Hay semanas en las que siento que me leí todo internet sobre IA, entre hilos en X, newsletters, lanzamientos de modelos nuevos, demos de agentes que hacen cosas increíbles y videos de veinte minutos explicando la herramienta del momento.
Es genial sentir que estoy aprendiendo a millón, pero ¿realmente estoy aprendiendo así? ¿Mejoré en algo por consumir tanto contenido? Me he sincerado conmigo misma y sé que la respuesta es un rotundo no.
Después de semanas enfocada en mejorar esto, quiero compartir lo que estoy haciendo para cambiarlo, para realmente aprender y crecer con lo que consumo.
Lo que solo aprendes haciendo
Consumir contenido no está mal, para nada, nos da el contexto y nos inspira, pero quedarse solo en leer o ver contenido sí está mal.
En lo personal, a mí me encanta enseñar, dar charlas o mentorear a otras personas, porque nunca siento que aprendo más que cuando estoy enseñando, por una razón: para llegar a enseñar algo debo haber recorrido el camino de lo que estoy aprendiendo. Si te cuento cómo crear un agente, es porque ya creé otro en el pasado.
Y en ese momento, tengo la seguridad de que puedo responder dudas, porque al haber armado algo desde cero sé qué dudas y errores tuve, y puedo ayudar a alguien a afrontar el mismo camino.
Cuando construyes, aunque sea algo muy pequeño, aparecen preguntas que ningún tutorial te plantea: qué información necesita el modelo para responder bien, qué hago cuando se inventa algo, cómo le explico esto a otra persona para que lo use sin mí. Esas preguntas son las que después te permiten evaluar una herramienta, un proveedor o la propuesta de alguien de tu equipo con otros ojos, porque ya sabes dónde se rompen las cosas.
Aprender haciendo es una idea vieja (John Dewey la defendía hace más de un siglo) que por fin se volvió barata y rápida. Hoy puedes tener un prototipo funcionando en una tarde con un par de buenos prompts, algo que hace pocos años requería un equipo y un presupuesto, así que la excusa de “no sé programar” pesa mucho menos que antes. Incluso en recursos no hay una excusa fuerte, porque hay modelos abiertos para usar.
Lo que me enseñó construir
Yo no empecé en tecnología escribiendo código. De hecho, mi interés por construir tecnología nació mientras reclutaba a quienes lo hacían, como parte del equipo de selección de personal de una empresa grande. Luego me dediqué a la formación empresarial, diseñando cursos y armando aulas virtuales, donde me encontraba con problemas de tecnología, y en ese momento me apasioné por resolverlos yo misma y luego por construir mejores versiones con código.
Lo mismo pasó cuando entré a blockchain: me llamó la atención las posibilidades que abría, comencé a aprender qué había detrás y a construir sobre eso, y lo mismo me pasa ahora con la IA.
Pasar de tener curiosidad a consumir contenido y finalmente a hacer es el camino que realmente te hace crecer y te da la posibilidad de saltar entre ecosistemas con éxito.
Este año lo volví a vivir en Platanus Hack. Con mi equipo llegamos con algunas ideas en mente sobre pagos para agentes de IA, un tema sobre el que llevaba meses leyendo, pero hasta ahí. Podía tener mucha info sobre protocolos de pagos agénticos, AEO y todos los esfuerzos de muchas empresas para darles a los agentes la habilidad de comprar, pero hasta ahí.
Sin embargo, durante el hackathon nos obsesionamos con este tema, no solo por saber qué faltaba sino por construir algo que le diera acceso a más personas a los pagos agénticos, y así fue como salimos con Peaje, una plataforma que le dice a cualquier sitio qué tan preparado está para que los agentes lo encuentren y le paguen y, lo más importante, que implementa un kit en pocos pasos para que los sitios web estén listos para recibir esos pagos.
Ganamos el Access Track, que fue una alegría enorme, pero lo que más me quedó fue todo lo que entendí en esos días sobre cómo navegan los agentes y cómo funcionan los pagos entre máquinas, cosas que en los artículos sonaban claras y que solo aprendí de verdad cuando tuvimos que hacerlas funcionar.
Construir algo, aunque esté incompleto, te enseña mucho más que una lectura o un video, porque aprendes a tocar, mejorar y cambiar lo necesario para que algo funcione. Esta idea nos sigue obsesionando y es un side project que seguimos haciendo crecer entre hackathons, pero ya no solo desde el nivel técnico sino también desde el verdadero Monte Everest de un producto, el GTM, aunque eso es tema para otro artículo.
¿Y ahora qué?
Lo que me cambió la mentalidad fue entender que no tengo que esperar a un hackathon, reto o evento importante para hacer algo como esto, porque constantemente tenemos problemas y retos en el día a día. Entonces, ¿por qué no construir soluciones?
Por ejemplo, yo quiero crear contenido con más frecuencia, y en vez de sentarme a seguir viendo mil videos sobre cómo hacerlo, estoy intentando resolver los puntos de dolor que me lo han impedido, como la edición o incluso el research. Estoy creando mi propio sistema de pequeños agentes que me ayuden con esto. Es probable que no funcione a la primera, ya lo intenté con un OpenClaw en su momento, pero justamente por eso ahora sé qué debería mejorar para que realmente me sea útil.
Así que mi verdadero sistema para construir y no solo consumir es este:
Elige una molestia pequeña y repetitiva de tu trabajo, como resumir las reuniones de la semana, responder siempre las mismas preguntas por correo o preparar el mismo reporte cada lunes. Mientras más aburrida, mejor, porque es la que más fastidio te da hacer, pero igual tienes que hacerla.
Ponle un límite de tiempo, una tarde o un sábado en la mañana, para que el objetivo sea terminar algo que funcione y no algo perfecto.
Consume contenido, sí, siéntate a scrollear, a ver videos de otras personas tratando de resolver lo mismo, inspírate, pero no te pases en esto la mayor parte del tiempo que te pusiste de límite, porque la idea es construir.
Construye, ahora sí, con esas ideas que tienes y con todo lo que absorbiste de otros. Usa lo que ya tienes a mano, sea Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, un GPT personalizado o una hoja de cálculo con una automatización sencilla, literalmente cualquier herramienta, porque eso importa mucho menos que el problema.
Muéstraselo a alguien antes de sentir que está listo, cuéntaselo a alguien que pueda tener el mismo dolor o a tus amigos y familia. Lo que me he encontrado haciendo esto son preguntas que nutren lo que construyo: un “¿por qué no le agregas tal cosa?” o un “está muy complejo” te ayuda a saber si estás cerca de algo que tú misma puedas usar todos los días.
Y con esto vas a cambiar la proporción de tu tiempo: por cada par de horas que pases leyendo sobre IA, vas a dedicar una a probar algo con tus propias manos.
Busca a otras personas que estén construyendo, en comunidades relacionadas con tu área (hay comunidades para todo, te lo juro), eventos, hackathons o en X. Ver gente creando te da ganas de seguir su ejemplo.
La próxima vez que guardes un post con una herramienta nueva, regálate una tarde para probarla con un problema real tuyo.
Y si ya estás construyendo algo, por pequeño que sea, cuéntamelo: escríbeme un DM en X, mándame un mensajito por Telegram o simplemente comenta donde sea que hayas descubierto este artículo, así más personas conocen lo que haces. Me encantaría compartir algunos de esos proyectos en próximos artículos.