá el modelo que quieras y fijate cuál te deja más contento. A mí 4.7 no me convenció, lo sentí caro y no me pareció una mejora clara, así que me quedé en 4.6.

Igual esto es algo que va evolucionando todo el tiempo.

Paso 3: Construí el prompt

El prompt tiene varias secciones y te las paso como las tengo yo.

## Quién sos. La primera responde una pregunta: ¿quién sos? La mía dice, casi textual: “Sos mi sparring partner senior de producto. Tu trabajo es ayudarme a pensar mejor, no a producir documentos.” Esa última parte es la clave. No lo quiero como productor de output. Quiero pensar mejor yo.

## Cómo se comporta. Le pido, explícito, que desafíe mi pensamiento antes de construir. Que pregunte lo difícil primero y produzca después. Si mi idea es débil, me lo tiene que decir. Si es buena, la tiene que mejorar. Tres reglas más:

• Que sea socrático y mentor: que me haga preguntas y me haga pensar mejor.

• Que no sea complaciente. Los modelos están entrenados para serlo, porque están calibrados para gustarle a la gente. Por eso se lo digo de frente: la claridad es más valiosa que la validación.

• Que no haga más de dos preguntas antes de actuar. Así evito la muerte por preguntas, eso de que te interroga y nunca avanza.

## Qué calidad de respuesta quiero. Una buena respuesta de este agente tiene que ser clara y simple. Intencional, no impresionante. Sin jargón, sin vocabulario complejo. Y le pido un balance entre claridad, empatía de usuario e impacto de negocio, sin que una vaya a costa de la otra. En el fondo, lo que hago es crear tensiones, que es lo que me sirve para decidir.

## Mi producto. Acá le doy el contexto con el que va a pensar. Los campos que cargo:

• Nombre

• Descripción

• Usuario principal

• Problema

• Métrica clave

## En qué estoy trabajando ahora. El último campo, y el más dinámico. Le digo en qué estoy enfocado hoy, porque es lo que más cambia y lo que más condiciona cada decisión.

Te lo muestro con un proyecto personal mío, Vera, un sistema de registro de novedades por voz para residencias geriátricas.

Con eso, el coach ya puede pensar conmigo en serio.

Paso 4: Hacelo evolucionar

El coach del día 1 es simple. Pero a medida que pasa el tiempo lo vas evolucionando. Cada vez que generás un artifact, lo sumás.

El mío hoy tiene cargada la product vision, los principles, la estrategia del quarter, las iniciativas anteriores con lo que aprendí, las apuestas actuales con sus riesgos y mis success metrics. Y arriba de todo, una north star question: la pregunta a la que vuelvo cada vez que estoy en duda.

Con el tiempo también le fui sumando una sección de lo que no quiero:

• Respuestas genéricas.

• Templates innecesarios o fancy.

• Validación vacía.

• Preguntas infinitas.

• Que ignore mi estrategia.

Ese último es el más fino. Un agente puede avanzar rapidísimo pasando por encima de tu estrategia. No lo querés.

El resultado es que todo conecta. Hace poco quise sumar una iniciativa que me parecía fundacional. El coach me frenó: “Eso no encaja con tu estrategia del quarter. O hacés otra cosa o actualizás la estrategia”. Fui y actualicé la estrategia.

Eso es lo que querés. No un sí automático, un challenge real.

Lo que la IA todavía no reemplaza es el criterio, la claridad y la decisión. Ahí está tu trabajo ahora. Armá tu AI Product Coach esta semana, empezá simple, dejá que te haga pushback. Vas a llegar a cada decisión sabiendo mucho mejor qué es tu producto y qué no.

Porque al final no gana el que construye más rápido. Gana el que tiene la promesa más clara.

Lo que leíste es solo el principio. En Xtreme Product AI aprendés a construir y deployar productos con IA de punta a punta, con sesiones de build en vivo y founders que ya lo están haciendo.

Abrimos las aplicaciones a la primera edición, con cupos limitados. Si querés dar el salto, aplicá ahora.

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Tres partes del libro, sesiones en vivo con founders que pasaron por casi todas las decisiones que plantea Ries, y una conclusión que se sostiene incluso a más de diez años de publicado: bajo incertidumbre extrema, la velocidad de aprendizaje vence a la velocidad de ejecución.

Por las sesiones ya pasaron:

Nicolás Rojas, founder de Dapta, que escaló una plataforma de automatización con IA a más de 27.000 empresas y multiplicó por 12 la facturación en el último año.

Agustín Perelman, co-founder de Bonda, que lleva más de 10 años construyendo una plataforma de beneficios para empresas como IBM, JP Morgan y BBVA, con alcance a más de un millón de empleados en Latam.

Y Ramiro Roballos, founder de Tukki, que pivoteó del modelo B2C al B2B y ganó $1M en 43North Finals 2025 para escalar la operación.

En este artículo te dejo los aprendizajes que me llevo del libro y de esas conversaciones.

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Estás pensando en matar una idea que venís construyendo hace meses o años. El equipo se sumó por eso, le metiste un montón de laburo, gastaste plata, y encima hay gente que te dice que le encanta lo que hacés. Pasaste meses convenciendo a todos, y de paso convenciéndote a vos, de que esto iba a ser enorme.

Y siempre queda esa vocecita. “¿Y si le doy un poquito más de tiempo y por fin arranca?“

Por eso la pregunta más difícil de un pivot no es cómo hacerlo. Es saber si tenés que hacerlo.

Nadie te va a dar un sí o un no automático. Pero hay un puñado de preguntas que, si te las hacés con honestidad, te acercan bastante a la respuesta.

Estas son las que yo me haría.

¿Tu plan para arreglarlo es siempre “un feature más”?

Si cada vez que los usuarios no terminan de adoptar el producto, no llegan a experimentar el aha moment o no convierten a pago, tu respuesta es sumar un feature, prestá atención. Eso no es una solución. Es una señal.

Y también es una de las trampas más comunes que hay. La fantasía de que lo próximo que construyas va a ser, por fin, lo que haga despegar todo. Casi nunca pasa.

Por ejemplo, miremos el caso de Mono, la fintech colombiana. Ellos arrancaron para ser algo así como el banco digital de las pymes, las empresas chicas. Le metieron dos años y medio y 6 millones de dólares de inversión a construir una cuenta para empresas buenísima.

Hace un tiempo grabé un episodio del Growth Rockstar Podcast con Juan Camilo Poveda, uno de los founders, y contó que cuando ese negocio no terminaba de arrancar, cayeron justo en esta trampa.

“Nos falta el pago de impuestos, nos falta esta otra integración, ya estamos a nada”, decían. Sumaban funciones a ver si alguna por fin hacía que la gente pagara.

Hasta que uno de los socios, Sebastián, el más realista del grupo, dijo la frase que nadie quería escuchar: esto no es un negocio.

Si tu mejor argumento para seguir es la próxima feature, es muy probable que el problema no sea ninguna feature.

Antes de continuar…

Ninguna de estas preguntas se responde bien sólo. Las decisiones más difíciles de un negocio, como la de pivotear o aguantar, casi siempre se toman mejor después de hablarlas con alguien que ya estuvo parado en ese mismo lugar.

Para eso está Mentor, nuestra plataforma donde podés agendar reuniones 1 a 1 con operadores que ya tomaron estas decisiones en sus propias empresas. Si querés sentarte a revisar tu caso con alguien que ya pasó por ahí, podés sumarte haciendo clic acá.

Ahora sí, continuamos con el artículo.

¿La gente que entra, se queda o se va?

Si mirás los pivots que salieron bien, casi todos tenían la misma señal antes de pivotear. La gente probaba el producto y rebotaba. Entraba, no encontraba un motivo para quedarse, y se iba. Un interés tibio que no se calienta nunca.

A Mono le pasaba algo parecido y tardaron en verlo.

“Las pymes abrían la cuenta, pero no la usaban”, contó Juanca.

Tenían 1.000 empresas, pero entre todas les dejaban apenas 10.000 dólares por mes. Mucha alta, pero poco uso y poca plata.

Si ves poca retención, un crecimiento que se estancó y cada vez que alguien prueba el producto tenés que volver a convencerlo de usarlo, no estás frente a un problema de marketing. Estás frente a un producto que no genera suficiente valor por sí solo. Y eso suele ser una señal bastante clara de que hay que pivotear.

¿Estás seguro de que lo que está roto es el producto?

Antes de matar tu producto, frená. Porque a veces el producto está perfecto y lo roto es otra cosa.

Hay dos lugares donde mirar.

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Esta vez nos acompañó Ramiro Roballos, CEO y co-founder de Tukki. Una empresa que ayuda a fundadores y empresas a tramitar sus visas a Estados Unidos con un enfoque mucho más ágil y tecnológico que el de los estudios de abogados tradicionales.

Rami arrancó con un solo tipo de visa y se mantuvo ahí durante un año y medio, rechazando el 90% de los leads que le llegaban. La idea nunca fue crecer rápido. Era construir un producto mucho mejor que el del resto de la industria.

Lo que cuenta sobre MVP y foco es justo lo que venimos viendo este mes en Lean Startup. En la sesión también hablamos de cómo pivoteó de B2C a B2B sin romper el producto, por qué dejó pasar dos años antes de meterle AI y qué hubiera hecho distinto si tuviera que arrancar Tukki de nuevo hoy.

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En la tercera y última parte de Lean Startup (el libro que estamos leyendo actualmente en el Growth Club), Ries plantea que toda startup escala con uno de tres motores, y cada uno te obliga a mirar métricas distintas.

El motor sticky, el motor viral y el motor pago.

También habla de por qué los lotes chicos te dan feedback más rápido que los grandes, cómo los Cinco Por Qué te llevan a la causa raíz de cualquier problema, y por qué innovar dentro de una empresa grande necesita reglas distintas al core.

Veamos esto en profundidad para que llegues afilado a la próxima sesión en vivo.

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Esta vez nos acompañó Agustín Perelman, founder de Bonda, una plataforma de programas de beneficios corporativos que hoy opera en 6 países de Latinoamérica, pero que arrancó hace 16 años siendo algo completamente distinto.

Su historia nos calza perfecto con la parte de Lean Startup que estamos leyendo esta semana: pivots.

Agus pivoteó dos veces la compañía.

La primera por decisión propia, cuando entendió que el modelo de negocio no daba. La segunda en plena pandemia, cuando se le cayó casi la mitad del negocio en 3 meses.

De eso hablamos en la sesión. Cuándo pivotear, cómo tomar la decisión y cómo seguir adelante cuando el contexto te obliga a reinventarte.

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Nico es founder de Dapta, una plataforma que permite a las empresas crear agentes de AI conversacionales por voz y por texto. Programa desde los 13 años y fundó su primera empresa de software a los 17.

Hoy Dapta tiene 150.000 usuarios. Y hace sólo cuatro meses tenía 50.000!

Pero lo que más me interesa de Nico no es lo rápido que crece Dapta. Es cómo decide qué experimento mantener vivo y cuál matar. Y eso es lo que quiero desarmar en este artículo.

En Dapta no se toman decisiones. Se plantean hipótesis.

Lo primero que hay que entender es cómo piensa Nico todo lo que hace.

“Nosotros solo hablamos en hipótesis. Entonces hay hipótesis de mercadeo, hipótesis de ventas, hipótesis de producto, y después hay que salir a comprobar la hipótesis.”

Esto es Lean Startup en estado puro. Build, measure, learn. Cada idea es una apuesta que hay que validar con datos, no defender con opiniones.

Pero hay un detalle táctico que cambia todo: Nico no corre una hipótesis a la vez.

Cuando Dapta todavía era una iniciativa interna de Imagine Apps, su software factory de 120 personas, montó una célula chiquita, dos developers y él como product manager, y atacó tres hipótesis en paralelo.

Una plataforma de talento para acelerar reclutamiento. Una automatización de DevOps. Y un creador de APIs. A cada una le puso una métrica que tenía que mover.

Eligió Dapta aunque la de talento iba mejor en números. Le veía más techo y más posibilidad de pivotear si algo se rompía. El número no alcanza para decidir solo, pero sin número no hay decisión. Las dos cosas juntas.

Y desde entonces, todo lo nuevo en Dapta se construye así: célula aparte, equipo chico, métrica clara.

El problema aparece después. Si vos solo mirás el número de la primera medición, casi nada te funciona. Las cosas que explotan al primer intento son poquísimas. La mayoría arranca floja, con métricas que dan ganas de cerrar el experimento y pasar a otra cosa.

Y ahí es donde se mezcla el arte con la ciencia.

Si le tenés convicción, hay que sufrirlo

Esta es la idea más fuerte que me dejó la charla:

“Si uno le tiene convicción al experimento, hay que sufrirlo y hay que comerse el dolor y seguirlo trabajando hasta que ya en algún punto comiences a ver señales de que sí funciona.”

El ejemplo que usó es YouTube. Nico quería volver al canal y arrancó un experimento hace dos meses. Producciones bien pensadas, bien editadas. El primer video tuvo 200 views. El segundo, 500.

El equipo se desmoralizó. La lógica era obvia: esto no mueve la aguja, mejor hagamos 700 mil TikToks más.

Pero no lo mataron. Nico le tenía convicción.

En los últimos 45 días duplicaron los subscribers y van por 4.000. Los videos nuevos promedian entre 8.000 y 10.000 views. Si hubieran parado después de los primeros dos, no hubiera pasado nada.

El día que la conversión cayó 90% y no lo mataron

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La idea es ver, en tiempo real, cómo un PM define, construye y arranca un producto con AI sin un equipo de ingeniería detrás.

Además, te vamos a contar los detalles de este nuevo programa liderado por Rami que arranca el 20 de julio.

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Llevamos años en Growth Rockstar formando a los equipos de producto y growth de Latam. Frameworks y criterios probados en Rappi, Mercado Libre, Spotify, Cabify, Globant, Nu.

Pero en el último año el rol del Product Manager cambió para siempre.

Los PMs que están moviendo el número ya no escriben PRDs de 20 páginas ni esperan tres sprints para validar una idea. Definen, construyen, evalúan y despliegan productos con AI ellos mismos —lo que antes requería equipos enteros de ingeniería.

Por eso armamos Xtreme Product AI.

QUIERO SER PARTE DE XTREME PRODUCT AI

Quién es Ramiro?

- 10+ años construyendo y escalando productos en compañías de alto crecimiento en Latam.

- Especializado en la intersección entre Producto, Growth y AI. Hoy construye productos con AI todos los días: definiendo product vision, positioning, prompts, estrategias de RAG y sistemas de evals.

- Es de las pocas personas en la región que combina dos cosas: experiencia construyendo y escalando producto en empresas, y conocimiento aplicado de AI.

- Forma PMs de toda la región para convertirlos en PM Builders capaces de construir y desplegar lo que antes requería equipos enteros.

Lo que vas a ver el viernes

1. Por qué el rol del PM cambió para siempre y qué tenés que hacer distinto desde mañana.

2. Cómo el PM pasa de gestionar productos a orquestar sistemas de inteligencia.

3. El programa completo, en detalle: módulos, build sessions, mentores y cómo entrar a la primera cohorte.

4. Y lo más importante: Ramiro construyendo en vivo. Va a mostrar cómo se empieza a levantar una aplicación con AI desde cero —sin equipo de ingeniería—, cómo se define un Product Vision y un Positioning sólidos con AI, y cómo se arma un Product Coach que después usás todos los días.

El stack que usamos

En el webinar vas a ver cómo se conectan Claude, Vercel y Supabase para definir, construir y desplegar producto sin depender de un equipo de ingeniería.

Un caso aplicado. Una app de verdad. De la idea al deploy.

Vas a salir de la clase con una forma distinta de pensar el rol de producto. Y con una idea clara de qué nivel de profundidad tiene el resto del programa.

PRODUCT + AI

Qué sigue después de la sesión?

Xtreme Product AI arranca el lunes 20 de julio. Es la primera cohorte.

Cuatro semanas. 26 horas de contenido. Híbrido.

Build Sessions en vivo (hands-on). Vas a poder construir tu app con AI de punta a punta, tu Product Coach, tu estrategia de RAG, tus evals, y el deploy en vivo.

Fireside Chats con líderes de la industria: Machine Learning Lead de Mercado Libre (PhD con +10 años en AI y machine learning) y Principal Data Engineer de Spotify.

7 módulos:

→ Instalar el nuevo AI OS

→ El PM como Orquestador de Inteligencia

→ Context & Prompt Engineering

→ Knowledge Architecture & RAG para PMs

→ Evals masterclass para PMs

→ Agentic AI masterclass para PMs

→ 10X AI PM + Ética y Seguridad AI

Más… 7 módulos pregrabados de acceso inmediato, tu propio AI Product Coach listo para usar, stack completo de herramientas AI para Product Managers, workflows y prompts accionables listos para replicar, frameworks de Product Vision, Positioning, RAG, Evals y Agentic AI, y comunidad permanente.

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Para quién es?

- Product Managers con base sólida que quieren convertirse en AI PMs / PM Builders.

- Founders con foco en producto que quieren construir y desplegar ellos mismos.

- Líderes de producto que necesitan operar con AI en el día a día.

- Equipos de producto, diseño y engineering que quieren construir AI-first.

- Profesionales de producto que sienten que su rol está en riesgo si no aprenden a build & deploy con AI.

APLICAR A LA PRIMERA COHORTE

Te esperamos el viernes en la sesión en vivo.

Saludos 👋

El usuario va a settings, hace clic en cancelar, confirma y se va. Sin contexto, sin preguntas, sin un intento de entender qué pasó.

Y ese es de los mayores errores que veo.

Porque trabajar el churn no se trata sólo de recuperar usuarios. Trabajarlo te permite entender en qué está fallando tu producto, dónde, qué tipo de usuarios estás trayendo, etc.

Hace un tiempo hablamos de esto en el Growth Rockstar Podcast junto a Daniela Gómez, y en este artículo quiero bajar algunas de estas ideas a tierra.

Qué ganas cuando trabajas el flujo de cancelación

En la mayoría de los productos, cancelar es un trámite rápido. Clic. Confirmar. Fin.

Pero algo que los equipos ignoran es que durante ese proceso, por un momento, tenemos la atención del usuario. La idea es aprovechar esto para intentar recuperarlo, y en el caso de que ya sea una decisión definitiva, entender el por qué se va.

Para eso necesitamos introducir una pequeña encuesta durante el proceso de cancelación. Pedirle que nos diga el motivo.

Si se va, se va por algo. Y ese “algo” puede ser:

• no llegó a experimentar el valor del producto

• el producto está fallando

• el onboarding fue débil

• el precio no se siente justificado

• cambió su necesidad o la del mercado

Saber esto es fundamental para poder segmentar a los usuarios que se van.

A esto le podemos sumar otra capa de segmentación por:

• lifetime value;

• tiempo usando el producto;

• geografía;

Un buen flujo de cancelación no es un modal genérico con un dropdown. Es un sistema que se adapta según quién es el usuario y por qué se quiere ir.

Por eso es tan importante poder segmentar a estos usuarios.

Qué podés hacer cuando alguien quiere irse

Las tácticas dependen del segmento, pero hay algunas cosas que suelen funcionar bien.

Soporte o llamada

Muchas cancelaciones no son una ruptura definitiva, sino un pedido de ayuda mal expresado. Incluir la posibilidad de reservar una llamada o contactar al equipo en el mismo flujo puede cambiar la historia.

En Porter Metrics, por ejemplo, parte del flujo de cancelación incluye la opción de agendar una llamada en ese mismo momento. No es un “hablá con ventas”. Es resolver el problema que detonó la cancelación. Cuando el usuario siente que alguien lo escucha y entiende el contexto, muchas veces la relación se reabre.

Recordar la propuesta de valor

Cuando alguien dice “me voy por precio”, casi nunca es solo precio. Es valor percibido.

Ahí el flujo puede cumplir un rol muy concreto: recordar qué está obteniendo y qué pierde si se va.

Canva, por ejemplo, te muestra tus diseños, tu trabajo guardado, el historial que construiste. Te recuerda que no estás pagando solo una herramienta, sino continuidad.

Rappi Pro hace algo parecido: te muestra cuánto ahorraste con la membresía. Pone números al valor.

Si el usuario no está viendo el valor completo, el flujo puede ayudar a hacerlo visible antes de que tome una decisión definitiva.

Descuento con lógica

Si ofrecés un descuento, debería tener sentido económico.

Una forma de pensarlo es mirar el LTV ideal. Si el usuario todavía está lejos de ese punto, un descuento puede ser una inversión para extender la relación y acercarlo a ese LTV saludable.

Otra forma es mirar el CAC. Si todavía no recuperaste el costo de adquisición y dejás que se vaya sin intentar al menos extender uno o dos meses más la suscripción, estás asumiendo una pérdida evitable.

No se trata de regalar margen. Se trata de entender tus números.

Pausar la suscripción

A veces el usuario no quiere cortar el vínculo. Solo necesita un tiempo. Permitir pausar puede ser mucho más inteligente que forzarlo a cancelar.

Por ejemplo, el cliente escribe: “Soy estudiante y no necesito esto durante el verano”.

Sabemos que tiene el plan de estudiante. Sabemos que es un usuario satisfecho y comprometido.

Una “buena oferta” podría ser un mes gratis, pero la “mejor oferta” sería permitirle pausar el proceso durante tres meses (lo que dure el verano).

Cambiar de plan

En muchos productos, hacer downgrade es más difícil que cancelar.

Y eso no es churn. Es fricción. Si el cambio de plan es claro y simple, parte del churn desaparece.

Undo cancellation

Permitir que el usuario revierta la cancelación sin fricción también reduce pérdidas innecesarias. Hay decisiones impulsivas. Dar una puerta de vuelta es simple y efectivo.

Recuperarlo no alcanza

Evitar que alguien cancele es solo la mitad del trabajo.

Si aceptó un descuento, pidió soporte o pausó, eso es una señal de riesgo. No podés volver a tratarlo como a cualquier otro usuario. Hace falta seguimiento, acompañamiento y foco en que use el producto y vea valor.

Si no, lo salvás hoy y lo perdés en el próximo ciclo.

Trabajar churn no es mandar un mail cuando alguien cancela.

Es entender por qué se va, qué se puede recuperar y qué parte del producto está fallando.

En el episodio del podcast con Daniela Gómez hablamos justamente de esto y de cómo lo resolvieron construyendo un sistema específico para trabajar las cancelaciones.

Si querés dejar de tratar churn como un botón y empezar a tratarlo como una palanca de revenue y aprendizaje, podés conocer más sobre ChurnCut aquí.

📚 Otras lecturas que pueden interesarte:

• Cómo medir tu churn

• Una guía para mejorar tu churn

• Tu negocio necesita un arquitecto de growth

• Growth: flywheels y loops

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De acá salen casi todos los términos que después se hicieron parte del vocabulario diario de cualquier equipo de producto: build-measure-learn, MVP, innovation accounting, pivot or persevere.

Es la sección donde Lean Startup deja de ser teoría y se vuelve método.

Acá te dejo las ideas centrales para l…

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Esta vez nos acompañó Nicolás Rojas, founder de Dapta, una plataforma de agentes de AI conversacionales.

La conversación cayó perfecta con lo que estamos leyendo este mes: Lean Startup.

Nos metimos de lleno en uno de los temas centrales del libro: cómo formular hipótesis y experimentar bien.

Cómo nació Dapta dentro de ImagineApps probando 3 hipótesis en paralelo con un equipo de 3 personas. Por qué para construir algo nuevo Nico siempre arma una célula aparte, separada del día a día. Cuándo matar un experimento rápido y cuándo aguantar con convicción aunque las primeras señales sean malas. Y cómo combinan velocidad y calidad con dos equipos internos que llaman Attack y Defense.

Esta grabación es exclusiva para miembros del Growth Club.

Si todavía no formas parte de esta comunidad que estamos construyendo, podés sumarte al Growth Club y acceder a las próximas sesiones en vivo, al grupo de WhatsApp y a todo el contenido privado que compartimos dentro.

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Saludos 👋

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Si alguna vez en tu vida dijiste MVP, pivot, build-measure-learn o validated learning, le estás hablando con las palabras de Eric Ries. El libro reescribió el vocabulario entero de la industria tech.

Este mes en el Growth Club lo vamos a desglosar entero. Parte por parte, con invitados, sesiones en vivo y debate.

Acá te dejo las ideas principales de la primera parte para que llegues afilado a la próxima sesión en vivo.

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Semana a semana tuvimos grandes charlas en las sesiones con Cristian Calla, Debora Gutierrez y Ramiro Castro.

Me siento un privilegiado de poder sentarme a conversar con personas de este calibre.

Y la frutilla del postre...

La semana pasada tuvimos una sesión especial con Benjamin Yoskovitz, el autor del libro.

Me fui de la sesión pensando en varias cosas.

Este artículo lo escribo para bajar un poco a tierra todas estas ideas que me quedaron dando vuelta. Y espero que a ustedes también les sirva y los deje pensando como a mi.

El OMTM cambia. La North Star, no.

Lo primero que tocamos fue la diferencia entre el One Metric That Matters y la North Star Metric. La mayoría las mezcla.

El OMTM es la métrica en la que estás enfocado hoy. Si estás peleando para bajar el churn, ahí está tu OMTM. El mes que viene puede ser otra. La North Star, en cambio, no se debería mover. Es la que te dice si el negocio funciona o no.

La confusión parece menor, pero no lo es.

Cuando mezclás OMTM con North Star, terminás confundiendo foco con estrategia. Una cosa es decidir qué cuello de botella atacar este mes. Otra muy distinta es cambiar la definición de éxito del negocio cada vez que aparece un problema nuevo.

Por etapa cambia el OMTM. La estrella es fija.

Me acordé de la conversación con Ramiro unas semanas atrás, donde bajaba todo a una forma muy simple de mirar el crecimiento: usuarios adquiridos + retenidos + reactivados - perdidos.

Cada componente de esa ecuación puede ser tu OMTM en distintas etapas. La North Star es la ecuación entera.

Mapeá tu negocio como una máquina

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Y de todo lo que dijo, hay una frase que nos quedó dando vueltas.

“Si no sos owner de una métrica, hay algo raro.”

Esa frase resume un problema que vemos en casi todos los equipos con los que trabajamos.

Las compañías eligen su North Star Metric. La hacen pública. Empapelan las paredes con el número. Pero después llega el equipo de growth a la oficina el lunes a la mañana, y nadie sabe qué tocar.

Porque la North Star Metric no se mueve directamente. Se mueve por debajo.

Antes de continuar…

Ramiro forma parte del cohorte de mentores de Mentor, nuestra plataforma donde podés agendar reuniones 1 a 1 con operadores que ya hicieron lo que estás tratando de hacer.

Si querés sentarte con él a desarmar el driver tree de tu propio negocio, o conversar sobre experimentación y métricas con alguien que escaló un producto de 10 millones a unicornio de 2 billions, podés sumarte haciendo clic acá.

Ahora sí, continuamos con el artículo.

La North Star Metric no es una palanca. Es el resultado de varias.

Ramiro tiene una técnica muy clara para resolver esto. La llama KPI driver tree.

La idea es bajar la North Star Metric a una ecuación matemática. Cualquier número grande es el resultado de números más chicos que se suman, se restan o se multiplican entre sí. Si lográs escribir esa ecuación, dejás de mirar un número que nadie sabe cómo mover y empezás a ver palancas concretas que un equipo puede tocar.

Pero antes de descomponer, Ramiro nos dejó una idea sobre qué tipo de North Star Metric conviene elegir.

“Hay dos grandes tipos de North Star Metric. Una es valor, es cuál es el valor que crea tu producto. La otra es revenue. Yo diría que debería ser siempre valor. Cuando una compañía elige revenue es porque no puede mapear bien valor. El revenue sostenible viene siempre por el valor entregado.”

La trampa es que el revenue es más fácil de medir. Y por eso muchas compañías van por el atajo aunque sepan que no es el indicador más sano.

Mural eligió ir por valor. Su North Star Metric era Monthly Active Members: usuarios activos mensuales. La idea era simple. Si la gente usa el producto activamente, el revenue va a venir detrás. Si optimizás solo por revenue, podés terminar exprimiendo a usuarios que ni siquiera están usando bien el producto.

Pero Monthly Active Members tampoco es algo que un equipo pueda mover el lunes a la mañana. Es una foto. No una palanca.

Ahí entra el driver tree.

“Usuarios activos es igual a nuevos, más retenidos, más resucitados, menos los perdidos.”

Listo, ya tenés cuatro cosas para mirar en vez de una. Y cada una de esas cuatro, a su vez, se puede seguir descomponiendo.

Ramiro fue a los nuevos. ¿De dónde vienen? Algunos por la marketing website. Otros por invitaciones de gente que ya está dentro del producto. En Mural, que es colaborativo y viral, descubrió que el 60% de los nuevos usuarios venía de invitaciones. Ese era el lever grande, no la home.

Y de las invitaciones, siguió descomponiendo. La fórmula quedó así:

Nuevos usuarios vía invitación = Invitaciones enviadas × CTR × Acceptance rate

Ahora sí tenés algo que un equipo puede atacar. Mejorar el copy del email. Cambiar el flujo de aceptación. Pelear cada paso con experimentos.

“Cuando lo descomponés así, te regala cosas. Decís: bueno, para subir esta métrica puedo mandar más emails, o subir el open rate, o mejorar la tasa de aceptación. Cada una es un experimento distinto.”

Una vez que tenés el árbol, ves lo que está roto

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