"Es la Hora de Aprender" Ep. 2: Las Herramientas de IA que Realmente Usan los que Saben y el Debate Build vs Buy

¿Cuáles son las herramientas de IA que realmente usan los que están implementando esto todos los días? ¿Cuándo tiene sentido construir tu propia solución vs pagar por una existente? ¿Y por qué la IA no va a salvar tu empresa si no tienes procesos claros?

El segundo episodio de Es la Hora de Aprender responde estas preguntas con experiencia real de tres voces del ecosistema tech chileno: Cristian Tala (fundador de Pago Fácil, exit US$23M), Diego Arias (fundador de Desafío Latam) y Rodrigo Rojo (especialista en producto e innovación).

IA para ventas: la promesa vs la realidad

Diego compartió que en Desafío Latam están construyendo un sistema de ventas con IA para reemplazar un CRM que les cuesta US$7,000 al mes (US$84,000 al año). La idea: conectar todo por API para que la información se actualice sola — emails, llamadas, reuniones — y que un agente de IA funcione como SDR (Sales Development Representative), calentando leads y agendando reuniones.

Pero la conversación rápidamente llegó a un punto que muchos founders necesitan escuchar: el problema real no es de tecnología, es de procesos.

Como explicó Rodrigo: «Si el proceso no está claro, la IA poco y nada va a poder hacer. Va a ser más parche que otra cosa.» La empresa tiene cuatro elementos clave: estructura, personas, tecnología y procesos. Mover cualquier palanca afecta a las otras. Si el proceso no está documentado, la IA no puede automatizar lo que no entiende.

La secuencia correcta para startups y empresas:

Documenta tus procesos — usa la IA para ayudarte a transcribir y ordenar, pero el conocimiento lo tiene tu equipo
Identifica tareas deterministas — las que siempre se hacen igual van a herramientas como n8n, Make o Zapier
Identifica tareas que requieren criterio — ahí sí entran los agentes de IA

Los modelos de IA en 2026: todos son buenos, elige uno

La última semana vio el lanzamiento de Sonnet 4.6 (Anthropic), Gemini 3.1 Pro (Google) y se sigue hablando de Opus 4.6. La analogía de Rodrigo es perfecta: «Es como tener a Federer, Nadal y Djokovic en su mejor momento. Cualquiera puede ganar el Grand Slam.»

Un hallazgo relevante que mencionó Rodrigo: Anthropic descubrió que laboratorios chinos como Kimi, Minimax y DeepSeek estaban usando cuentas falsas masivas para extraer conocimiento de Claude y entrenar sus propios modelos. Esto explica por qué esos modelos son sorprendentemente buenos en tool use — aprendieron de los mejores — y por qué son significativamente más baratos.

Para founders con presupuesto limitado: Llama 3.3 (gratis vía Groq) funciona sorprendentemente bien para conversación y tareas generales. No necesitas el modelo más caro para empezar.

Las herramientas de IA que realmente usan los que saben

Cristian Tala: Cloud + Perplexity + OpenClaw. Perplexity como buscador por defecto (reemplazó Google). OpenClaw como agente 24/7 que maneja redes, newsletters, bases de datos y automatizaciones. Los modelos los rota según la tarea: Haiku o Gemini Flash para conversación, Sonnet para redacción, Opus para análisis profundo.

Diego Arias: GenSpark (que internamente llama a otros modelos como Opus 4.6), Gemini para propuestas comerciales (más confiable que ChatGPT, que «alucina datos»), Whisper para transcripciones, y OpenClaw para automatización. También usa Grok para generar contenido visual para sus hijos — sin las restricciones de otras plataformas.

Rodrigo Rojo: Cloud con Cowork (agente interno para tareas largas), Granola para transcribir todas sus reuniones y clases, Perplexity como buscador, y OpenClaw como asistente personal (calendario, clima, recordatorios). Su flujo clave: Granola captura → IA procesa → contenido generado.

Dato clave: Ninguno de los tres usa una sola herramienta. Todos combinan según la tarea. El pensamiento en sistemas es la habilidad más importante.

Build It vs Buy It: el debate que todo founder debe tener

Este es probablemente el tema más relevante para el ecosistema startup en este momento. La IA cambió radicalmente la ecuación de construir vs comprar.

Cuándo comprar (SaaS/Open Source):

Si existe una solución que resuelve el 80%+ de tu necesidad
Si no es core de tu negocio — no construyas un CRM si no vendes CRMs
Si una comunidad open source ya lo mantiene (Twenty CRM, Listmonk, n8n)

Cuándo construir:

Si el problema ES tu core business — como Diego construyendo un sistema de ventas que después venderá a otras empresas
Si no existe solución adecuada y la IA hace viable que lo construyas tú
Si estás pagando US$7,000/mes por funcionalidades que no usas (el 90% de un tanque a pedales)

Caso real de Cristian: en vez de construir un CRM, creó una extensión de Chrome para hacer ingeniería inversa de APIs — el puente entre herramientas existentes, no una herramienta nueva.

Cuidado con el overbuilding: Rodrigo advierte que muchos intentan copiar un SAP cuando solo necesitan un Excel avanzado. La IA hace que construir sea más fácil, pero también hace más fácil construir cosas que no necesitas.

Shadow AI: lo que las empresas no quieren ver

Uno de los puntos más importantes del episodio para empresas y founders. Rodrigo lo explicó con un fenómeno que ya tiene nombre: Shadow AI.

El empleado que descubrió que ChatGPT le acelera 3x su trabajo lo usa con su cuenta gratuita, enviando datos de la empresa a servidores externos. Otros tienen Copilot de pago pero prefieren ChatGPT porque «responde mejor» (en realidad, Copilot está más restringido para ambientes corporativos).

Para founders y C-level:

Si no le das herramientas de IA a tu equipo, las van a buscar igual — pero sin tu supervisión
Paga las licencias. US$20/mes por empleado es nada comparado con el riesgo de filtración de datos
Define una política clara: qué herramienta usar, qué datos pueden entrar, qué datos no
Genera espacios para aprender — si el jefe dice «usar IA es de flojos», el equipo lo va a usar a escondidas

People vs AI: la portada de TIME y el movimiento anti-IA

La revista TIME publicó una portada sobre el creciente movimiento de personas oponiéndose a la IA: protestas contra data centers por consumo energético (que sube el precio de la electricidad en los barrios), sacerdotes compitiendo con ChatGPT por dar consejos espirituales, creativos preocupados por su futuro.

La conclusión del panel fue unánime: no hay vuelta atrás. Las inversiones ya están comprometidas. Google lanzó Project Munchot para data centers en el espacio, Elon Musk va en la misma dirección. Nvidia dejó de producir tarjetas gráficas para gaming para enfocarse 100% en IA. Samsung está moviendo toda su producción de RAM a enterprise.

Para el ecosistema: La pregunta no es si adoptar IA. Es cómo hacerlo bien y cómo preparar a la gente para este nuevo mundo.

El consejo final: pensamiento en sistemas

Rodrigo cerró con lo que quizás sea la reflexión más importante: da lo mismo la herramienta, da lo mismo el modelo. La habilidad clave que se viene es el pensamiento en sistemas — cómo conecto las piezas, qué rol tiene cada herramienta, dónde está la información, cómo fluye.

No todo se resuelve con el mismo martillo. A veces un par de tijeras soluciona más rápido que una IA. El desafío es abstraerse y pensar: ¿cuál es el sistema completo?

«Esto es o aprendes o mueres. Ojalá si no es con nosotros, es con alguien más, pero mantente al día.»
— Cristian Tala

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