Codificación Asistida por IA: Cómo construí un MVP de startup en 30 días, perdí $127 y descubrí lo que realmente importa

El problema que nadie quería resolver

He visto a fundadores atrapados en el mismo ciclo doloroso docenas de veces. Un capitalista de riesgo hace una pregunta inocente—“¿Y si tu tasa de cancelación disminuye en un 2%?”—y de repente la reunión se detiene. La respuesta del fundador está enterrada en una pesadilla de Excel con 47 pestañas. Tres horas buscando fórmulas. Referencias rotas. Errores circulares que hacen que todo el modelo se caiga.

El patrón era inconfundible: los fundadores se ahogaban en hojas de cálculo cuando deberían estar pensando en el crecimiento.

Así que decidí probar si la tendencia de moda del vibe coding—usar IA para prototipar rápidamente—podría solucionar esto. ¿Qué pasaría si pasara un mes construyendo una herramienta de planificación financiera usando IA como mi principal socio de desarrollo? No soy un programador moderno (mi último código serio fue hace dos décadas), pero puedo admitir con facilidad lo que no sé y aprender rápido.

Lo que descubrí en 30 días desafiaría todo lo que pensaba que sabía sobre prototipado rápido.

El sueño vs. La realidad

El día 1 fue eléctrico. Imaginé una cabina financiera elegante: impulsada por IA, sincronizada con QuickBooks, con planificación de escenarios incluida, exportaciones listas para inversores en segundos. ¿Tiempo estimado? Tres semanas para un MVP. Estaba confiado.

También estaba completamente equivocado.

Las primeras lecciones llegaron rápidas y caras. Cuando alimenté a la IA con múltiples instrucciones simultáneamente—“Agrega modo oscuro,” “Arregla el bug,” “Mejora el rendimiento”—no las procesó en secuencia. En cambio, se congeló, confundida, y luego creó una versión Frankenstein que no logró ninguna de las tres tareas. Ese error único me costó seis retrocesos, tres horas desperdiciadas, y $23 en créditos de computación.

La complejidad de la interfaz de usuario destruyó mi segunda suposición. Una solicitud simple—“Agrega modo noche”—activó 47 cambios separados. El resultado: texto blanco sobre fondo blanco, botones invisibles, una falla completa en la interfaz. Corregir desajustes en fuente y fondo me llevó tres días extra.

El verdadero avance llegó cuando dejé de decir cosas vagas como “hazlo más intuitivo” y empecé a ser quirúrgico con las instrucciones. En lugar de “mejora el panel,” aprendí a decir: “Cambia el color del botón Calcular a #0066CC, aumenta la fuente a 16px, agrega padding de 8px.” La precisión eliminó el desperdicio.

El viaje costoso: Cuando la IA se encontró con las matemáticas financieras

Para la semana dos, había gastado $93 en créditos de Replit. El gasto se aceleraba, no desaceleraba. Cada iteración consumía entre $2-5 dependiendo de la complejidad. El patrón era claro: la iteración rápida estaba devorando mi presupuesto.

Pero la verdadera crisis llegó cuando descubrí que los cálculos financieros de la IA estaban equivocados en un 20%. El costo de adquisición de clientes de un fundador mostraba $47 cuando debería haber sido $58.75. Ese error podría haber hundido una presentación de Serie A.

¿La causa? Le di instrucciones vagas a la IA y la dejé hacer suposiciones sobre la metodología. Cuando le pedí que “calculara LTV,” interpretó las variables de manera inconsistente—a veces usando churn mensual, otras anual, y a veces inventando su propio cálculo por completo.

Pasé seis horas depurando una sola fórmula. La solución requirió abandonar el lenguaje natural y ser quirúrgico en la precisión:

En lugar de: “Calcular LTV”

Tuve que escribir: “Calcular LTV como (Ingresos Promedio por Usuario × Margen Bruto) / Tasa de Churn Mensual donde ARPU = Ingreso Total MRR / Clientes Activos; Margen Bruto = (Ingresos - COGS) / Ingresos; Churn Mensual = Clientes Perdidos Este Mes / Clientes Activos al Inicio del Mes. Muestra tu trabajo paso a paso.”

Esa especificidad cambió todo. La IA lo entendió bien cada vez después de eso.

El punto de inflexión: Escuchar a los usuarios realmente funciona

Después de tres semanas, tenía tres testers y dos modelos financieros completos. La retroalimentación fue brutalmente humillante.

Un fundador rompió toda la complejidad con una sola frase: “No quiero otro creador de modelos financieros. Solo quiero preguntar ‘¿cómo extiendo la runway en 3 meses?’ y obtener una respuesta.”

Había estado construyendo el producto equivocado.

Toda la propuesta de valor cambió de herramienta a asesor. En lugar de otra fábrica de hojas de cálculo, los fundadores querían validación—alguien que les diga si sus números tienen sentido, que señale suposiciones poco realistas, sugiera mejoras y responda en tiempo real a preguntas “¿qué pasaría si?”.

Esta idea llegó en el día 21. Me quedaban nueve días para reconstruir.

El problema de escalado: Cuando el vibe coding alcanza sus límites

No todo sobrevive a este enfoque. Cuando los fundadores preguntaron “¿Puedes sincronizar con QuickBooks?”, descubrí la dura verdad: flujos OAuth 2.0, validación de webhooks, mapeo de datos, manejo de límites de tasa, lógica de actualización de tokens—esto no es territorio de vibe coding. Es trabajo de desarrollo profesional.

Elegí TypeScript pensando que era la mejor práctica moderna. Resulta que, cuando no conoces realmente un lenguaje, pagas un impuesto de aprendizaje en tiempo de depuración. Pasar dos horas arreglando un problema de tipos en TypeScript (El tipo ‘number | undefined’ no es asignable a ‘number’) me recordó que elegir un lenguaje que entiendes supera a escoger el de moda.

El botón de retroceso se volvió sagrado. Lo usé 73 veces en 30 días. El día 27, rompí todo el sistema intentando agregar “valores predeterminados inteligentes”—cálculos corruptos, funcionalidad de exportación, autenticación de usuarios, todo. En lugar de depurar durante horas, un clic restauraba la estabilidad.

A veces, el mejor código es el que no escribes.

Los números: Validación en su forma más pura

Después de 30 días:

Métricas de desarrollo: $127 gasté, 3,500 líneas de código (mayormente generadas por IA), 73 retrocesos, un lenguaje de programación aprendido a través del dolor

Adquisición de usuarios: 23 fundadores interesados, 12 registros reales, 3 onboarding completados, 1 que realmente pagó

¿Ese 1 fundador que ofrece $50/mes? Se convirtió en la única métrica que importaba.

La dura realidad: crear algo que la gente encuentre interesante difiere mucho de crear algo que la gente use. Mi embudo de conversión fue: 23 interesados → 2 comprometidos → 0 onboarding completados. Hasta ese último pivote, que atrajo al fundador que dijo: “Esta es la primera vez que entendí mi economía unitaria sin un título en finanzas.”

Lo que el vibe coding realmente permite (Y lo que no)

Donde destaca:

• Prototipado rápido (idea a MVP testeable en dos semanas)
• Requisitos de capital inicial bajos ($127 versus $20K para desarrolladores)
• Ciclos de fallo rápidos (intenta, rompe, retrocede, aprende en minutos)
• Generación de boilerplate y patrones estándar
• Sin complejidad en contratación

Donde se desmorona:

• Cálculos de precisión que requieren metodología consistente
• Integraciones API empresariales con OAuth y webhooks
• Arquitectura de seguridad multiinquilino
• Procesamiento de trabajos en segundo plano para sincronización de datos
• Fórmulas financieras complejas (análisis de cohortes, cálculos NPV)
• Funciones de colaboración en tiempo real

El momento de graduación llega cuando tienes 10+ clientes pagando que solicitan funciones que el vibe coding fundamentalmente no puede entregar.

Lo que realmente haría diferente (Y lo que saltaría)

Si empezara de nuevo mañana, entrevistaría a 50 fundadores antes de escribir una sola línea de código. No 5. No 10. Cincuenta. Les preguntaría qué tarda más en actualizarse, qué preguntas siempre hacen los inversores, qué estarían dispuestos a pagar realmente. Esto habría ahorrado dos semanas y esfuerzos desperdiciados.

Elegiría Python en lugar de TypeScript. Pondría un presupuesto de créditos estricto $200 . Construiría primero el proceso manual antes de automatizar nada. Saltaría el modo noche que nadie pidió, la UI perfecta que a nadie le importaba, y las promesas de integración que no se podían cumplir.

Lo más importante, entendería esta verdad desde el día uno: hablar con clientes potenciales no es un paso hacia construir, es la base de construir.

El camino restante

La siguiente fase no consiste en vibe coding todo de una vez. Se trata de validación mediante lanzamientos incrementales.

Fase 1 (semanas 5-8): Creador manual de modelos financieros + asesor de IA para validar suposiciones + planificación básica de escenarios + funcionalidad de exportación. Meta: 10 clientes que paguen.

Fase 2 (semanas 9-24): Si la validación funciona, contratar desarrolladores fintech experimentados para construir integraciones reales, seguridad empresarial, infraestructura escalable. Presupuesto: $50K-100K.

La misión sigue siendo la misma: eliminar el modelo financiero de Excel con 47 pestañas. Cada fundador merece paneles en tiempo real, explicaciones de IA de los números, planificación de escenarios en segundos, exportaciones listas para inversores al instante.

El viaje continúa. Pero esta vez, con fundadores reales guiando la dirección en lugar de mis suposiciones impulsando el producto.

¿La ventaja de resolver este rompecabezas estilo crucigrama durante 30 días? Aprendí que la velocidad sin dirección es solo fracaso costoso. La precisión supera al volumen. Los usuarios superan las suposiciones. Y a veces, la mejor validación es un fundador dispuesto a pagar.