IA · Producto
Construí un motor de tarot multi-modelo automatizado con barajas paramétricas. Superar los bloqueos de infraestructura y orquestar IA para investigar el mercado demostró que el criterio estratégico es lo que separa un juguete de código de un negocio resiliente.
El mercado de lecturas de tarot estaba roto. Aplicaciones masivas como Co-Star no ofrecen tarot real, y las opciones que sí lo hacen cobran por minuto (Sanctuary) o por lectura (Labyrinthos). El hueco era una opción de introspección profunda, fundamentada, en español y a un precio justo, alejada del tono de feria. Para validarlo, no hice entrevistas tradicionales ni me quedé con la primera respuesta de un chatbot. Diseñe un triage metodológico: puse a cinco LLMs a hacer desk research y análisis de cientos de reseñas públicas en paralelo. Consolidé solo los hallazgos donde había certeza absoluta. Esto definió a nuestras proto-personas: mujeres, de 25 a 42 años, profesionales o creativas, que buscan una herramienta de autoconocimiento. La IA dio el volumen, mi criterio decidió qué sobrevivía al filtro.
El núcleo interpretativo de Presagio no es un simple prompt pidiendo "actúa como un psicólogo". Es una base de datos estructurada carta por carta bajo el sistema de Hajo Banzhaf, cruzada con fuentes de Carl Jung, Rachel Pollack, A.E. Waite y Mary K. Greer. Esto alimenta a "El Espejo", nuestra personalidad de IA dedicada exclusivamente a la psicología profunda. Al orquestar múltiples modelos en el back-end con fallbacks automáticos, logramos lecturas que sostienen el peso analítico para la introspección sin romper la inmersión del usuario.
Dibujar 78 cartas manualmente habría tomado meses. En su lugar, construí un motor que genera barajas completas a partir de un archivo JSON de estilo (paleta, anatomía y composición). El primer deck nació inspirado en el minimalismo de Alphonse Mucha, y el segundo retomó la raíz estética de González Camarena, dejando la infraestructura lista para cualquier corriente visual. A nivel de negocio, la FTC encontró en 2024 que el 76% de las aplicaciones de suscripción usan dark patterns. En Presagio apostamos por un modelo ético por créditos: el usuario paga solo por lo que consume, sin trampas de retención.
El camino a producción fue una prueba de criterio bajo fricción real. Apple rechazó la app nativa dos veces alegando un mercado saturado. Pivoteé a web para no depender de ninguna tienda, y ahí cualquiera puede usar Presagio hoy mismo. El siguiente muro fue el cobro: la pasarela de pagos con Stripe no se sostuvo en el canal web. En vez de frenar el negocio, moví los pagos a Android, donde el flujo y su cumplimiento se resuelven de forma nativa, y el cobro ya está en pruebas finales para salir a producción. La seguridad del producto la construí yo, con infraestructura en Docker y PostgreSQL protegida por Cloudflare, protección contra bots y un pentest superado. La de los pagos la apalanco donde funciona mejor.
Presagio opera de manera sólida con una API de más de noventa endpoints. Levantar la primera versión de este ecosistema en cerca de un mes de tardes demostró que construir con inteligencia artificial no elimina el rol del diseñador ni del arquitecto de software, sino que los eleva a directores de orquesta. La herramienta da la velocidad, pero la estrategia ante la adversidad la pone el criterio humano.
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