Una punta por sí sola no es una daga

A mediados de 2025, entregamos un nuevo producto a un grupo de usuarios beta.

Antes de lanzarlo, ya sabía que no era lo suficientemente bueno.

Su interfaz carecía de pulido, las interacciones aún no parecían naturales y el flujo funcional estaba incompleto. Podríamos ver muchos de los problemas sin esperar los comentarios de los usuarios. Lo más preocupante es que estos problemas no se pueden separar unos de otros. La interfaz, la experiencia del usuario, la integridad funcional, la confiabilidad y la capacidad de mantenimiento tenían que funcionar al mismo tiempo antes de que pudieran formar un producto completo.

Pero acabábamos de pasar meses absorbiendo un conjunto de métodos de inicio: conocer a los clientes temprano, avanzar en pequeños pasos e iterar rápidamente. Entonces, aunque no estábamos satisfechos con el producto, todavía creíamos que debíamos lanzarlo primero.

Los usuarios señalaron rápidamente muchos problemas. Ya conocíamos una parte considerable de ellos antes del lanzamiento. Sus comentarios se convirtieron en el punto de partida del cambio que hicimos en la segunda mitad del año.

Mirando hacia atrás, esa prueba beta dividió 2025 en dos mitades. Durante la primera mitad, continuamos construyendo MagicGourd, con la esperanza de que finalmente apareciera su magia. A mediados de año, extrajimos una idea en Sayso, la creamos rápidamente y la presentamos a los usuarios. En la segunda mitad, en lugar de seguir persiguiendo la velocidad de lanzamiento, nos dedicamos a desarrollar las capacidades de nuestro producto. El punto de partida de todo esto llegó a principios de año, cuando recibimos inversión de MiraclePlus y nos sumamos a su aceleradora.

A finales de año todavía no habíamos hecho esa daga. Pero habíamos empezado a comprender que una punta por sí sola no es una daga.

Una entrevista a la que no había planeado asistir

A principios de 2025, no tenía ningún plan para recaudar dinero.

En 2024, habíamos pasado la mayor parte de nuestro tiempo construyendo MagicGourd y lanzamos 27 versiones. Nuestros limitados intentos de recaudación de fondos no habían conducido a ninguna parte y el producto aún estaba lejos del “verdadero segundo cerebro” que imaginamos. Pero disfruté profundamente el proceso de construcción.

Pensé que podíamos continuar a una escala muy pequeña, avanzando paso a paso sin apresurarnos a buscar inversión.

Kehan me hizo cambiar de opinión. Me dijo que recaudar fondos no tenía por qué tratarse únicamente de dinero. La aceleradora de MiraclePlus, sus mentores y sus exalumnos también podrían ayudarnos durante mucho más tiempo.

Para entonces, la fecha límite de solicitud ya había pasado. Pero no quería desperdiciar la recomendación de Kehan, así que envié una solicitud de todos modos, describiendo brevemente cómo pensaba acerca de un verdadero segundo cerebro.

Esta entrevista tuvo lugar en la oficina de MiraclePlus en Beijing. Mientras esperaba, vi varias sugerencias de entrevistas en una pantalla: las respuestas deben ser simples, directas y veraces.

En la entrevista del año anterior, inconscientemente había buscado las respuestas que los inversores querían escuchar. Cuando cuestionaron repetidamente nuestras ideas, me preocupé de que mis respuestas no fueran lo suficientemente buenas. Debido a que respetaba a las personas que estaban al otro lado de la mesa, incluso podía comenzar a dudar de mi propio juicio.

Esta vez, no tenía tanta prisa.

Después de un año completo de desarrollo en 2024, todavía estábamos en el agua, pero ya no teníamos dificultades como lo hicimos justo después de saltar. No intenté demostrar que debía tener razón y no había preparado respuestas muy pulidas. Simplemente dije lo que realmente pensaba.

El Dr. Lu Qi me preguntó qué pensaba de SenseTime. Dije que, en primer lugar, estaba profundamente agradecido con la empresa, porque allí había pasado por un período crucial de crecimiento y transformación. Alrededor de la llegada de ChatGPT, es posible que SenseTime haya tardado un poco en responder porque es difícil girar un barco grande. Pero para 2025, pude ver que esto cambiaría rápidamente y creí que estaba llegando una era mejor para SenseTime.

Luego me preguntó qué pensaba de DeepSeek. Mi respuesta fue una palabra: costo. No di más detalles en ese momento. Simplemente creía que el costo afectaría directamente la escala a la que una tecnología podría ingresar al mundo real.

La entrevista transcurrió mejor de lo que esperaba. Quizás porque ya no estaba desesperado por un resultado en particular, se volvió más fácil hablar con sencillez.

Más tarde, MiraclePlus invirtió en nosotros y nos unimos al acelerador.

Queríamos que la magia finalmente apareciera

Si el objetivo de 2024 había sido hacer primero la calabaza, a principios de 2025 queríamos que su magia apareciera por fin.

En 2024 mantuvimos un enfoque muy definido y completamos la versión 0.27 de MagicGourd. El producto ayudaba a las personas a marcar aquello que las conmovía en páginas web, PDF en línea y vídeos, registrar los pensamientos que surgían y conservarlo todo a lo largo del tiempo.

Pero aún estaba más cerca de un contenedor. Podía recopilar y gestionar los registros de una persona, pero no podía comprenderlos realmente, y mucho menos ayudar a alguien a descubrir pensamientos que permanecían sin terminar.

Entonces, cuando planificamos para 2025, nos fijamos una meta mucho más grande. Ya no estaríamos satisfechos con agregar funciones. Queríamos dar un paso real hacia el verdadero segundo cerebro que habíamos imaginado.

Queríamos comprender los registros a largo plazo de una persona, encontrar conexiones dispersas en diferentes momentos y diferentes contenidos, comprender lo que el usuario estaba pensando en ese momento y reconocer intenciones que aún no habían expresado claramente.

El objetivo era emocionante. También estaba mucho más allá del alcance que podíamos gestionar en ese momento.

Durante la primera mitad del año, dedicamos un enorme esfuerzo al desarrollo. El problema no era la falta de trabajo duro, sino la cantidad de cosas que había que resolver a la vez. Cada paso adelante exponía más preguntas. El alcance siguió ampliándose, mientras que nuestro ritmo de desarrollo siguió desacelerando. Pasó medio año y todavía no habíamos presentado el valor más importante a los usuarios.

Después de ingresar al acelerador MiraclePlus, seguíamos escuchando una palabra: sharp.

Mi mentor en la aceleradora, Peter, nos dijo repetidamente que una startup debía fabricar una daga, no una navaja suiza.

A medida que la primera mitad del año llegaba a su fin, comenzamos a pensar que el problema era que el producto se había vuelto demasiado grande. Si no podíamos construir un verdadero segundo cerebro de una sola vez, deberíamos extraer su elemento más importante y convertirlo en un producto que fuera pequeño, rápido y genial.

En ese momento, pensábamos que eso era lo que significaba una daga.

Un segundo cerebro debería comprender las intenciones aún no expresadas

Preguntamos repetidamente qué era lo más importante en un segundo cerebro.

La respuesta que finalmente encontramos fue comprender la intención.

Una herramienta de información ordinaria generalmente comienza con lo que el usuario ya ha ingresado. Si un usuario escribe una oración, puede revisarla. Si el usuario hace una pregunta, puede responder. Si el usuario guarda un artículo, puede resumirlo.

Pero muchas intenciones humanas no se expresan claramente al principio. A veces sólo tenemos una vaga sensación de que algo importa sin saber qué es lo que realmente nos importa. A veces estamos a punto de conocer a alguien importante y tenemos una gran cantidad de información en mente, pero no sabemos qué es más digno de decir. A veces sabemos el sentimiento que queremos expresar pero no podemos encontrar las palabras adecuadas.

Si un segundo cerebro pudiera combinar el contexto actual del usuario con estas intenciones tácitas, haría más que procesar la información existente. Comenzaría a participar en el proceso a través del cual una persona forma una expresión o juicio.

Basándonos en esta idea, concebimos un producto llamado Sayso a mediados de año.

Utilizando el contexto actual de la persona, le ayudaría a ver qué podría decir a continuación. No queríamos que la IA decidiera por el usuario cuál era su verdadera intención. Queríamos que ofreciera posibles direcciones entre las que el usuario pudiera reconocer lo que realmente quería expresar.

Esta necesidad aparece en muchas situaciones reales. Antes de conocer a una persona importante o comenzar una conversación importante, a la gente a menudo no le faltan cosas que decir. El problema es saber qué parte de una gran cantidad de información es más importante en ese momento.

Sayso intentó comprimir el gran objetivo de comprender las intenciones implícitas de una persona en una tarea concreta: utilizar el contexto actual de la persona para descubrir intenciones que aún no había expresado.

Pensamos que finalmente habíamos encontrado una daga dentro de la vasta idea de un segundo cerebro.

Confundimos “pequeño” con “afilado”

A mediados de año, pasamos de un producto grande a uno pequeño, y nuestra velocidad de desarrollo aumentó notablemente.

Pero durante este cambio, nuestra comprensión de una daga todavía se limitaba a su forma exterior.

Pensábamos que hacer el producto más pequeño lo convertía en una daga. Pensábamos que tener menos funciones lo convertía en una daga. Más tarde también confundimos la novedad y la velocidad de desarrollo con el filo: si un producto parecía nuevo, podía construirse rápidamente y llegar pronto a los usuarios, parecía estar más cerca de la respuesta correcta que la navaja suiza que habíamos estado construyendo.

A mediados de año, creamos Sayso en muy poco tiempo y se lo dimos a los usuarios beta.

Sus comentarios nos mostraron que algunas personas realmente necesitaban ayuda para expresarse antes de una reunión o conversación importante y que podían comprender el valor de descubrir intenciones a partir del contexto. Esto ofreció una primera evidencia de que el problema que abordábamos era real y no sólo una idea que sonaba novedosa.

Pero el producto en sí no funcionó.

Un demo de IA sobre la comprensión de la intención sólo tendría que producir un resultado sorprendente en unos pocos ejemplos cuidadosamente preparados. Un producto real debía mostrar a los usuarios qué contexto aportar, ayudarles a comprender por qué ofrecía determinadas sugerencias y permitirles editarlas, elegirlas o rechazarlas de forma natural.

La interfaz tenía que inspirar confianza. Las interacciones no podían crear una nueva carga. Las funciones debían ayudar al usuario durante toda la tarea. Al mismo tiempo, el sistema tenía que ser fiable y fácil de mantener y mejorar.

Ninguna de estas cosas, tomadas individualmente, estaba necesariamente fuera de nuestro alcance. La dificultad era lograr que todos fueran lo suficientemente buenos al mismo tiempo en un período limitado.

Los usuarios podían identificar problemas rápidamente, pero nosotros no podíamos resolverlos a la vez con rapidez y calidad. A veces completábamos una función a costa de la experiencia general. A veces mejorábamos una parte de la experiencia mientras hacíamos que el sistema subyacente fuera más difícil de mantener. A veces la capacidad principal ya podía demostrarse, pero el usuario aún no podía completar todo el recorrido sin dificultades.

La prueba beta no carecía de sentido. Al menos nos permitió confirmar que existía la necesidad.

Pero la existencia de una necesidad no significa que un producto funcione. Un producto que funciona no significa que un mercado funcione.

Debido a que la calidad de la implementación se interpuso entre los usuarios y el valor central, no habíamos probado realmente si Sayso podía ofrecer ese valor de manera consistente, y mucho menos si suficientes personas querrían usarlo con el tiempo.

Es posible que hayamos visto el problema que la daga debería perforar, pero todavía nos faltaba la capacidad de convertir esa información en una daga que alguien pudiera realmente use.

El ojo podía ver, pero la mano aún no podía hacer

Después de lanzar Sayso, inicialmente atribuimos el problema a una velocidad de iteración insuficiente. Los usuarios nos habían dado su opinión, por lo que la respuesta parecía ser seguir avanzando en pequeños pasos y cambiar el producto más rápido.

Pero pronto descubrimos que la velocidad no era el único problema.

Antes de lanzar el producto, ya sabíamos que no era bueno. Muchos de los problemas en los comentarios de los usuarios no excedieron nuestro propio juicio. Lo que nos faltaba no era el ojo para distinguir un producto bueno de uno malo, sino la mano que pudiera convertir rápidamente ese juicio en un producto.

El ojo ya podía ver. La mano aún no podía hacerlo.

Esto no significaba que todo lo que habíamos aprendido sobre los productos en 2024 fuera incorrecto.

Durante 2025, MagicGourd permaneció en línea y mantenido. Las nuevas funciones llegaron más lentamente, pero el servicio existente continuó funcionando. A finales de año, MagicGourd tenía alrededor de 3.000 usuarios y, en general, la respuesta siguió siendo positiva. No tuvimos conocimiento de que se perdiera o corrompiera ningún dato de usuario durante el año.

En 2024 aprendimos a convertir un demo en software capaz de funcionar a lo largo del tiempo: cómo gestionar la sincronización, la privacidad, la compatibilidad y los fallos; cómo mantener un servicio del que dependían usuarios reales; y cómo asumir la responsabilidad por los datos que una persona podría acumular durante muchos años.

Esas capacidades seguían siendo importantes. Hicieron que MagicGourd fuera más que una demostración y nos permitieron seguir respondiendo ante los usuarios existentes incluso cuando se ralentizó el ritmo de las nuevas funciones.

Pero 2025 expuso otra capa de capacidad.

Todavía no éramos buenos para convertir una necesidad en una definición clara de producto. No éramos buenos creando una interfaz pulida y natural y un flujo de interacción en poco tiempo. Tampoco podíamos equilibrar de manera confiable la experiencia, la funcionalidad, la confiabilidad y la capacidad de mantenimiento al mismo tiempo.

Teníamos experiencia en algorítmica y capacidad de ingeniería de sistemas. Cuando aparecía una idea, podíamos implementar rápidamente su núcleo técnico. Pero una tecnología funcional no significaba un producto funcional. La verdadera fortaleza del producto significó comprimir muchos juicios que se limitaban entre sí en algo que el usuario experimentaba como simple, claro y completo.

Cuando entramos en la segunda mitad del año, finalmente admitimos que las capacidades de nuestro producto aún no podían respaldar nuestra ambición.

Primero, aprenda a afilar la cuchilla

Definimos la segunda mitad del año como un período para desarrollar capacidades.

La decisión fue difícil. A finales del primer semestre, acabábamos de invertir un gran esfuerzo en comprender por qué debíamos reunirnos con los clientes lo antes posible. En la segunda mitad, sin embargo, decidimos dejar de presentar cada producto sin terminar a los usuarios y primero aprender cómo construir bien los productos.

En la superficie, esto parecía una retirada del mercado hacia el interior de la empresa. Pero el problema que queríamos resolver no era uno que sólo el mercado pudiera responder.

Los usuarios podían decirnos si una necesidad era real, si el producto generaba valor y si querían seguir utilizándolo. Pero si incluso nosotros considerábamos que la interfaz carecía de pulido, ya sabíamos que un flujo de interacción estaba incompleto o que los problemas de fiabilidad ocultarían el valor central, entregar el producto a los usuarios no aportaría información más útil sobre la cuestión principal.

El mercado debería ayudarnos a responder preguntas desconocidas, no repetir respuestas que ya sabíamos.

Entonces comenzamos a estudiar repetidamente productos que realmente admirábamos. Desglosamos su estructura, diseño visual e interacciones, preguntando por qué cada detalle se había manejado de una manera particular. A través de estudios minuciosos y reimplementaciones, convertimos los juicios que podíamos ver en cosas que habíamos creado nosotros mismos. Luego comparamos las diferencias y lo intentamos de nuevo, hasta que entendimos por qué estos excelentes productos parecían simples, naturales y completos.

Un estudio minucioso no se trataba de copiar la superficie de un producto o buscar una respuesta que pudiéramos conservar sin cambios. Se parecía más a la práctica mediante la cual alguien aprende pintura, música o caligrafía: primero entrena el ojo para notar la diferencia, luego deja que la mano lo alcance gradualmente y sólo entonces aplica esa habilidad a un problema propio.

La capacidad del producto contiene una gran cantidad de conocimiento tácito como este. Comprender una idea, o incluso evaluar con precisión el producto de otra persona, no significa que nosotros mismos poseamos la capacidad. Sólo convirtiendo los juicios en interfaces, interacciones y sistemas a través de elecciones concretas repetidas podría esa capacidad convertirse realmente en parte del equipo.

Al final del año, todavía no podíamos demostrar que éramos capaces de crear productos excelentes de manera consistente. Pero a mediados de año, lo único que pudimos hacer fue sentir vagamente que “este producto no es bueno”. Al final, podríamos dividir ese juicio en preguntas más específicas: cómo debería organizarse la información, cómo debería progresar una interacción, cómo los detalles visuales deberían respaldar el conjunto y cómo las limitaciones del sistema afectarían la experiencia. Luego podríamos entrenar estas habilidades una por una mediante descomposición, estudio detallado, reimplementación y reconstrucción.

Estos cambios todavía eran solo el resultado de la práctica interna y no podían reemplazar las pruebas de usuarios reales. Lo que podíamos decir era que habíamos empezado a formar una forma más concreta de practicar y que la distancia entre nuestros ojos y nuestras manos había comenzado a reducirse.

La recaudación de fondos no se trata sólo de dinero

Mirando hacia atrás, lo que Kehan había planteado a principios de año se estaba confirmando, poco a poco.

Recibir inversión fue importante, pero dinero no fue todo lo que nos dio MiraclePlus. La orientación de los mentores y las conversaciones con pares no necesariamente se traducirían inmediatamente en usuarios, ingresos o un producto exitoso. Al final del año, no podía decir que estas relaciones hubieran producido resultados directos. Pero la metáfora de la daga de Peter ya había entrado en la forma en que evaluamos los productos todos los días.

Seguía obligándonos a examinar de nuevo nuestros productos. Cada vez que pensaba que lo entendía, la práctica posterior me demostraba que sólo había comprendido una parte.

Al principio pensé que significaba dividir el vasto segundo cerebro en algo más pequeño. Más tarde pensé que pequeño, rápido y atractivo significaba afilado. Más tarde aún comprendí que una daga real no funciona sólo por ser pequeña: tiene que concentrar una experiencia de producto completa en un problema específico.

El acelerador no fue la daga para nosotros, pero nos ayudó a ver antes por qué lo que teníamos en las manos aún no lo era.

Eso es lo que significa decir que la recaudación de fondos no se trata solo de dinero. Puede que no proporcione una respuesta inmediata, pero puede cambiar la forma en que hacemos preguntas, nos evaluamos y continuamos aprendiendo.

El verdadero filo también exige integridad

A finales de 2025, mi comprensión de una daga era diferente de lo que había sido a principios de año.

La idea fue conocer el problema del usuario. La interacción, la interfaz y la experiencia del producto formaron la ventaja. La integridad funcional era el cuerpo de la espada. La confiabilidad y la facilidad de mantenimiento eran como el mango, permitiendo que alguien realmente lo sostuviera y lo usara.

Una sola punta afilada podría convertirse, como mucho, en un demo impresionante. Todavía no era una daga que alguien pudiera utilizar.

La integridad no significaba ponerlo todo en el producto. Una navaja suiza puede resolver muchos problemas, pero es posible que no profundice lo suficiente en ninguno de ellos.

La verdadera integridad significaba completar todo el viaje que el usuario necesitaba en torno a un valor fundamental. Cada parte del producto tenía que apuntar al mismo problema y respaldar a las demás partes, en lugar de utilizar más funciones para ocultar el hecho de que el problema principal seguía sin resolver.

En 2023 dejé SenseTime y salté al siguiente río. En 2024 hicimos la calabaza y empezamos a comprender por qué un producto tenía que funcionar a lo largo del tiempo. En 2025 queríamos que la magia apareciera por fin y también intentamos reducir el vasto segundo cerebro a una daga.

La magia aún no había aparecido y Sayso aún no se había convertido en un producto funcional. Aunque ahora podíamos ver la necesidad, todavía nos faltaba la capacidad de construirla rápida y bien.

Pero en el transcurso del año, al menos llegamos a ver con mayor precisión lo que nos faltaba.

Nuestra búsqueda del filo no nos había hecho abandonar la integridad, la fiabilidad ni la responsabilidad a largo plazo. También empezábamos a comprender que conocer pronto a los clientes no significaba entregarles un producto que ya sabíamos deficiente, y que iterar con rapidez no significaba perseguir únicamente la velocidad de desarrollo.

A día de hoy, todavía no hemos fabricado esa daga completamente formada.

Apenas hemos empezado a aprender a afilarla.

Una punta por sí sola no es una daga.