En Caricaco Ventures acabamos de hacer una encuesta a todas nuestras startups de portafolio para entender cómo están usando IA en el día a día y en su estrategia a futuro.
En todas las conversaciones que tenemos con founders, operadores, inversionistas y stakeholders del ecosistema parece que siempre se le dedica unos minutos (o muchos minutos) a alguna versión de la misma pregunta: ¿qué están haciendo con AI?, ¿qué herramientas están usando?, ¿qué están automatizando?, ¿cuánto ROI están teniendo?
Para una startup, ignorar AI sería ignorar un punto de inflexión y posibilidades de negocio y eficiencia increíble. AI desbloquea valor que se le puede generar a personas y empresas de manera que antes no se podía, pero además de las ganancias en propuesta de valor para el negocio, AI desbloque un nivel de eficiencia interno abismal.
Por ejemplo, en startups con los que he hablado, AI produce 85% del código de features nuevos. Eso no es sólo velocidad, sino también mejora en la estructura de costos de producción.
¡Pero ojo! También hay una trampa escondida: como AI puede producir tanto, tan rápido y con tan poca fricción, es fácil confundir velocidad con avance, facilidad con eficiencia y posibilidad con valor.
Podemos hacer más investigación, mandar más emails, armar más decks, aplicar a más competencias, trabajar en más features. Todo eso por supuesto que puede ayudar muchísimo, pero si y sólo si no lo estemos haciendo para saltarnos la parte más importante de todo founder: pensar de manera muy profunda sobre un problema humano específico.
AI debería liberarte para pensar, no pensar por vos
Más allá del valor que AI puede desbloquear para tus clientes, hablemos del valor que AI puede/debe desbloquear para vos. Tu modelo de AI de confianza quitarle fricción al trabajo menos valioso de los founders para liberarles ese tiempo y energía para el trabajo más valioso: ejercer su criterio, intuición, curiosidad y su forma única de entender al cliente y el problema que se está tratando de resolver.
Si bien la velocidad es importante en una startup, no es lo más importante. Una startup quiere moverse rápido para maximizar el aprendizaje con los recursos limitados que tiene, no porque la velocidad en sí misma sea valiosa.
Lo que genera valor para una startup es poder pensar y resolver mejor que otros sobre un problema específico y poder comunicarlo de manera que tenga impacto para inversionistas y para el mercado.
Una startup gana porque logra construir una solución que nazca de la intersección única entre mercado, dolor, timing, comportamiento humano, distribución, equipo y visión. Esto solo se logra si se entiende una verdad sobre ese mercado y si se ataca con una profundidad de problema y solución que nadie más está atacando.
Y claro, AI puede y debe de ayudar en todo ese proceso, pero no debería de re-emplazar la parte difícil de batallar con un problema todos los días por mucho tiempo. Es más, AI debería de liberarte tiempo para que pensés más, no liberarte el pensamiento.
Lo que sí y lo que no
Sí usemos AI para transcribir entrevistas con clientes, resumirlas, encontrar patrones, comparar objeciones, y ordenar insights. Esto nos ahorra horas de trabajo mecánico y te permite dedicar más energía a interpretar lo que qué está pasando.
No usemos AI para que defina el problema que como startup vamos a atacar. AI no estuvo ahí ni puede interpretar señales humanas que vivimos en nuestros años de experiencia, o viendo cómo nuestro cliente sufre ejecutando una tarea o recibiendo de boca del CEO de una empresa la frustración que vive en sus resultados de negocio.
Sí usemos AI para hacer pregunta de tu data de uso del producto sin tener que escribir cada query en SQL. Usemos el tiempo que no estamos escribiendo esos queries para interpretar los resultados y tomar decisiones de producto con nuestro criterio, de acuerdo a nuestra estrategia, intuición y grado de riesgo que tenemos.
AI no ha operado en un mercado complicado como para entender cómo crear el posicionamiento de mercadeo para tu producto, pero sí puede ayudarte a analizar otras estrategias o campañas y sí puede ayudarte a crear MVPs de campañas para que podás analizar más rápido.
AI no puede imitar tu convicción para dedicarle tu vida a resolver un problema durante tu pitch, eso sólo lo podés hacer vos. Pero sí puede ahorrarte horas en la creación de los assets para el pitch de acuerdo a tu input de comunicación de valor para que usés es tiempo para practicar cómo vas a presentar.
No usés AI para pensar porque la incomodidad de analizar, pensar y estar de cara a la realidad es lo que produce magia.
Esa magia aparece cuando una entrevista contradice la hipótesis con la que se comenzó a trabajar; cuando un cliente dice que le gusta el producto, pero no paga; cuando el mercado parece grande, pero nadie siente urgencia y cuando el pitch suena bonito, pero nadie lo repite después de escucharlo.
Esa magia se logra con criterio y el criterio se forma trabajando el problema. Dándole vueltas, hablando con clientes, defendiendo una tesis y después pivotando, aprendiendo a distinguir los patrones reales de los que solo suenan bien.
AI — todavía — no puede hacer eso por nosotros.
Una regla valiosa
Usá AI para acelerar el trabajo alrededor del pensamiento valioso. Usala para prepararte mejor con la información antes de entrar a jugar con ella en tu propia cabeza y usala para multiplicar lo que se produce después de haber pensado, analizado, batallado con esa información.
Una pregunta épica que te podés hacer al usar AI en alguna parte del proceso es, después de usarla: ¿Entiendo mejor el problema? ¿Produje ideas valiosas con criterio diferenciador? ¿O solo tengo un documento que se ve muy profesional con ideas que no defiendo al 100%?
AI es caro, pero vos sos el modelo más caro
Hace poco leí una frase que me quedó dando vueltas: “vos sos el modelo más caro”.
Si el tiempo de los founders (y su cerebro) es lo más valioso en una startup, no debería de usarse en trabajo que AI puede hacer bien y más rápido.
Un founder no debería usar su mejor energía mental en limpiar notas, cambiar formatos, resumir documentos o hacer tareas repetitivas que AI puede resolver.
Y el inverso también es cierto: si el founder es el modelo más caro, entonces hay que usarlo para las preguntas más críticas e importantes.
AI no es la mejor opción para hacer tu trabajo de crear la magia de una solución épica para un problema épico y llevarlo con una estrategia épica al mercado.