Hay una métrica que monitoreo de forma rigurosa en 30X: porcentaje de cierre automático. Es el porcentaje de ventas que se completan sin que un humano intervenga en el proceso de cierre. Hoy estamos en 15%, que suena bajo hasta que alguien de mi equipo me dijo que su proyección personal para el futuro era 90%. La mía es diferente: 90% me parece conservador. Y lo que la mayoría subestima no es el número sino la velocidad: llegar ahí no es un horizonte de cinco años, es seis meses de trabajo con un equipo enfocado.

Ventas es lo primero que se automatiza

De todas las funciones de una empresa, ventas tiene las características perfectas para ser automatizada antes que cualquier otra. Los patrones de cierre son repetibles, las objeciones son finitas, la información del cliente ya está digitalizada, y la máquina puede procesar miles de conversaciones para optimizar su estrategia de una forma que ningún closer humano puede igualar con su experiencia individual.

Bain & Company publicó en 2025 que los despliegues tempranos de IA en ventas enterprise están mejorando las tasas de cierre en más de 30%1. Gartner proyecta que las organizaciones con funciones de habilitación de ventas basadas en IA van a avanzar un 40% más rápido entre etapas del embudo que las que usan métodos tradicionales, para 20292. El 56% de los profesionales de ventas ya usan IA diariamente y nueve de cada 10 equipos de ventas ya usan agentes de IA o planean implementarlos.

Pero estos números todavía describen un modelo donde la IA asiste al humano. Lo que viene es diferente: agentes autónomos de IA que cierran operaciones sin intervención humana. Un prospecto puede hablar con un bot, no saber que es un bot, y el bot lo cierra mejor que cualquier vendedor porque está entrenado con cientos de miles de conversaciones, no tiene ego, no se cansa, no tiene un mal día, y optimiza en tiempo real basado en señales que un humano tardaría semanas en aprender a leer.

Ya está pasando

SaaStr, la comunidad de referencia del ecosistema SaaS global, documentó públicamente los resultados de su agente inbound en 2025: 45,188 sesiones gestionadas, 1,025 prospectos calificados, 91 reuniones agendadas y US$1,010,000 en ingresos cerrados en los primeros 90 días de operación, incluyendo una patrocinación de US$70,000 que el agente cerró sin que ningún humano tocara la conversación. El propio equipo de SaaStr es explícito en el reverso de esa historia: gestionar los agentes requiere entre 15 y 20 horas semanales de supervisión activa por persona, los primeros 30 días de cada agente nuevo exigen iteración diaria, y el rendimiento cae en proporción directa a cuánta atención humana reciben. Los agentes trabajan 24 horas los siete días de la semana, pero no son tecnología de configurar y olvidar3.

Conversica lleva más de una década construyendo agentes de IA para ventas, y uno de sus casos más ilustrativos ocurrió con los Pittsburgh Pirates: un agente conversacional apodado “Chelsie Rizzo” mantenía conversaciones naturales y bidireccionales con clientes potenciales, generando interés en nuevos contactos, llevando a cabo campañas de recuperación de clientes y reactivando a aficionados inactivos.

Al encargarse de la ardua tarea de la prospección, Conversica permitió a los representantes de ventas de los Pirates centrarse en conversaciones de alto valor y en el cierre de acuerdos. Con el tiempo, Chelsie no solo complementó la labor de captación de clientes, sino que se convirtió en el motor principal de su proceso de ventas. Estados Unidos: el equipo completo estaba fuera de la oficina y un prospecto respondió. El agente lo atendió, lo calificó y lo mantuvo en conversación.

Artisan, la startup reconocida por sus vallas publicitarias polémicas que invitan a dejar de contratar humanos, documentó un caso de uso con la comunidad de SaaStr, que enfrentaba un cuello de botella al intentar escalar emails personalizados sin sacrificar calidad ni reputación. Con Artisan (su AI BDR “Ava”), logró automatizar el envío de miles de correos hiperpersonalizados para prospectos nuevos, reactivación de leads y conversiones de eventos, reduciendo cientos de horas de trabajo manual.

La herramienta permitió lanzar campañas en cerca de una hora, mantener un tono de alta calidad y activar todo el funnel (desde reuniones hasta ingresos). En unas seis semanas, enviaron casi 6.900 emails con una tasa de respuesta positiva de 3,55%, lograron ingresos por reactivación y ventas de tickets, y posicionaron este canal automatizado como clave dentro de su stack de ventas y marketing4.

Los tres closers que sobreviven

En mi visión del futuro cercano, y cuando digo cercano digo meses, no años, los únicos closers humanos que quedan en una organización son tres perfiles.

El primero es el founder o CEO que cierra con su presencia, su reputación y su criterio acumulado en años de experiencia. Ese closer vende una visión, y la confianza que genera tiene un componente personal que la IA todavía no replica bien.

El segundo es el senior con relaciones profundas en una industria específica. El que lleva 15 años vendiendo a los mismos compradores, que conoce los nombres de los hijos, que tiene acceso a decisiones porque construyó confianza durante décadas. Ese closer está cobrando el dividendo de una inversión relacional de largo plazo.

El tercero es el closer de operaciones B2B complejas, las de varios tomadores de decisión, ciclos de venta de meses, negociaciones de contrato con equipos legales. Esas operaciones tienen tantas variables humanas, políticas internas y matices de negociación que la IA necesita más tiempo para dominarlas.

Todos los demás, el vendedor que atiende leads inbound, el que hace prospección en frío, el que cierra ventas transaccionales, el que gestiona el embudo: esos van a ser bots. Y van a ser bots buenos.

La subestimación más cara del mercado

En las tendencias tecnológicas hay un patrón que he observado consistentemente: en el corto plazo, la gente sobreestima el impacto y en el largo plazo lo subestima groseramente. “La IA nos va a reemplazar a todos mañana” convive con “esto se va a demorar, mi industria es diferente, mi empresa es vieja”. Los dos están equivocados, pero el segundo error es más caro porque lleva a la inacción.

Lo que SaaStr, Conversica y Artisan están documentando hoy es el nuevo estándar operativo de los equipos de ventas que van a definir el mercado en los próximos dos años. Las empresas que construyan esa infraestructura ahora van a tener una ventaja de costos y conversión que las demás no van a poder cerrar. Las que esperen a ver cómo les va a las primeras van a llegar tarde a una carrera que ya arrancó.

Qué estamos haciendo nosotros para atacar ese problema

Si quieres prepararte de antemano para ese futuro que tiene cara de presente, hemos diseñado el programa Sales Machine. Este aborda la construcción de un sistema de ventas sólido y escalable, comenzando por diagnosticar fugas de ingresos y diseñar un proceso comercial medible y repetible, respaldado por una cultura de ejecución disciplinada y orientada al pipeline.

Incluye la definición del método comercial (desde metas hasta actividades y uso del CRM), la creación de una narrativa efectiva basada en el cliente ideal y el manejo de objeciones, así como tácticas de prospección con IA para escalar outreach con personalización. También cubre modelos de pricing que optimizan cierre y rentabilidad, estrategias de negociación en ventas complejas con múltiples stakeholders, y un enfoque constante en métricas y experimentación para mejorar conversión, velocidad y valor de cliente a lo largo del tiempo.

Haz clic en el botón de abajo si quieres aprender a robustecer tu estrategia para pensar mejor, tener más tiempo libre y encontrar más fuentes de revenue.

Me interesa Sales Machine

En noviembre de 2022, los médicos de Sid Sijbrandij, fundador de GitLab, compañía listada en bolsa con una capitalización de mercado de US$3,68 mil millones, encontraron un tumor de seis centímetros creciendo desde su quinta vértebra torácica1. Osteosarcoma, un cáncer de hueso agresivo que rara vez aparece en adultos de 45 años. En 2023 le extirparon la vértebra afectada y le construyeron una estructura de titanio para reemplazarla, le aplicaron radiación estereotáctica, ciclos de quimioterapia intensiva, terapia de protones y cuatro transfusiones de sangre.

También accedió a un ensayo experimental de Shasqi, una compañía con la que compartió el batch de YC en 2015, que requirió aprobación especial de la FDA. En 2024, el cáncer volvió. Su oncólogo le dijo que agotaron el estándar de cuidado. No había ensayos clínicos disponibles para su caso2. No había siguiente paso dentro del sistema.

Sijbrandij es el cofundador de GitLab, una compañía que construyó con la lógica de que cualquier problema complejo se puede descomponer en partes manejables si uno trabaja desde primeros principios con el equipo correcto. Aplicó exactamente esa lógica al diagnóstico.

Dejó el cargo de CEO para concentrar su tiempo en lo que empezó a llamar “founder mode” contra el cáncer.

Read more

Durante años, en Rappi lidiamos con problemas de suplantación de identidad y otras formas de fraude. Con más de 65,000 personas registrándose como rappitenderos o aliados en Rappi mensualmente, las tasas de fraude y suplantación de identidad durante el proceso de vinculación a los servicios de Rappi alcanzaron hasta un 60% mensual1.

Así, validar quién entra y quién no es una tarea que puede tomar largos periodos de tiempo al equipo de adquisición de usuarios de Rappi.

Como seres humanos cerramos accesos, reforzamos contraseñas, levantamos capas de verificación y asumimos que, una vez adentro, la persona del otro lado seguía siendo quien decía ser. Sin embargo, gracias al desarrollo tecnológico esas asunciones básicas sobre confianza se invirtieron. Los deepfakes rompieron esa intuición básica: hoy la apariencia de legitimidad puede fabricarse a escala, con costo bajo y con una calidad suficiente para atravesar procesos que antes parecían sólidos.

Dos pesos de contexto: un deepfake es un contenido multimedia (video, audio, imagen) generado por IA que falsifica la apariencia o voz de una persona real con realismo suficiente para engañar a humanos y sistemas.

Según IBM, entre 2023 y 2024, las campañas de phishing y social engineering se tradujeron en secuestro de cuentas, robo de activos, robo de datos, suplantación de identidad y daño reputacional en distintas industrias. En otras palabras, ya no estamos frente a un truco marginal de internet, sino frente a una infraestructura de engaño que aprende rápido, se abarata rápido y se distribuye más rápido todavía2.

La economía del engaño

IBM dice que el costo promedio de crear un deepfake puede ser de US$1.33, mientras que el costo global esperado del fraude con deepfakes en 2024 se estimó en US$1 mil millones. Esa diferencia no solo habla de tecnología, habla de asimetría pura: un atacante puede invertir casi nada para intentar afectar patrimonios, operaciones y reputaciones que tardaron años en construirse.

Ese desbalance cambia la forma en que pienso el riesgo. Cuando el costo de producir engaño cae tanto, la fricción ya no está en la creación sino en la distribución, y ahí entran los call centers, los help desks, el correo, las reuniones por videollamada y cualquier canal donde la voz o la imagen todavía cargan demasiado peso probatorio. IBM menciona casos concretos de llamadas con clonación de voz a bancos y entidades financieras, y también un ataque a Retool que terminó en pérdidas millonarias para clientes de la compañía3.

La superficie humana

La parte más delicada no es técnica, es humana. Los deepfakes funcionan porque explotan hábitos normales de trabajo: contestar una llamada urgente, aprobar una transferencia, confiar en una voz conocida, abrir un archivo, creer que un ejecutivo pidió algo con premura. IBM explica que la clonación de voz puede hacerse con menos de un minuto de muestras de audio, suficiente para poner en riesgo sistemas de autenticación por voz y flujos donde una llamada parece más confiable que un correo.

A common method behind deepfake audio is voice cloning, involving fake speech created with less than a minute of voice samples of real people. Voice cloning is a particular concern in industries that use voice biometric verification to access customer accounts. Companies that receive a high volume of phone calls as part of their business report constant deepfake attacks on their infrastructure via voice cloning efforts. — IBM

Eso me lleva a una conclusión bastante simple: la infraestructura de confianza que usamos en empresas y gobiernos fue diseñada para un entorno donde imitar a una persona era caro, lento y torpe. Hoy esa imitación puede ser rápida, creíble y barata. Y cuando eso pasa, la pregunta importante deja de ser quién tiene acceso a un sistema y pasa a ser cómo verificamos presencia, intención y autenticidad en tiempo real.

Finanzas, reputación y gobierno

IBM no limita el problema al fraude financiero. También habla de seguros, medios, plataformas sociales y campañas de desinformación política, con impacto directo en mercados, audiencias y confianza pública. La consecuencia más seria de un deepfake no siempre es una transferencia fraudulenta; muchas veces es la erosión lenta de la credibilidad de todo lo que una organización publica, afirma o certifica.

La detección en tiempo real, usando IA para atrapar IA, se vuelve esencial para proteger intereses financieros y reputacionales. Eso me parece correcto, pero incompleto si uno lo deja solo en la capa tecnológica. La defensa también requiere procesos, entrenamiento, doble verificación, trazabilidad y una cultura interna que asuma que una voz conocida ya no basta como prueba suficiente.

Según la compañía de ciberseguridad Crowdstrike, en 2023 se detectaron 500,000 archivos deepfake, cifra que explotó a 8 millones en 2025, con intentos de fraude cada 5 minutos y pérdidas promedio de US$500,000 por incidente. Para empresas grandes, el costo sube a US$680,000, mientras Deloitte proyecta que el fraude con IA generativa saltará de US$12.3 mil millones en 2023 a US$40 mil millones en 2027, con un CAGR del 32%4.

El crecimiento es brutal en economías digitales: Norteamérica vio un aumento del 1,740% en fraude deepfake entre 2022 y 2023, APAC del 1,530%, con pérdidas superiores a US$200 millones solo en Q1 2025. Ataques de clonación de voz convierten el 77% de víctimas en pérdidas, y la detección humana solo acierta el 24.5% en videos de alta calidad. Bancos y fintech son el objetivo principal, con deepfakes burlando KYC y liveness detection, una tecnología de seguridad biométrica diseñada para confirmar que la persona que interactúa con un sistema es un ser humano real y presente, y no una imitación artificial.

¿Cómo impacta esto a nuestra región?

En Latinoamérica esto tiene una carga adicional. Tenemos una región con crecimiento digital acelerado, presión por captar usuarios rápido, equipos que operan con recursos limitados y una tendencia histórica a resolver demasiadas cosas por WhatsApp, llamada o confirmación verbal. Ese entorno es extraordinario para escalar negocio, pero también es perfecto para que un deepfake encuentre una brecha y la convierta en pérdida.

Por eso, este es un problema que pasa por diseño organizacional, gobierno interno y cómo se construye confianza en sistemas donde el humano sigue siendo la última línea de defensa. Si un proceso depende demasiado de reconocer una voz, una cara o un tono de urgencia, ya está demasiado expuesto.

Mi hermano se metió de frente con Truora a implementar soluciones de fraude en Rappi y ayudó a reducir en 99% el fraude de Rappi-tenderos y aliados con validación de antecedentes, procesando más de 3,8 millones de validaciones entre 2019 y 2023.

Se obsesionó con el problema y terminó organizando el FinTrust Summit en Ciudad de México el próximo 21 de mayo. Es un evento en el que van a estar los tomadores de decisiones más relevantes de fintech y banca en México: CEOs, directores financieros y personas que entienden la importancia de meterle una capa de seguridad significativa a los movimientos de plata de la gente.

Yo voy a hablar de lo que más me gusta: cómo se escalan empresas en LATAM sin morir en el intento. El evento será en el Museo Papalote, las entradas están disponibles en el botón de abajo.

Quiero ir a FinTrust Summit

Hola, aquí Andrés Bilbao.

Hoy al mediodía nos reunimos por Zoom alrededor de 500 personas para discutir acerca de nuestros logros en nuestros canales de social media y les contamos cómo hemos llegado ahí. También les hablamos sobre cuáles son los siguientes pasos para lograr nuestro objetivo: un millón de seguidores en la cuenta de 30X, para alcanzar nuestra meta de US$400,000 dólares mensuales en ventas de aquí al próximo Q.

Estrategia y dirección

• Definir el capability de Instagram con metas claras y entregables trimestrales.

• Priorizar Instagram como canal principal, con TikTok y LinkedIn como soporte.

• Alinear contenido, ventas y comunidad bajo una marca institucional y premium.

• Coordinar la estructura de seguimiento con dashboard y UTMs integrados.

• Buscar expertos externos en storytelling, automatización y desarrollo de IA.

Contenido y producción

• Publicar 2 carruseles y 2 reels diarios centrados en valor y consistencia narrativa.

• Diseñar un pipeline semi-automatizado para producción con control de calidad humano.

• Desarrollar personajes impulsados por IA con edición eficiente y costos controlados.

• Implementar quick wins: hooks en stories, micro-masterclasses y mejoras de branding.

Mira la charla completa👇🏽

Read more

30X es una inmersión presencial de tres días diseñada para empresarios y ejecutivos que buscan organizar su estrategia, fortalecer su área comercial, estructurar su crecimiento y construir equipos que ejecuten con claridad.

La edición en Ciudad de México hizo sold out.

En Monterrey (18, 19 y 20 de marzo) quedan menos de 10 lugares disponibles.

El programa …

Read more

Si tenés al menos 10 años de experiencia laboral, se supone que tenés conocimiento real y profundo de tu trabajo. Entendés el sistema y fuiste quien resolvió los problemas a los que los demás se hicieron los locos. Sin embargo, es factible que por fuera de tu empresa todo lo que sabés se convierta en etéreo y sea más difícil de capitalizar.

Es muy factib…

Read more

Tras 10 años ayudando a construir compañías de alto impacto, he llegado a la conclusión de que el precio en el servicio es el juicio de valor más visible que una compañía ofrece al mercado. Mientras la mayoría de fundadores comete el error suicida de dejar el pricing para el final, la verdad incómoda es que price before product es la única regla estratégica que evita que una startup se desangre en meses.

La tarifa no solo comunica el valor, lo moldea; funciona como un ancla psicológica que filtra de manera agresiva a la base de clientes mediocre para dar paso a un segmento que entiende que la inversión —aunque incómoda— es un vehículo de retorno acelerado y atribuible. Se trata de diseñar el modelo de cobro, no solo el monto, usando los principios de segmentación por valor de Steve Jobs y la ciencia del comportamiento para transformar la conversación de un costo a un resultado ineludible. La convicción para sostener ese precio, a pesar del murmullo de los datos, es lo que finalmente moldea el mercado.

En este texto me gustaría contarles cuáles son las decisiones de pricing que tomamos en 30X a partir de internalizar una serie de reflexiones de Madhavan Ramanujam, autor de Monetizing Innovation.

En 30X ofrecemos programas presenciales y virtuales que están en el rango de high-ticket. Creo que estamos en un rango de precios que se justifica por una combinación de anclaje psicológico, posicionamiento de valor y enfoque en el retorno medible.

1. Pricing como señal de valor y error común de los fundadores

Según Ramanujam, el punto de partida es que el precio comunica valor tanto como el producto. Un ejemplo clásico: la gente percibe un vino “más caro” como mejor, aun si es idéntico.
La mayoría de fundadores tratan el precio como un detalle final, cuando en realidad “price before product” —poner a prueba la disposición a pagar antes de construir— es el principio estratégico. Lo contrario ha destruido startups multimillonarias.

• El 20% de lo que se construye explica el 80% de la disposición a pagar.

• Lanzar productos sin probar precios es “construir a ciegas”.

• El pricing combina arte (intuición, storytelling) y ciencia (datos, experimentación).

En el caso de 30X, nuestras tarifas premium son una señal de valor que, por sí misma, segmenta el mercado, atrayendo solo a una base de clientes “ambiciosos” y con “determinación real”. Esto evita el error de diluir el valor al tratar el precio como un costo en lugar de como una inversión de alto apalancamiento.

2. Casos de estudio: Blockbuster vs. Netflix, LinkedIn vs. Xing

Cuenta Ramanujam cómo dos pares de empresas muestran cómo el modelo de cobro importa más que el monto.

• Blockbuster cobraba por película y penalizaba los retrasos; Netflix cambió esa lógica con una suscripción simple y plana. Ganó al redefinir la forma de cobrar.

• Xing (una red profesional europea) cerró funciones tras un paywall mientras que LinkedIn mantuvo lo esencial gratuito y empujó la monetización por etapas: primero reclutadores, luego ventas, luego consumidores. La secuencia —no la tarifa— marcó la diferencia.

Read more

Ya son más de 4,000 personas las que me siguen en este Substack. Fundadores, fundadoras y miembros de compañías de todo Latinoamérica y algunas partes de Estados Unidos que se toman el tiempo de leer cómo estamos construyendo 30X, cómo pensamos y por qué tomamos las decisiones que tomamos.

Además, alrededor de 200 de esas 4,000 hacen parte del club de l…

Read more

Este año volví a emprender con 30X, el programa de educación ejecutiva más top de Latinoamérica, en el que le enseñamos a la gente sobre ventas, growth, IA y capital de riesgo. Paralelamente comencé a construir comunidad en múltiples canales de redes sociales, abrí Substack, hice muchas cenas en mi casa, organicé eventos presenciales, fui speaker en Col…

Read more

Adoro trabajar en mi casa. Puedo charlar con mi esposa, que también trabaja desde casa, y estar pendiente de los niños. Puedo escoger mi dieta, el horario en el que hago ejercicio y cuándo salgo a darle la vuelta a mis hijos al parque, o si bajo con ellos a la piscina del edificio a acompañarlos en su clase de natación.

Mis amigos saben que hago de todo para no salir de mi casa. Trato de viajar lo mínimo posible y casi siempre a las 5:00 pm estoy jugando con mis bebés hasta que los dormimos a las 7:00pm.

Sin embargo, tras cinco años de estar en remoto, este año empecé a construir 30X, y en ese proceso me empecé a percatar de una serie de externalidades negativas y fricciones con mi equipo de trabajo. En particular dos.

1. A veces hay gente que se queda atascada en tareas específicas sin que yo me dé cuenta.

2. En ocasiones la retroalimentación toma más tiempo en implementarse.

Lejos de ser micromanager, mientras construyo 30X creo haberme percatado de que construir una compañía de alto impacto implica reunirse y tener chance de resolver en 30 segundos lo que por Slack, WhatsApp u otros canales de comunicación tarda una eternidad.

Slack transmite fragmentos de información

En un entorno remoto, la información se transmite en paquetes programados (mensajes de Slack, llamadas de Zoom). En una oficina, la información se transmite continuamente por el aire. Escuchas una llamada de ventas y te das cuenta de que la presentación del producto es incorrecta. Vas y lo corriges al instante. Creo que esta “conciencia ambiental” permite a los equipos resolver problemas que ni siquiera sabían que existían. En una startup, el tiempo transcurrido entre la identificación de un problema y su solución debe ser prácticamente nulo.

En una oficina, cuando alguien pregunta algo mientras pasa por tu escritorio alcanzás a escuchar el tono, ver su cara y detectar, al cabo de segundos, qué tan urgente es ese task específico. En mi experiencia, los problemas complejos suelen requerir una comunicación de alto ancho de banda: matices, tono, lenguaje corporal y una pizarra. El teletrabajo filtra estos matices. Cuando estás en la oficina, puedes improvisar en un tablero durante 20 minutos y armar estrategia para la semana. Eso muy ineficiente hacer eso vía Zoom.

Confianza acelerada y seguridad psicológica

La confianza se construye en el día a día: salir a tomarse un tinto, hacer chistes, solucionar conflictos y momentos de alto estrés en tiempo real. He aprendido que la ejecución repetida y sostenida en el tiempo de estos momentos clave forjan seguridad sicológica para que un equipo asuma riesgos y admita sus fracasos rápidamente. Es como sucede con las relaciones de pareja a distancia: estas son transaccionales por naturaleza; las relaciones presenciales son relacionales. Las startups fracasan sin una confianza relacional profunda.

Read more

Es crucial entender que la exigencia de alto rendimiento no es un discurso motivacional, sino una expresión de la cultura de una compañía. Como argumenta Ben Horowitz en What you do is who you are, la cultura no es lo que se dice, sino lo que se hace: es la colección de supuestos que los empleados usan para resolver problemas diarios cuando el líder no está presente.

Horowitz enfatiza que la cultura es cómo su empresa toma decisiones en ausencia de reglas explícitas. Debido a que es imposible crear una regla para cada situación específica que enfrentará un negocio, la cultura llena esos vacíos. Actúa como el sistema operativo organizacional. Cuando un empleado se enfrenta a un área gris —por ejemplo, si reembolsar a un cliente grosero— busca la respuesta en la cultura.

En el caso de 30X, nuestra cultura se define rigurosamente por quiénes contratamos, despedimos y promovemos. Exigir la excelencia en 30X es definir nuestra cultura. Además, la cultura solo se sostiene si el liderazgo tiene Skin in the Game, otro concepto del que habla Horowitz en su libro. El líder es la persona más valiente y resiliente y demuestra con sus acciones que está dispuesto a asumir el riesgo. El comportamiento del líder es el límite superior de la cultura.

En mi caso, he sido muy enfático con mi equipo respecto a la necesidad de empezar a crear contenido para redes sociales. Desde que comencé a crear contenido en septiembre, he tenido la oportunidad de forjar una comunidad de alrededor de 40 mil seguidores en Instagram, mediante la cual comparto aprendizajes muy valiosos sobre la manera en la que hemos ayudado a incubar a cientos de compañías y construimos ecosistema en tiempo real, fiel al principio de build in public.

Read more

¿Qué negocio estamos construyendo, de verdad?

No qué producto.
No qué programa.
No qué landing.

Qué negocio.

Porque cuando esa pregunta no está clara, todo lo demás se vuelve ruido:
la cultura, la marca, los valores, incluso la estrategia.

En 30X decidimos empezar por ahí.
No por romanticismo.
Por supervivencia.

Antes de hablar de cultura, había que hablar de negocio

Cada vez que alguien me pregunta por la cultura de 30X, vuelvo al mismo punto:

Read more

Hay algo que nunca había contado así de claro.

Hace unos meses me pegué una buena estrellada con el tema de marca. Ya lo vieron en el texto de la semana pasada: piezas feas, logo mal usado, cosas que no representaban quiénes somos.

Esta semana me dio miedo.

Miedo a una marca malita. Miedo a un equipo malito. …

Read more