Ideas a buen puerto

Partí de una hipótesis sobre rendimiento: el instructor no podía saber si la tripulación había mejorado o si simplemente el mar había ayudado. Antes de construir nada analicé 9.000 mensajes de clubes de Río: el 83% eran copias de la lista, y en el 30% de los ciclos se perdían confirmaciones cuando dos personas pegaban la lista al mismo tiempo. Corregí mi propia cifra de ocupación cuando no cuadró con los precios del club: los botes salían al 95%, con lista de espera la mitad de los días, así que llenar cupos no era lo que el instructor necesitaba.

Tres hechos parecían contradecirse: las listas se llenan todo el año, la asistencia cae en invierno y el instructor reclamaba por las ausencias sin un solo número. Encajan cuando se ve que el grupo registra la intención y nunca quién se subió al bote. 67 veces un remero se bajó a menos de dos horas de una salida de las 5:40, y las listas tardaban una mediana de 6 horas en llegar al quórum, así que el instructor pasa todas las tardes de guardia. 13 de 39 pausas largas entre habituales no tuvieron regreso, una de ellas de un remero con 51 confirmaciones, y los abandonos fueron repentinos. Lo que le falta al instructor es control: si se sale, quién viene y quién se está yendo.

El grupo se queda, porque es lo que mantiene unido al club: un instructor intentó cerrarlo y tuvo que reabrirlo, los clubes que estudié no usan la app creada para reemplazarlo, y en Río un teléfono robado se lleva todas las apps y cuentas. Por eso el trabajo fue en el proceso alrededor del grupo: quién abre la lista, qué se mueve solo, cuándo le llega al instructor el veredicto del mar para aprobarlo, cómo se marca la asistencia y cómo se mide quién se va, persona por persona, porque cambiar de horario no es abandonar. Durante el piloto, que partió en octubre de 2026, cambiaron los canales, de mensajes en el grupo a un link personal para cada remero, y el instructor pidió sumar las mensualidades al mismo ciclo. Se mantuvieron tres reglas: el instructor aprueba, el veredicto del mar nunca se automatiza y el dinero queda fuera del grupo.

Apps de listas ya hay por docenas, algunas gratis. Lo que escala es el proceso: sesiones recurrentes, un número fijo de cupos, un organizador y una condición que decide si la sesión ocurre. Eso describe kayak, SUP, vela y buceo tanto como canoa, y lo del mar sirve tal cual.

Una inmobiliaria vende al mismo tiempo con su propio equipo, corredores externos y agencias. La comisión se paga con la venta cerrada, así que el comprador que no compró no es trabajo de nadie: se pierde cuánto podía pagar y por qué se fue, y la inmobiliaria paga de nuevo para encontrar a la misma persona. Los compradores pasan meses reuniéndose con corredores que ofrecen más o menos las mismas unidades.

Rialop opera dos canales sobre un mismo producto: un espacio de trabajo de marca blanca donde la inmobiliaria es dueña de sus leads, y un canal de performance donde Rialop capta al comprador y presta el lead por un plazo fijo, y lo recupera si no hay venta. En junio, el modelo de datos propuesto mezclaba quién es dueño de un lead con quién lo gestiona, por cómo se había construido el sistema. Pregunté si cada regla existía porque el negocio la necesitaba, llevé las preguntas abiertas al founder y escribí las reglas en lenguaje comercial: un préstamo con plazo de exclusividad, un gestor a la vez, el origen siempre registrado, los leads propios de una inmobiliaria nunca visibles para Rialop. La deduplicación automática y el desbloqueo instantáneo quedaron fuera; se aceptó un desfase de 24 horas. La validación con usuarios fue antes de construir el resto.

Después de más de veinte reuniones con inmobiliarias, el founder y yo volvimos a leer el mercado en septiembre: las inmobiliarias no quieren otra herramienta, quieren vender. RialFit pasó del software a gestionar demanda, y el lado del comprador se volvió una cuestión de tiempo: una respuesta calificada en minutos para alguien acostumbrado a esperar días.

El trabajo llegó en proyectos acotados, cada uno un producto financiero nuevo para imaginar y definir con el equipo de Fidi: investigación, ideas, conversaciones con stakeholders y una definición de producto, con una persona especialista en UX a quien lideré. Cuentas virtuales, billeteras cerradas, cash pooling y tarjetas, lanzadas por retailers y fintechs con su propia marca sobre bancos ya integrados, con controles de KYC y de prevención de lavado de activos incorporados. En cada pantalla se encuentran tres partes: la empresa, el banco asociado y el usuario final. Partí definiendo qué es el producto, una herramienta de operaciones para el equipo del cliente, y escribí las reglas que lo mantienen honesto, todas sobre lo que una pantalla puede afirmar antes de que el banco lo confirme, con la consistencia por sobre la creatividad. Activo, bloqueado, pendiente y operativo significan lo mismo en todas partes, y ninguna pantalla sale sin sus estados vacío, cargando, error y éxito. Cuando el sistema pasó a herramientas de prototipado con IA, lo reduje a tres principios y unos pocos límites duros: menos fidelidad, más control.

El cliente es la empresa. RR. HH. envía la nómina de colaboradores, muchas veces con la franquicia tributaria SENCE, y necesita de vuelta un reporte de avance: nivel, asistencia y una regla de aprobación que lleva a un certificado. Un año antes, operaciones manejaba todo esto sola. Una plataforma nueva, escalable pero a medio construir, convirtió cada matrícula, cambio de fecha y pago a profesores en un pedido a ingeniería o en una planilla. Lo que operaciones pedía era la autonomía que tenía antes.

Mapeé la matrícula con operaciones e ingeniería juntas y acordé las reglas con quien lidera operaciones: el sistema sugiere y una persona aprueba, la asistencia es la fuente de verdad y a los profesores se les paga por las horas que hicieron, ningún cambio borra la historia, las acciones masivas tienen una segunda revisión. El norte, que fijó operaciones, era reducir el 80% del trabajo manual. El calendario global, la búsqueda y la versión móvil quedaron fuera, cada spec con su lista de «no incluido». Registré 463 decisiones en seis semanas, con 30 revertidas y 28 propuestas mías rechazadas, y pasé el estado de fechas a hitos como el fin de las planillas de horas.

Antes del backoffice trabajé en el lado del alumno: un módulo de recompensas que rediseñé y prototipé, en producción desde mayo de 2026; las reglas del sorteo, fijadas antes de que nadie lo probara; y la comunidad, donde descubrimos con operaciones que los alumnos se quedaban callados por miedo a equivocarse frente a sus colegas.