Sin conocimientos de programación y con $100: así construyó un emprendedor una plataforma fotográfica de IA completa desde cero

Una entrevista de AgentAya con Gilles Storme, cofundador de Masters of Photography y creador de Pixwise Studio.

Gilles Storme lleva más de dos décadas en puestos directivos comerciales y estratégicos en medios de comunicación, televisión y videojuegos. Trabajó en puestos de liderazgo en la BBC, National Geographic, Discovery y AOL, y más tarde dirigió equipos comerciales en King, el estudio detrás de Candy Crush y una de las compañías de juegos para móviles más exitosas de la historia. Sin lugar a dudas, él es un ejecutivo serio y experimentado. Sin embargo, no es ingeniero. No tiene conocimientos de programación. Nunca ha escrito una sola línea de JavaScript, React ni TypeScript en su vida. No obstante, en pocas semanas y desde su casa en Inglaterra, construyó y lanzó Pixwise Studio: una plataforma de aprendizaje fotográfico con IA completamente funcional, que incluye cuentas de usuario, inicio de sesión social con Google, sistema de pago, recomendaciones de configuración de cámara generadas por IA, análisis de fotografías con IA, una función de comunidad, un diario de aprendizaje y su correspondiente estrategia de contenido SEO.

¿El coste total en herramientas y suscripciones externas? Alrededor de $100.

Si ese número parece casi absurdo, es porque lo es. Hace apenas unos años, construir el mismo producto con una agencia o equipo de desarrollo externo habría costado entre $30.000 y $80.000, sin ninguna garantía de que fuera a funcionar o encontrar audiencia. Hoy, un fundador sin perfil técnico pero motivado, con las herramientas adecuadas y un enfoque estructurado, puede pasar de la idea a un producto en funcionamiento en días o semanas, no en meses.

Esta es la historia de cómo lo hizo Gilles, qué aprendió en el proceso, y qué significa para cualquiera que tenga una idea de negocio y ninguna experiencia en programación.

Masters of Photography: el negocio detrás del creador

Para entender por qué existe Pixwise, hay que entender el mundo de Gilles. En 2018 cofundó Masters of Photography junto al cineasta Chris Ryan. La plataforma es un negocio de formación premium en línea que ofrece cursos completos en vídeo con algunos de los mejores fotógrafos en activo. No son webinarios ni consejos rápidos, sino clases de varias horas filmados sobre el terreno y en distintos lugares del mundo, siguiendo a cada fotógrafo de primer nivel mientras trabaja.

El elenco es extraordinario. Steve McCurry, el fotógrafo detrás del icónico retrato de la niña afgana. Joel Meyerowitz, el legendario fotógrafo de calle y arte que lleva más de 50 años en activo. Albert Watson, uno de los fotógrafos de retrato y moda más influyentes del mundo, filmado en su estudio de Nueva York y sobre el terreno en Marruecos. David Yarrow, el fotógrafo de bellas artes más vendido, filmado en Montana y Kenia. Paul Nicklen y Cristina Mittermeier, ambos reconocidos fotógrafos de conservación, filmados en Columbia Británica y México respectivamente. Nick Danziger, el célebre fotoperiodista, filmado en Armenia, Francia y el Reino Unido. Cada master class dura entre cuatro y ocho horas, dividida en episodios de 15 a 20 minutos, y en conjunto forman una biblioteca verdaderamente singular de educación fotográfica. La plataforma ha atraído a más de 30.000 fotógrafos.

Masters of Photography está en constante evolución. Hace poco lanzaron un nuevo libro con Paul Nicklen, uno de sus fotógrafos. Además, siguen publicando nuevo contenido y organizando sesiones de preguntas y respuestas en directo con los maestros.

Pero Gilles llevaba tiempo pensando en algo que faltaba en el producto que ofrecían.

Las clases están diseñadas para fotógrafos que ya tienen una base sólida. Enseñan a desarrollar la mirada, a encontrar el propio estilo, a comprender la filosofía y el proceso creativo detrás de la gran fotografía. No son, deliberadamente, cursos técnicos sobre configuraciones de cámara ni sobre la física de la luz.

"La master class da por sentado cierto nivel de dominio," explica Gilles. "Trata de desarrollar tu mirada, encontrar tu voz. Pero ¿qué pasa con aquellos que recién empiezan? ¿Con la persona que aún no entiende los diafragmas, las velocidades de obturación ni la teoría de la luz? Siempre hubo esta brecha entre lo que ofrecíamos y las necesidades técnicas más básicas del fotógrafo principiante."

El reto era cómo cubrir esa brecha. Enseñar la configuración de la cámara y los fundamentos técnicos a través de vídeo tradicional es, como dice Gilles, «muy tedioso». Cualquiera que haya intentado aprender valores de apertura y velocidades de obturación desde un vídeo de YouTube sabe a qué se refiere. Es información densa, que depende del contexto, y en el momento en que estás de pie en un campo durante la hora dorada tratando de fotografiar un paisaje, ya has olvidado la mitad de lo que viste.

Gilles quería algo distinto. Algo interactivo. Algo que acortara la distancia entre estar en casa viendo una lección y estar sobre el terreno tratando de hacer una fotografía. Algo que se pareciera menos a un libro de texto y más a tener a un amigo entendido a tu lado.

Fue entonces cuando empezó a pensar en la IA.

La idea detrás de Pixwise

El concepto es elegante. Pixwise Studio hace dos cosas, y ambas aprovechan lo que la IA realmente hace bien: procesar información con rapidez y ofrecer retroalimentación estructurada y personalizada.

La primera función es un asesor de configuración de cámara basado en IA. Antes de hacer la fotografía, le dices a Pixwise qué quieres fotografiar: un paisaje, un retrato, una escena callejera de noche. Te hace una serie de preguntas sobre las condiciones, lo que intentas conseguir y el equipo que tienes. Esas respuestas forman un prompt que se envía a un modelo de lenguaje, y este devuelve consejos prácticos y estructurados: configuraciones de cámara recomendadas, consejos sobre cómo abordarlo y advertencias sobre posibles problemas.

Aquí es donde todo se vuelve realmente interesante. Después de tomar tus fotografías, puedes subir una imagen y Pixwise te ofrece una crítica detallada y estructurada. Composición, exposición, técnica. Te dice qué funciona, qué no, qué podrías mejorar si repitieras la toma y qué podrías corregir en postproducción. Es como tener a un fotógrafo profesional mirando por encima de tu hombro y dándote una retroalimentación honesta y específica.

La función de análisis fotográfico utiliza el modelo Gemini Flash de Google, que Gilles eligió por su especial potencia en el análisis de imágenes y por su generosa cuota de tokens gratuitos durante el desarrollo. El asesor de configuración de cámara funciona a través de la API de Claude. Ambos devuelven respuestas estructuradas para que la retroalimentación sea coherente, en lugar de un bloque de texto con un formato distinto cada vez.

"Pensé: bueno, esta es una herramienta bastante buena," dice Gilles. "La pregunta es: ¿va a funcionar? ¿Le interesa a alguien? Es muy difícil saberlo. Y si hubieras tenido que construir esto desde cero hace unos años, habría costado bastante dinero sin ninguna garantía de éxito. Es una apuesta arriesgada."

Hace unos años, "una apuesta arriesgada" habría significado extender un cheque por decenas de miles de libras a una agencia, esperar meses y confiar en que saliera bien. Una apuesta que la mayoría de los pequeños empresarios no pueden permitirse. Esta vez, Gilles decidió construirlo él mismo.

Por qué esto importa más allá de la fotografía

Antes de entrar en los detalles de cómo construyó Gilles Pixwise, vale la pena dar un paso atrás y entender por qué importa esta historia. No solo para fotógrafos ni para empresas de formación, sino para cualquiera que dirija o quiera crear un negocio.

Durante décadas, la economía de construir productos digitales ha sido brutalmente sencilla. Si tienes una idea para un software, una aplicación web o una herramienta en línea, tienes tres opciones. Puedes aprender a programar tú mismo, lo que requiere meses o años de estudio serio. Puedes contratar desarrolladores, lo que cuesta como mínimo decenas de miles y conlleva todos los riesgos de gestionar un proyecto técnico que no entiendes del todo. O puedes usar herramientas sin código como Bubble o Webflow, que son más sencillas, pero te atan a sus plataformas y tienen limitaciones reales.

El vibe coding, término acuñado por Andrej Karpathy (cofundador de OpenAI y exdirector de IA en Tesla) en febrero de 2025, cambia por completo la ecuación. La idea básica es que describes lo que quieres en lenguaje natural y la IA genera el código real. Tú te centras en el producto, en el problema, en la experiencia del usuario. La IA se encarga de la sintaxis.

En febrero de 2025, Karpathy publicó: "Hay un nuevo tipo de programación que llamo vibe coding, donde te entregas por completo a las vibraciones, abrazas los exponenciales y olvidas incluso que el código existe." El diccionario Collins lo eligió como la Palabra del Año en 2025. A comienzos de 2026, ha pasado de ser un tuit a convertirse en un movimiento. Según análisis de la comunidad, el 63% de los usuarios activos de vibe coding no son desarrolladores. Son fundadores, gestores de producto, especialistas en marketing y empresarios que construyen productos reales y funcionales. Y Combinator informó de que una cuarta parte de las startups de su hornada de invierno de 2025 tenían bases de código generadas en un 95% por IA.

Las herramientas que hacen posible todo esto (Cursor, Lovable, Replit, Bolt, Claude Code y otras) han evolucionado hasta el punto en que una persona sin perfil técnico puede pasar de una idea a una aplicación web desplegada en días. El coste es, por lo general, un puñado de suscripciones a herramientas de IA. El código es real, exportable y desplegable en cualquier entorno. El código es real, exportable y desplegable en cualquier entorno. No es un constructor de sitios web con plantillas que te pone un techo desde el principio.

La experiencia de Gilles lo ilustra con claridad, hay una diferencia significativa entre generar código rápidamente y construir bien un producto. Esa diferencia está en la estructura, el proceso y saber cuándo seguir iterando y cuándo dar el producto por terminado.

Empezando con Lovable, y descubriendo sus límites

Como muchas personas que empiezan a explorar el vibe coding, Gilles comenzó con Lovable, una de las plataformas "de prompt a producto" más populares. El atractivo es evidente: describes tu idea y Lovable genera una aplicación funcional que parece pulida y profesional, a menudo en minutos.

"Lovable era muy bueno creando algo que tiene buena pinta," dice Gilles. "Pero creo que la trampa en la que caí es que estas herramientas te dicen: danos tu idea y nosotros la construimos. Así que llegas con algo muy amplio, lo metes en la máquina y construye algo. Pero te das cuenta de que, una vez construido, es muy difícil cambiarlo y llevarlo hacia donde realmente quieres. Con bastante frecuencia se rompe y se queda atascado en un bucle."

Este es un patrón que casi todo creador sin perfil técnico encuentra tarde o temprano. El resultado inicial es impresionante, incluso mágico. Pero el software no es un único momento de creación. Es un proceso continuo de refinamiento, ajuste y resolución de errores. Cuando has generado una base de código extensa de una sola vez y algo falla, encontrar dónde está el problema y cómo corregirlo sin romper otra cosa es genuinamente difícil, sobre todo si no entiendes el código.

La economía de tokens lo empeora. Los niveles gratuitos te dan lo justo para entusiasmarte, pero la iteración seria consume tokens muy rápido. "Bien, hay que cambiar esto. Ah, ya se te acabaron todos los tokens. Tienes que actualizar tu plan, y espera, eso fue solo un prompt," recuerda Gilles.

No abandonó el vibe coding. Pero reconoció que necesitaba un método más estructurado, algo que le diera control sobre el proceso en lugar de entregar todo el proyecto a una IA y esperar lo mejor.

Encontrar un método que funciona

El punto de inflexión llegó a través de Lenny's Newsletter, una de las publicaciones sobre gestión de producto más respetadas. Gilles encontró un episodio con Zevi Arnovitz, un gestor de producto en Meta que, pese a no tener perfil técnico, había descubierto cómo construir y lanzar productos reales usando herramientas de IA. Su propio equipo de ingeniería en Meta le pidió que les enseñe cómo lo hace.

El episodio, The non-technical PM's guide to building with Cursor, detalla un flujo de trabajo completo construido en torno a una serie de prompts estructurados. El enfoque es fundamentalmente distinto al que ofrecen Lovable y herramientas similares. En lugar de volcar toda tu visión en un único prompt y dejar que la IA actúe, Arnovitz divide el proceso en pasos deliberados y secuenciales.

Mas o menos, el flujo de trabajo es el siguiente. Primero le dices a Claude cuál es su papel y qué herramientas utilizarás para construir el producto. Especificas cómo quieres que Claude se comunique contigo. Proporcionas un flujo de trabajo estructurado que Claude debe seguir. Luego, para cada función o corrección de error, haces una lluvia de ideas sobre el requisito, Claude te hace preguntas para asegurarse de que ha entendido bien el encargo, y entonces Claude crea un prompt específico. Tú tomas ese prompt y lo pegas en Cursor, el editor de código con IA, que genera el código real. Cursor te devuelve un informe de estado que le reenvías a Claude para que lo revise. Las dos herramientas comprueban el trabajo de la otra.

Este enfoque con dos herramientas es más laborioso que "dile a la IA lo que quieres." Pero esa estructura adicional es exactamente lo que lo hace funcionar en proyectos serios. No generas toda la aplicación de una vez y luego intentas depurarla. Construyes función por función, prompt por prompt, con dos sistemas de IA que colaboran y revisan el resultado del otro.

"Lo increíble," dice Gilles, "es que al trabajar así y pedirle a Claude que sea tu socio, Claude sugiere ideas, propone estructura, y trabajáis juntos. Es como tener a un desarrollador senior sentado a tu lado implementando todo."

La palabra "socio" aparece repetidamente cuando Gilles habla del proceso. No una herramienta, no un asistente, sino un socio. Describe conversaciones con Claude en las que explicaba lo que quería conseguir y Claude respondía con sugerencias que él no había contemplado, mejoras estructurales, enfoques alternativos. La IA no se limitaba a ejecutar instrucciones, sino que contribuía de verdad a la estrategia del producto.

Esto es algo que para aquellos que no han usado estas herramientas de manera sostenida a menudo no comprenden. La conversación entre un humano y una IA durante un proceso de construcción no es una simple serie de comandos y respuestas. Es verdaderamente colaborativa: tú aportas el conocimiento del dominio, la comprensión del usuario, la intuición de cómo debe sentirse el producto. Y la IA aporta la capacidad de estructurar, implementar y sugerir a partir de patrones que ha visto en millones de proyectos. La combinación es más potente que cualquiera de los dos por separado.

Un consejo práctico que mencionó Gilles: cuando llevas horas dando instrucciones a Claude y Cursor, escribir puede convertirse en un cuello de botella real. Herramientas de voz a texto como Wispr Flow pueden agilizar considerablemente el proceso. Es un detalle que el propio Karpathy señaló en su publicación original sobre vibe coding, y que Arnovitz también usa en su flujo de trabajo. Cuando tu interfaz principal con una herramienta de desarrollo es el lenguaje natural, poder hablar en lugar de escribir supone una ganancia de productividad significativa.

Qué usó Gilles exactamente, y cuánto costó

Para cualquiera que esté considerando un proyecto similar, esto es exactamente lo que utilizó Gilles.

Usó Claude en el plan Pro a 15 libras al mes como su socio de IA principal para todo: lluvia de ideas, planificación del producto, creación de prompts, revisión de código, estrategia SEO, estrategia de precios y asesoramiento general de negocio. Cursor fue el editor de código con IA donde escribió el código real, y Gilles pudo mantenerse en el nivel gratuito.

Para las funciones de IA que impulsan Pixwise en sí mismo (a diferencia de las herramientas de IA usadas para construirlo), Gilles integró la API de Claude para el asesor de configuración de cámara y Google Gemini Flash para la función de análisis fotográfico. Eligió Gemini Flash específicamente por sus sólidas capacidades de análisis de imágenes y su generosa cuota de tokens antes de llegar a los niveles de pago.

El frontend es React con TypeScript, construido con Vite. El backend funciona sobre Supabase, una alternativa de código abierto a Firebase que gestiona la base de datos, la autenticación y el inicio de sesión social con Google. El despliegue se realiza desde GitHub a través de Vercel. Los correos transaccionales (correos de bienvenida, notificaciones, etc.) los gestiona Resend.

Gilles también intentó implementar el inicio de sesión social con Apple junto al de Google, pero lo encontró considerablemente más complejo de configurar en este tipo de desarrollo. Con buen criterio, lo abandonó en lugar de perder más tiempo en una función que no era esencial.

Cuando se le pregunta por el coste total, Gilles casi parece avergonzado de lo bajo que es. "Cuesta prácticamente nada. Creo que me habrá costado unos $100." Eso cubre la suscripción a Claude Pro y unas pocas suscripciones más.

$100. Por una aplicación web completamente funcional con autenticación de usuarios, procesamiento de pagos, dos integraciones de IA independientes, un sistema de gestión de contenidos y un proceso de despliegue.

Para ponerlo en perspectiva, Gilles tiene años de experiencia trabajando con agencias y equipos de desarrollo, tanto en el Reino Unido como con equipos distribuidos en India, Berlín y Europa del Este. Sabe lo que cuestan estas cosas. Cuando se le pregunta cuánto habría costado construir un producto similar de forma tradicional en 2018, cuando fundó Masters of Photography, no duda: "De $25.000 a $40.000 para una primera versión. Si quieres una de calidad, fácilmente puede doblar esa cifra."

Eso supone una reducción de costes de entre el 99,6% y el 99,8%. Y el enfoque tradicional habría llevado meses, no semanas, sin garantía de que el concepto resonara con los usuarios.

Tres semanas, cien horas y la "adicción" de construir

Gilles calcula que la construcción completa llevó tres o cuatro semanas y alrededor de 100 horas. Eso incluye todo: aprender las herramientas y el flujo de trabajo de Arnovitz, registrarse en los distintos servicios y conectarlos (Supabase, Vercel, Resend, el backend de Google y las distintas APIs), construir el producto principal, iterar sobre el diseño y añadir funciones que no estaban en el plan original.

Una parte considerable de ese tiempo, y este es un punto que Gilles subraya, se fue en configuración y aprendizaje. Registrar cuentas, conectar APIs, entender cómo encajan todas las piezas. "Hay muchas piezas pequeñas, APIs que hay que conectar de un lugar a otro. Eso lleva un tiempo." Para alguien que lo hiciera por segunda vez, esa carga de trabajo inicial desaparecería en gran medida.

También está la cuestión de la expansión del alcance, aunque esa expresión suena demasiado negativa para lo que describe Gilles. Es más bien entusiasmo con el alcance.

"Uno de los retos es que, como te das cuenta de lo fácil que es crear cosas, nunca paras," dice riendo. "Piensas: madre mía, podría hacer esto, podría añadir aquello, esto no me convence. Y así sin parar."

Las funciones que surgieron de este proceso incluyen un diario de aprendizaje donde los usuarios pueden registrar su progresión a lo largo del tiempo, una función de retos que propone tareas fotográficas específicas para ayudar a practicar habilidades concretas, y una sección de comunidad donde los fotógrafos pueden compartir su trabajo y darse retroalimentación entre sí. Ninguna de estas estaba en el plan original. Surgieron, porque de repente construirlas estaba al alcance.

"Probablemente podría haberse construido mucho más rápido," admite Gilles. "Pero siempre había algo que quería añadir."

Cuando se le pregunta qué haría falta para construir un producto comparable hoy, sabiendo todo lo que sabe y sin la curva de aprendizaje, Gilles lo piensa un momento. "Puedes lanzar algo en quizás 20 horas. Lo que viene después, el acabado, la identidad de marca, asegurarte de que estás contento con todo, eso puede llevar más tiempo."

Veinte horas de la idea al producto funcional. Ese es el número que debería hacer reflexionar a cualquier empresario. No porque toda idea deba construirse en 20 horas, sino porque el coste de probar una idea ha caído tan drásticamente que toda la ecuación del emprendimiento ha cambiado.

En el pasado, probar una idea de producto digital significaba un compromiso financiero serio: de $25.000 a $80.000, meses de desarrollo.  Era necesario estar bastante seguro de que iba a funcionar. Ahora, el coste de averiguar si una idea tiene recorrido es unos pocos fines de semana y $100. Puedes permitirte equivocarte. Puedes permitirte probar tres o cuatro ideas antes de que una funcione. Como dice Gilles: "Si mañana tengo otra idea, haré otra. Y mucho más rápido. Puedes probar más cosas hasta encontrar algo que capte la imaginación. Lo cual antes no podías hacer."

Dónde no fue fácil: una mirada honesta a las dificultades

Una de las cosas que nos importa en AgentAya es contar la historia real, no la versión pulida. Gilles fue sorprendentemente honesto sobre dónde el proceso fue frustrante, y su experiencia coincide con lo que escuchamos de muchos creadores sin perfil técnico.

El despliegue fue una fuente recurrente de frustración. El código se escribe en Cursor, se sube a GitHub y luego se despliega a través de Vercel. Es un proceso estándar y generalmente funciona bien, pero cuando no lo hace, rastrear el origen del error puede ser doloroso. "Intentas encontrar los errores en la consola, se los mandas a Claude, Claude sugiere algunas correcciones, y eso puede alargarse un rato," dice Gilles. Cuando no entiendes del todo el código, diagnosticar por qué un despliegue está fallando requiere un tipo de paciencia distinto al de escribir el código.

El diseño es otra área donde Gilles siente que las herramientas actuales se quedan cortas. Claude y Cursor son fuertes en la generación de código funcional, pero el diseño visual, la identidad de marca, las paletas de color y la estética general de un producto son más difíciles de conseguir solo con prompts. "Lo que claramente todavía no se logró es el diseño," dice Gilles. "Probé distintas iteraciones de marcas y paletas de color y sigo sin estar convencido." El logotipo de Pixwise, por ejemplo, fue generado por Claude. Cumple su función, pero Gilles es el primero en reconocer que no está donde él querría.

Ha escuchado que algunos creadores de vibe coding usan Lovable específicamente para el diseño, creando el aspecto visual de las páginas en Lovable, donde la generación de interfaz es más potente, y después portando esos diseños a Cursor para su implementación. Está considerando probar este enfoque híbrido.

El contenido SEO que Claude generó para Pixwise también viene con una advertencia. "Probablemente sea un poco artificial, no muy profundo en cuanto a contenido," reconoce Gilles. "Pero la idea era crear algo básico para empezar y ver cómo evolucionaba." Es una valoración honesta que muchos generadores de contenido con IA harían bien en hacer. El contenido generado por IA puede ser un punto de partida, pero si quieres contenido que realmente resuene con un público especializado, la edición humana y la experiencia en el dominio siguen siendo importantes.

Estas son limitaciones reales, y vale la pena conocerlas antes de empezar. El vibe coding no produce resultados perfectos. Produce una primera versión, a veces muy buena, que luego necesita iteración, refinamiento y, en algunas áreas, el aporte de alguien con conocimientos especializados. Pero el punto crucial es que te lleva de cero a algo real, algo que puedes probar, mostrar a usuarios y sobre lo que puedes iterar. La brecha entre "tengo una idea" y "tengo un producto" ha pasado de meses y miles de libras a semanas y cien dólares.

Construir paso a paso: la lección más importante

Si hay un consejo que Gilles enfatizaría por encima de todos los demás, es este: construye de forma incremental.

"Creo que es muy, muy importante trabajar paso a paso," dice, y se nota el énfasis en su voz. "Aquí estaba la dificultad con Lovable. Le das tu proyecto y se pone a construir algo. Pero creo que tienes que detectar los errores cuando aparecen, en el momento."

La metáfora que usa es la de andar frente a correr. Herramientas como Lovable empiezan a correr mientras aún estás aprendiendo a andar. Generan mucho código rápidamente, lo que resulta increíble, pero si algo sale mal en esa masa de código generado, te pierdes. No sabes dónde está el problema, no entiendes el código lo suficiente para diagnosticarlo, y los intentos de la IA por corregirlo pueden crear nuevos problemas.

El método de Arnovitz que siguió Gilles evita esto tratando cada función como una unidad. Construyes una cosa, la pruebas, te aseguras de que funciona y luego pasas a la siguiente. Si algo se rompe, sabes exactamente qué cambio lo causó. Si necesitas depurar, estás trabajando con una pieza de código pequeña y delimitada, no con una aplicación entera.

Esto no es una idea nueva en el desarrollo de software. Los ingenieros profesionales llevan décadas predicando el desarrollo incremental. Pero es especialmente importante en el contexto del vibe coding porque la tentación de generarlo todo de una vez es muy fuerte. Las herramientas hacen que parezca que deberías poder describir todo tu producto y verlo aparecer. Y a veces eso funciona en proyectos sencillos. Pero para cualquier cosa con complejidad real, sistemas de pago, cuentas de usuario, integraciones de API, varios modelos de IA, el enfoque paso a paso no es solo mejor, es prácticamente imprescindible.

La IA como algo más que una herramienta de construcción

Uno de los aspectos más interesantes de la experiencia de Gilles es hasta qué punto fue más allá de la generación de código en el uso de las herramientas de IA. Claude no era solo el desarrollador. Era el estratega de negocio, el planificador de SEO, el consultor de precios y el asesor de producto.

La página de precios de Pixwise, con su estructura escalonada de planes Starter, Hobbyist y Studio, se desarrolló en colaboración con Claude. Gilles le daba a Claude una instrucción inicial diferente, en la que básicamente decía «ahora eres mi director comercial y estratega de precios», y a partir de ahí abordaba cuestiones como: ¿cuántas sesiones gratuitas deberíamos ofrecer? ¿Qué hace que el nivel premium se perciba como realmente premium? ¿Deberíamos incluir exportación en PDF de los análisis, un panel de estadísticas, historial de retos? Estas son decisiones de negocio, no técnicas, y son exactamente el tipo de razonamiento donde la IA puede ser un contrapunto sorprendentemente valioso.

"Puedes darle a Claude un prompt diferente al inicio y decirle: bien, eres mi estratega de negocio. ¿Cómo debería construir esto?" explica Gilles. "Y de repente obtienes ideas nuevas. Te ayuda a estructurar todo el programa."

Usó el mismo enfoque para el SEO. Claude actuando como especialista en SEO elaboró un plan de contenidos, una estrategia de palabras clave y generó el contenido inicial para el blog de Pixwise. Gilles también utilizó los consejos de Claude para la selección de herramientas, y descubrió servicios como Resend para los correos transaccionales a través de conversaciones sobre la infraestructura que necesitaba.

Esto es algo que se pierde en la conversación sobre el vibe coding. Los titulares se centran en "una persona sin conocimientos técnicos construye una app", lo cual ya es de por sí impresionante. Pero la historia real es más amplia. Una persona sin perfil técnico, con las herramientas de IA adecuadas, ahora puede encargarse del espectro completo de construir y lanzar un producto: la estrategia, el diseño del producto, el desarrollo, la infraestructura de marketing, los precios, el SEO, el contenido. No todo será perfecto. Algunas partes necesitarán el refinamiento de especialistas. Pero puedes obtener una primera versión creíble de todo ello por tu cuenta, y luego invertir selectivamente en las áreas que más lo necesiten.

Para un pequeño empresario o emprendedor en solitario, eso lo cambia todo. Ya no dependes de un desarrollador para construir, de una agencia de marketing para planificar tu SEO, de un consultor para los precios ni de un diseñador para el aspecto visual. Puedes hacer una versión razonable de todo ello, identificar qué partes necesitan ayuda profesional y gastar tu dinero donde más importa.

Qué le diría Gilles a otro emprendedor

Cuando se le pregunta qué consejo le daría a alguien que se sienta inspirado por su historia, Gilles reflexiona antes de responder. No va directo a la tecnología. Empieza por lo fundamental.

"Lo importante ahora es tener una buena idea," dice. "Las cosas obvias: ¿cuál es el problema que intentas resolver? Define bien el problema. Y luego, a partir del problema, trata de idear un producto que esté estructurado de forma que lo responda."

Esto puede sonar básico, pero ahora es más importante que nunca. Cuando el coste de construir es prácticamente cero, el cuello de botella pasa a ser completamente la calidad de la idea y la claridad de tu pensamiento sobre el problema. En el mundo anterior, muchas malas ideas nunca llegaban a construirse porque el propio coste de construcción actuaba como filtro. Ahora, cualquiera puede construir cualquier cosa. La pregunta es si alguien lo quiere.

El segundo consejo de Gilles viene de su propio error. Construyó demasiado antes de probar.

"Creo que lo que debería haber hecho es construir algo muy rápidamente, en una o dos semanas, y luego enviarlo a pruebas primero. Estás tan emocionado que construyes todo el producto antes de pedir retroalimentación."

Ahora está en una fase de pruebas, entre diez y 15 fotógrafos usan Pixwise y dan su opinión. Las funciones que piden, el diario de aprendizaje, el sistema de retos, la sección de comunidad, son cosas que Gilles no tenía planeadas originalmente. "Siempre tienes una idea de cómo debe ser tu producto. Y luego te das cuenta de que hay muchos consejos e ideas buenas que no habías contemplado."

El tercer punto es sobre la distribución, y es el que templa el entusiasmo. La IA puede ayudarte a construir un producto. Puede ayudar con el SEO y el contenido. Incluso puede ayudarte a pensar tu estrategia de salida al mercado. Pero no va a traerte mágicamente miles de clientes de pago.

"La parte verdaderamente difícil es cómo distribuyes tu producto," dice Gilles.

Publicó sobre Pixwise en LinkedIn cuando lo lanzó, pero su red abarca la televisión, los videojuegos y la fotografía, y no está lo suficientemente concentrada en ninguna de esas áreas como para que el enfoque de "construir en público" genere una tracción significativa. Tiene planes para dirigirse directamente a clubes fotográficos, usando a Claude para ayudar a construir herramientas de extracción de datos que identifiquen y recopilen información de contacto de clubes de fotografía en el Reino Unido y Estados Unidos, creando así una base de datos para la captación. Pero este trabajo requiere esfuerzo, persistencia y experimentación. La IA ayuda con los aspectos técnicos, pero aún necesitas una estrategia y la disposición a ejecutarla.

Sobre el mantenimiento, Gilles dice que prácticamente no hay nada que hacer de forma continua. El producto se gestiona solo. Lo principal que hay que vigilar es el consumo de tokens en las APIs de IA a medida que crece el uso, y la posibilidad de que los costes de la base de datos en Supabase tengan que pasar a un nivel de pago al aumentar el número de usuarios. Pero ambos son problemas que solo surgen si el producto está teniendo éxito, lo que los convierte en buenos problemas.

La imagen más amplia: qué significa esto para los pequeños empresarios

Al hablar de vibe coding y desarrollo con IA, existe una tendencia a enmarcarlo como un fenómeno de Silicon Valley. Startups de Y Combinator con bases de código generadas en un 95% por IA. Fundadores técnicos que se mueven más rápido. Ingenieros que se vuelven más productivos.

La historia de Gilles es importante precisamente porque es diferente. Es un empresario en la cincuentena, afincado en Inglaterra, con experiencia en televisión, videojuegos y marketing digital. Dirige una plataforma de formación con un equipo pequeño. Ha trabajado con agencias en Europa y con equipos de desarrollo distribuidos en India y Europa del Este. Atravesó las anteriores oleadas disrupción en la forma en que se construyen los productos digitales: el paso de las costosas agencias europeas y estadounidenses a talento más asequible en Asia, el auge de las herramientas sin código, el constante cambio de plataformas y marcos de trabajo.

Esta oleada es diferente. No porque la IA sea más inteligente que esos cambios anteriores, aunque lo es, sino por lo que hace con la economía de la experimentación. El modelo anterior era: tener una idea, gastar $50.000 y tres meses, averiguar si funciona. El nuevo modelo es: tener una idea, gastar $100 y tres semanas, averiguar si funciona. Y si no funciona, prueba otra idea el mes siguiente.

Para los pequeños empresarios en particular, para el dueño de un supermercado que quiere automatizar los informes diarios, para el fotógrafo que quiere una herramienta de aprendizaje con IA, para el consultor que necesita un portal de cliente, para el minorista que quiere un sistema de inventario a medida, esto es transformador. No porque todas estas ideas vayan a tener éxito, sino porque el coste de intentarlo ha caído por debajo del umbral en el que el fracaso importa. Puedes experimentar. Puedes iterar. Puedes descubrir qué funciona construyéndolo, en lugar de encargar un estudio de viabilidad.

La tecnología sigue teniendo limitaciones reales. El diseño todavía deja mucho que desear. La seguridad requiere atención: investigaciones indican que un porcentaje significativo del código generado por IA contiene vulnerabilidades. La «construcción interminable» que describe Gilles, donde la facilidad de añadir funciones hace difícil saber cuándo parar, es una trampa real. Y la distribución, encontrar y convertir clientes reales dispuestos a pagar, sigue sin poder automatizarse.

Pero la dirección es clara. Las herramientas mejoran rápidamente. Los costes caen. La comunidad de creadores sin perfil técnico crece y comparte lo que aprende. Como dice Gilles, con la franqueza de alguien que acaba de vivir la experiencia: «No hay excusa, realmente. Si tienes una idea y quieres hacer algo, no es que no puedas porque no tengas dinero.»

La barrera para construir un producto digital ya no es financiera ni técnica. Es cuestión de tener una idea clara, las ganas de aprender un nuevo proceso y la disciplina de construir paso a paso. Con todo lo demás, la IA puede ayudar.

Recursos y enlaces

Los proyectos de Gilles:

Los proyectos de Gilles:

• Pixwise Studio: la plataforma de aprendizaje fotográfico con IA
• Masters of Photography: cursos en línea con fotógrafos de fama mundial
• Gilles Storme en LinkedIn

El flujo de trabajo que siguió Gilles:

• The non-technical PM's guide to building with Cursor de Zevi Arnovitz en Lenny's Newsletter

Herramientas usadas para construir Pixwise:

• Claude para planificación, revisión de código, estrategia y contenido
• Cursor como editor de código con IA
• Supabase para el backend y la autenticación
• Vercel para el despliegue
• Resend para el correo transaccional

Plataformas de vibe coding para principiantes:

• Lovable: creación rápida de prototipos, interfaces de gran calidad
• Bolt: creación rápida de prototipos con previsualización en el navegador
• Replit: desarrollo en el navegador con asistente de IA integrado
• v0 by Vercel: generación de componentes visuales

Esta entrevista fue realizada por AgentAya como parte de nuestra serie continua que explora cómo los empresarios utilizan las herramientas de IA para construir, crecer y transformar sus negocios. ¿Tienes una historia que contar? Nos encantaría escucharla.