A principios de 2025 se nos acercó un lead que buscaba desarrolladores Flutter para construir un MVP. Todo venía genial hasta que hablamos de plata: cotizamos muuuy por encima de sus expectativas. 4 veces más, para ser precisos.
Era la primera vez que nos enfrentábamos al impacto del vibe-coding y del ya conocido «lo puedo hacer más barato con IA».
Nuestro sobreprecio no se debía a que ofreciéramos algo más lujoso o especial. Simplemente trabajábamos con un modelo tradicional, mientras que los emprendedores ya habían empezado a pasarse a MVPs desarrollados con IA.
Mientras pensábamos cómo aprovechar la IA para ser más competitivos en precio, la IA siguió mejorando, los flujos de desarrollo asistido mejoraron y la transición se volvió obligatoria.
Este año incorporamos oficialmente los «MVPs potenciados por IA» (AI-Powered MVPs) como parte de nuestra oferta principal.
Primer paso: soltar el T&M
El primer shock fue renunciar al típico modelo de Time & Materials (tiempo y materiales). Los MVPs potenciados por IA son de precio fijo, el archienemigo de todas las agencias.
Pero con las herramientas disponibles, la mayoría de los MVPs genuinos se pueden hacer con precio y alcance fijos y, como agencia, eso nos ayuda a mantenernos competitivos. No solo podemos movernos más rápido, sino que podemos hacerlo con un equipo más liviano y dinámico.
Hay dos cosas que lo hacen sostenible:
La primera es saber dónde deja de aplicar el concepto. Por encima de 25k dejamos de tratar el proyecto como un MVP. Igual tomamos el trabajo; simplemente lo catalogamos como otra cosa, porque pasado ese número, lo que se está pidiendo normalmente dejó de ser un MVP, y fingir lo contrario no le sirve a nadie.
La segunda es quién asume el riesgo. Si un proyecto supera el precio fijo, lo absorbemos nosotros. Fue nuestra estimación, así que fue nuestro error. Desde que introdujimos el método, no nos pasamos en ninguno.
Segundo paso: entender las ganancias reales
El segundo shock: más rápido, pero ¿cuánto?
Con el desarrollo «potenciado por IA», es tentador irse a los extremos y decir que los tiempos se reducen a la mitad, o que se duplican porque «necesita más testing».
Cuánto más rápido no es una pregunta que la investigación responda con claridad. Lo que se estudió con cuidado son codebases maduros, casi lo opuesto a un MVP desde cero. Así que, en lugar de tomar prestado un número, observamos a nuestro propio equipo.
Aparecieron tres patrones, y tienen menos que ver con la IA que con cómo la usa cada persona:
- Usar la IA como autocompletado: la productividad casi no se mueve.
- Ir a full con el vibe-coding: mucho más rápido, pero sin contexto sobre lo que se acaba de construir. El costo nunca aparece mientras se escribe el código; aparece en la siguiente conversación de requerimientos. Pedimos una estimación aproximada para un cambio, una nueva funcionalidad o un bug que apareció. No hay respuesta. No porque el trabajo sea difícil, sino porque no recuerdan cómo se construyó la cosa en primer lugar. Una velocidad contra la que no podés estimar no es velocidad.
- Usar la IA de forma atómica: funcionalidades específicas, combinadas con vertical slices. Más rápido, y el contexto queda en la cabeza.
Este último es el modo en que decidimos trabajar nuestros MVPs potenciados por IA. Llegamos ahí a prueba y error. Sin estudio interno, sin testing riguroso; simplemente lo que se fue sintiendo mejor en el día a día.
Ese es también el pilar sobre el que se apoya todo esto. El talento de calidad potenciado por IA, en lugar del vibe-coding, es lo que hace que un precio fijo sea cotizable en primer lugar. No podés comprometerte con un número por un trabajo que nadie del equipo va a poder explicar el mes que viene.
¿La nueva oferta habría convertido a aquel lead de principios de 2025? No puedo leer mentes. Pero habríamos estado dentro de la conversación, en lugar de 4 veces afuera.
Lo que me seguía haciendo ruido
Eso todavía no alcanzaba. La pregunta «¿qué más?» seguía apareciendo y, en lo personal, la palabra «leverage» (apalancamiento) me seguía haciendo ruido.
¿Cómo podemos aumentar el apalancamiento en nuestro método?
Seguimos probando y pensando a fondo en nuestra propuesta de valor única. La IA se había convertido en un participante clave de nuestro trabajo diario, nuestra empresa seguía siendo muy buena tomando juniors y convirtiéndolos en talento experimentado y probado, nuestra oferta era más competitiva, y tenemos nuestro propio ecosistema de productos enfocado en logística y supply chain.
Y así llegamos a The Leverage Method. Un método de 5 pilares enfocado en sacarle el máximo posible a nuestros insumos.
Desde su creación, redujimos 3 veces la mediana del ticket de nuestros MVPs, con un tercio de ellos por debajo de 10k. La mediana del time-to-market bajó a la mitad.
Para nuestros clientes con retainer, de los que ya tenemos un conocimiento profundo del negocio, los números son todavía mejores:
- Un sistema completo de entregas + ruteo de picking + gestión de turnos: 2 meses, 1 desarrollador.
- Integración con Samsung Health desde cero: 2 semanas, 1 desarrollador.
- Migración Rip and Replace de un hub de integraciones de e-commerce: 1 mes, 1 desarrollador.
Más adelante voy a escribir en detalle sobre The Leverage Method y todos los demás pilares que tiene. Pero este, enfocado en el desarrollo potenciado por IA, ya lo podemos respaldar con números.
En los últimos meses estuvimos trabajando en recursos internos que responden algunas preguntas relacionadas con este tema:
- ¿Puedo construir mi MVP en 4 semanas?
- Los 5 prompts necesarios para construir un MVP desde cero
Todavía no los publicamos, pero si te interesa verlos antes, escribime y te comparto los dos con gusto.
Publicado originalmente en LinkedIn.
