Emil Kowalski: el gusto, el diferencial del diseño ante la IA

El primer auto no competía contra otro auto

Cuando salió el primer automóvil, a los compradores no les importaba el color ni la silueta: la competencia era el caballo. Lo recuerda el diseñador Emil Kowalski en su ensayo Developing Taste, y la analogía aplica hoy al software: lanzar un producto que funciona dejó de ser un diferencial porque, con la IA, cualquiera puede hacerlo.

Kowalski lo dice sin rodeos: lo que hace que un producto destaque es la marca, el diseño, lo intuitivo que resulta y la experiencia completa. El gusto, sostiene, es lo que importa. Para un founder que compite contra equipos capaces de generar funciones a velocidad de prompt, esa frase no es una reflexión estética: es una tesis sobre dónde queda la ventaja competitiva.

¿Qué es el gusto y por qué no es cuestión de gustos?

El error más común es confundir el gusto con preferencia personal. Kowalski lo define como un instinto entrenado: la capacidad de ver más allá de lo obvio y reconocer qué eleva un producto. Es la razón por la que algunos diseños se sienten sin esfuerzo.

El ensayo cita una frase que resume el cambio de época: en un mundo de escasez atesoramos herramientas; en un mundo de abundancia, atesoramos gusto. La consecuencia práctica es incómoda y liberadora a la vez: el gusto no es un don. Se entrena, igual que se entrena vender o escribir código. Eso lo convierte en algo que un equipo puede desarrollar de forma deliberada, con método y con tiempo.

¿Cómo se entrena el gusto? Cinco prácticas concretas

• Exponte al mejor trabajo disponible. Si diseñas, mira grandes diseños; si escribes, lee buenos libros. El ensayo cita una idea que resume el método: se trata de exponerte a las mejores cosas que han hecho los humanos y después llevar eso a lo que estás haciendo.
• Arma una lista de referentes. Identifica a las personas respetadas en tu campo, observa a quién admiran ellas y construye una lista curada de creadores de gusto. Rodéate de su trabajo: mira sus diseños, usa sus apps, lee sus libros.
• Deja de etiquetar y empieza a explicar. Mientras calibra tu gusto, no clasifiques las cosas como buenas o malas. En vez de confiar en la corazonada, racionaliza por qué algo se siente bien y busca patrones. Si diseñas, no uses las apps: estúdialas. Pregúntate por qué esa interacción específica funciona.
• Practica el oficio. Un diseñador diseña, un escritor escribe. Practicar te vuelve primero un buen juez y, con el tiempo, un creador de gusto.
• Pide crítica. El feedback de la persona correcta acelera el proceso más que años de prueba y error.

La fase incómoda: tu trabajo todavía no está a la altura

Kowalski dedica un tramo a algo que casi ningún ensayo de diseño dice en voz alta: lo que vas a crear al principio probablemente no sea bueno, y eso es una buena señal. Significa que tu gusto ya alcanza para notar que tu trabajo no está a la par. Es una fase normal. No abandones: mejora con el tiempo.

Para un founder tiene una traducción directa. Si tu producto te da vergüenza y sabes exactamente por qué, no estás fallando: estás calibrando. El problema real es el equipo que no distingue su producto del de la competencia.

¿Por qué el gusto pesa más cuando la IA abarata el software?

El ensayo de Kowalski es cualitativo y no incluye cifras. La búsqueda de datos de mercado sobre el retorno del diseño no devolvió cifras verificables, así que aquí no hay un número que citar: el argumento se sostiene en el oficio, no en una métrica. Dicho eso, el diagnóstico coincide con el de otros operadores del ecosistema.

En un análisis publicado por Forbes Technology Council el 3 de septiembre de 2026, el operador e inversor Boris Berat plantea el mismo problema desde el lado del capital: miles de startups construyen sobre modelos de frontera de OpenAI, Anthropic y Google, y muchas dependen de que esos modelos no se vuelvan demasiado capaces. El valor no es defensibilidad, escribe Berat: si tu producto existe porque ChatGPT o Claude todavía no ejecutan bien un flujo de trabajo, tu ventaja es un artefacto de las limitaciones actuales del modelo.

Berat propone un test para founders: si mañana OpenAI o Anthropic alcanzan la superinteligencia, ¿tu empresa se vuelve obsoleta o mucho más poderosa? Si la respuesta es obsoleta, tu defensa está construida sobre las limitaciones temporales de los modelos de hoy. Lo que sobrevive, según él, es la generación de datos propios, la infraestructura física, la distribución, los flujos de trabajo regulados, las integraciones, las redes, las relaciones y la ejecución.

El gusto entra en esa lista. No es una función que un modelo replique en la próxima versión: es un criterio acumulado por personas que miraron mucho trabajo bueno y decidieron, miles de veces, qué dejar afuera. Y a diferencia de la infraestructura o la distribución, no requiere capital: requiere tiempo de estudio y disciplina. Para equipos en LATAM y España, que compiten con menos capital que una startup de Silicon Valley, es una de las pocas ventajas que se paga con atención en lugar de con cheques.

¿Qué significa esto para tu startup?

Tres acciones que puedes ejecutar sin presupuesto:

• Audita tu producto con la pregunta de Kowalski. Toma tus tres pantallas o flujos más importantes y escribe por qué se sienten como se sienten. No si funcionan: por qué esa interacción específica se siente bien o mal. Si no puedes explicarlo, no tienes criterio sobre tu propio producto; tienes costumbre.
• Instala una rutina de exposición deliberada. Reserva un bloque fijo, semanal o quincenal, para estudiar productos de referencia fuera de tu categoría: apps que admiras, onboarding de servicios que no compiten contigo, interfaces de hardware. La exposición pasiva no entrena nada; el estudio con preguntas sí.
• Cambia el filtro de contratación. Si el gusto es un instinto entrenado, es una habilidad evaluable. Pide a un candidato de diseño que explique por qué una interfaz conocida funciona, en lugar de mostrar solo su portafolio. La explicación revela el criterio; el portafolio, apenas el resultado.

Conclusión

Kowalski no promete un atajo: promete un proceso. Exponerte al mejor trabajo, racionalizar por qué funciona, practicar y aceptar que tus primeras versiones no van a estar a la altura. En un mercado donde la IA igualó la capacidad de lanzar software funcional, ese proceso es lo que queda del lado humano de la ecuación.

La pregunta útil no es si tienes buen gusto. Es cuántas horas por semana estás invirtiendo en entrenarlo.

Fuentes

• Developing Taste — Emil Kowalski (fuente original)
• The Superintelligence Test: Build What Better AI Can’t Commoditize — Forbes Technology Council

Artículos relacionados:

Gusto alcanza $1B en revenue: lecciones para tu startup Buen gusto: el único moat real en la era de la IA LLMs y Desarrollo: Habilidad vs Buen Gusto en Startups 2026 Guideline se une a Gusto: Nueva era para las nóminas y jubilaciones en pequeñas empresas Sitio web de 1kB: el nuevo símbolo de estatus en la era IA