Construyendo un MVP de Planificación Financiera: 30 Días de Desarrollo Asistido por IA, $127 Gastado, y las Lecciones que Realmente Importaron

Resumen: Pasé un mes construyendo una herramienta de asesoramiento financiero para fundadores usando codificación asistida por IA. Gaste $127 en créditos, cometí casi todos los errores posibles y terminé con una validación de $50/mes de un fundador. La verdadera lección: la IA destaca en velocidad pero lucha con precisión. Menos resultó ser más de lo que jamás imaginé.

El problema que vale la pena resolver

He trabajado con fundadores durante años. He visto la misma escena repetirse una y otra vez: un VC pregunta “¿y si la tasa de cancelación baja un 2%?” y la cara del fundador se queda en blanco. Su respuesta vive en alguna parte en una pesadilla de Excel con 47 pestañas. El impulso de la reunión muere. El fundador pierde horas reconstruyendo fórmulas. Las celdas se rompen. Las referencias circulares hacen que todo colapse.

La frustración principal que seguía escuchando: “Una vez construí un modelo financiero. Cuando pidieron un cambio en un escenario, tuve que reconstruir todo.”

La mayoría de las startups en etapa temprana todavía usan hojas de cálculo. La mayoría de los fundadores lo odian. Así que decidí probar si la IA podía ayudarlos a escapar de esta trampa.

Construyendo sin el plan: Las primeras dos semanas

Semana 1: Cómo la optimismo se vuelve caro

Me lancé convencido de que esto tomaría 2-3 semanas. Había visto a los influencers de IA hacerlo parecer trivial en redes sociales, ¿verdad?

Mi hoja de ruta inicial parecía:

• Cabina financiera impulsada por IA con sincronización en tiempo real
• Integración con QuickBooks y Stripe incorporada
• Planificación de escenarios con exportaciones listas para inversores
• Todo en semanas, no en meses

La realidad tenía otros planes.

El costo de instrucciones vagas

Mi primer error fue tratar al agente de IA como si pudiera hacer varias tareas a la vez. Envié tres solicitudes mientras aún trabajaba en la anterior:

• “Haz el panel más limpio”
• “Agrega modo oscuro”
• “Arregla el error de cálculo”

La IA absorbió todas simultáneamente, se confundió y creó algo que no hizo ninguna bien. Eso me costó 6 retrocesos, 3 horas de depuración y $23 en créditos. Podría haber ahorrado ese gasto simplemente esperando.

La interfaz que rompió todo

Le pedí a la IA que “agregara modo noche”. Procedió a hacer 47 cambios. El resultado: texto blanco sobre fondos blancos, botones invisibles, un colapso completo de la interfaz. Pasar tres días ajustando fuentes y fondos me enseñó que la complejidad de UI escala más rápido de lo que esperaba.

El descubrimiento mágico

Luego encontré la frase que cambió todo: “No hagas cambios sin confirmar tu comprensión conmigo.”

Esta instrucción simple podría haberme ahorrado más de $50. Forzó a la IA a explicar su enfoque antes de ejecutar, atrapando malentendidos antes de que quemaran créditos.

Semana 2: Cuando el viaje ralentiza el progreso

Construir desde lounges de aeropuerto en Japón me enseñó lecciones humildes:

• WiFi del hotel + desarrollo en Replit = frustración constante
• Depurar errores de TypeScript en móvil es casi imposible
• El botón de retroceso se convierte en tu amigo más cercano

Elegí TypeScript pensando que era la “elección moderna”. Mal. Es un lenguaje que realmente no entiendo. Cuando las fórmulas financieras se volvieron complejas, pasé más tiempo peleando con la sintaxis que construyendo funciones. Ejemplo: un cálculo simple de runway tomó 2 horas porque TypeScript seguía quejándose de desajustes de tipos.

Nota para futuros constructores: Elige un lenguaje que realmente entiendas. La carga de aprendizaje no vale la pena cuando estás haciendo prototipos.

Para el día 15, los créditos de Replit estaban sangrando. La semana 1 costó $34. La semana 2, $93. Cada iteración—cambio, prueba, retroceso, intento de nuevo—consumía entre $2 y $5. Tuve que establecer una nueva regla: $40 máximo por semana, o detenerse y replantearse por qué estoy quemando tantos recursos.

El momento en que todo cambió: Semana de retroalimentación de usuarios

Día 17: Buscando probadores

Publicé en canales de Slack de fundadores: “Construyendo una herramienta de planificación financiera que no apeste. Necesito retroalimentación crítica.”

Silencio.

Pero persistí. Finalmente, un amigo y dos fundadores aceptaron probar. Su retroalimentación fue brutal y reveladora.

Día 18-20: La verdad humilde

Problema #1: Mis cálculos estaban equivocados en un 20%

El costo de adquisición de clientes de un fundador mostraba $47 cuando debería haber sido $58.75. Ese margen de error podría haber arruinado su pitch de Serie A. La causa: había pedido a MistralAI que “calcular el costo de adquisición de clientes” con instrucciones vagas. La IA hizo suposiciones sobre la metodología. A veces interpretaba “churn” como mensual; otras como anual. La consistencia desapareció.

Problema #2: Modelos más grandes colapsaron la función de exportación

Cualquier cosa con >50 filas causaba desbordamiento de memoria.

Problema #3: La función principal estaba enterrada

Los fundadores querían principalmente calcular runway. La había enterrado en tres pantallas. Tuvieron que navegar por cinco páginas solo para encontrar lo que necesitaban.

La sesión de depuración de 6 horas

Los cálculos de LTV/CAC permanecieron consistentemente incorrectos. Seis horas rastreando revelaron el problema: MistralAI interpretaba “churn mensual” como “churn anual” en algunos escenarios y viceversa en otros. Cuando pedí “valor de vida del cliente,” hizo suposiciones ocultas.

Prompt malo: Calcular LTV

Prompt bueno: