Hace unos días, nuestro proyecto CivicSys ganó el primer lugar en Proof of Builders V, el hackathon de la Syscoin Foundation, por encima de equipos de toda Latinoamérica. Y lo más loco: no nos eligió un jurado a puertas cerradas, nos eligió la comunidad con una votación descentralizada y on-chain. Quiero contarles esta historia acá, en CAR, porque sería un fraude quedarme con el crédito. La parte técnica la pusimos nosotros. Pero la forma de pensar que nos hizo ganar la aprendí acá, con @Cristian Tala Yo sabía construir. No sabía pensar como startup. Soy desarrollador. Antes de CAR, mi instinto frente a cualquier reto era el mismo: abrir el editor y empezar a programar. Funciones, contratos, features. Creía que el mejor proyecto era el que tenía más tecnología. Estaba equivocado, y CAR me lo demostró. En el hackathon vi decenas de proyectos con stacks impresionantes que no llegaron al podio. ¿La diferencia? No era el código. Era todo lo que rodea al código — y eso es exactamente lo que se enseña en esta comunidad. Los fundamentos que nos llevaron a la victoria Mirando hacia atrás, cada decisión clave de CivicSys salió directo de algo que aprendí en CAR: 1. El problema antes que la solución — "¿por qué esto y por qué ahora?" Cristian lo repite hasta el cansancio: nadie se enamora de tu producto, se enamora de su problema resuelto. En vez de abrir con "miren nuestra blockchain", abrimos con un dolor real y verificable: el Congreso legisla en contra de lo que la gente claramente quiere, y nadie lo puede probar ni recordar. Ese fue el gancho que conectó. 2. La comunidad es la heroína, no tu proyecto. Aprendí a no ponerme yo (ni mi tecnología) en el centro. CivicSys no es el héroe de la historia: el ciudadano lo es. Nosotros somos la herramienta que lo empodera. Ese cambio de marco lo transformó todo, desde el pitch hasta el whitepaper. 3. Posicionamiento y moat: por qué tú y no otro. CAR me enseñó a responder con claridad qué nos hace difíciles de copiar. No dijimos "usamos IA y blockchain" como todos. Definimos una ventaja defendible: IA que genera rendición de cuentas + blockchain que la vuelve imposible de borrar. Un solo concepto, claro y propio.

¿Qué modelo de IA están usando actualmente? Llevo recién una semana pagando el plan Pro de Claude (USD 20) y, honestamente, he ido dejando un poco de lado ChatGPT. Hoy lo uso más para consultas rápidas. Claude me ha gustado bastante por el ambiente más “amigable” y porque, en general, siento que sus respuestas son más exhaustivas. Estoy usando casi siempre Sonnet 4.6 en low y a veces medium, aunque sinceramente no noto diferencias tan grandes entre ambos modos. Por ahora creo que me basta con ese modelo, pero escucho mucho sobre Opus, Mythos, Fable y otros… y no sé si para lo que hago realmente vale la pena probar algo más avanzado o caro. Eso sí, a veces cuando retomo conversaciones dentro de un proyecto en Claude tengo que volver a darle contexto o compartir tablas/archivos para ordenar nuevamente el hilo, pero hasta ahora no ha sido un problema importante. Hoy estoy usando IA principalmente para: • Limpieza y análisis de datos • Ayuda para estructurar mejor sistemas de gestión dentro de mi pyme Delisure • Apoyo en procesos de scraping con Python • Automatizaciones con n8n • Guía en la validación de un proyecto PropTech • Desarrollo de un MVP para un proyecto EdTech Aclaro que NO uso agentes de IA. Solo lo uso como copiloto, así que sigo presente y supervisando todo el proceso. De hecho, por ahora prefiero aprender trabajando directamente con las herramientas antes que delegar todo a agentes autónomos. Tampoco quiero gastar cientos de dólares al mes. Mi foco hoy es: • uso eficiente de tokens • resultados limpios • código funcional y mantenible • buen equilibrio costo/calidad ¿Ustedes creen que Sonnet 4.6 en low/medium es una buena alternativa para este tipo de tareas? ¿O creen que realmente podría obtener mejores resultados usando otro modelo? Me interesa especialmente la opinión de quienes trabajan con automatización, Python, datos o desarrollo de productos.

El 90% de los proyectos que mueren no fallan ejecutando. Fallan eligiendo un problema que a nadie le dolía lo suficiente como para pagar. Por eso la pregunta más cara de un founder no es "¿cómo valido mi idea?". Es la de antes: "¿qué problema resuelvo?". Y mucha gente se queda atascada justo ahí, mirando el techo a ver si se le ocurre algo. Te traigo una forma de no inventar la idea desde tu escritorio, sino de sacarla de donde la gente ya se está quejando. Esto lo grabé el año pasado y lo tenía guardado. Me lo pidieron justo estos días, así que aproveché de subirlo acá y de dejarlo ordenado como el paso cero (M0) del curso Validación de Ideas. En el workshop armo, en vivo, un sistema en n8n que: • Lee miles de posts reales de gente quejándose en Reddit (en el video uso los foros de profesores, educación y trabajo remoto, pero tú pones los de tu mercado). • Filtra por votos: si varios votaron la misma queja, es un dolor compartido, no la anécdota de uno. • Deja que la IA detecte cuáles son problemas de verdad y les ponga un puntaje ICE: Impacto (a cuánta gente le sirve) × Confianza (qué tan real es el dolor) × Facilidad (qué tan rápido lo validas). • Te escupe una lista ordenada en un Google Sheet: arriba, los dolores grandes, reales y rápidos de probar. Una advertencia honesta, porque si no me la van a reclamar: esto te da candidatos, no validación. Que un modelo te diga "confianza 0.8" no significa que el mercado pague. Es una corazonada con método. La validación de verdad es cuando alguien hace clic o suelta la plata, y eso es el resto del trabajo. Dónde lo tienes: 🎥 Video del workshop (~24 min): https://youtu.be/PBjF0zQDl1g 📚 La lección completa, con la fórmula ICE explicada paso a paso y la nota de qué cambió del stack desde 2025, es el paso cero del curso Validación de Ideas (Premium): https://www.skool.com/cagala-aprende-repite/classroom/df8bdae0?md=b560cb6f05e64ce1ba943246f435f7cc

Cruzamos los 1.000. Mil personas acá adentro emprendiendo con IA, y hace una semana éramos novecientos. Pero el número no es lo importante: lo importante es que esto lo construyeron ustedes apareciendo, preguntando y aportando a la vista de todos. Yo solo abrí la puerta. Y para que quede claro: mil miembros no es la meta, es el punto de partida. Lo bueno recién empieza. 📅 Esta semana, en vivo (y desde qué plan entras a cada cosa) 🎙️ El primer Q&A de la comunidad — jueves 18 de junio, 14:00 Chile. Una hora donde TÚ traes tu reto concreto —"estoy atascado en esto"— y lo resolvemos juntos. No es mi show: el oro sale cuando un founder le destraba el problema a otro, en vivo. Entras desde Premium (Premium y VIP). Esta semana abro el post para que dejen sus retos; mientras más específico, mejor sale. Aquí es donde se ve el valor de la comunidad funcionando de verdad. 🎯 Pregunta de la semana (miércoles) y 🏴‍☠️ Viernes de Cagar y Aprender (viernes): abiertos a todos. Solo tienes que comentar — ahí es donde de verdad nos conocemos. 🆕 En el classroom (tu respaldo, recién actualizado) Republicamos entero "Tu Primer Empleado de IA". Pasó de 4 a 6 módulos y de 13 a 18 lecciones: un módulo nuevo para entrenar y ampliar a tu empleado (crear Skills sin código, Live Artifacts, Claude for Chrome) y un cierre que te arma la ruta según tu tipo de negocio. Si ya lo tenías, el contenido nuevo ya está adentro. (Premium.) Y recuerda: el classroom es tu respaldo. Cuando traigas tu duda al feed, ya partimos de la misma base y vamos directo a lo tuyo. 🏆 Los que se hicieron notar Top de la semana: @Felix Hadad , @Hugo Méndez Chávez y @Toni Herrera. Fíjate que el podio cambió respecto a la semana pasada: eso es buena señal, no siempre son los mismos. No se hicieron notar por mirar de lejos, sino por postear, comentar y aportar.

Cómo ven la prohibición de Fable 5 y Mythos por parte de Trump? Frenará el desarrollo de la IA? Será que por fin los gobiernos tendrán un papel activo en el control de los desarrollos? Cuánto tardarán los Chinos en tener algo que tengan el mismo nivel?