Nuestro primer producto nos enseñó mucho más de lo que vendió

ProposalFlow y los aprendizajes de construir un producto propio

Por Igor Fernández

Cuando se habla de innovación, muchas veces se pone el foco en el resultado: el producto lanzado, las ventas conseguidas o el crecimiento alcanzado. Sin embargo, hay proyectos cuyo mayor valor no está en las cifras, sino en todo lo que enseñan durante el camino.

Eso es exactamente lo que ocurrió con ProposalFlow, uno de los primeros productos que desarrollamos en Xternus aprovechando las nuevas capacidades de la inteligencia artificial. Nació para resolver una necesidad interna muy concreta: agilizar la elaboración de propuestas comerciales. Pero terminó convirtiéndose en algo mucho más importante: un laboratorio desde el que entendimos cómo construir, integrar y aplicar la IA en un entorno empresarial.

Mirando atrás, creo que ProposalFlow nos dejó varios aprendizajes que hoy siguen influyendo en la forma en la que trabajamos con nuestros clientes.

Construir un producto es la mejor forma de entender una tecnología

Hay muchas maneras de aprender sobre inteligencia artificial. Puedes leer informes, asistir a conferencias o probar las últimas herramientas que aparecen en el mercado. Todo eso aporta conocimiento. Pero construir un producto propio obliga a ir mucho más allá.

Desarrollar ProposalFlow nos hizo enfrentarnos a preguntas que solo aparecen cuando pasas de la teoría a la práctica. ¿Cómo diseñar una buena experiencia de usuario? ¿Qué modelo responde mejor según el caso de uso? ¿Cómo controlar el consumo de tokens? ¿Qué ocurre cuando una integración deja de funcionar o aparece una nueva versión del modelo?

Son cuestiones que no suelen verse en una demostración, pero que marcan la diferencia cuando una solución tiene que utilizarse todos los días.

Ese aprendizaje práctico nos permitió comprender mucho mejor las posibilidades y también las limitaciones de la IA.

La velocidad para construir ha cambiado por completo

Uno de los aspectos que más nos sorprendió fue comprobar cómo había cambiado el desarrollo de software en muy poco tiempo.

Herramientas como Bolt, Claude Code y los nuevos asistentes de programación redujeron enormemente la barrera para crear aplicaciones. Ideas que antes requerían semanas de desarrollo podían convertirse en prototipos funcionales en cuestión de horas.

Eso no significa que desarrollar un producto haya dejado de ser complejo, pero sí cambia completamente el punto de partida. Hoy es posible validar ideas mucho más rápido, iterar con mayor frecuencia y experimentar sin asumir los costes que antes implicaba cualquier desarrollo.

ProposalFlow fue una de las primeras oportunidades que tuvimos para vivir ese cambio desde dentro.

La tecnología solo tiene sentido cuando resuelve un problema real

Otro aprendizaje importante llegó cuando empezamos a enseñar el producto.

Las conversaciones con clientes nos recordaron algo que, aunque parece evidente, a veces se olvida cuando uno está inmerso en el desarrollo: las empresas no buscan la tecnología más avanzada, sino soluciones que les ayuden a trabajar mejor.

ProposalFlow despertaba interés por sus capacidades, pero las conversaciones más valiosas no giraban alrededor de las funcionalidades. Giraban alrededor de los procesos, de cómo ahorrar tiempo, reducir tareas repetitivas y mejorar la calidad de las propuestas comerciales.

Eso reforzó una idea que sigue guiando nuestro trabajo: la inteligencia artificial no debería ser el centro de la conversación. El verdadero protagonista siempre debe ser el problema de negocio que queremos resolver.

Innovar también significa saber cuándo construir y cuándo integrar

Construir un producto propio también nos ayudó a entender algo que hoy consideramos fundamental.

El ecosistema de la inteligencia artificial evoluciona a una velocidad extraordinaria. Cada pocas semanas aparecen nuevos modelos, nuevas capacidades y nuevas herramientas que cambian el panorama.

En ese contexto, innovar no consiste únicamente en desarrollar tecnología desde cero. Muchas veces consiste en identificar qué soluciones ya existen, comprender cómo funcionan e integrarlas de la forma más eficiente dentro de un proceso de negocio.

Ese cambio de perspectiva ha sido muy importante para nosotros. Nos permite centrar nuestros esfuerzos donde realmente aportamos valor: diseñando soluciones adaptadas a las necesidades de cada empresa, combinando las mejores tecnologías disponibles en cada momento y evitando desarrollos innecesarios.

Construir nos permitió asesorar con más criterio

Probablemente el aprendizaje más valioso de ProposalFlow no tenga que ver con el propio producto.

Tiene que ver con la experiencia que acumulamos durante todo el proceso.

Hoy, cuando hablamos con una empresa sobre agentes de IA, automatización, consumo de modelos, privacidad o integración con sus procesos, lo hacemos desde la experiencia de haber recorrido ese camino nosotros mismos.

Sabemos qué decisiones generan valor, cuáles añaden complejidad sin aportar beneficios y qué aspectos conviene analizar antes de poner cualquier proyecto en marcha.

Esa experiencia práctica nos permite acompañar a las organizaciones con una visión mucho más realista, alejándonos tanto del entusiasmo desmedido como del escepticismo que todavía rodea a la inteligencia artificial.

ProposalFlow fue nuestro primer producto, pero también fue nuestro primer gran laboratorio de inteligencia artificial.

Nos permitió experimentar, equivocarnos, validar ideas y entender cómo está evolucionando esta tecnología mucho más allá de las demostraciones o de las tendencias del mercado.

Y quizá esa sea la mayor enseñanza que nos dejó.

En un entorno donde todo cambia constantemente, el mayor valor no siempre está en construir la siguiente herramienta. Muchas veces está en adquirir el conocimiento necesario para elegir mejor, integrar mejor y ayudar a otras empresas a obtener resultados reales.

Al final, ProposalFlow nos enseñó mucho más de lo que vendió. Y ese aprendizaje sigue presente en cada proyecto en el que acompañamos a nuestros clientes a incorporar la inteligencia artificial de una forma útil, sostenible y alineada con sus objetivos de negocio.

Desarrollar un producto propio nos permitió entender que el éxito de la inteligencia artificial no depende únicamente de la tecnología, sino de cómo se integra en los procesos, las personas y los objetivos del negocio. Descubre las principales lecciones que hemos aprendido implementando IA en empresas y cómo evitar los errores más habituales.

https://www.xternus.com/es/blog/implementacion-inteligencia-artificial-empresas-lecciones-xternus

Preguntas Frecuentes (FAQs)

¿Qué ventajas tiene desarrollar un producto propio con inteligencia artificial?

Desarrollar un producto propio permite comprender mucho mejor cómo funciona la inteligencia artificial en un entorno real. Además de validar una idea, ayuda a aprender sobre integración, experiencia de usuario, escalabilidad y evolución de los modelos, conocimientos que después pueden aplicarse en otros proyectos.

¿Cómo saber si conviene desarrollar un producto o integrar herramientas de IA existentes?

La decisión depende del problema que se quiera resolver y del valor diferencial que aporte el desarrollo propio. En muchos casos, integrar herramientas consolidadas permite acelerar resultados, mientras que desarrollar un producto tiene sentido cuando responde a una necesidad muy específica del negocio.

¿Qué aprendizajes deja construir un producto basado en inteligencia artificial?

Construir un producto permite entender aspectos que van mucho más allá de la tecnología, como la adopción por parte de los usuarios, el mantenimiento, la evolución de los modelos, el consumo de recursos y la importancia de resolver problemas reales antes que añadir funcionalidades.

¿Por qué experimentar con productos propios mejora la capacidad de innovar?

Porque obliga a validar hipótesis en situaciones reales y a tomar decisiones basadas en la experiencia. Ese conocimiento permite identificar con mayor claridad qué tecnologías generan valor y cómo aplicarlas de forma efectiva dentro de una organización.