a16z Últimas ideas: Si un producto de IA no explota en las redes sociales dentro de las 48 horas posteriores a su lanzamiento, es como declarar su muerte.
En esta era de IA donde la frecuencia de actualización determina la vida o la muerte, la distribución ya no es solo parte de la estrategia de crecimiento, sino el variable central para el éxito o fracaso del producto. La frecuencia de actualización de los modelos básicos y las herramientas subyacentes se mide casi en semanas, y la ventana de iteración de productos se ha comprimido al máximo, mientras que la atención del usuario está altamente fragmentada. En este entorno, el "foso" en el sentido tradicional está desapareciendo, y la velocidad y el impulso están tomando su lugar: quien pueda ocupar primero la alta tierra mental del usuario, podrá abrirse camino en una competencia homogénea.
El nuevo episodio de a16z se centra en este profundo cambio que está remodelando el panorama del emprendimiento en IA, y el invitado es Anton Osika, cofundador de Lovable, un operador que ha ganado notoriedad rápidamente en el ámbito de los productos de IA orientados al mercado exterior y la distribución social. Lovable, bajo su dirección, logró alcanzar ingresos anuales de diez millones de dólares en solo dos meses desde su lanzamiento, no porque el modelo en sí tuviera algún avance mágico, sino porque él comprende profundamente el poder de "tomar la delantera desde el principio". En el campo de la IA, incluso si posees una tecnología poderosa, si no puedes presentar las ventajas de tu producto de una manera impactante y relevante que permita a los usuarios verlo y comprenderlo de inmediato, podrías ser instantáneamente eclipsado por productos de la competencia que son más hábiles en la distribución.
Osika señala que las reglas del juego para las startups de IA han cambiado de manera esencial. En el pasado, los emprendedores podían dedicar meses a perfeccionar el producto, optimizar la experiencia del usuario y luego buscar estrategias de distribución; pero ahora, si un producto no genera difusión social en las primeras 48 horas, es muy probable que desde el principio se le haya impuesto una "sentencia de muerte invisible". El desafío que enfrentan hoy las startups de IA no es "¿puedo hacerlo?", sino "¿puedo darme a conocer rápidamente y mantener un ascenso continuo?" Las diferencias tecnológicas se vuelven cada vez más débiles bajo la tendencia de homogeneización de los grandes modelos, y la eficiencia de distribución, la explosión de temas y la movilización del sentimiento del usuario son las claves que determinan cuán lejos llegará un producto.
El programa también explorará más a fondo un nuevo paradigma que Anton está practicando: construir abiertamente, transmitir demos en vivo y lanzar desafíos sociales para crear rápidamente narrativas de marca y un sentido de participación del usuario; establecer la reputación del producto y la cultura nativa mediante la intervención temprana de influenciadores dentro del círculo; y formar un "Starter Pack" colaborativo mediante la conexión con otras herramientas de IA, logrando una colaboración de distribución de bajo costo y alta calidad. El punto en común de estas prácticas es que no dependen de un gran presupuesto de mercado ni necesitan depender en exceso de los recursos de canal, sino que, bajo las reglas de las redes sociales, maximizan el efecto de difusión de cada iteración del producto.
En este ciclo de IA en el que "no distribuir es equivalente a no hacer nada", el enfoque representado por Anton Osika y Lovable podría ser la clave para que las empresas de IA atraviesen las nubes y construyan una muralla de potencial. La verdadera muralla ya no es una barrera tecnológica que otros no pueden imitar, sino la velocidad y la diferencia de comprensión estructural que otros no pueden igualar.
Despertarse temprano es crucial
¿Cómo construir una ventaja competitiva en el campo de la IA de consumo? Lamentablemente, no hay ninguna ventaja competitiva en este momento. Los cambios en la industria son demasiado rápidos: los modelos fundamentales y la infraestructura subyacente cambian casi cada mes, ¡y las nuevas actualizaciones se lanzan casi cada semana! En este entorno dinámico, casi no es posible construir productos de manera lenta y ordenada como en la era de Internet móvil. En este momento, lo más crucial es la velocidad: qué tan rápido puedes lanzar un producto, qué tan rápido puedes captar la atención de los usuarios y qué tan rápido puedes conquistar la mente de los usuarios.
Cada startup espera que su producto se vuelva popular. Pero hoy en día, esto es más difícil que nunca: hay una gran cantidad de productos de IA lanzados, la velocidad de actualización e iteración es extremadamente rápida, los algoritmos sociales son impredecibles, y además, los modelos subyacentes tienden a homogeneizarse, lo que hace que lograr un verdadero crecimiento explosivo sea cada vez más difícil.
Las estrategias de distribución y los métodos de crecimiento tradicionales (incluso para herramientas de productividad o productos útiles dirigidos a consumidores profesionales) ya no son tan efectivos. Para ser directo, como dice mi colega Andrew Chen: ahora todos los canales de marketing son ineficaces. La adquisición de usuarios a través de pago y SEO puede generar un crecimiento temporal de usuarios, pero en la IA de consumo, es difícil lograr una retención sostenida de usuarios. Tienes que romper las convenciones.
Para explicar al fundador la dinámica actual de la industria, utilicé una metáfora un poco "extraña": fundar una empresa de IA ahora es como lanzar una paloma al cielo y luego rezar para que pueda volar.
Hoy en día, un gran número de startups de IA están volando juntas como bandadas de palomas, esforzándose por acelerar y tratar de ascender para no agotar su energía y caer del cielo. Estas empresas son "lanzadas" al aire una tras otra, a menudo construyendo productos similares, y a veces incluso utilizando el mismo modelo subyacente. Algunas palomas apenas levantan vuelo y caen; algunas logran alcanzar una cierta altura y se estancan, con una desaceleración que eventualmente las lleva a agotarse, eligiendo un aterrizaje suave (como ser adquiridas o cambiar de rumbo en silencio). Pero unas pocas muy raras se lanzan hacia las nubes, rompen la capa de nubes y continúan ascendiendo, dejando a las demás palomas muy atrás.
Se han convertido en parte de la percepción general, ocupando un lugar privilegiado en la mente de los usuarios.
Sin embargo, incluso si ya has volado hasta las nubes, en la industria de la IA, aún debes esforzarte constantemente y aletear con fuerza. Si puedes lanzar nuevas capacidades, nuevas funciones y nuevos modelos más rápido, podrás distanciarte del segundo más rápido, del tercero y, incluso, de toda la bandada.
La verdadera muralla es el potencial
¿Qué significa todo esto? La distribución temprana es crucial. Por supuesto, la emoción que genera la distribución por sí sola no retiene a los usuarios, siempre y cuando tu producto también pueda mantenerse al día. Cuando puedes iterar rápidamente en el producto, cada actualización es una nueva oportunidad de exhibición y promoción. Las empresas que comprenden esta dinámica y construyen productos en torno a ella, como Perplexity, Lovable, Replit y ElevenLabs, están gradualmente distanciándose de otros competidores.
Entonces, ¿cómo puedes hacer que tu "paloma" despegue verticalmente y continúe ascendiendo? Un spoiler: aún no hay un manual de éxito listo para usar, porque las reglas del juego en esta etapa son: depender de la novedad y la creatividad. Sin embargo, a continuación se presentan algunas estrategias de distribución efectivas que hemos observado recientemente, junto con análisis de casos detrás de ellas:
Hackathon: renacer en forma de espectáculo público
En el pasado, el Hackathon era un evento de pequeño círculo dirigido a desarrolladores. Pero ahora, se asemeja más a un espectáculo público: se difunde ampliamente a través de transmisiones en vivo y redes sociales, con el objetivo de aumentar la influencia de distribución. Al mismo tiempo, las herramientas nativas de IA han reducido significativamente las barreras de entrada. Este tipo de evento proporciona un escenario que tiene el potencial de hacer famoso el nuevo proyecto que apoya tu producto.
Por ejemplo: ElevenLabs organizó a principios de este año un hackathon global para mostrar el potencial de su plataforma de voz AI. Se invitó a los desarrolladores a construir diversos proyectos basados en ella, desde robots de rol hasta aplicaciones de audio interactivas. Y en una demostración llamada Gibberlink, ocurrió algo inesperado: una voz AI de repente se dio cuenta de que estaba hablando con otra AI.
En esa conversación no guionizada, dos IA dialogaron con un tono casi humano, lo que generó un gran debate en las redes sociales. Esto no solo mostró una poderosa capacidad tecnológica, sino que también se convirtió en un punto de discusión con un "gusto extraño" cultural: sobre si la IA tiene autoconciencia y la veracidad de la simulación de voz. Este evento trajo una gran exposición a ElevenLabs.
Por ejemplo: Lovable recientemente organizó un duelo en vivo, donde un diseñador experimentado utilizó Webflow, compitiendo contra un "vibe coder" que usaba el asistente de diseño AI de Lovable, para ver quién podía crear una mejor landing page. La competencia tenía un límite de tiempo y se transmitió en vivo, lo que aumentó significativamente la tensión. El enfoque de este espectáculo no era quién ganaría al final, sino mostrar a la audiencia que la IA está reduciendo las barreras en el diseño, e incluso podría permitir que no profesionales superen a diseñadores profesionales. Esto no solo muestra el escenario de aplicación real de los productos de Lovable, sino que también inyecta material narrativo interesante en la plataforma social.
Experimento social, cuanto más "duro", mejor
Sobre la base de la tendencia mencionada, algunas empresas han ido un paso más allá. Bolt anunció recientemente que desafiará el récord mundial Guinness al organizar el hackathon más grande de la historia, dirigido incluso a personas que no son desarrolladores, con un premio total de hasta 1 millón de dólares.
Similarmente, Genspark lanzó una serie de desafíos sociales esta primavera, animando a los usuarios a intentar vencer a su super asistente de IA. Se invitó a los participantes a hacer preguntas complejas o extrañas a la IA, intentando revelar sus limitaciones. Los casos de fracaso más creativos o profundos pueden dividir un premio de $10,000. Este tipo de actividades no son costosas, pero pueden generar una gran cantidad de conversación e interacción de los usuarios.
Veamos otro ejemplo: en China, un fondo de capital de riesgo de primer nivel organizó un experimento al estilo de El Show de Truman que duró tres días: encerraron a los desarrolladores en una habitación, les dieron una computadora y solo podían usar herramientas de IA generativa, con el objetivo de ganar tanto dinero como fuera posible. Este tipo de truco al estilo de un reality show es claramente performativo, pero ese es precisamente el punto. Este experimento no solo recibió cobertura mediática, sino que también generó un amplio debate en las plataformas sociales.
AI "paquete para principiantes" y estrategia de alianza
Hoy en día, los usuarios a menudo necesitan ensamblar múltiples herramientas de IA por sí mismos: generar, editar, optimizar, y output. El cambio entre múltiples herramientas es frustrante. En este ecosistema fragmentado, la colaboración es poder.
Estamos viendo que cada vez más empresas líderes en IA se unen para lanzar publicaciones conjuntas o paquetes de integración de funciones, difundiendo productos en forma combinada y dirigiendo tráfico entre sí. Estos paquetes de inicio virales muestran el potencial de la colaboración en el uso de herramientas.
Por ejemplo: Captions se ha asociado con Runway, ElevenLabs y Hedra para crear una pila completa de generación de videos, que va desde la generación de texto hasta la voz en off, formando un proceso de producción de video AI de una sola parada; Bolt lanzó un paquete de herramientas para creadores meticulosamente planificado, que incluye infraestructuras AI y herramientas de creación como Entri, Sentry, Pica y Algorand; Black Forest Labs, al lanzar su nuevo modelo Kontext, se unió a socios como Fal, Leonardo AI, Freepik y Krea para su presentación conjunta.
Estos Starter Packs no son solo un truco de marketing, también tienen un verdadero valor de integración funcional, mostrando a los usuarios: desde la creatividad hasta la producción, ya no es necesario reunir piezas aquí y allá, este conjunto lo resuelve todo.
Además, también han formado un efecto de respaldo social: cada parte colaboradora ha aumentado la credibilidad y el impacto de la marca de los demás.
Unir a los influenciadores del sector y construir una muralla defensiva.
Otra estrategia para construir una muralla defensiva es hacer que los creadores, desarrolladores y diseñadores nativos de IA hablen por ti. No estamos hablando de influencers o embajadores de marca en el sentido tradicional. El marketing de influencers tradicional es cada vez menos efectivo: alta inversión, bajo retorno, el tráfico llega rápido y se va rápido, y la tasa de conversión es baja.
En comparación, las verdaderas empresas líderes en IA han comenzado a abrir el acceso anticipado a usuarios nativos influyentes en nichos específicos. Estas personas pueden no tener millones de seguidores, pero tienen una gran influencia en comunidades específicas, foros (como Reddit, Discord) y en las comunidades creativas de Internet, lo que les permite impactar realmente la reputación y la tasa de adopción de las herramientas.
Por ejemplo: Nick St. Pierre es el "evangelizador natural" de Midjourney, y sus obras generadas a partir de imágenes se han difundido ampliamente; Luma AI también ha adoptado una estrategia similar, abriendo el acceso anticipado a un pequeño grupo de creadores nativos de IA; antes del lanzamiento de Veo 3, el creador de cine Min Choi y PJ Ace probaron el modelo anticipadamente y crearon contenido, lo que generó una amplia atención.
PJ Ace tuiteó: "Antes gastaba 500,000 dólares en un anuncio de medicamento, ahora solo utilicé el límite de crédito de $500 en Veo 3 y me tomó todo un día, y ya está. ¿Quién puede pagar 500,000 por un anuncio ahora?"
Este tipo de contenido no solo es una demostración del producto, sino también una recomendación genuina y persuasiva, que refuerza la percepción del usuario a través de la perspectiva de "insiders".
Ataque directo: utiliza "publicar video" como estrategia de distribución
Puede que hayas escuchado una frase: "show, don’t tell", pero en la era de la IA, se ha convertido en "show, don't pitch". Las relaciones públicas tradicionales son demasiado lentas y rígidas para el rápido ritmo actual de la IA; por el contrario, vemos a muchos pequeños equipos poco conocidos que, gracias a una brillante demostración del producto y a su intuición narrativa, han conseguido un efecto llamativo.
Como dijo Kevin Kwok: “¿Desde cuándo todas las presentaciones de nuevos productos tienen que grabarse en video? Este cambio de tendencia ha sido realmente rápido.”
Por ejemplo, cuando la startup china Manus lanzó su asistente de IA general, no realizó una conferencia de prensa ni lanzó publicidad, sino que subió directamente un video de demostración de 4 minutos a X y YouTube. El video mostró las potentes funciones del producto, generando un amplio interés, con más de 500,000 visualizaciones.
Detrás de este cambio, hay una transformación subyacente: cada vez más startups nombran a un responsable de crecimiento que entienda de tecnología, e incluso se puede decir Chief Flapping Officer: no solo es responsable de la estrategia de crecimiento operativo, sino que también debe involucrarse personalmente, creando demos interactivas interesantes e incluso extrañas, buscando un efecto de difusión que sea impactante.
Por ejemplo, Luke Harries de ElevenLabs es un representante típico. No solo planifica actividades de marketing, sino que también se involucra directamente en proyectos, como construir un demo de servidor MCP para WhatsApp; este tipo de proyectos curiosos a menudo se vuelven inesperadamente populares.
Otro personaje similar es Ben Lang. En sus inicios en Notion, se encargó de crear algunas demos interesantes, exhibiciones de nicho y diseños lúdicos; antes de que el producto se hiciera popular, ya había moldeado silenciosamente la cultura comunitaria y la identidad de marca de Notion. Ahora, en Cursor, desempeña un papel similar, construyendo proyectos públicamente y convirtiendo cada lanzamiento de producto en historias y contenido compartibles.
Build in Public (Construir en público)
Antes, los datos de crecimiento eran un secreto que la empresa revelaba cuidadosamente solo a los inversionistas. Hoy en día, cada vez más empresas de IA eligen construir de manera pública: comparten el progreso del producto, los datos de los usuarios, los hitos de ingresos e incluso los experimentos fallidos.
Por ejemplo, un tweet publicado por Genspark en una plataforma social: "¿Lograr ingresos anuales (ARR) de 36 millones de dólares en 45 días? ¡Así es, nuestro pequeño equipo de solo 20 personas podría ser la startup de más rápido crecimiento de la historia. Sin marketing llamativo, sin publicidad, todo gracias al boca a boca de los usuarios." También adjuntaron una lista de productos lanzados recientemente: Genspark AI Sheet, Agentic Download Agent, etc.
Otros como Lovable, Bolt y Krea también han adoptado un enfoque similar. Actualizan regularmente en plataformas sociales, desde el crecimiento de ingresos, DAU (usuarios activos diarios), hasta reflexiones sobre fracasos experimentales, haciendo que los usuarios se sientan parte del proceso de construcción, no meros espectadores o turistas de IA. Anton Osika, fundador de Lovable, tuiteó en enero de 2025: "Lovable ha alcanzado hoy el objetivo de $10 millones en ingresos anuales, ¡solo dos meses después del lanzamiento! El crecimiento sigue acelerándose." Y acompaña con una interpretación de las ventajas del producto en comparación con otros competidores (desglosado en forma de hilos).
Esta transparencia pública también ha traído un efecto de competencia implícita: cuando los productos de una empresa rompen barreras, los números de usuarios o los ingresos se hacen públicos, esto estimula a las startups en el mismo campo a involucrarse, más que a mostrar demos, gráficos de crecimiento o comentarios de usuarios. Esta atmósfera de "tú muestras datos, yo también sigo" ha impulsado la eficiencia de difusión y acumulación de potencial de todo el ecosistema.
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El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
a16z Últimas ideas: Si un producto de IA no explota en las redes sociales dentro de las 48 horas posteriores a su lanzamiento, es como declarar su muerte.
Fuente: Andreessen Horowitz
Compilado por: Xinyi Fan, Z Finance
En esta era de IA donde la frecuencia de actualización determina la vida o la muerte, la distribución ya no es solo parte de la estrategia de crecimiento, sino el variable central para el éxito o fracaso del producto. La frecuencia de actualización de los modelos básicos y las herramientas subyacentes se mide casi en semanas, y la ventana de iteración de productos se ha comprimido al máximo, mientras que la atención del usuario está altamente fragmentada. En este entorno, el "foso" en el sentido tradicional está desapareciendo, y la velocidad y el impulso están tomando su lugar: quien pueda ocupar primero la alta tierra mental del usuario, podrá abrirse camino en una competencia homogénea.
El nuevo episodio de a16z se centra en este profundo cambio que está remodelando el panorama del emprendimiento en IA, y el invitado es Anton Osika, cofundador de Lovable, un operador que ha ganado notoriedad rápidamente en el ámbito de los productos de IA orientados al mercado exterior y la distribución social. Lovable, bajo su dirección, logró alcanzar ingresos anuales de diez millones de dólares en solo dos meses desde su lanzamiento, no porque el modelo en sí tuviera algún avance mágico, sino porque él comprende profundamente el poder de "tomar la delantera desde el principio". En el campo de la IA, incluso si posees una tecnología poderosa, si no puedes presentar las ventajas de tu producto de una manera impactante y relevante que permita a los usuarios verlo y comprenderlo de inmediato, podrías ser instantáneamente eclipsado por productos de la competencia que son más hábiles en la distribución.
Osika señala que las reglas del juego para las startups de IA han cambiado de manera esencial. En el pasado, los emprendedores podían dedicar meses a perfeccionar el producto, optimizar la experiencia del usuario y luego buscar estrategias de distribución; pero ahora, si un producto no genera difusión social en las primeras 48 horas, es muy probable que desde el principio se le haya impuesto una "sentencia de muerte invisible". El desafío que enfrentan hoy las startups de IA no es "¿puedo hacerlo?", sino "¿puedo darme a conocer rápidamente y mantener un ascenso continuo?" Las diferencias tecnológicas se vuelven cada vez más débiles bajo la tendencia de homogeneización de los grandes modelos, y la eficiencia de distribución, la explosión de temas y la movilización del sentimiento del usuario son las claves que determinan cuán lejos llegará un producto.
El programa también explorará más a fondo un nuevo paradigma que Anton está practicando: construir abiertamente, transmitir demos en vivo y lanzar desafíos sociales para crear rápidamente narrativas de marca y un sentido de participación del usuario; establecer la reputación del producto y la cultura nativa mediante la intervención temprana de influenciadores dentro del círculo; y formar un "Starter Pack" colaborativo mediante la conexión con otras herramientas de IA, logrando una colaboración de distribución de bajo costo y alta calidad. El punto en común de estas prácticas es que no dependen de un gran presupuesto de mercado ni necesitan depender en exceso de los recursos de canal, sino que, bajo las reglas de las redes sociales, maximizan el efecto de difusión de cada iteración del producto.
En este ciclo de IA en el que "no distribuir es equivalente a no hacer nada", el enfoque representado por Anton Osika y Lovable podría ser la clave para que las empresas de IA atraviesen las nubes y construyan una muralla de potencial. La verdadera muralla ya no es una barrera tecnológica que otros no pueden imitar, sino la velocidad y la diferencia de comprensión estructural que otros no pueden igualar.
Despertarse temprano es crucial
¿Cómo construir una ventaja competitiva en el campo de la IA de consumo? Lamentablemente, no hay ninguna ventaja competitiva en este momento. Los cambios en la industria son demasiado rápidos: los modelos fundamentales y la infraestructura subyacente cambian casi cada mes, ¡y las nuevas actualizaciones se lanzan casi cada semana! En este entorno dinámico, casi no es posible construir productos de manera lenta y ordenada como en la era de Internet móvil. En este momento, lo más crucial es la velocidad: qué tan rápido puedes lanzar un producto, qué tan rápido puedes captar la atención de los usuarios y qué tan rápido puedes conquistar la mente de los usuarios.
Cada startup espera que su producto se vuelva popular. Pero hoy en día, esto es más difícil que nunca: hay una gran cantidad de productos de IA lanzados, la velocidad de actualización e iteración es extremadamente rápida, los algoritmos sociales son impredecibles, y además, los modelos subyacentes tienden a homogeneizarse, lo que hace que lograr un verdadero crecimiento explosivo sea cada vez más difícil.
Las estrategias de distribución y los métodos de crecimiento tradicionales (incluso para herramientas de productividad o productos útiles dirigidos a consumidores profesionales) ya no son tan efectivos. Para ser directo, como dice mi colega Andrew Chen: ahora todos los canales de marketing son ineficaces. La adquisición de usuarios a través de pago y SEO puede generar un crecimiento temporal de usuarios, pero en la IA de consumo, es difícil lograr una retención sostenida de usuarios. Tienes que romper las convenciones.
Para explicar al fundador la dinámica actual de la industria, utilicé una metáfora un poco "extraña": fundar una empresa de IA ahora es como lanzar una paloma al cielo y luego rezar para que pueda volar.
Hoy en día, un gran número de startups de IA están volando juntas como bandadas de palomas, esforzándose por acelerar y tratar de ascender para no agotar su energía y caer del cielo. Estas empresas son "lanzadas" al aire una tras otra, a menudo construyendo productos similares, y a veces incluso utilizando el mismo modelo subyacente. Algunas palomas apenas levantan vuelo y caen; algunas logran alcanzar una cierta altura y se estancan, con una desaceleración que eventualmente las lleva a agotarse, eligiendo un aterrizaje suave (como ser adquiridas o cambiar de rumbo en silencio). Pero unas pocas muy raras se lanzan hacia las nubes, rompen la capa de nubes y continúan ascendiendo, dejando a las demás palomas muy atrás.
Se han convertido en parte de la percepción general, ocupando un lugar privilegiado en la mente de los usuarios.
Sin embargo, incluso si ya has volado hasta las nubes, en la industria de la IA, aún debes esforzarte constantemente y aletear con fuerza. Si puedes lanzar nuevas capacidades, nuevas funciones y nuevos modelos más rápido, podrás distanciarte del segundo más rápido, del tercero y, incluso, de toda la bandada.
La verdadera muralla es el potencial
¿Qué significa todo esto? La distribución temprana es crucial. Por supuesto, la emoción que genera la distribución por sí sola no retiene a los usuarios, siempre y cuando tu producto también pueda mantenerse al día. Cuando puedes iterar rápidamente en el producto, cada actualización es una nueva oportunidad de exhibición y promoción. Las empresas que comprenden esta dinámica y construyen productos en torno a ella, como Perplexity, Lovable, Replit y ElevenLabs, están gradualmente distanciándose de otros competidores.
Entonces, ¿cómo puedes hacer que tu "paloma" despegue verticalmente y continúe ascendiendo? Un spoiler: aún no hay un manual de éxito listo para usar, porque las reglas del juego en esta etapa son: depender de la novedad y la creatividad. Sin embargo, a continuación se presentan algunas estrategias de distribución efectivas que hemos observado recientemente, junto con análisis de casos detrás de ellas:
Hackathon: renacer en forma de espectáculo público
En el pasado, el Hackathon era un evento de pequeño círculo dirigido a desarrolladores. Pero ahora, se asemeja más a un espectáculo público: se difunde ampliamente a través de transmisiones en vivo y redes sociales, con el objetivo de aumentar la influencia de distribución. Al mismo tiempo, las herramientas nativas de IA han reducido significativamente las barreras de entrada. Este tipo de evento proporciona un escenario que tiene el potencial de hacer famoso el nuevo proyecto que apoya tu producto.
Por ejemplo: ElevenLabs organizó a principios de este año un hackathon global para mostrar el potencial de su plataforma de voz AI. Se invitó a los desarrolladores a construir diversos proyectos basados en ella, desde robots de rol hasta aplicaciones de audio interactivas. Y en una demostración llamada Gibberlink, ocurrió algo inesperado: una voz AI de repente se dio cuenta de que estaba hablando con otra AI.
En esa conversación no guionizada, dos IA dialogaron con un tono casi humano, lo que generó un gran debate en las redes sociales. Esto no solo mostró una poderosa capacidad tecnológica, sino que también se convirtió en un punto de discusión con un "gusto extraño" cultural: sobre si la IA tiene autoconciencia y la veracidad de la simulación de voz. Este evento trajo una gran exposición a ElevenLabs.
Por ejemplo: Lovable recientemente organizó un duelo en vivo, donde un diseñador experimentado utilizó Webflow, compitiendo contra un "vibe coder" que usaba el asistente de diseño AI de Lovable, para ver quién podía crear una mejor landing page. La competencia tenía un límite de tiempo y se transmitió en vivo, lo que aumentó significativamente la tensión. El enfoque de este espectáculo no era quién ganaría al final, sino mostrar a la audiencia que la IA está reduciendo las barreras en el diseño, e incluso podría permitir que no profesionales superen a diseñadores profesionales. Esto no solo muestra el escenario de aplicación real de los productos de Lovable, sino que también inyecta material narrativo interesante en la plataforma social.
Experimento social, cuanto más "duro", mejor
Sobre la base de la tendencia mencionada, algunas empresas han ido un paso más allá. Bolt anunció recientemente que desafiará el récord mundial Guinness al organizar el hackathon más grande de la historia, dirigido incluso a personas que no son desarrolladores, con un premio total de hasta 1 millón de dólares.
Similarmente, Genspark lanzó una serie de desafíos sociales esta primavera, animando a los usuarios a intentar vencer a su super asistente de IA. Se invitó a los participantes a hacer preguntas complejas o extrañas a la IA, intentando revelar sus limitaciones. Los casos de fracaso más creativos o profundos pueden dividir un premio de $10,000. Este tipo de actividades no son costosas, pero pueden generar una gran cantidad de conversación e interacción de los usuarios.
Veamos otro ejemplo: en China, un fondo de capital de riesgo de primer nivel organizó un experimento al estilo de El Show de Truman que duró tres días: encerraron a los desarrolladores en una habitación, les dieron una computadora y solo podían usar herramientas de IA generativa, con el objetivo de ganar tanto dinero como fuera posible. Este tipo de truco al estilo de un reality show es claramente performativo, pero ese es precisamente el punto. Este experimento no solo recibió cobertura mediática, sino que también generó un amplio debate en las plataformas sociales.
AI "paquete para principiantes" y estrategia de alianza
Hoy en día, los usuarios a menudo necesitan ensamblar múltiples herramientas de IA por sí mismos: generar, editar, optimizar, y output. El cambio entre múltiples herramientas es frustrante. En este ecosistema fragmentado, la colaboración es poder.
Estamos viendo que cada vez más empresas líderes en IA se unen para lanzar publicaciones conjuntas o paquetes de integración de funciones, difundiendo productos en forma combinada y dirigiendo tráfico entre sí. Estos paquetes de inicio virales muestran el potencial de la colaboración en el uso de herramientas.
Por ejemplo: Captions se ha asociado con Runway, ElevenLabs y Hedra para crear una pila completa de generación de videos, que va desde la generación de texto hasta la voz en off, formando un proceso de producción de video AI de una sola parada; Bolt lanzó un paquete de herramientas para creadores meticulosamente planificado, que incluye infraestructuras AI y herramientas de creación como Entri, Sentry, Pica y Algorand; Black Forest Labs, al lanzar su nuevo modelo Kontext, se unió a socios como Fal, Leonardo AI, Freepik y Krea para su presentación conjunta.
Estos Starter Packs no son solo un truco de marketing, también tienen un verdadero valor de integración funcional, mostrando a los usuarios: desde la creatividad hasta la producción, ya no es necesario reunir piezas aquí y allá, este conjunto lo resuelve todo.
Además, también han formado un efecto de respaldo social: cada parte colaboradora ha aumentado la credibilidad y el impacto de la marca de los demás.
Unir a los influenciadores del sector y construir una muralla defensiva.
Otra estrategia para construir una muralla defensiva es hacer que los creadores, desarrolladores y diseñadores nativos de IA hablen por ti. No estamos hablando de influencers o embajadores de marca en el sentido tradicional. El marketing de influencers tradicional es cada vez menos efectivo: alta inversión, bajo retorno, el tráfico llega rápido y se va rápido, y la tasa de conversión es baja.
En comparación, las verdaderas empresas líderes en IA han comenzado a abrir el acceso anticipado a usuarios nativos influyentes en nichos específicos. Estas personas pueden no tener millones de seguidores, pero tienen una gran influencia en comunidades específicas, foros (como Reddit, Discord) y en las comunidades creativas de Internet, lo que les permite impactar realmente la reputación y la tasa de adopción de las herramientas.
Por ejemplo: Nick St. Pierre es el "evangelizador natural" de Midjourney, y sus obras generadas a partir de imágenes se han difundido ampliamente; Luma AI también ha adoptado una estrategia similar, abriendo el acceso anticipado a un pequeño grupo de creadores nativos de IA; antes del lanzamiento de Veo 3, el creador de cine Min Choi y PJ Ace probaron el modelo anticipadamente y crearon contenido, lo que generó una amplia atención.
PJ Ace tuiteó: "Antes gastaba 500,000 dólares en un anuncio de medicamento, ahora solo utilicé el límite de crédito de $500 en Veo 3 y me tomó todo un día, y ya está. ¿Quién puede pagar 500,000 por un anuncio ahora?"
Este tipo de contenido no solo es una demostración del producto, sino también una recomendación genuina y persuasiva, que refuerza la percepción del usuario a través de la perspectiva de "insiders".
Ataque directo: utiliza "publicar video" como estrategia de distribución
Puede que hayas escuchado una frase: "show, don’t tell", pero en la era de la IA, se ha convertido en "show, don't pitch". Las relaciones públicas tradicionales son demasiado lentas y rígidas para el rápido ritmo actual de la IA; por el contrario, vemos a muchos pequeños equipos poco conocidos que, gracias a una brillante demostración del producto y a su intuición narrativa, han conseguido un efecto llamativo.
Como dijo Kevin Kwok: “¿Desde cuándo todas las presentaciones de nuevos productos tienen que grabarse en video? Este cambio de tendencia ha sido realmente rápido.”
Por ejemplo, cuando la startup china Manus lanzó su asistente de IA general, no realizó una conferencia de prensa ni lanzó publicidad, sino que subió directamente un video de demostración de 4 minutos a X y YouTube. El video mostró las potentes funciones del producto, generando un amplio interés, con más de 500,000 visualizaciones.
Detrás de este cambio, hay una transformación subyacente: cada vez más startups nombran a un responsable de crecimiento que entienda de tecnología, e incluso se puede decir Chief Flapping Officer: no solo es responsable de la estrategia de crecimiento operativo, sino que también debe involucrarse personalmente, creando demos interactivas interesantes e incluso extrañas, buscando un efecto de difusión que sea impactante.
Por ejemplo, Luke Harries de ElevenLabs es un representante típico. No solo planifica actividades de marketing, sino que también se involucra directamente en proyectos, como construir un demo de servidor MCP para WhatsApp; este tipo de proyectos curiosos a menudo se vuelven inesperadamente populares.
Otro personaje similar es Ben Lang. En sus inicios en Notion, se encargó de crear algunas demos interesantes, exhibiciones de nicho y diseños lúdicos; antes de que el producto se hiciera popular, ya había moldeado silenciosamente la cultura comunitaria y la identidad de marca de Notion. Ahora, en Cursor, desempeña un papel similar, construyendo proyectos públicamente y convirtiendo cada lanzamiento de producto en historias y contenido compartibles.
Build in Public (Construir en público)
Antes, los datos de crecimiento eran un secreto que la empresa revelaba cuidadosamente solo a los inversionistas. Hoy en día, cada vez más empresas de IA eligen construir de manera pública: comparten el progreso del producto, los datos de los usuarios, los hitos de ingresos e incluso los experimentos fallidos.
Por ejemplo, un tweet publicado por Genspark en una plataforma social: "¿Lograr ingresos anuales (ARR) de 36 millones de dólares en 45 días? ¡Así es, nuestro pequeño equipo de solo 20 personas podría ser la startup de más rápido crecimiento de la historia. Sin marketing llamativo, sin publicidad, todo gracias al boca a boca de los usuarios." También adjuntaron una lista de productos lanzados recientemente: Genspark AI Sheet, Agentic Download Agent, etc.
Otros como Lovable, Bolt y Krea también han adoptado un enfoque similar. Actualizan regularmente en plataformas sociales, desde el crecimiento de ingresos, DAU (usuarios activos diarios), hasta reflexiones sobre fracasos experimentales, haciendo que los usuarios se sientan parte del proceso de construcción, no meros espectadores o turistas de IA. Anton Osika, fundador de Lovable, tuiteó en enero de 2025: "Lovable ha alcanzado hoy el objetivo de $10 millones en ingresos anuales, ¡solo dos meses después del lanzamiento! El crecimiento sigue acelerándose." Y acompaña con una interpretación de las ventajas del producto en comparación con otros competidores (desglosado en forma de hilos).
Esta transparencia pública también ha traído un efecto de competencia implícita: cuando los productos de una empresa rompen barreras, los números de usuarios o los ingresos se hacen públicos, esto estimula a las startups en el mismo campo a involucrarse, más que a mostrar demos, gráficos de crecimiento o comentarios de usuarios. Esta atmósfera de "tú muestras datos, yo también sigo" ha impulsado la eficiencia de difusión y acumulación de potencial de todo el ecosistema.