Cada emprendedor con el que platico tiene el mismo brillo en los ojos cuando habla de la inteligencia artificial (IA). Muchos nacen con un enfoque AI-first y no pueden esperar para cambiar el mundo. Otros han visto las demostraciones, han leído los casos de estudio y están listos para transformar su negocio de la noche a la mañana. Pero en mis conversaciones con fundadores, me sigo encontrando con el mismo error crítico: en su carrera por adoptar la IA mientras intentan sobrevivir y ganar participación de mercado, hoy están tomando decisiones técnicas que probablemente lamentarán mañana, pues se convertirán en su mayor obstáculo para crecer.

Como CTO de campo en Google, trabajando con startups, he visto cómo empresas brillantes se estrellan, no porque su visión fuera errónea, sino porque los atajos que tomaron para conseguir a sus primeros clientes se convirtieron en las cadenas que les impidieron escalar. En otras palabras, firmaron un cheque de deuda técnica que nunca pudieron pagar.

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La paradoja de correr para sobrevivir

Las startups enfrentan una paradoja única. Nacen en la nube con acceso a tecnologías de vanguardia, pero en su urgente carrera al mercado, toman decisiones de arquitectura que generan su propia forma de deuda técnica. A veces esto es incluso más insidioso porque queda oculto detrás de frameworks modernos y código reciente.

Piénsalo como construir un auto de carreras mientras ya estás compitiendo. Cada atajo que tomas —usar cinta adhesiva en lugar de soldaduras adecuadas, improvisar conexiones— se acumula en problemas que eventualmente te obligarán a detenerte o chocar.

Una startup cierra su primer gran cliente codificando características de manera rígida. Eligen una base de datos fácil de implementar, pero que no escalará más allá de 10,000 usuarios. Construyen todo como un mini-monolito porque es más rápido que diseñar microservicios. Cada decisión tiene perfecto sentido porque resuelve el problema más inmediato: necesitas sobrevivir hoy para enfrentarte a los problemas de mañana.

El verdadero costo de los atajos

La deuda técnica funciona exactamente como la deuda de una tarjeta de crédito. Te mueves rápido, tratando de aprovechar una oportunidad sin tener los recursos para hacerlo bien. Así que “pides prestado” contra tu futuro: eliges bases de datos rápidas, codificas configuraciones de manera rígida, construyes aplicaciones muy acopladas y personalizas en exceso, todo para conseguir ese siguiente cliente.

A veces, eso es exactamente lo que hay que hacer. Cuando un ejecutivo dice: “Necesitamos esto para un cliente o mañana estamos en bancarrota”, tomas la decisión con los ojos bien abiertos. Pero aquí es donde se diferencian las empresas exitosas de las que colapsan: tienen conversaciones maduras sobre el costo real.

Si vas a acumular deuda técnica, documéntala y asigna recursos futuros para saldarla. Aparta, por ejemplo, un 10% de tu próxima inversión o financiamiento para arreglar esos atajos. No lo escondas bajo la alfombra, porque son esos problemas los que te despiertan a las 2:00 a.m. cuando los sistemas fallan.

Aquí hay un marco que uso para medir la salud de una startup: la regla 70-20-10. El 70% de los recursos debe enfocarse en nuevas funcionalidades y necesidades de los clientes. El 20% va a mantener lo que ya construiste: corrección de errores, soporte, asegurarte de que los sistemas sigan funcionando. El 10% restante se dedica a imaginar la próxima transformación importante.

Si ese 20% de mantenimiento crece al 40 o 50% después de solo dos años, es una señal de alerta. Estás pasando más tiempo gestionando decisiones tempranas que innovando. La arquitectura que elegiste para tu MVP está consumiendo horas de ingeniería. El proveedor unificado que te permitió entregar rápido ahora tarda días en implementar cambios simples, si es que puedes hacerlos.

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La realidad de la IA

Aun así, el mayor error entre los fundadores es creer que la IA resolverá problemas indefinidos. Las empresas se apresuran a implementarla porque los inversionistas lo esperan, solo para descubrir que carecen de la infraestructura de datos necesaria para soportarla.

En lugar de preguntar: “¿Cómo puedo reemplazar a esta persona con un agente de IA?”, pregúntate: “¿Cómo puedo hacer que todos sean un 50% más capaces?” La IA es poderosa, pero sigue siendo solo una herramienta con requerimientos específicos.

Las startups tienen ventaja porque no cargan con décadas de datos desestructurados. Pero si no piensas en la estructura de los datos desde el primer día, estás creando tu propio problema a futuro. Necesitas incorporar la recolección y gobernanza de datos en tu arquitectura desde el inicio. No esperes a que un cliente grande lo demande.

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Cuándo pagar la factura

Para las startups con recursos limitados, ¿cuándo invertir en infraestructura y cuándo en funcionalidades? Entre la creación de la empresa y alcanzar el ajuste producto-mercado, todo se trata de sobrevivir. A veces hay que ser descuidado. Las startups exitosas son como adolescentes problemáticos: romperán las reglas, pero no la ley.

La clave es sobrevivir el tiempo suficiente para llegar al punto en que las inversiones estratégicas en infraestructura tengan sentido. Cuando tienes suficiente efectivo y clientes activos para sentirte seguro de que seguirás existiendo dentro de doce meses, ahí es cuando puedes empezar a pensar a largo plazo.

Pero si esperas demasiado, los costos pueden dispararse. He visto startups que podrían haber invertido $100,000 dólares en el segundo año y terminaron gastando $2 millones para las mismas mejoras en el cuarto año, mientras perdían impulso frente a competidores que construyeron con visión desde el principio.

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Construir de manera inteligente desde el primer día

Incluso las empresas jóvenes pueden tomar decisiones inteligentes de infraestructura sin gastar de más. La computación serverless, las bases de datos gestionadas, las arquitecturas API-first y el uso de contenedores no cuestan más; solo requieren disciplina.

Al usar servicios nativos de la nube, mantener una separación clara de responsabilidades, elegir software open source en lugar de costosas licencias y pensar en microservicios desde el inicio —aunque se comience con arquitecturas más simples—, las startups mantienen flexibilidad a medida que crecen.

Las startups ganadoras no son solo las que tienen funciones innovadoras. Son aquellas cuyos sistemas les permiten fallar rápido, ajustarse con agilidad y hacer microcambios sin ahogarse en controles de cambio. Construyeron pensando en la iteración desde el principio y planifican para el futuro sin sobrecomprometerse en el presente.

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Construye pensando en el mañana, no solo en hoy

No implementes IA solo para decirle a tu junta directiva que ya “tenemos IA”. Concéntrate en tus mayores desafíos. ¿Qué pasa si no los resuelves? La IA debe abordar problemas reales, no existir por sí misma.

Pregúntate: “Si crecemos diez veces el próximo año, ¿nuestra arquitectura lo soportará o terminaremos gastando nuestra Serie A arreglando lo que construimos en nuestro garaje?”

El mundo de las startups celebra la velocidad, pero hay sabiduría en saber qué atajos puedes permitirte y qué cimientos debes proteger. Una vez que cometes estos errores un par de veces, se vuelve más fácil justificar ser cuidadoso desde el principio.

La cuestión no es si puedes permitirte una infraestructura adecuada. Es si puedes permitirte no tenerla.

Tu yo del futuro —y tu futuro CTO— te agradecerán los cimientos que construyas hoy.