MVP 70% listo con IA: cuánto cuesta el 30% que falta

Un MVP hecho con IA suele llegar con la misma frase: “está casi listo”. Las pantallas están. El login funciona. Se puede hacer clic de principio a fin. Y la siguiente pregunta casi siempre es la misma: “¿cuánto falta para lanzar?”.

La respuesta honesta casi siempre sorprende. En noviembre de 2025, Addy Osmani, del equipo de Developer Experience de Chrome en Google, le puso nombre a este fenómeno en una charla transmitida por Zed el 6 de noviembre: el problema del 70%.

Qué es el problema del 70%

La idea de Osmani es simple: “AI can rapidly produce maybe 70% of the code for an app, for a feature.” La IA entrega rápido buena parte del código de una app o de una funcionalidad. El resultado inicial convence. Pero, por debajo, el código puede ser frágil.

El 30% restante, según él, no se abarató con la IA. El tiempo que lleva suele ser el mismo de antes. Y es justo esa parte la que separa una demo de un producto que aguanta usuarios reales.

Osmani aporta algunas cifras para mostrar que la desconfianza es general, no solo de quien empieza:

• Más del 30% del código de Google ya lo genera la IA.
• La opinión favorable de los desarrolladores sobre la IA en el código cayó del 70% al 60% en dos años.
• Cerca del 30% de los desarrolladores dice confiar poco o nada en el código generado.
• Las ganancias realistas de productividad están entre 1 y 2 veces, algo cercano a un 20% más de tareas completadas.

También recuerda que buena parte de las historias de productividad viene de proyectos nuevos, sin código heredado. Es el caso de tu MVP. Por eso el primer 70% vuela.

Qué hay dentro del 30% que falta

En la charla, Osmani enumera lo que suele quedar para el final. Lo traduzco a lo que aparece en un MVP real:

1. Casos límite. El usuario que registra el mismo correo dos veces. El pago que se corta a la mitad. El campo vacío que nadie probó.
2. Integración con sistemas de producción. Pasarela de pago, envío de correos, factura electrónica, API de un socio. En la demo, todo es simulado. En línea, cada integración tiene sus propias reglas, límites y errores.
3. Seguridad. Claves de API en el lugar correcto, reglas de acceso en la base de datos, rutas protegidas. La IA escribe el camino feliz; la seguridad es el camino infeliz.
4. El patrón de “dos pasos atrás”. Osmani describe el ciclo en que cada corrección que pides a la IA crea un problema nuevo. Si nadie se detiene a entender cómo se conectan las partes, el proyecto da vueltas en círculo.

Cuánto cuesta el 30%: esfuerzo, riesgo y tiempo

No voy a hablar de precio aquí, porque el precio depende del alcance y solo sale tras el diagnóstico. Pero se puede medir el costo del 30% en tres monedas que todo fundador entiende.

Esfuerzo

Es la parte que exige a alguien que entienda el código línea por línea. Osmani es directo: si tu nombre está en lo que se envió, eres responsable de lo que se envió. Revisar código que escribió otra persona (o una IA) lleva tiempo, y la revisión de código se convirtió en el nuevo cuello de botella, según él.

Riesgo

El 70% rara vez hace daño a alguien. El 30% sí. Una base de datos sin reglas de acceso expone datos. Una integración de pagos mal resuelta cobra dos veces. Un error silencioso genera un informe erróneo y una decisión errónea. El riesgo no aparece en la demo, aparece en el primer mes de uso.

Tiempo

Aquí está la trampa. Como el 70% salió en días, el fundador espera que el 30% salga en horas. No sale. Según Osmani, el tiempo dedicado a esa parte sigue siendo parecido al de antes de la IA. Quien no cuenta con eso fija el lanzamiento, avisa a los inversionistas y luego lo pospone, y el proyecto de software retrasado se vuelve rutina.

Cómo sé si mi MVP está al 70% o al 95%

Algunas preguntas rápidas te ayudan a ubicarte:

• ¿Ya probaste la app con dos usuarios distintos intentando ver los datos del otro?
• ¿Las integraciones (pagos, correo, APIs) están conectadas en producción o siguen simuladas?
• ¿Alguien del equipo puede explicar cómo funcionan el login y los permisos sin abrir el chat de la IA?
• ¿Qué pasa cuando se cae una integración externa?
• ¿Cada corrección reciente resolvió el problema o creó otro?

Si la mayoría de las respuestas es “no lo sé”, probablemente estás en el 70%.

Cómo lo hacemos en el Studio

Usamos Claude Code y Figma en el diseño y el desarrollo. La IA acelera mucho la parte predecible, y yo no renunciaría a eso. La diferencia es que tratamos el 30% como parte del alcance desde el primer día, y no como una sorpresa al final.

Por eso el precio se cierra después del diagnóstico y el plazo va por escrito en el contrato. Así fue con AI Vou Eu, SaaS de turismo con IA, que salió en línea en 4 semanas con el Studio. Y todo sistema sale con un agente de IA que corre todos los días, señala fallas, sugiere mejoras y verifica que los datos tengan sentido.

En un MVP heredado, el diagnóstico empieza por lo que ya existe: leemos el código, probamos los flujos principales, revisamos seguridad y datos, y listamos lo que falta para que el producto salga en línea. Esa lista es lo que se convierte en precio y fecha.

Si tu MVP está en el 70% y necesitas saber, con números, qué falta para lanzarlo, el rescate de proyectos del Studio empieza por esa cuenta.