Ser AI-Native: Una Nueva Forma de Crear

Cuando alguien nos dice "AI-Native" podemos creer que se trata de un producto o simplemente de una persona que "usa mucha IA o depende de ella". Pero reducirlo a eso sería como decir que un futbolista es alguien que "juega con una pelota". Técnicamente cierto, pero superficial. Para mí, ser AI-Native no es solo interactuar con un modelo de lenguaje o apoyarse en una herramienta que genera imágenes. Es, más bien, una nueva manera de concebir el trabajo y la creatividad. Una mentalidad. La de alguien que no ve la inteligencia artificial como un accesorio o como un "plus" en su productividad, sino como el lienzo base sobre el cual empieza a construir cualquier cosa.

Un AI-Native entiende que la IA no es un truco pasajero ni una moda. Es una infraestructura. Así como nuestros padres hablaban de la llegada del internet o nuestros abuelos de la electricidad, nosotros vamos a recordar este momento como el inicio de una generación que automatizó lo repetitivo, prototipó en horas lo que antes tardaba meses, e iteró con la misma naturalidad con la que respiramos. (Y sí, tendremos que decirle a nuestros hijos "En mis tiempos, la IA no estaba y tenía que hacer los trabajos con Wikipedia o Brainly"). Lo más interesante es que sin importar la edad, cualquiera puede entrar en este juego. En esto del AI-Native, todo debe de girar en torno a preguntarnos: ¿cómo uso la IA para no quedarme en el ciclo eterno de trabajo manual, sino para enfocarme en el diseño, la estrategia y la visión?

Lo más cool de todo esto es que la IA nos permite aplicar de forma radical el mantra de Silicon Valley: fail fast, fail cheap. Hoy un joven con una idea, un computador y cero presupuesto en marketing puede montar un prototipo, probarlo en un fin de semana y, si no funciona, cambiarlo en cuestión de días. Esa dinámica antes estaba reservada para equipos gigantes con capital de riesgo. Hoy está al alcance de cualquiera que tenga curiosidad y las ganas de aprender.

Como mencioné anteriormente, el hecho de que ahora podamos crear nuevos proyectos y fracasar sin quedar en quiebra hace que muchas personas nos midamos a intentarlo y crear nuestros productos (o su MVP) con la misma IA. Un ejemplo paradigmático de esto es Lovable, una plataforma que permite construir aplicaciones web completas mediante lenguaje natural. En su artículo "The rise of the AI-native employee", Elena Verna nos cuenta algo fascinante: Lovable fue construido utilizándose a sí mismo. Esta recursividad no es solo un truco técnico impresionante, sino una demostración contundente de que las barreras tradicionales del desarrollo de software —años de experiencia en programación, equipos grandes, presupuestos millonarios— están cayendo ante nuestros ojos.

Otro caso notable es el de Cursor, el editor de código potenciado por IA. Anysphere, la startup detrás de Cursor, comenzó con un equipo minúsculo que tenía una visión clara: hacer que escribir código fuera tan natural como mantener una conversación. Michael Truell y sus cofundadores no necesitaron levantar capital masivo ni contratar cientos de ingenieros antes de lanzar su producto. Construyeron iterativamente, fracasaron rápido, y pivotaron sin el peso financiero que habría hundido a una startup tradicional.

Esta transformación no se limita al mundo del software. Las profesiones tradicionales están siendo redefinidas desde sus cimientos. En el derecho, Harvey AI —fundada por Winston Weinberg y Gabriel Pereyra— está revolucionando cómo los abogados investigan casos y analizan contratos. Lo que antes requería equipos de asociados junior trabajando hasta altas horas de la noche, ahora puede hacerse en minutos.

Ahora, mi pregunta es: si estas personas pueden, ¿por qué no intentarlo? El fracaso ya está ahí de todas formas —la mayoría de nosotros fracasamos en no intentarlo— solo queda buscar el éxito. La diferencia fundamental entre esta era y las anteriores es que el costo del fracaso se ha desplomado. Hoy, puedes construir un MVP en fines de semana, validar tu idea con usuarios reales sin gastar más que el costo de un café diario, y pivotar instantáneamente si algo no funciona. Los modelos de lenguaje grandes te permiten escribir código que habrías tardado meses en aprender a crear; las plataformas no-code y low-code te dejan construir interfaces sofisticadas sin ser diseñador.

Esta democratización tiene implicaciones profundas. Significa que la innovación ya no es el monopolio de quienes tienen acceso a capital o educación privilegiada. Un joven en Colombia puede competir directamente con un graduado de Stanford porque ambos tienen acceso a las mismas herramientas de IA, los mismos tutoriales, y las mismas comunidades en línea. La barrera ya no es el conocimiento técnico —que puede adquirirse o suplirse con IA— sino la voluntad de intentarlo y la persistencia para seguir mejorando. (ojo, hay demasiados factores de por qué esto no sucede, pero este no es nuestro tema central)

Ya he expresado un poco sobre qué es ser AI-Native y algunos ejemplos, pero ¿cómo se supone que nos tenemos que preparar para entrar en este juego? Porque, a ver, es muy fácil decirlo, pero con tantos modelos y tantas herramientas saliendo cada semana, puede llegar a ser muy abrumador. Hay una paradoja inquietante en todo esto: tenemos más herramientas que nunca para aprender y crear, pero también más opciones que analizar y más FOMO (miedo a perderse algo) que gestionar.

En lo personal, yo fui de esas que se agobiaba por el hecho de que cada semana salía una herramienta nueva que simplemente tenía que "probar" porque todos estaban hablando de ello. Era agotador. Pero como al que le gusta, le sabe, tuve que adaptarme y entender que este va a ser el ritmo que vamos a tener que llevar. No es una fase temporal; es la nueva normalidad. Esperar a que las cosas se "estabilicen" para entonces empezar a aprender es como esperar a que el océano deje de tener olas para aprender a surfear.

El punto de inflexión para mí fue cambiar mi mentalidad de "necesito dominar cada herramienta" a "necesito desarrollar una intuición sobre qué herramientas usar y cuándo". No se trata de ser experto en todo, sino de ser un orquestador efectivo de herramientas. Ahora, me emociona probar herramientas. Esos free trials y demos gratuitos me facilitan mucho trabajo. Un ejemplo es Cursor: ahora puedo construir el MVP de mis proyectos en menos de 2 semanas, algo que antes me hubiese costado meses o años. Esto me ha ayudado a evaluar mis ideas y modelos de negocio de una manera que antes era imposible. El fracaso se vuelve barato y rápido; el aprendizaje, constante y tangible.

Entonces, ¿cómo me prepararía si tuviese que volver a empezar en este mundo? Primero, cultivando la mentalidad del experimentador perpetuo. La curiosidad no es opcional; es tu principal activo. Dedica tiempo regular a explorar, prueba herramientas nuevas, equivócate. El costo de experimentar es casi cero, pero el costo de quedarte estático es quedarte obsoleto.

Segundo, enfócate en desarrollar intuición sobre capacidades, no en memorizar interfaces. Las interfaces cambian constantemente, pero las capacidades subyacentes —generación de texto, análisis de datos, automatización— son más estables. Pregúntate siempre: "¿Qué problema resuelve esto? ¿Qué capacidad nueva me da?"

Tercero, construye en público y busca retroalimentación temprana. Supera la perfección paralizante. Lanzar algo "suficientemente bueno" y mejorarlo basándote en feedback real es infinitamente más valioso que perfeccionar algo en privado durante meses.

Cuarto, acepta que la dependencia de la IA no es debilidad, sino estrategia. La IA es una herramienta de amplificación. He cambiado memorización por pensamiento estratégico, sintaxis por diseño de sistemas. Y en un mundo donde la IA puede hacer lo primero mejor que yo, mi tiempo se invierte mejor en lo segundo.

Finalmente, recuerda que esto es maratonístico, no un sprint. Siempre habrá algo nuevo. Lo que importa no es saberlo todo, sino mantener un ritmo sostenible de aprendizaje y experimentación que puedas mantener durante años. Quienes triunfan en el mundo AI-Native son los que mantienen consistencia en su curiosidad y construcción.

No es llegar a un punto donde "ya estás listo"; es adoptar una postura de aprendizaje permanente, construcción iterativa, y adaptación constante. La buena noticia es que nunca ha sido más fácil o más barato empezar. La pregunta ya no es si tienes las habilidades o los recursos; la pregunta es si tienes la voluntad de comenzar y la persistencia de continuar.

Y si llegaste hasta aquí leyendo (o tu IA que resume PDFs), probablemente ya tienes ambas. Solo falta dar el primer paso: abrir esa herramienta que has estado posponiendo, construir ese proyecto que has estado imaginando, compartir esa idea que has estado guardando. El mundo AI-Native no espera a los perfectamente preparados; premia a los valientemente curiosos. ¿Qué vas a construir primero?