Mapia, de problema
a producto en 6 semanas .
Resumen del proyecto
De problema a producto en seis semanas. Un MVP real construido para cerrar el Programa de Dirección de Producto del Instituto Tramontana.
Marco visual del proyecto
Un problema que alguien vivía cada día.
Para finalizar el Programa de Dirección de Producto impartido por Íñigo Medina en Instituto Tramontana, teníamos que construir un producto digital en seis semanas. Junto a Paula Carrasco (Mercado Libre) y Asier García (Chubbyapps), decidimos resolver un problema que Asier vivía cada día: personalizar decenas de correos de prensa manualmente. Asier sabía que la personalización funcionaba — mejoraba sus tasas de respuesta — pero no era escalable.
Las herramientas de email marketing (Mailchimp, etc.) sólo insertan tags básicos — nombre, empresa — que resultan evidentes y poco efectivos. Nadie quiere sentirse un número más en una lista de distribución. El reto era automatizar la personalización profunda sin perder autenticidad.
Seis semanas, seis pasos.
Semana 1 · Definición. Prototipo inicial en Lovable. Validación de concepto sin invertir demasiado esfuerzo. Lovable generó más funcionalidades de las que pedimos, lo que nos obligó a ser más explícitos sobre lo que NO queríamos construir.
Semana 2 · User research. Conversaciones con usuarios potenciales. Alfredo Lores ya hacía procesos similares manualmente y necesitaba integración con CRM: su preocupación era “que no parezca robot”. Emma González enviaba notas sin personalizar por falta de tiempo, le bastaba ajustar tono: su miedo, “me da terror delegar en IA algo tan personal”.
Semana 3 · Pivote estratégico. Problemas técnicos con Gmail OAuth nos forzaron a pivotar a Mailchimp. Resultó ser mejor decisión: ~70% cuota de mercado, usuarios con audiencias ya creadas, producto más validable, publicable en su marketplace.
Semana 4 · Bloqueos técnicos. La API de Mandrill no funcionaba. Días depurando. Perplexity me dio la respuesta: requería cuenta de pago, mal documentado por Mailchimp. Compré dominio (mapia.tech), configuré DNS (SPF, DKIM), migré a Resend.
Semana 5 · Ejecución. Migración a Resend completada, conexión Mailchimp, selección de audiencias, personalización básica, envío masivo funcional. Añadí un gestor de notas de contactos integrado (más simple que la interfaz nativa de Mailchimp) para generar adherencia.
Semana 6 · Polish. Landing page y branding: añadí plátanos como una especie de logotipo, dándole personalidad al producto al tiempo que hacía un guiño directo al mono de Mailchimp.
Me da terror delegar en IA algo tan personal.
Decisiones.
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Scope cerrado a personalización masiva.
CRM, envíos, analytics quedaron deliberadamente fuera del MVP. Sin límites claros, el producto se vuelve amalgama de features. En seis semanas no se puede construir todo, y decir que no forma parte del diseño tanto como decir que sí.
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Pivotar a Mailchimp.
Los problemas con Gmail OAuth nos forzaron a cambiar de integración. Aceptamos el pivote como lo que era — un ajuste con nueva información, no un fracaso. Mailchimp resultó ser mejor decisión: ~70% cuota de mercado, usuarios con audiencias ya creadas, producto más validable, publicable en su marketplace.
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Las notas como fuente de personalización.
El research reveló que los datos personales están en la cabeza, no en bases de datos estructuradas. Diseñamos un gestor de notas de contactos integrado: cada nota alimenta la personalización de los correos a esa persona. El sistema se parece a cómo funcionan los contactos en la cabeza de alguien que hace PR, no a cómo funcionan las bases de datos.
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Vibe coding como método.
Los bloqueos técnicos me convirtieron en un apasionado del vibe coding: construir software conversando con IA por prompts. La regla que aprendí es: no especular, copiar errores directamente en los prompts, construir por partes, validar antes de integrar, y hacer rollback sin miedo cuando algo no cuadra.
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Plátanos como marca.
En el polish de la última semana añadí plátanos como una especie de logotipo. Le dio personalidad al producto al tiempo que hacía un guiño directo al mono de Mailchimp. Una decisión pequeña, tomada al final, que arrastró todo el tono visual del MVP.
Lo que se quedó.
Al cierre del programa entregamos un MVP funcional con Mailchimp, OpenAI y Resend integrados, con feedback positivo de múltiples perfiles: PR, marketing, ventas. Identificamos los riesgos con honestidad — adherencia limitada, dependencia de Lovable como caja negra, mercado nicho, sin moat, barrera psicológica con la IA — porque un MVP que no se mira de frente no sirve de nada.
Más importante que el producto fue el método. Mapia demostró que se puede construir software funcional en semanas con herramientas modernas, y que los mejores productos nacen de frustraciones personales reales. Para mí, personalmente, el proceso cambió algo: pasé de conceptualizar productos y coordinar developers a prototipar directamente conversando con IA. Aprender a pensar en código se ha convertido en parte del oficio.