👨🏻💻Founder Tech Building software
Panamá
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They've been down for 7h
Basically, that's 7h you can't deploy any update
10 years ago, that was fine
But in an era where every team ships about 20x more, it's surreal
Migrate to @getdokploy !
I give up, I'm leaving @Railway, can't deal with such a long outage
I've got pushes waiting, can't afford losing a whole morning
If it was once in a while, fine, but it's like one outage a week
Sorry
Llevo casi un año en Railway y pago más de $100 al mes. Lo de hoy me hace mover todos mis proyectos a otra infraestructura.
Llevamos meses sufriendo deploys caídos y funciones que se caen solas, y no es la primera falla de seguridad. Pensábamos que estábamos seguros, pero ningún cliente de Railway lo está.
Abro el debate: ¿qué proveedor usarías hoy y por qué? 👇
Esta semana: Railway pide a todos sus clientes rotar secretos, PHP parcha dos fallas críticas y OpenCode y Fireworks exponen llaves de IA. Con IA, atacar es más barato que nunca. No importa si eres enterprise o un proyecto de dos personas: nadie está a salvo. Lo que hacemos nosotros 👇
2/ Las llaves de IA son dinero. Pon un límite de gasto en cada proveedor y alertas de uso raro. Con lo de OpenCode hubo usuarios con hasta 1.700 USD en cargos en una noche; con un tope, el daño tiene techo.
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We’re opening a research preview of Claude Duet, a new app where Claude works as a proactive agent.
It comes to you with what needs your attention, completes tasks you ask of it, keeps working when you step away, and checks with you before it acts on your behalf.
Uno asume que las empresas grandes, por tener más recursos, van mucho más adelantadas con tecnología. Y más ahora que con IA todo se construye más rápido. Pero entras a ver cómo operan y hay empresas que facturan más de 100M que siguen moviendo procesos clave a mano. Es el dolor mejor guardado de muchos ejecutivos.
El que agarró su nombre en .ai en 2020 hoy lo tiene por nada, y el que llegó tarde lo compró a un domainer. Con .si está pasando lo mismo esta semana, desde que EEUU cambió oficialmente "AI" por "SI" (y .si es Eslovenia, cualquiera lo puede registrar). Si tienes producto o marca, revisa tu nombre hoy.
Si tu proveedor te vende un agente, pídele que te muestre por qué tomó una decisión de la semana pasada
no el prompt
la traza: qué vio, qué tocó, qué respondió
si no puede, no te vendió un agente
te vendió una caja negra con factura mensual
Juan Varela retweeted
todos sabemos que escribir código a mano ya murió
pero lo que también murió es leer código
veo que algunos insisten con los code reviews. hoy se usan guardrails y testing automatizado
hay que soltar el control
antes el cuello de botella era cuanto tardabas en armar la cosa
ahora cualquiera arma la cosa en una tarde
el cuello se movió a distribucion y a que el uso se sostenga sin empujar a mano cada dia
si solo optimizas build speed te va a sobrar inventario y faltar traccion
El 80% del trabajo en un agente de WhatsApp no es el modelo.
Es decidir:
• cuándo calla y pasa a humano
• qué puede afirmar sin inventar política
• qué pasa si el lead manda audio, foto o “llámame”
El prompt es la parte fácil.
El diseño del handoff es el producto.
Quien construye agentes aprende rápido una cosa:
La perfección no existe.
Existe cobertura de intenciones + gates claros cuando falla.
El usuario no habla como tu diagrama.
Manda audio, cambia de tema, dice “llámame”, contradice lo de hace 3 mensajes.
Diseñar para eso es el trabajo.
El modelo solo es una pieza.
Automatizar un proceso roto no lo arregla.
Solo lo hace fallar más rápido, con más confianza y menos gente mirando.
Antes de meter IA o workflows, me pregunto:
¿alguien puede explicar el proceso en una hoja?
Si no, no es automatización. Es deuda con API.
Juan Varela retweeted
Para lo que quieras montar, es importante pensar como estarán las cosas en 5 años.
Yo creo que en 5 años la IA podrá hacer todo el trabajo operativo que hace un humano en un ordenador. No habrá gente haciendo clicks.
En este sentido creo que los SaaS no se verán como hoy, serán interfaces para revisar lo que hacen los agentes. Pero lo agentes no necesitarán botones.
Entonces, cuando pienso en que construir en un entorno donde la IA podrá hacer todo ese trabajo operativo para mi hay 3 opciones:
1. Comprar un negocio físico, automatizar con IA y crecer.
2. Ser muy bueno implementando IA en negocios existentes
3. Montar un SaaS vertical para montar la versión nativa que necesitan estos negocios
Opción 1 es la más directa y de menos riesgo (siempre que compres bien). Pero lo difícil es comprar bien. Aquí @AdriaMrqs nos puede contar más. También el que tiene el trabajo más tedioso y a largo plazo. Te toca aceptar estar en una fábrica/almacén/etc y lidiar con problemas humanos en esta transición.
Opción 2 es la que tiene más sentido para perfiles de negocio que han estado expuestos a tecnología los últimos 5-10 años. Lo difícil aquí es gestionar el ego y aceptar no montar un producto "chulo" para ser una máquina de ejecutar y mostrar impacto a empresas que necesitan esta transformación.
Opción 3 para mi es el resultado de hacer la opción 2. Si tu haces 20 implementaciones en una vertical, encuentras pains comunes. Si eres capaz de productizar, implementar en los próximos 50 clientes será mucho más fácil i escalable.
Es muy fácil querer saltarse opción 2 y montar 3 directamente, pero creo que es clave hacer la 2 bien hecha.
El error es querer hacer cosas que los frontier labs acabarán haciendo. El acierto es estar pendiente de lo que pueden hacer y saber apalancarte en ello mejor que nadie.
Juan Varela retweeted
El otro día me preguntaron qué fue lo mejor que aprendimos en YC.
Es la frase de cabecera que seguro se cansaron de escuchar:
“Make something people want”.
Todos los caminos llevan a eso. Todo lo que hacés en una startup debería estar basado en ese consejo: generar un producto siempre teniendo en mente a tu cliente.
No lo que vos pensás que sería lo mejor, o lo que a vos te gustaría crear porque te apasiona tal tecnología o tenés tal opinión. Construir siempre con tus usuarios en mente es lo que te va a llevar a crecer.
Estar atento a la realidad, escuchar atentamente el feedback, observar cómo tus usuarios usan tu plataforma: qué cosas te mencionan una y otra vez, qué funcionalidades que capaz a vos te encantaban ignoran completamente.
Poder poner los pies en la tierra y tener la humildad de construir para hacerle la vida mejor a tu usuario, y no para vos.
En Rebill no nos olvidamos nunca de esta lección, y está profundamente atada a nuestro trabajo en el día a día.
No es fácil como founder, a veces, aceptar que lo que querés construir no es lo que tus usuarios aman, pero con los años fui entendiendo que, al final, ser founder es solo una pequeña parte de tener una startup. La parte más importante es hacer algo que la gente ame y use.
Si tenés que llevarte algo de acá, que sea eso: “Make something people want”.
Juan Varela retweeted
Multiple things can be true at the same time:
1. Closed, frontier models are generally smarter than local models[*].
2. Local models are extremely capable and more than enough for many applications.
3. You can fine-tune open models and run them very fast, for very little money, and outperform even the best frontier models from Big AI labs on many problems.
(*) I've seen people interpret the term "local" in different ways. In this context, I assume "local" refers to open models you can host yourself.
