Mariano Morera: de consultor a constructor de productos impulsados por IA

En la Fundación Innovación Bankinter nos gusta seguir de cerca la trayectoria de quienes han pasado por el programa Akademia Future Builders y hoy están construyendo futuro desde posiciones clave del ecosistema emprendedor, tecnológico y empresarial.

Nuestro protagonista en esta ocasión es Mariano Morera, product leader, maker y alumni de Akademia. Su carrera se mueve entre negocio, diseño y tecnología: tres dimensiones que hoy está llevando a una nueva escala gracias a la inteligencia artificial.

Tras iniciar su trayectoria en consultoría tecnológica, Mariano dio el salto al mundo del producto, donde ha participado en el lanzamiento de más de 15 soluciones digitales y ventures en sectores como fintech, retail, energía, educación o web3. Hoy trabaja en proyectos propios alrededor de productividad, no-code, Notion, sistemas agénticos e IA aplicada al desarrollo de producto.

A continuación, resumimos la conversación que hemos mantenido con Mariano, en la que repasa su evolución profesional, su forma de trabajar con IA y el papel que Akademia jugó en su manera de entender la innovación.

De las metodologías clásicas a los equipos aumentados con IA

Cuando Mariano, habla de producto, parte de dos referencias clave. La primera es el framework Double Diamond, uno de los modelos clásicos del diseño y desarrollo de productos digitales, que nos ayuda a entender el proceso y se relaciona bien naturalmente con el Cono de incertidumbre ayudando a medir el grado de evidencia o riesgo en cada fase.

La segunda aporta con una visión más líquida sobre producto impulsada por referentes como Marty Cagan desde el Silicon Valley Product Group.

En esta visión más contemporánea, explica Mariano, los productos se construyen a partir de tres grandes capacidades: negocio, diseño y tecnología. Tres dimensiones que siguen siendo esenciales en plena explosión de la inteligencia artificial.

“La IA todavía no ha cambiado los fundamentos del producto”, explica. “Seguimos necesitando entender problemas reales, diseñar buenas experiencias y construir tecnología útil”.

Lo que sí está cambiando internamente es la velocidad y la forma en que esas capacidades se integran dentro de los equipos. Según Mariano, las herramientas de IA están reduciendo, casi eliminando, algunas fases intermedias, acelerando el ciclo de ejecución de las fases clave del proceso, y disminuyendo por tanto los tiempos de hand-off entre idea, diseño y ejecución.

Como resultado, también está cambiando la estructura de los equipos. Funciones que antes requerían perfiles separados empiezan a concentrarse en perfiles híbridos capaces de moverse entre negocio, diseño y tecnología, entre otros como marketing, ventas o datos. Una tendencia especialmente visible en proyectos early stage o productos construidos desde cero.

El propio Mariano representa bien esa transición. Hoy desarrolla proyectos donde una sola persona lidera estrategia, diseño y construcción técnica apoyándose en herramientas de IA. Un escenario que, hace apenas unos años, habría requerido equipos completos de producto, diseño y desarrollo.

Para los estudiantes universitarios interesados en innovación, producto o emprendimiento tecnológico, esta transformación deja una idea clara: las habilidades híbridas ganan cada vez más valor. Entender negocio, comunicar ideas, diseñar experiencias y comprender cómo funciona la tecnología empieza a ser parte de un mismo lenguaje.

De la consultoría al producto: aprender pensando y construyendo

La trayectoria de Mariano arranca en un lugar habitual para muchos perfiles generalistas: la consultoría. Para quienes vienen de ADE, ingeniería o carreras híbridas, es un entorno atractivo. Hay grandes clientes, problemas complejos y una alta densidad de oportunidades.

En su caso, ese camino empezó en consultoría tecnológica, con proyectos en compañías como Cognizant y Telefónica. Allí aprendió a entender necesidades de negocio, traducirlas en soluciones digitales y trabajar con distintos casos de uso como CRM o seguridad. Pero había una pieza que faltaba: la creación.

Mariano lo resume de forma muy clara: la fuerza creativa siempre estuvo ahí. El salto hacia producto llegó cuando conectó negocio, tecnología y diseño. Ese trío le permitió pasar de analizar problemas a construir soluciones reales a través de un proceso guiado.

Desde entonces, ha trabajado en productos desde el mundo de los servicios, con proyectos para diferentes industrias y niveles de madurez. Desde MVPs muy lean, pensados para validar rápido, hasta lo que él llama “Minimum Lovable Products”-MLP: versiones iniciales más cuidadas, más sólidas y con una experiencia de usuario mucho más trabajada.

Además, apunta Mariano, que como decía Antonio Escohotado, la experiencia no es sustituible. Otra clave que destaca Mariano tras construir 15 productos para clientes, con una ratio de supervivencia de más de la mitad, es que para llegar a este punto hay que construir muchos más experimentos, prototipos, y conceptos, lo que ve el mercado es solo la fase final del funnel, lo que sale. La mayoría de productos suelen fallar e incluso nunca ver la luz, por lo que fallar mucho, rápido y barato es clave para ganar experiencia en producto, y aquí los side projects juegan un papel clave.

Para cualquier estudiante que quiera acercarse al mundo del producto, su recorrido deja una pista útil: empezar en consultoría puede ser una gran escuela. Pero el salto diferencial llega cuando además de pensar, te atreves a construir. Empezar con proyectos personales o side projects con problemas que tenemos identificados como usuarios, apoyándonos en plataformas como Lovable o Replit, pueden ser un buen comienzo para empezar a construir productos reales.

De consultores a constructores: cuando la estrategia termina en software

Para Mariano, una de las grandes evoluciones del mundo tecnológico ha sido pasar del análisis a la construcción. Durante años, muchos equipos centraban su trabajo en pensar, diagnosticar y entregar un documento estratégico. Un buen “papel” podía orientar decisiones, pero el aprendizaje real llegaba después: cuando había que convertir esa visión en software funcionando. Principalmente porque este “papel” está escrito en un idioma de negocio que los equipos técnicos no comprenden, se requiere una traducción y un lenguaje común.

Esa fue una de las claves de su etapa en Igeneris, compañía en la que Mariano ha trabajado casi cuatro años. Allí interiorizó una idea que marca su forma de trabajar: más que consultores, somos constructores. Primero estudiaban oportunidades y tomaban decisiones estratégicas. Después, construían aquello que habían definido.

Esa combinación entre pensamiento estratégico y ejecución técnica le dio una visión completa del producto para balancear las dimensiones del trío de producto en función de las necesidades de cada proyecto, y cada fase del proceso. Entender el mercado, detectar oportunidades, diseñar una solución priorizada y verla funcionar en manos de usuarios reales.

Hoy, con la inteligencia artificial, esa lógica gana aún más fuerza. Los perfiles de negocio necesitan cada vez más fluidez técnica, y los técnicos más entendimiento del negocio. Ya no basta con saber qué quiere el mercado. También hay que comprender el software, qué se puede construir, cómo se construye y qué nuevas posibilidades abren herramientas como Claude, Lovable o los sistemas de desarrollo asistido por IA.

Para Mariano, el futuro del producto pasa por esa mezcla: criterio de negocio, comunicación continua con los clientes para entender sus necesidades, capacidad de diseño de experiencias personalizadas, agilidad en la construcción y una relación mucho más directa con la tecnología.

Crear productos en semanas: velocidad, calidad y criterio

Mariano defiende construir productos en semanas, no en meses. Pero matiza rápido: la velocidad, por sí sola, aporta poco. La verdadera ventaja aparece cuando se combina con calidad y colaboración.

En software, ir rápido sin criterio puede salir caro. Una mala decisión de arquitectura, una funcionalidad mal planteada o un problema poco entendido pueden obligar a rehacer mucho trabajo. Por eso Mariano prefiere fallar antes: en papel, en una pizarra, en diseño o en una primera especificación. Cuanto antes se detecta el error, más barato resulta aprender.

La inteligencia artificial generativa ha cambiado el ritmo de esa ejecución. Mariano trabaja ya con un proceso “IA nativo”, donde herramientas como Claude Code actúan como desarrolladores capaces de leer una especificación, generar código e integrarlo en el repositorio.

El flujo parte de unas especificaciones (Spec o PRD): un documento de requerimientos claro, normalmente construido en Notion, donde se define qué se quiere construir. A partir de ahí, sus agentes de IA ejecutan la funcionalidad. En su experiencia, tareas que antes podían requerir uno o dos días de desarrollo han pasado a resolverse en minutos: de unos 40 minutos al inicio de un proyecto a apenas tres minutos en funcionalidades posteriores.

La clave está en el contexto. Primero se piensa, se ordena y se define. Después se acelera. Para los estudiantes que quieren crear productos digitales, la lección es potente: la IA multiplica la velocidad, pero el criterio humano sigue marcando la diferencia por lo que es necesario balancear la velocidad con la calidad del outcome.

Agentes de IA: una arquitectura simple para construir mejor

Para Mariano, crear software es crear conocimiento. Por eso su sistema de trabajo empieza por una base bien ordenada: papel y Notion. Ahí documenta investigación, archivos de contexto, decisiones e instrucciones clave. Esa base funciona como el cerebro del proyecto y se sincroniza con su entorno local de trabajo.

Sobre esa capa de conocimiento entra Claude como orquestador. Una vez creada la base y las instrucciones clave manualmente, Mariano utiliza Claude para estructurar documentación, generar archivos de contexto y convertir ideas en especificaciones claras. Después, Claude Code y Cowork actúan como ejecutor: lee los requerimientos, trabaja sobre el código y permite desarrollar funcionalidades desde la propia aplicación o desde terminal, actualizando la documentación en local y notion después de cada trabajo.

Su sistema combina comandos, skills, agentes y subagentes. Cada uno cumple un rol específico: diseñador, strategic partner, desarrollador o QA tester entre otros. Una especie de equipo de producto reducido a una persona, pero aumentado por IA.

La clave, de nuevo, está en la simplicidad. Mariano evita construir una arquitectura compleja por moda. Prefiere un sistema funcional, con pocas herramientas, ligero y bien conectado, donde cada herramienta tiene una tarea clara. Para quienes están empezando, el mensaje es directo: antes de pensar en agentes sofisticados, hay que aprender a ordenar bien el conocimiento, definir los procesos, y luego pensar en integrar o automatizar.

Qué está construyendo ahora: IA, productividad y nuevas formas de crear producto

Mariano trabaja ahora en varios proyectos propios en modo stealth, todavía sin nombre público, pero con un foco claro: IA, productividad y nuevas herramientas para construir mejor. Algunas primeras versiones ya están en manos de usuarios seleccionados, en una fase muy controlada para recoger feedback e iterar rápido.

En paralelo, está retomando el contacto con el ecosistema emprendedor andaluz, especialmente en Sevilla. Le interesa el venture building entendido como construcción de startups: desde ideas en fases muy iniciales hasta proyectos impulsados junto a corporates. En ese radar aparece su universidad, Loyola, además de la Universidad Pablo de Olavide y la Universidad de Sevilla; iniciativas como Spark, el programa de emprendimiento de Loyola; comunidades como Sevilla Tech Collective; y otros actores como Austral Ventures. Un mapa en crecimiento que conecta talento, startups, inversión y nuevas capacidades para crear empresas desde Andalucía.

La parte más avanzada de su trabajo actual está en dos productos propietarios. El primero es un sistema de diseño agéntico en código abierto. Parte del enfoque de diseño atómico -átomos, moléculas y organismos- para crear componentes reutilizables de interfaz, pero añade una capa pensada para trabajar con IA y principios de diseño con criterio. El repositorio incluye archivos de contexto y estructuras compatibles con herramientas como Claude, Gemini o Stitch, además de skills reutilizables para distintos LLMs.

Para Mariano, este tipo de herramientas puede empoderar a los perfiles de diseño. Su visión es clara: el diseño evoluciona. Los diseñadores tendrán que entender mejor cómo funciona un repositorio, cómo se trabaja con archivos de contexto y cómo se conversa con modelos de IA para crear productos con más velocidad y precisión.

El segundo producto es la pieza más ambiciosa: un espacio de trabajo centrado en ingeniería de prompts y contexto. La idea es ayudar a estructurar instrucciones para modelos de IA a partir de lenguaje natural, ya sea escrito o hablado. El sistema descompone el mensaje en bloques como rol, tarea, ejemplos o herramientas; lo compila para hacerlo compatible con distintos LLMs -Claude, Gemini, ChatGPT- y evalúa la calidad del prompt antes de usarlo.

Aunque, su roadmap va más allá del prompt. Mariano quiere avanzar hacia la orquestación de instrucciones, archivos y carpetas en proyectos complejos y multiproyecto. En otras palabras: crear una capa de trabajo para equipos que necesitan construir con IA de forma más ordenada, reusable y escalable.

Lovable, Claude Code y el mito de los atajos

Aunque Claude ocupa un lugar central en su flujo actual, Mariano también trabaja con Lovable. De hecho, la propia plataforma lo ha situado entre el top 1% de desarrolladores desde España con 800.000 líneas de código generadas el año pasado. También ha probado herramientas como Replit, aunque reconoce que tiene mucho más recorrido construido con Lovable.

Su enfoque es pragmático: combina herramientas según el momento del producto. Lovable le resulta especialmente potente para prototipos, experimentos y primeras versiones. Permite pasar de una idea a algo visible con mucha rapidez. Pero, cuando el proyecto se acerca a producción, suele llevarlo hacia Claude Code, donde puede trabajar con más control sobre arquitectura (backend Supabase), código y despliegue (Vercel).

Mariano insiste en una idea clave: la IA acelera, pero no sustituye el conocimiento. Crear software sigue siendo una actividad de creación de conocimiento. Hace falta entender negocio, diseño y tecnología para crear productos útiles y rentables. También hace falta experiencia, criterio y muchas horas de prueba y error (y alguna que otra cana).

Por eso mira con prudencia la idea de “democratizar” la creación de producto. Hoy se pueden lanzar más prototipos en menos tiempo, pero esto también significa que se pueden tomar más malas decisiones en menos tiempo. Esta ola abre oportunidades, pero también aumenta la competencia, por lo que el mercado se regula desde mi punto de vista exigiendo que el nivel de exigencia suba para todos, como siempre. Para Mariano, la diferencia la marcan quienes sepan pensar bien antes de construir, saber en qué invertir el tiempo y saber decir que no.

Un buen sistema de diseño, una arquitectura clara y el conocimiento de las limitaciones de cada herramienta ayudan a reducir errores, y sobre una base sólida estable es más fácil crecer. Lovable, por ejemplo, es muy potente para experimentar y prototipar, pero tiene limitaciones en SEO y visibilidad web por lo que no es la mejor herramienta para publicar webs y landings sino que funciona mejor para herramientas internas de acceso directo. Por eso, en su caso, muchos proyectos acaban evolucionando hacia entornos más controlados como Claude Code.

Product thinker, product doer: el criterio se construye haciendo

Para Mariano, un buen product thinker se diferencia por la experiencia, paradójicamente. Los frameworks ayudan, la teoría aporta estructura y estudiar sigue siendo importante. Pero el criterio nace cuando tomas decisiones, ejecutas, te equivocas y llevas las cosas hasta el final.

Su lema lo resume bien: hacer que las cosas pasen. En producto, pensar bien importa. Construir también. Por eso Mariano defiende que un buen product thinker tiene que ser también product doer y product builder.

La idea es especialmente valiosa para estudiantes universitarios: aprender sobre innovación, startups o tecnología es solo el principio. El salto llega cuando conviertes una idea en algo concreto, aunque sea pequeño, imperfecto y mejorable. Ahí empieza el verdadero aprendizaje.

Construir en plural y devolver valor a la comunidad

Cuando Mariano piensa en los próximos cinco años, aparece una tensión muy propia del emprendimiento: foco frente a exploración. Le atrae concentrarse en una sola idea, entrar al detalle y hacer que suceda. Pero también reconoce que su forma natural de trabajar pasa por estar en varios frentes a la vez.

Hoy combina productos propios, proyectos para antiguos clientes, desarrollo de espacios de trabajo en Notion y construcción de soluciones con Lovable o Claude Code. Esa diversidad también responde a una lógica emprendedora: repartir el riesgo, aprender más rápido y aumentar las probabilidades de que alguna apuesta llegue lejos.

Mariano se inspira en perfiles como John Rush o Marc Lou, creadores que han construido varios productos y startups en paralelo. En esa línea, le gustaría llegar a tener una cartera de productos propios.

Pero su visión de futuro incluye otra pieza importante: la educación. Tras colaborar en sesiones sobre producto en IE University, gracias a la invitación del profesor Pablo Delgado, le gustaría formalizar ese vínculo con la universidad, quizá en Loyola o en otros centros. Además de construir, quiere devolver valor a la comunidad formando a nuevas generaciones de makers, product builders y emprendedores.

Akademia: aprender a mirar más lejos

Mariano pasó por Akademia en 2015-2016, cuando estudiaba en la Universidad Loyola, en Córdoba. Una década después, conserva recuerdos muy bonitos del programa.

El primero tiene nombre propio: Fernando Alfaro. Mariano recuerda la charla de presentación, antes incluso de ser seleccionado, como un momento de clic. Alfaro habló de referentes como Leonardo da Vinci o Aristóteles para transmitir una idea muy potente: innovar también consiste en atreverse a acercarse a “lo grande”, pensar sin miedo y conectar disciplinas.

Su equipo acabó ganando la fase local en Loyola y viajó a Madrid con un proyecto educativo B2B: un dashboard para profesores que digitalizaba contenidos, recogía datos de uso de los alumnos y ayudaba a mejorar la forma de impartir las asignaturas. Era una idea muy temprana, todavía en fase de prototipo, pero ya conectaba educación, datos y producto digital.

Akademia también le abrió ventanas a tecnologías que poco después marcarían su carrera. Allí escuchó por primera vez hablar de cloud computing. Meses más tarde, su primer trabajo fue precisamente como consultor en Salesforce, en plena transición del CRM instalado en servidores locales hacia soluciones en la nube.

También recuerda la amplitud de temas del programa, desde medicina personalizada hasta nanotecnología, y la calidad de los ponentes. Entre ellos, Sergio Álvarez Leiva, co fundador de CARTO, le impactó especialmente por su forma de contar proyectos con Google y la NASA desde una actitud cercana y humilde.

Para Mariano, esa es una de las grandes fortalezas de Akademia Future Builders: acercar a los estudiantes universitarios a conversaciones que ensanchan la mirada. Ideas, tecnologías y referentes que quizá todavía parecen lejanos, pero que pueden acabar conectando con el futuro profesional mucho antes de lo esperado.

¡Muchas gracias, Mariano! ¡Y muchos más éxitos!

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