Durante años, hemos aprendido a odiar la publicidad. Saltamos anuncios, instalamos bloqueadores y rodamos los ojos cada vez que nos interrumpen con algo que no nos interesa. Y con razón: muchas veces ha sido invasiva, molesta e incluso engañosa. Pero, ¿y si te dijera que no tiene por qué ser así? Que la publicidad puede ser útil, entretenida e incluso inspiradora.

El gran error de la publicidad tradicional ha sido hablar sin escuchar. Nos bombardea con mensajes que no pedimos y productos que no necesitamos. Pero cuando una marca se toma el tiempo de entender qué queremos, qué nos preocupa o qué nos emociona, la cosa cambia. Un anuncio deja de ser ruido y pasa a ser algo que realmente aporta. Piénsalo: si un anuncio te hace reír, te da una buena idea o te muestra justo lo que estabas buscando, ¿sigue siendo molesto? Probablemente no. La clave está en dejar de pensar en la publicidad como un altavoz y empezar a verla como una conversación.

Cada vez más, las marcas que mejor conectan con la gente no son las que intentan venderte algo a toda costa, sino las que te cuentan historias con las que te identificas. Ya no basta con decir “mi producto es el mejor”; ahora hay que contar por qué existe, qué valores defiende o qué problema quiere resolver. Cuando detrás de un anuncio hay un propósito real —como cuidar el planeta, apoyar a la comunidad o simplemente mejorar nuestro día a día—, el mensaje llega más lejos. Y, sobre todo, se siente honesto.

Además, hoy la tecnología permite que la publicidad sea mucho más inteligente. Gracias a los datos y a la inteligencia artificial, las marcas pueden adaptar sus mensajes a cada persona y momento. Y cuando se combina esa precisión con buenas ideas, el resultado puede ser increíble: campañas que te hacen sonreír, te sorprenden o incluso te emocionan. En lugar de perseguirte con el mismo anuncio una y otra vez, las marcas tienen la oportunidad de hablarte de forma natural, en el momento justo y con algo que sí te importa.

Hay algo más: vivimos en un momento en el que la confianza lo es todo. Si una marca quiere que la escuchemos, tiene que ser transparente, respetuosa con nuestra privacidad y coherente con lo que dice. No vale prometer el oro y el moro y luego no cumplir. Cuando una empresa hace las cosas bien y lo comunica de forma honesta, no solo consigue vender: se gana nuestra lealtad.

La publicidad no tiene por qué ser esa cosa pesada que interrumpe tu vídeo favorito o llena tu bandeja de entrada. Puede ser útil, divertida, inspiradora e incluso mejorar nuestra relación con las marcas. La diferencia está en cómo se hace: si nos habla como personas y no como consumidores, si aporta algo real en lugar de solo intentar vender. Porque, al final, la buena publicidad no grita… conversa. Y cuando eso pasa, todos ganamos.

Si te ha gustado esta reflexión, te recomiendo la entrevista a Alexandra Smith

En el mundo actual, los datos son el rey. Pero, ¿qué pasa si no eres un experto en análisis de datos? ¿Significa eso que estás condenado a tomar decisiones a ciegas? ¡Para nada! En el esta entrevista de Amplitude, charlé con Charles de Converteo y David de Spartapp, y me revelaron cómo Amplitude está democratizando el acceso a los datos, permitiendo que cualquier equipo, sin importar su experiencia técnica, pueda aprovechar el poder de la información para impulsar sus productos.

Charles y David compartieron ejemplos concretos de cómo sus clientes utilizan Amplitude para simplificar la experimentación, mejorar la toma de decisiones y hasta reportar a inversores de manera eficiente. Me llamó especialmente la atención cómo Amplitude empodera a los stakeholders, dándoles las herramientas necesarias para ser protagonistas en el proceso de toma de decisiones.

Este episodio es una mina de oro para cualquier persona interesada en aprender a utilizar los datos de forma efectiva, sin necesidad de ser un gurú del análisis. Descubrirás cómo Amplitude puede ayudarte a:

* Convertirte en un "data analyst junior" sin experiencia previa.

* Simplificar la experimentación y comprender conceptos complejos como feature flags y significancia estadística.

* Integrar a diferentes equipos, desde finanzas hasta legal, en la cultura data-driven.

Si quieres tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos, no te pierdas este episodio. Escúchalo aquí:

Si quieres comparar Amplitude con otras soluciones de analítica digital, el informe The Forrester Wave™: Digital Analytics Solutions, Q3 2025 es una referencia imprescindible. Forrester evalúa de manera imparcial a los principales proveedores —incluidos Adobe, Google, Mixpanel, Contentsquare, entre otros— analizando sus capacidades, visión y feedback de clientes. Descárgalo para obtener una visión clara y objetiva que te ayudará a entender cómo se posiciona Amplitude frente a la competencia y a elegir la solución que mejor se ajuste a tu estrategia digital.

Hay algo casi mágico en ver cómo una decisión tomada desde el dato correcto transforma una experiencia de usuario. No es magia, claro. Es analítica digital bien hecha.

Pero ¿cuántas veces creemos estar midiendo bien… cuando en realidad solo estamos sumando eventos?

En equipos de producto, hablar de datos es fácil. Lo difícil es medir lo que realmente importa: ese momento de fricción en el funnel que parece invisible, ese comportamiento del usuario que se diluye entre dashboards.

Medir bien no es coleccionar KPIs. Es saber hacer la pregunta correcta y construir el sistema adecuado para responderla. Medir bien es una decisión de diseño.

¿Qué significa medir bien?

* Medir bien es priorizar la comprensión sobre el volumen.

* Medir bien es evitar el vanity data y centrarse en el comportamiento.

* Medir bien es tener claridad sobre lo que se quiere accionar después del insight.

No se trata de tener una herramienta cara ni de montar un stack sofisticado. Se trata de cultura. De saber que sin una buena medición, las decisiones de producto son, en el mejor de los casos, apuestas intuitivas.

En Decathlon lo tienen claro

Tuve la suerte de conversar con Jorge López, Head of Digital Analytics en Decathlon España, y hablar de todo esto. De cómo entienden el rol del dato, de cómo usan Amplitude, y de cómo han logrado identificar puntos críticos en el funnel de conversión que no eran visibles con herramientas tradicionales.

👉 Puedes ver la entrevista completa aquí:

Si estás en un equipo de producto, datos o UX, creo que te va a dar buenas ideas y quizá alguna inspiración.

“Un mal producto con buena gestión financiera no va a ningún lado. Pero un buen producto con mala gestión… te pierde el partido.” — Jaime Medina, CEO de Startup CFO

Hace unos días grabamos un episodio con Jaime Medina, fundador de Startup CFO, en el que hablamos sobre un tema que rara vez se discute con profundidad: la relación entre el equipo de producto y el CFO.

En el ecosistema startup estamos muy acostumbrados a pensar en producto como algo casi autónomo: diseño centrado en el usuario, decisiones basadas en datos de uso, discovery continuo… pero, ¿cuántas veces involucramos a Finanzas de verdad?

Jaime tiene una visión muy clara: el CFO no está para revisar facturas ni hacer reporting por obligación. Está para ayudar a tomar mejores decisiones. Especialmente, las de producto.

💸 El CFO no es un deliverable. Es una herramienta estratégica

Uno de los mensajes más potentes de Jaime fue este: el reporting no es el trabajo del CFO, es su herramienta. No sirve para entregar un PDF cada mes, sino para detectar que estamos invirtiendo en la dirección equivocada, o que estamos gastando sin retorno real.

"¿Por qué estamos metiendo pasta en inbound si outbound tiene mejor conversión?"

En otras palabras, el CFO tiene que estar tan cerca del negocio como del Excel.

🔁 ¿Tu producto es recurrente o simplemente lo quieres creer?

Otra joya que dejó Jaime es la crítica al sesgo aspiracional que tenemos en producto (y como founders): creer que tenemos un modelo de negocio recurrente cuando en realidad el caso de uso no lo es.

Puedes cobrar por suscripción. Pero si el usuario solo tiene necesidad una vez al año, tienes un problema de retención disfrazado de MRR.

“Imagínate que haces un SaaS para organizar bodas. Por muy recurrente que quieras que sea… no lo es.”

📊 Habla el idioma del CFO (si quieres que te aprueben el roadmap)

¿Quieres convencer al CFO de que priorice una funcionalidad? Jaime fue muy claro: habla en términos de retorno de inversión.

* ¿Cómo afectará esa funcionalidad al churn?

* ¿Reducirá el cash payback?

* ¿Incrementará el ticket medio?

La clave está en presentar las apuestas del roadmap como escenarios con impacto financiero estimado, no solo como mejoras de UX.

🧪 Elimina incertidumbre, pero con cabeza

Finalmente, Jaime recuperó la esencia del enfoque lean: una startup es una máquina de eliminar incertidumbre. Pero no lo haces por intuición, lo haces con datos. Y si los datos no están, al menos modela hipótesis con rangos, escenarios, riesgos.

“Apunta al caso optimista, toma decisiones en el base, y finańciate para el peor.”

🧠 ¿Qué debería hacer un Product Manager diferente mañana?

* Agenda una reunión con Finanzas. En serio. Conócelos, explícales tu mundo.

* Comparte tus métricas de uso con contexto financiero.

* Empieza a pensar en unit economics. Pero desde el cash.

* Usa cohortes, no averages. No caigas en la trampa de la “media de la teta y el huevo”.

* No compres features milagro. Mide. Compara. Decide.

Este episodio es oro puro si alguna vez te has preguntado: ¿cómo puedo justificar el impacto de producto más allá de lo cualitativo?

Puedes escucharlo completo aquí →

Últimamente todo lo que escuchamos sobre inteligencia artificial tiene que ver con prompts, ChatGPT, generación de imágenes o vídeos. Pero hoy quería traeros una conversación muy distinta.

Invité a Daniyal Shahrokhian al podcast para hablar de la otra IA.La que no se hace viral en redes, pero que se lleva usando desde hace años para resolver problemas reales en empresas. La que requiere datos bien montados, procesos duros de entrenamiento, validación y precisión. Y la que —aunque no tenga nombre de chatbot— mueve millones.

Durante una hora hablamos de:

* Cuál es la diferencia real entre IA generativa y la que él llama "discriminativa".

* Qué tipo de datos se usan para entrenar modelos en el mundo real (y por qué eso es más difícil de lo que parece).

* Cómo funcionan técnicas como el transfer learning y qué es eso de congelar capas de un modelo.

* Qué retos hay al aplicar IA en industrias como la farmacéutica.

* Y por qué el mayor problema no es montar el modelo, sino conseguir y limpiar los datos.

Me gustó mucho una reflexión de Dani:

“No aprendas IA porque sí. Aprende IA cuando veas un problema concreto que quieras resolver. Así es como realmente se aprende.”

Si te interesa entender cómo se aplica la IA más allá del hype, o si estás pensando en usarla en tu empresa, te recomiendo que lo escuches entero.

🎧 Aquí tienes el episodio completo →

El otro día entrevisté a Álvaro Gil, analista de datos en Mojang Studios, la empresa detrás de Minecraft, y aún sigo pensando en todo lo que aprendí.

Imagínate tener que analizar el comportamiento de más de 300 millones de jugadores, cada uno con su estilo, su ritmo y su forma única de jugar. Ahora imagina que de ese caos tienes que sacar ideas claras que ayuden a mejorar el juego más vendido de la historia. Eso es lo que hace Álvaro cada día.

Durante la conversación hablamos de todo:✅ cómo funciona el equipo de Data Analytics dentro de Mojang,✅ qué tipo de datos se recopilan en el juego (¡sin saber la edad ni el género del jugador!),✅ cómo usan plataformas como Databricks para manejar volúmenes gigantes de datos,✅ y cómo han conseguido que los desarrolladores usen los datos sin que se sientan dirigidos por ellos.

Uno de los momentos que más me gustó fue cuando hablamos de data storytelling. Álvaro lo explicaba con claridad: no basta con tener los mejores insights si nadie los entiende o si no sabes venderlos. En su día a día, eso significa a veces hacer presentaciones sin un solo número, porque lo importante es el mensaje, no el decimal.

También hablamos mucho sobre el papel de la inteligencia artificial en su trabajo. Spoiler: no va a reemplazar a los analistas, pero sí les va a liberar mucho tiempo para centrarse en lo que realmente importa: pensar mejor, entender el contexto, trabajar con los stakeholders y aportar valor más allá del código.

💡 Si estás en el mundo del análisis de datos, el diseño de producto, el desarrollo o el gaming, este episodio es para ti.

👉 Puedes ver el episodio completo aquí:

Nos vemos en el próximo.

Hace tiempo que quería hablar con Ignacio Arriaga. Lo conocí por su newsletter, Disaaster —sí, con dos aes—, donde escribe con una honestidad brutal sobre software, negocio y producto. Pero, sobre todo, porque ha hecho algo que pocos pueden decir: construir un SaaS rentable, sin inversión, desde Ciudad Real. Y seguir al frente, 13 años después.

Hace unos días compartí un clip de Ignacio en el que decía algo que me dejó clavado:

“Aceptar que tienes un negocio de puta madre con margen alto… reestructúrate un poco. Igual no vas a crecer tanto. ¿Y qué?”

La frase tocó un nervio. La publiqué y la reacción fue inmediata: mensajes, reposts, debates.Parece que somos muchos los que estamos empezando a hacernos esa misma pregunta en voz alta.

La enshitification del SaaS

En esta entrevista hablamos del concepto de enshitification: esa palabra que suena tan mal como la situación que describe. La degradación progresiva de un producto por culpa de decisiones centradas en las ventas y no en el usuario.

Ese momento en el que un producto que era bueno empieza a estropearse, no por falta de talento, sino por decisiones centradas en contentar a inversores, justificar estructuras, o inflar el ticket medio.

Y cuando eso pasa, todo se resiente: la experiencia, la percepción de valor, el pricing… incluso el equipo.

Crecer no es gratis (ni siempre es bueno)

Ignacio tiene una perspectiva valiosísima: ha dirigido Acumbamail durante más de 13 años, sin inversión externa, con un equipo pequeño y un producto que sigue siendo relevante y rentable.

Durante la charla hablamos de:

* Por qué muchas empresas SaaS acaban traicionando a sus propios usuarios.

* Cómo el equipo de ventas puede pervertir la evolución de un producto.

* Qué significa crecer por encima de tus posibilidades reales.

* El nuevo hype de la IA y cómo está volviendo a justificar crecimientos absurdos.

“Solo hay una cosa que crece de forma infinita: el cáncer.”— Ignacio Arriaga

Mi lectura personal

* No todo crecimiento es sano.

* No todos los productos necesitan escalar para ser buenos.

* Y muchas veces, la obsesión por escalar destruye lo que funcionaba.

Puedes escuchar la entrevista completa aquí:

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