502 post tungkol sa AI, pag-aaral, at paggawa ng mga produkto
Ilang taon kong nakita sa advertising kung paano napagkakamalan ng teams ang galaw bilang progreso. Tapos nagsimula akong mag-build ng AI marketing tools, at doon ko na-realize na lumalala lang ang problema: mas mabilis ang execution, pero mas mahina ang judgment.
Kaya na ngayon ng AI mag-produce ng media plans, performance summaries, measurement frameworks, at campaign setups sa impressive na bilis. Ang problema hindi dahil obviously pangit ang output. Ang problema ay madalas sapat na ito para makapasa sa casual review habang nami-miss ang business context na talagang importante.
Karamihan ng teams nagtatanong pa rin kung anong model ang gagamitin. Sa experience ko, hindi na yun ang pangunahing tanong. Kung nakakalimutan ng AI system mo ang client o brand, ang category, at kung ano ang itsura ng "maganda," kahit ang pinakamatalinong model sa mundo nagsisimula pa rin ng bawat conversation mula sa zero.
Noong 2023, inisip ko na babahain ng generative AI ang search ng murang content at bababa ang return on SEO. Tatlong taon pagkatapos, nangyari nga iyon. Pero ang mas malaking shift ay hindi na moat ang content production. Structure, trust, QA, localization quality, at answer-engine visibility na ang mahalaga.
Isang tao. Pitong modules. Tatlong oras ng video. Labinlimang templates. Custom slide pipeline na may 18 layout types. Professional voice clone. Lahat habang nananatili sa day job bilang VP. Ito ang itsura ng AI-first operating model kapag inilapat mo sa sarili mo.
Mali ang narrative na pinapalitan ng AI ang entry-level work. Hindi nagbu-busywork ang isang junior sa activation — nagko-configure sila ng DV360 targeting, nag-QA ng tracking pixels, nagma-manage ng bid strategies. Ang totoong tanong: kapag tinaas ng AI ang floor para sa lahat, saan manggagaling ang advantage? Sa depth.
Matapos gumamit ng Claude Code at Opus 4.6 araw-araw sa loob ng halos isang taon, gumugol ako ng isang linggo kasama ang Codex at GPT-5.4. Ang hatol: walang tool na tahasang panalo. Mas maganda ang kombinasyon ng cross-model review, mga lakas na nagtutulungan, at operational resilience kaysa sa paggamit ng isa lang.
Dalawang linggo ang nakaraan, sumulat ako ng "Nagtatayo pa rin. Hindi pa tapos." Ngayon, live na ang DIALØGUE sa App Store. Ito ang hitsura ng huling 40%.
493 blog posts sa loob ng 17 taon, isinalin sa 10 wika, ~4,900 files, ~3.9 milyong salita. Ginawa itong posible ng parallel agents ni Claude Code — pero ang Korean disaster, ang Cantonese voice problem, at ang 5-oras na usage cap ang mas nagturo sa akin kaysa sa mga tagumpay.
Ginagawa ko ang unang iOS app ko nang hindi marunong ng Swift. In-scaffold ni Claude Code ang buong app sa isang gabi. Tapos binuksan ko ang Simulator, at nagsimula ang tunay na trabaho.
Ni-migrate ko ang blog ko sa Next.js at akala ko tapos na ang mahirap na bahagi. Tapos nagsimula ang compounding — 6 mega guides, mas matalinong AI assistant, native newsletter, bot protection, at SEO overhaul sa 8 araw.
Pagkatapos bumisita sa 26 national parks bilang pamilyang expat, narito ang tapat naming gabay — ang 8 parks na babalikan namin agad, ang mga nakadismaya sa amin, 4 na road trip routes, at lahat ng kailangan malaman ng mga international visitors sa 2026.