507 artículos sobre IA, aprendizaje y desarrollo de productos
Pensé que podía unir fragmentos de un módulo del curso, recortar unas transiciones y llamarlo un video de YouTube. Me equivoqué. Construir The Parade Problem me enseñó que reutilizar contenido bien no es recortar. Es rediseñar la idea para una promesa diferente, una audiencia diferente y unos primeros 30 segundos diferentes.
Cancelé Claude Max después de 13 meses y US$1,892.38 en cuotas. No es una vuelta olímpica. Es una prueba de 30 días para ver si puedo seguir avanzando al mismo ritmo con STRATUM, DIALOGUE, el curso y este sitio usando Codex como herramienta principal.
Dos semanas despues de mi comparacion original, ambas herramientas lanzaron actualizaciones importantes. Codex desafio mi estrategia de producto de formas que Claude Code no lo hizo. Claude Code lanzo Agent Teams y AutoMemory. El resultado: voy a reducir mi plan Max de $200/mes — y estoy obteniendo mejores resultados por menos dinero.
La mayoría de las conversaciones sobre AI y diseño de equipos empiezan por la cantidad de personas. Creo que ese es el punto de partida equivocado. La mejor pregunta es qué funciones necesita tu equipo — y resulta que esas son las mismas, ya sea que tengas cuatro personas o cuarenta.
DIALØGUE soporta 7 idiomas, pero el trabajo multilingüe de verdad no fue traducir strings. Fue corregir fechas locales para cada audiencia, mantener consistencia en TTS, arreglar el language drift de la UI y decidir dónde la calidad importa lo suficiente como para ir más lento.
Pasé años en publicidad viendo cómo los equipos confundían movimiento con progreso. Luego empecé a construir herramientas de IA para marketing y me di cuenta de que el problema iba a peor: más velocidad en la ejecución, menos criterio.
La IA ya puede producir planes de medios, resúmenes de performance, frameworks de medición y setups de campaña a una velocidad impresionante. El problema no es que el output sea obviamente malo. El problema es que muchas veces es lo suficientemente bueno para pasar una revisión casual mientras se pierde el contexto de negocio que realmente importa.
La mayoría de los equipos todavía preguntan qué modelo usar. Desde mi experiencia, esa ya no es la pregunta principal. Si tu sistema de AI olvida al cliente o la marca, la categoría y lo que significa un buen resultado, el modelo más inteligente del mundo sigue empezando cada conversación desde cero.
En 2023, pensaba que la IA generativa inundaria las busquedas con contenido barato y reduciria el retorno del SEO. Tres anos despues, eso paso. Pero el cambio mas grande es que la produccion de contenido ya no es la ventaja competitiva. Estructura, confianza, control de calidad, calidad de localizacion y visibilidad en motores de respuesta lo son.
Una persona. Siete modulos. Tres horas de video. Quince plantillas. Un pipeline de slides personalizado con 18 tipos de layout. Voice clone profesional. Todo mientras mantenia mi trabajo de tiempo completo como VP. Asi se ve el modelo operativo AI-first cuando lo aplicas a ti mismo.
La narrativa de que la IA reemplaza el trabajo de nivel inicial malinterpreta lo que las personas de nivel inicial realmente hacen. Un junior en activacion no hace trabajo mecanico — configura targeting en DV360, revisa pixeles de seguimiento y gestiona estrategias de puja. La pregunta real es: cuando la IA eleva el piso para todos, de donde viene la ventaja? De la profundidad.
Después de usar Claude Code con Opus 4.6 todos los días durante casi un año, pasé una semana con Codex y GPT-5.4. El veredicto: ninguna herramienta gana de forma absoluta. La combinación — revisión entre modelos, fortalezas complementarias y resiliencia operativa — es mejor que cualquiera de las dos por separado.