Qué crees que pasa cuando…
Juntas a 3 developers, en 3 países distintos, con 3 perfiles complementarios…
¿Y les das 3 meses para lanzar un producto con IA?
Pasa que:
- Construyen un MVP funcional
- Integran Motion Detection con MediaPipe
y ganan nuestra iniciativa #TheStartupExperience™️ 🏆
Te lo cuento 👇
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Este proyecto, llamado MOTUS, es una app mobile enfocada en personas de 50-65 años que guía y valida ejercicios en casa usando visión por computador.
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No es solo una app de rutinas.
Es una app que evalúa la ejecución en tiempo real, cuenta repeticiones y mide estabilidad:
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Y detrás de la misma, hay lecciones muy potentes para tu carrera.
Te las cuento 👇
1️⃣ Empieza por el problema, no por la tecnología
El equipo lo tuvo claro: si defines bien el problema, tienes medio proyecto hecho.
Target específico (50-65 años).
Necesidades concretas (equilibrio, movilidad, longevidad).
Onboarding simple.
UX accesible.
Después vino la IA. Y no al revés ‼️
Esto es mentalidad de Producto: entender al usuario antes de tocar código.
2️⃣ IA como feature diferencial, NO como hype
Integraron MediaPipe dentro de la app mobile para detectar ángulos, validar posturas y contar repeticiones en tiempo real.
Decisión clave: mover la librería al lado cliente del software, para mejorar tiempos de respuesta y evitar latencia innecesaria.
No era “usar IA porque sí”…
Era usar Computer Vision para resolver algo concreto: validar técnica, y medir estabilidad.
Eso es AI Engineering bien aplicado.
3️⃣ Arquitectura y colaboración real (NO postureo)
Backend con Python + FastAPI.
Frontend mobile.
Roles claros: backend, frontend, QA/automation con background en AI.
Trabajo mayoritariamente asíncrono, tickets, épicas, PRs, code reviews y sync semanal.
Esto no fue un side project caótico.
Fue una simulación real de entorno profesional distribuido (Canadá, Colombia, Reino Unido).
¿La skill invisible aquí?
El trabajo en equipo técnico, y la comunicación clara.
4️⃣ La IA no te reemplaza. Te abstrae.
Lo más interesante de la conversación final:
La IA NO elimina al Software Engineer.
Lo obliga a subir de nivel.
Menos foco en código repetitivo.
Más foco en arquitectura, decisiones de producto y visión de negocio.
Cuando el código es más barato de producir…
Lo valioso pasa a ser decidir qué construir ,y por qué.
💡 Mi conclusión
Si quieres mantenerte competitivo en 2026, necesitas tres cosas:
✅ AI Literacy real (no solo usar ChatGPT, sino integrar librerías, APIs, modelos, agentes).
✅ Product mindset (pensar en usuario, impacto y métricas).
✅ System Design + Arquitectura para tomar decisiones técnicas con criterio.
Lo que hizo este equipo no fue “aprender IA”…
Fue aplicarla para construir un producto real.
Ese es el nuevo estándar.
No te formes solo para pasar entrevistas. Fórmate para CREAR cosas que funcionen.
Y si quieres ver la historia de este EQUIPAZO más en detalle…
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