Cómo terminé consiguiendo trabajo gracias a GeekNews

Durante mi último año de universidad, desarrollé Cresco, un producto de IA para inversión, y eso terminó llevándome a un resultado inesperado.

Tras 5 años invirtiendo en acciones, sentía que en el mercado existía una dificultad real para descubrir y analizar oportunidades de inversión, así que quise intentar resolver ese problema con IA. En ese proceso, tenía estos 3 objetivos:

• Diseñar la UX desde la perspectiva del cliente
• Usar activamente productos comerciales y sentir directamente su valor
• Pensar en una forma de desarrollar productos acorde con la era de la IA

Pude compartir en GeekNews una retrospectiva sobre este proceso y recibí mucho interés de muchas personas. (Gracias)

https://es.news.hada.io/topic?id=25611

Hoy quiero dejar por aquí la historia de lo que pasó después.

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Fui a un coffee chat y de repente terminé siendo intern

Un día, un equipo me contactó para pedirme un coffee chat diciendo que habían leído con interés la publicación que subí a GeekNews. Fui a la oficina con mitad emoción y mitad nervios, ilusionado por conversar con personas que no conocía sobre tecnología de IA y negocios. Ya en la reunión, pude compartir con tranquilidad las cosas que me habían preocupado mientras desarrollaba y operaba el producto, y al conocer a los miembros del equipo también empecé a hacerme una idea de qué tipo de equipo eran.

Esa misma noche, finalmente recibí una oferta de intern. Después de pensarlo mucho, decidí aceptarla por las siguientes razones.

• La obsesión por el cliente y por generar impacto real, además de una alta densidad de talento
• Una visión conectada con las preguntas que yo venía haciéndome: los inversionistas individuales y la innovación en infraestructura financiera
• La certeza de que no era una visión solo de palabra, sino que realmente estaban construyendo la organización y el producto en esa dirección

Un intern también entra al campo real: me lanzaron a un proyecto

Durante el periodo de intern, me encargué de un proyecto de AI Agent para resolver el problema de recursos de CS de una empresa de contenidos. Tuve que responsabilizarme de todo el proceso, desde analizar el problema del cliente hasta desarrollar la solución directamente.

• Empecé visitando la oficina del cliente para observar el problema real que se escondía detrás de lo que decía la persona encargada
• Como para que la IA pudiera encargarse realmente del trabajo de CS necesitaba acceder a los datos y ejecutar acciones, colaboré con el equipo de desarrollo para integrar la información necesaria y completar una estructura en la que la IA pudiera hacer desde consultas hasta ejecución
• En ese proceso, descubrí un problema aún más fundamental: la empresa cliente no estaba analizando correctamente los datos de sus usuarios
• También integré datos del producto para construir un Agent con el que personas no desarrolladoras pudieran hacer por sí mismas análisis de desempeño de contenidos y análisis de funnel, sin necesidad de un data scientist especializado

Durante aproximadamente dos meses y medio de intern, pensé intensamente en cómo definir problemas y resolverlos con tecnología. Fue un tiempo en el que pude sentir en carne propia qué significa trabajar como equipo y en el que me esforcé por ponerme en el lugar de los demás.

Cuando el contrato estaba por terminar, recibí una oferta de tiempo completo y la acepté, así que terminé uniéndome oficialmente a Cliv.

De nuevo como equipo, esta vez con Throne

Después del producto de valores que había creado por mi cuenta en la universidad, empecé a construir junto con el equipo de Cliv el producto Throne, con el objetivo de transformar la experiencia de los inversionistas individuales.

• Comenzando por construir un pipeline para cargar datos de FnGuide y FMP, fuentes en las que confían casas de bolsa nacionales e internacionales, creamos un harness para que el Agent pudiera entender y utilizar datos bursátiles complejos
• Con eso como base, pudimos ampliar el alcance hasta analizar cifras detalladas de estados financieros que un LLM por sí solo no podía manejar
• Y no nos quedamos solo en el análisis: seguimos pensando y refinando elementos para aumentar la retención, como una configuración que permita ver los datos de forma intuitiva mediante visualizaciones

Tras un periodo de preparación que podría parecer corto o largo, lanzamos oficialmente el servicio. Cada día siguen llegando clientes y, como es un servicio directamente relacionado con la inversión, lo hacemos crecer con un fuerte sentido de responsabilidad, revisando con cuidado las consultas de los usuarios que llegan día tras día para mejorar la experiencia.
Como GeekNews fue el puente que conectó mi primera carrera profesional, quería compartirlo aquí. Como alguien junior, quiero seguir compartiendo de vez en cuando en este espacio los tropiezos y aprendizajes que he vivido al crear productos.

¡Les pido también mucho interés en Throne!
https://throneinvest.ai