Alan Seideman · Head of AI · VP de Producto

Convierto la confusión sobre IA en ejecución alineada.

Dirijo organizaciones de producto, y construyo IA en producción con mis propias manos. Veinticinco años lanzando productos a escala, seis construyendo yo mismo sistemas de IA. Encuentro la apuesta que mueve el negocio — cuando la organización va tras la más vistosa — y logro que todos se alineen detrás de ella.

Alan Seideman, al aire libre en un acantilado sobre la playa al atardecer

El problema

Presión de la dirección para hacer IA, sin acuerdo sobre qué.

Pilotos que impresionan y nunca llegan a producción.

Un equipo que no distingue cuáles apuestas importan.

Trabajo seleccionado

Cuatro proyectos, en el orden en que me gustaría que los leyeras.

01
CPO
2016–2019
10MM MAU

OCC — la bolsa de trabajo más grande de México

Veinte años de liderazgo erosionándose. El fundador fuera, la adquisición reciente, sin estrategia de producto y ciclos de release de 45 días. Nuestro matching propio era preciso pero de poca cobertura — y cuando el grupo levantó un servicio central de recomendaciones con IA, el equipo de datos se resistió a volverse su consumidor.

Impulsé adoptarlo de todos modos, porque la cobertura era lo que los reclutadores estaban pagando. Después reemplacé el ciclo de 45 días de construir a puerta cerrada por unos quince squads autónomos, cada uno con un stack de despliegue propio.

El problema más difícil estaba en la cima de ingeniería. Destrabarlo exigía un cambio de liderazgo; SEEK me pidió repetidamente evaluar la situación, y le dediqué meses antes de llegar a una conclusión. Luego dirigí producto y tecnología de forma interina y reconstruí la confianza desde adentro — 1-1 semanales con cada líder técnico, moviéndolos de esperar instrucciones a ser dueños de su dominio.

La cultura era la restricción de fondo: una jerarquía rígida donde criticar abiertamente a un director era impensable, fusionándose además con otro país tras la adquisición. Mi instrumento fue un boletín semanal a la dirección de OCC y de SEEK que reportaba los experimentos fallidos con la misma claridad que los aciertos. Se volvió el referente del grupo en transparencia de equipos de producto — citado por directivos y por el CEO como el estándar que quería en los demás mercados.

+30%
postulaciones interanuales
velocidad de despliegue
1→20
equipo de producto
02
ASESOR
EN CURSO
PRÁCTICA FISCAL

Una firma nacional de asesoría financiera

Presión ejecutiva por adoptar IA dentro de la Oficina del CFO de una firma de asesoría de 1,300 personas y 18 oficinas, y una práctica fiscal completamente no técnica a la que le ofrecían herramientas que nadie ahí podía mantener.

Diagnostiqué que lo que necesitaban era automatización no-code sostenible, construí credibilidad con demos en vivo en lugar de presentaciones, y secuencié una hoja de ruta en tres fases: arrastre de hojas de cálculo, conciliación de provisión contra declaración y categorización de balanza de comprobación.

100s
horas proyectadas de ahorro,
en toda la firma

Una revisión asistida por IA detectó un error material en un archivo de cliente en vivo. El debate sobre si esto era real terminó esa misma tarde; desde entonces el proyecto pasó de un patrocinador a un segundo frente de trabajo.

03
ASESOR
SALUD, FITNESS
Y BIENESTAR

Tres organizaciones de salud y bienestar

El mismo patrón en tres tamaños: todos querían hablar del producto de IA, y en cada caso el dinero estaba en otra parte.

NASM
$100MM ARR
CERTIFICACIÓN

Asesoré al head of product de una firma de certificación fitness en estrategia de producto asistida por IA — qué oportunidades de consumo financiar primero, y cómo enmarcar la hoja de ruta para que el equipo directivo realmente la respaldara.

Herbal Medics Academy
4 PROPIEDADES WEB

El fundador estaba listo para financiar un desarrollo especulativo de IA. En vez de eso corrí un análisis con IA sobre cuatro propiedades web, saqué a la luz brechas de conversión y de tope de embudo que la revisión manual llevaba años sin ver, y cambié el desarrollo por una hoja de ruta ordenada por retorno. El trabajo poco vistoso pagó mejor.

Healthgena
100+ STARTUPS
VISION 2030

Asesor residente de IA y producto para la aceleradora HealthTech de Vision 2030 de Arabia Saudita — acompañando a fundadores sobre dónde encajaba la IA en el producto, la necesidad del usuario, la propuesta de valor, el modelo de negocio y la viabilidad a tres años.

04
SENIOR PM
2012–2016
25MM MAU

Funny or Die

Una marca de comedia reconocida perdiendo terreno frente a BuzzFeed. Expandirnos a formatos cortos y a recomendaciones de video llevó a un récord de 25MM de usuarios activos mensuales — y entonces las métricas dejaron de significar lo que todos asumían.

El engagement subía mientras los ingresos seguían planos, porque los CPM publicitarios se desplomaban en toda la industria. Un negocio monetizado con publicidad no podía ganar solo con tiempo en sitio. Replanteé la estrategia: de retener a la gente más tiempo en nuestro sitio, a ir donde la audiencia ya estaba, y armé el equipo de apps móviles desde cero para lograrlo.

Entre lo que lanzamos: Dips, una app de video corto a pantalla completa para comedia que se anticipó al formato que TikTok volvería masivo, y la app de clima que a mi liderazgo le parecía tibia hasta que nuestro inversionista principal de Sequoia la señaló como el concepto más destacado.

25MM
activos mensuales, récord
+15%
tiempo en sitio, mensual
+20%
interanual, por el cambio
a medios mixtos

Por qué sigo construyendo

Para 2021 era evidente que este era el cambio tecnológico más grande desde la revolución móvil, y que se movía demasiado rápido para entenderlo desde afuera. Construir con IA cambia el paradigma de desarrollo de producto, y no puedes fijar estrategia contra un paradigma sobre el que solo has leído.

Prototipar hoy es casi gratis, así que lo caro se movió de lugar: la evaluación, el diseño de contexto y la factura de mantenimiento de todo aquello que la frontera hará mejor el año que viene. Seis años lanzando sistemas en producción yo mismo son la razón por la que sé con cuál de esos costos se va a topar una apuesta — y por eso puedo decirle a un equipo dónde invertir, dónde comprar en vez de construir, y qué rechazar.

Dos productos propios, como evidencia.

Interfaz de diario de Meldoria: una consigna diaria de escritura sobre dos entradas guardadas
Un capítulo generado de Meldoria: una torre ilustrada sobre el mar, un epígrafe en cursiva y texto narrativo tomado de la semana del usuario

Meldoria

Un pipeline de LLM de varios pasos: webhook de evaluación, puntuación psicométrica, completions por dominio y generación dinámica de reportes en PDF. Después un diario vivo — una semana de entradas devuelta como un capítulo de tu propia historia, escrito contra tu perfil psicométrico. Junto a eso, 222 artículos publicados desde una fábrica de contenido automatizada, que atraen más de 150K impresiones de búsqueda por trimestre.

Big Invoice: panel oscuro de facturas mostrando $67,536.72 cobrados de $71,372 facturados, 95% pagado, sobre una lista de facturas de clientes
Big Invoice: pantalla de presupuestos con totales en borrador, pendientes y aceptados sobre una lista filtrable de presupuestos de clientes
Ícono de la app Big Invoice: logotipo negro sobre un cuadrado amarillo redondeado

Big Works / Big Invoice

Facturación iOS para los oficios, construida en solitario con Flutter. Un millón de trabajadores de oficio a quienes les venden software inflado que parece contabilidad — en la parte de la economía menos expuesta al desplazamiento por IA. Big Apps. Tiny Price. Negro y amarillo contra una categoría de azules.

Disponible en el App Store →
Diagrama: nueve agentes conversacionales de 38 pasos cada uno fueron retirados y reemplazados por un solo motor central compartido de 92 pasos, con diecisiete webhooks ligeros de tres pasos al frente. Agregar un perfil pasó de clonar 38 pasos a escribir un webhook de 3 pasos.

Agregar un perfil pasó de clonar 38 pasos a escribir un webhook de 3 pasos. Nueve perfiles se volvieron diecisiete mientras el sistema se hacía más simple de mantener.

La lección

Lo caro de un sistema de IA rara vez es construir el primero — es la factura de mantenimiento del décimo. Duplicar nueve veces un agente que funciona es la forma más rápida de construir y la más cara de sostener. Colapsarlos en un núcleo compartido con routers ligeros por perfil es la decisión que hizo el sistema viable.

La infraestructura

49 flujos en producción · ~22 servicios · una persona
  • Pipeline de evaluación
  • Fábrica de contenido
  • Capa de agentes
  • Niveles de memoria
  • Pipeline de video social
  • Correo y notificaciones
  • Pagos

Esta es la parte que cambió cómo pienso el diseño organizacional. La pregunta dejó de ser cuánta gente necesita una función, y pasó a ser cómo se ve el equipo más pequeño posible más la automatización correcta.

Despachador Generador de video Publicador

El desarrollo más reciente, lanzado este mes: un pipeline de video social con las etapas de despacho, generación y publicación separadas.

Servicios

Auditoría de oportunidad de IA

Audito la organización, la estrategia y los productos, y regreso con dónde crea valor la IA aquí, dónde no, y una demo funcionando.

3 SEMANAS
TARIFA FIJA

Hoja de ruta de transformación con IA

El plan secuenciado, una prueba de concepto funcionando, y la narrativa interna que alinea a la dirección detrás de él.

4–6 SEMANAS
TARIFA FIJA

Head of AI fraccional

Dirijo el programa de IA por ti — la hoja de ruta, las decisiones de construir o comprar, los proveedores y los datos, la capacidad del equipo — como tu Head of AI a tiempo parcial.

1–2 DÍAS/SEMANA
IGUALA

Liderazgo de producto fraccional

Dirijo producto por ti — estrategia, hoja de ruta, el ritmo operativo del equipo — hasta que estés listo para contratar la posición permanente.

1–2 DÍAS/SEMANA
INTERINO O CONTINUO

Asesoría con iguala

Una llamada fija y acceso asíncrono, para un líder de producto que quiere una segunda lectura sobre las decisiones de IA.

MENSUAL
IGUALA

Sobre mí

Llevo veinticinco años aprendiendo a distinguir una apuesta real de una vistosa.

A veces eso significó tomar la decisión impopular y tener razón: adoptar un servicio de IA que mi propio equipo quería construir, y subir las postulaciones 30%. A veces significó matar mi propio trabajo — decidí no construir un chatbot de coaching porque los modelos frontera iban a superar cualquier cosa que yo pudiera mantener.

También he estado del otro lado. Lancé una red de seguir-un-tema cuando Twitter apenas arrancaba, y el check-in por ubicación dos años antes que Foursquare. Llegar temprano me enseñó lo que realmente exige tener razón, y llevo desde entonces vendiendo esa distinción.

También soy dueño de una empresa de productos de consumo directo que fundé en 2014 — rentable cada año sobre demanda orgánica — y que me mantiene honesto sobre márgenes, inventario y qué marketing convierte de verdad.

El español y el inglés me resultan igual de naturales — dirigí en español la organización de producto de una empresa mexicana de 400 personas — así que puedo liderar o asesorar equipos en LATAM directamente, sin una capa de traducción entre la estrategia y quienes la ejecutan.

Remoto por preferencia. MBA, University of Denver. Licenciatura, Haverford College.