De caos en hojas de cálculo a ideas impulsadas por IA: una revisión de la realidad del Vibe Coding en 30 días

¿Por qué los fundadores no pueden vivir sin Excel—y por qué deberían?

Tiempo de lectura: 7 minutos
Ideal para: Constructores experimentando con desarrollo de IA, fundadores cansados de modelado financiero manual

El problema del que nadie habla

En cualquier reunión de presentación verás la misma escena: un VC pregunta “¿Qué pasa si la tasa de cancelación baja un 2%?” La cara del fundador se queda en blanco. La respuesta vive en alguna parte de una pesadilla de Excel con 47 pestañas. Tres horas buscando entre fórmulas. Un pequeño error en la entrada de datos. Una referencia circular que lo derriba todo.

Esto no es una rareza—es la norma. La mayoría de las empresas en etapa temprana todavía dependen de hojas de cálculo para pronósticos financieros, y los fundadores en general odian esa experiencia. Las matemáticas son simples pero dolorosas: modelos complejos toman días en construirse, horas en actualizarse y segundos en romperse.

El problema merece mejor atención. Esto fue lo que inspiró a un desarrollador a dedicar 30 días a intentar lo imposible: construir una herramienta de asesor financiero usando programación vibe y IA, documentando cada error, insight y lección aprendida.

El experimento de 30 días: por números

La configuración:

• Duración: 30 días de programación vibe continua
• Plataforma: Entorno de desarrollo en la nube
• Inversión total: $127 en créditos de la plataforma
• Líneas de código generadas: ~3,500 (principalmente asistido por IA)
• Iteraciones y retrocesos: 73 veces

Los resultados:

• Interés inicial expresado: 23 fundadores
• Inscripciones reales: 2
• Onboarding completado: 3
• Dispuestos a pagar: 1
• Ingresos generados: $0 (validación: compromiso de $50/mes)

El alcance:

• Usuarios objetivo: fundadores en etapa pre-semilla hasta Serie A
• Problema principal abordado: actualizaciones de modelos financieros que toman horas
• Solución intentada: asesor financiero impulsado por IA
• Métrica clave rastreada: precisión en cálculos

Semana 1: La luna de miel se encuentra con la realidad

La visión inicial era ambiciosa: paneles financieros en tiempo real, sincronización de datos sin fisuras con software de contabilidad, planificación de escenarios a demanda, exportaciones listas para inversores en segundos. La línea de tiempo parecía razonable: 2-3 semanas para lanzar.

No fue así.

La primera semana reveló tres errores críticos:

Error #1: El procesamiento paralelo no funciona
Enviar múltiples instrucciones simultáneamente a un agente de IA genera confusión. Pedir modo oscuro, correcciones de bugs y mejoras de rendimiento en un solo prompt resultó en un producto Frankenstein que no entregó ninguno bien. La solución: una instrucción a la vez, esperar a que termine, luego evaluar resultados.

Costo: 6 retrocesos, $23 en créditos, 3 horas perdidas

Error #2: La complejidad de la UI no es trivial
Una simple solicitud de “modo noche” activó 47 cambios no deseados. Texto blanco sobre fondos blancos. Botones invisibles. Desajustes en la fuente que requirieron ajustes manuales a nivel de píxel. La implementación de UI tomó 3 semanas adicionales a las previstas.

Error #3: Instrucciones vagas generan errores costosos
Decir “hazlo más intuitivo” sin detalles específicos llevó a reestructuraciones completas del diseño. La precisión se convirtió en la diferencia entre $2 iteraciones y $50 iteraciones. Un prompt detallado que describiera colores, dimensiones y posicionamiento eliminó ambigüedades.

El momento decisivo llegó al descubrir una instrucción que transformó todo el flujo de trabajo: “No hagas cambios sin confirmar primero que has entendido.”

Esta frase sola pudo haber evitado más de $50 en créditos desperdiciados en iteraciones innecesarias.

La parte media: cuando las cosas se rompen

Las complicaciones surgieron en la semana dos. Viajar con WiFi poco confiable hizo casi imposible depurar errores de TypeScript en dispositivos móviles. La función de retroceso se volvió indispensable—a veces revertiendo 12 veces en un solo día cuando funciones experimentales causaban fallos múltiples en el sistema.

Para el día 15, el gasto en créditos se aceleró notablemente. La semana 1 consumió $34; la semana 2 alcanzó los $93. Cada iteración costaba entre $2-5 dependiendo de la complejidad. Esto llevó a establecer un techo semanal de presupuesto: si se superaba, se pausaba para reflexión estratégica.

La crisis de cálculos

El punto de inflexión llegó cuando los testers descubrieron un fallo crítico: los cálculos financieros estaban equivocados en aproximadamente 20%. Un costo de adquisición de cliente mostraba $47 cuando la respuesta correcta era $58.75—una variación que podía descarrilar rondas de financiación.

El culpable: la IA hacía suposiciones no declaradas sobre terminología. “Churn mensual” a veces significaba tasas anuales. Los cálculos de “valor de vida del cliente” usaban fórmulas inventadas en lugar de métodos estándar.

Esto llevó a un principio esencial: Validar siempre los resultados de IA manualmente. Una hoja de cálculo paralela para verificación se convirtió en práctica estándar. Prompts vagos como “calcula LTV” fueron reemplazados por instrucciones quirúrgicamente precisas:

Calcula el LTV como: (Ingreso Promedio por Usuario × Margen Bruto) / Tasa de Churn Mensual

Donde:

• Ingreso Promedio por Usuario = Total MRR / Clientes Activos
• Margen Bruto = (Ingresos - COGS) / Ingresos
• Tasa de Churn Mensual = Clientes que cancelaron este mes / Clientes activos al inicio del mes

Muestra los cálculos paso a paso.

Con precisión, la exactitud mejoró dramáticamente.

La retroalimentación de usuarios lo cambia todo

Tras dos semanas de construcción, el primer grupo de beta testers proporcionó comentarios duros pero esclarecedores:

• Los cálculos eran inexactos por márgenes significativos
• Las funciones de exportación fallaban con conjuntos de datos de más de 50 filas
• Las funciones principales estaban enterradas bajo capas de navegación
• Los usuarios solo completaron un 0% del onboarding a pesar del interés inicial

Un comentario de retroalimentación resultó transformador: “No quiero otra herramienta de modelos financieros. Quiero que alguien me diga si mis números tienen sentido.”

Este insight reorientó toda la estrategia del producto. La herramienta no era una hoja de cálculo mejor, sino un asesor. No otra app de modelado financiero, sino un consultor de IA que valida supuestos, señala proyecciones poco realistas, compara con estándares de la industria y responde a escenarios “¿qué pasaría si?”.

El pivote eliminó complejidad. En lugar de construir integraciones empresariales, control de versiones avanzado y colaboración multiusuario, el producto mínimo viable se centró en:

• Entrada manual de modelos financieros
• Validación y benchmarking impulsados por IA
• Planificación básica de escenarios (máximo 3 escenarios)
• Preguntas y respuestas en lenguaje natural sobre métricas financieras
• Exportación a formatos comunes

Los obstáculos técnicos

Tres limitaciones técnicas principales se hicieron evidentes:

Arrepentimiento por la selección del lenguaje:
Empezar con TypeScript en lugar de Python generó fricción. Los errores de tipos consumían horas en depuración. Los futuros proyectos necesitaban escoger el lenguaje según la comodidad real del desarrollador, no por popularidad.

Promesas de integración vs. realidad:
Los fundadores seguían preguntando por sincronización con QuickBooks. La realidad: flujos OAuth 2.0, validación de webhooks, mapeo de datos, manejo de errores, lógica de actualización de tokens y validación de reglas contables. Esto no es tarea de programación vibe.

Precisión en cálculos financieros:
Fórmulas financieras complejas—curvas de retención de cohortes, cálculos de NPV, valor de vida del cliente—llevaron la asistencia de IA a sus límites. Prompts “fáciles” generaban resultados confiados pero incorrectos. Solo instrucciones hiper específicas con fórmulas explícitas produjeron resultados confiables.

La decisión de pivotar

Para el día 28, fue necesario reducir el alcance. La visión completa era demasiado compleja para un prototipo rápido. El MVP central se lanzó con:

✅ Constructor manual de modelos financieros
✅ Asesor IA para validación y benchmarking
✅ Planificación básica de escenarios
✅ Funcionalidad de exportación
✅ Preguntas y respuestas en lenguaje natural

❌ Integraciones en tiempo real (aplazadas)
❌ Colaboración avanzada (aplazada)
❌ Seguridad empresarial (aplazada)

A veces, menos es más.

Lo que funcionó, lo que no, y lo que viene

Principios clave que quedaron

1. Precisión quirúrgica supera instrucciones vagas
“Hazlo mejor” → Desperdicio. “Cambia el botón a #0066CC, aumenta la fuente a 16px, añade 8px de padding” → Éxito.

2. Actualizaciones secuenciales sobre cambios paralelos
Da una instrucción. Espera. Revisa. Continúa. Nunca multitareas con el agente de IA.

3. La validación manual no es negociable
Nunca confíes en cálculos de IA sin verificación independiente, especialmente en contextos financieros.

4. Retrocede con libertad y sin culpa
73 retrocesos en 30 días significaron iterar rápido sin miedo. Revertir es más rápido que depurar.

5. Los usuarios saben lo que necesitan
La clave vino de escuchar: “Dime si mis números tienen sentido” se convirtió en la estrategia del producto.

Qué cambiaría mañana

Si empezara de nuevo, las prioridades cambiarían:

1. 10 entrevistas con usuarios ANTES de construir algo—Descubrir el insight de “asesor, no herramienta” en el Día 1, no en el Día 21
2. Elegir Python en lugar de TypeScript—La comodidad con el lenguaje importa más que la popularidad del framework
3. Presupuesto de crédito rígido de $200-300—Fuerza mejor ingeniería de prompts y evita la espiral de iteraciones
4. Proceso manual primero, automatización después—Validar la demanda antes de construir integraciones
5. Plazo de MVP de dos semanas—Evitar la expansión de funciones, forzar priorización

Qué omitir por completo

• Modo noche (nadie lo pidió; consumió 3 días)
• UI perfecta (los fundadores priorizan función sobre estética)
• Promesas de integración (validar primero los flujos manuales)
• Funciones avanzadas (conseguir 10 usuarios pagos antes de expandir)

El camino a seguir

El éxito no significa perfección—significa que un fundador diga que pagaría $50/mes por la versión simplificada. Eso es validación.

La hoja de ruta realista:

Fase 1 (Semanas 5-8): Validar la propuesta de valor central con programación vibe. Objetivo: 10 clientes pagos a $50/mes. Indicadores de éxito: <10% de churn mensual, NPS >40.

Fase 2 (Después de 50-100 clientes): Escalar a desarrollo tradicional. Contratar desarrolladores fintech. Construir integraciones. Añadir funciones empresariales. Presupuesto: $50K-100K.

Cuando la programación vibe alcanza su techo

Dónde destaca:

• Prototipado rápido (semanas vs. meses)
• Operaciones CRUD
• Integraciones API de IA
• Funcionalidad de exportación
• Landing pages
• Ciclos de iteración rápidos

Dónde se topa con paredes:

• Fórmulas financieras complejas (NPV, curvas de retención de cohortes)
• Integraciones API empresariales (OAuth, webhooks)
• Trabajos de sincronización de datos en segundo plano
• Arquitectura de seguridad multiusuario
• Optimización de rendimiento (consultas <300ms)
• Colaboración en tiempo real

El umbral de graduación: cuando 10+ clientes pagos pidan funciones que la programación vibe no puede ofrecer fundamentalmente.

Lecciones para cualquier constructor que experimente con desarrollo de IA

Antes de empezar:

• Escoge un lenguaje que realmente entiendas
• Establece un presupuesto semanal de créditos y cúmplelo
• Define “hecho” por escrito
• Encuentra 3 testers reales (observadores no interesados)
• Entrevista a más de 10 usuarios potenciales primero

Mientras construyes:

• Un prompt por iteración; espera a que termine
• Define términos vagos (“intuitivo,” “limpio,” “simple”) explícitamente
• Valida todos los cálculos de forma independiente
• Rastrea el gasto diario
• Toma capturas de pantalla de versiones funcionales antes de pivotes importantes

Cuándo dar un paso atrás:

• El mismo error persiste tras 5 intentos
• Estás explicando más que construyendo
• Los usuarios de prueba no pueden completar flujos principales
• Las solicitudes de funciones empresariales siguen surgiendo
• Los créditos gastados superan $200 sin usuarios que paguen(

La conclusión:

La programación vibe entregó un MVP funcional en 30 días por $127. Demostró que el problema principal )los fundadores odian Excel( y descubrió la solución central )necesitan un asesor, no otra herramienta. No logró la precisión en cálculos y descubrió que la IA tiene dificultades con la especificidad de fórmulas financieras.

Lo más importante: un fundador dispuesto a pagar validó toda la experiencia.

El camino continúa más allá del Día 30. La siguiente fase se centra en convertir la validación en ingresos, escalar de la idea al producto sostenible y saber cuándo graduarse del prototipo rápido al desarrollo profesional.

Elimina el modelo de Excel de 47 pestañas. Cada fundador merece inteligencia financiera en tiempo real, explicación por IA, planificación de escenarios instantánea y exportaciones listas para inversores. Las herramientas existen. La pregunta es si los fundadores realmente las usarán.

Mañana empieza el Día 31.