¿Cuáles son los requisitos para participar?

Experiencia previa en gestión o construcción de productos digitales; ya sea como PM, PO, líder de producto, founder o dueño de negocio con producto propio. No es necesario saber programar.

¿Necesito saber programar?

No necesitas programar como developer. Sí necesitas disposición para trabajar con herramientas técnicas, leer planes, revisar cambios y tomar decisiones. Te enseñamos el mínimo de terminal, git, branches y PRs para operar con autonomía.

¿Cuál es el requisito de asistencia?

75% del tiempo al 75% de los encuentros.

¿En qué se diferencia del AI-First Product Manager (AFPM)?

El AI-First Product Manager (AFPM) cubre el ciclo completo de gestión de producto ejecutado con IA como asistente. El AI-First Product Builder (AFPB) se enfoca específicamente en convertir decisiones de producto en experimentos funcionando: prototipos, flujos, automatizaciones y features revisables. Son complementarios: el AFPM da criterio de producto, el AFPB da capacidad de construir lo decidido.

¿En qué se diferencia del Certified AI Product Manager (AIPM)?

El Certified AI Product Manager (AIPM) enseña a gestionar productos cuya tecnología central es IA (modelos, datos, observabilidad). El AI-First Product Builder (AFPB) no gestiona productos de IA: construye productos tradicionales (landings, dashboards, features) y de IA, usando IA como copiloto del PM.

¿Sirve si soy founder o dueño de mi propio producto?

Sí. Para founders, el valor principal es acelerar pruebas sin depender de un contratista para cada experimento. Construirás artefactos propios y también practicarás sobre un codebase existente, para preparar el momento en que tengas que extender tu producto, revisar trabajo técnico o hacer handoff a un dev o contractor.

¿Esto reemplaza al equipo de desarrollo?

No. El programa busca que producto llegue mejor a la conversación técnica: con evidencia, alcance claro, trade-offs visibles y cambios revisables. En algunos casos podrás desplegar experimentos simples; en otros, el mejor resultado será un PR o plan listo para que el equipo técnico lo revise.

¿Qué tan real es el proyecto que construyo?

Trabajarás sobre artefactos funcionales, no solo ejercicios conceptuales. El producto propio puede adaptarse a tu contexto, y el tramo final usa un codebase existente para practicar una situación más cercana al trabajo diario en producto.

AI-First Product Builder (AFPB)

Convierte hipótesis de producto en experimentos funcionando, sin esperar un sprint del equipo de desarrollo para cada aprendizaje.

Lab

36 horas

En Español

10 de Septiembre al 26 de Noviembre

USD 1000

Desde USD 295 para suscripciones Labs

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**En esta edición aprovecha la opción de doble turno para elegir el horario de mañana o de tarde**

Durante años, descubrir qué construir y construirlo fueron capacidades separadas. Producto investigaba, priorizaba y especificaba. Desarrollo convertía esas decisiones en software.

Un PM escribía un ticket y esperaba el próximo sprint. Un founder pagaba un freelancer para cada prueba. Un designer validaba con pantallas que no capturan comportamiento real. Un líder de producto miraba cómo el discovery se frena porque cada experimento compite con el roadmap.

Con agentes de código, esa frontera empieza a moverse. El equipo puede convertir una hipótesis en algo que un usuario realmente pueda probar, capturar señales y volver a la decisión de producto sin que cada aprendizaje necesite convertirse primero en un proyecto de desarrollo.

No porque convierta a todos en developers, sino porque permite que una persona con criterio de producto construya lo suficiente para aprender antes: una landing, un flujo funcional, una automatización, un dashboard, una feature escondida, un PR (Pull Request) listo para revisión.

Este programa único te enseña, semana tras semana, a usar esa capacidad de building como método para incorporarla a tu práctica profesional de producto. No para saltear al equipo de desarrollo, sino para llegar a la conversación con evidencia y una decisión de producto mejor informada.

Qué cambia cuando puedes construir

De idea a experimento: Pasas de describir lo que habría que construir a poner una primera versión frente a usuarios, leads o stakeholders.

De mockup a señal: Aprendes a capturar datos, feedback y comportamiento real, no solo opiniones sobre una pantalla.

De ticket a handoff: Conviertes una intención de producto en un cambio concreto, documentado, testeable y comprensible para quien lo revise.

De dependencia a colaboración: No reemplazas al equipo técnico. Llegas mejor preparado: con contexto, criterio, trade-offs claros y menos trabajo especulativo para delegar.

Al finalizar el programa podrás cerrar el loop entre una creencia de producto, un experimento funcionando y una decisión basada en evidencia.

Herramientas

Utilizaremos las siguientes herramientas

Claude Code

Github

Supabase

Vercel

Visual Studio Code

¿Para quién es?

El AI-First Product Builder (AFPB) es para personas que ya toman decisiones sobre productos digitales y quieren acortar la distancia entre decidir, construir y aprender.

Product Managers / Product Owners

Dependes del equipo de desarrollo para cada prueba y quieres validar más hipótesis sin sumar ruido al roadmap.

Founders / Business Owners

Tienes ideas, clientes o mercado, pero no quieres que cada experimento dependa de contratar o esperar a alguien más.

Designers / UX Designers

Ya prototipas experiencias, pero quieres pasar de pantallas estáticas a flujos funcionales que generen evidencia.

Líderes de Producto / Heads of Product

Necesitas entender qué autonomía real pueden ganar tus PMs con agentes de código, y dónde conviene poner límites.

Consultores / Asesores de producto

Quieres mostrar posibilidades concretas, no solo recomendaciones, cuando ayudas a un cliente a decidir qué probar.

No es para ti si buscas convertirte en developer full-time, aprender un lenguaje de programación desde cero o delegar criterio de producto en una herramienta. La IA acelera la construcción, no reemplaza el juicio sobre qué vale la pena construir.

Al finalizar el programa podrás

Bajar una hipótesis a un experimento ejecutable: traducir una creencia de producto en un alcance, una métrica, una forma de exposición y un criterio de decisión.

Construir prototipos que capturan señales: pasar de una pantalla o idea a una landing, flujo o dashboard con datos persistentes.

Trabajar con Claude Code sin perder control: instalar, configurar, planear, ejecutar y verificar sesiones largas con contexto manejado.

Construir con anatomía full-stack básica: integrar autenticación, base de datos, formularios, dashboards y automatizaciones simples sin convertirte en developer.

Codificar tus rituales de trabajo como skills: convertir procedimientos repetitivos en herramientas reusables para investigación, revisión, documentación o generación de artefactos.

Entrar a un codebase ajeno con criterio: entender qué hace un producto que no escribiste, ubicar dónde tocar y anticipar riesgos antes de editar.

Dejar un cambio listo para revisión: abrir una branch, documentar el cambio, pedir revisión asistida con sub-agentes y preparar un PR legible para el equipo técnico.

Cerrar el loop de aprendizaje: leer señales, decidir si avanzar, ajustar o descartar, y comunicar la decisión con evidencia.

Programa

Primer artefacto

Instalas Claude Code, entiendes cómo trabaja y sales con una primera pieza funcionando. El objetivo es simple: que la herramienta deje de ser una promesa abstracta y pase a producir algo verificable en tu máquina.

Ciclo de iteración visual

Aprendes el loop *task → do → verify*: pedir, revisar, corregir y volver a ejecutar. La velocidad no viene de acertar al primer intento, sino de cerrar rápido la brecha entre lo que imaginaste y lo que realmente quedó construido.

Primer producto digital

Construyes una primera versión con piezas reales: interfaz, formularios, datos persistentes y visualizaciones. Empiezas a ver la anatomía técnica de un producto digital desde el punto de vista de producto.

Skills: Tu toolkit personal

Empaquetas procedimientos que repites cada semana en herramientas que el agente puede ejecutar a pedido. Sales con el primer bloque de un toolkit personal que puedes llevar de un proyecto a otro.

El manifiesto del proyecto

Construyes el brief operativo que un colaborador nuevo necesitaría para no romper nada: qué es el proyecto, cómo se trabaja, qué decisiones ya están tomadas y qué límites no debe cruzar.

Gestión de contexto

Aprendes a manejar el costo oculto de las sesiones largas: contexto, memoria, compactación, herramientas y degradación de calidad. El objetivo es trabajar más tiempo sin perder control.

Sub-agentes y paralelización

Dejas de operar una sola conversación como único canal de trabajo. Delegas investigación, revisión, documentación o testing a sub-agentes especializados y comparas cuándo vale la pena paralelizar.

Conectando tu stack

Conectas el agente con herramientas donde ya vive tu trabajo: repositorios, tickets, bases de conocimiento, navegador, mensajería o datos. La pregunta no es qué se puede integrar, sino qué integración reduce fricción real.

Onboarding a un codebase ajeno

Practicas una habilidad central del builder moderno: entrar a un producto que no escribiste, entender cómo funciona, ubicar dónde tocar y abrir una rama de trabajo sin leer línea por línea.

Hipótesis y plan de exposición

Pasas de "quiero construir esto" a "voy a probar esta creencia con estos usuarios, midiendo esto y exponiéndolo de esta manera". Redactas un plan que pueda ser discutido por producto y desarrollo antes de construir.

Construcción y revisión del cambio

Construyes un cambio funcional y lo preparas para revisión. Un reviewer, un doc-writer y un test-writer auditan el trabajo para que el PR sea entendible, testeable y fácil de heredar.

Cierre del loop de producto

Cierras el ciclo completo: presentas la hipótesis, el experimento construido, la señal capturada y la decisión que tomarías a partir de esa evidencia.

Ficha técnica

Un camino de aprendizaje

24 horas en vivo (12 encuentros de 2 horas) combinadas con trabajo aplicado entre encuentros.

Tres pilares progresivos

El programa recorre tres tramos que suben en complejidad: construir artefactos propios, operar Claude Code con criterio y entrar a un codebase ajeno para hacer handoff al equipo técnico o deploy controlado.

Resultado esperado

Sales con una práctica completa de product building asistido por IA: desde una hipótesis y un artefacto propio hasta una feature revisable en un producto existente.

Preguntas frecuentes

Todo lo que necesitas saber sobre este curso

Tu instructor

Martin Alaimo

Desde 2009 ha acompañado a más de 200 organizaciones y ha apoyado a más de 8.000 personas en procesos de evolución profesional. Su enfoque es situacional y práctico, ofreciendo una enseñanza inmersiva con experiencias innovadoras que facilitan el aprendizaje aplicable, especialmente en áreas que no suele abordar la academia clásica.

Ha participado como orador en más de 30 conferencias en Estados Unidos y 14 países de Latinoamérica y Europa, además de ser autor de 6 libros sobre producto e innovación digital.

Su libro más reciente, IA Strategy Workshop, brinda herramientas para salir de la lógica de la “feature factory” e integrar inteligencia artificial con criterio estratégico.

Es el creador de Verica, la plataforma para hacer evaluaciones (Evals) de productos basados en LLMs para organizaciones que necesitan medir la calidad de los resultados generados por sus productos de IA.

Como parte de su compromiso con la innovación, es miembro organizador de Product Tank, la comunidad más grande de Product Management.

Es uno de los pocos expertos que reúne las certificaciones más altas de la industria en prácticas ágiles: Certified Scrum Trainer (CST), Certified Enterprise Coach (CEC), Certified Team Coach (CTC), Certified Agile Leadership Educator (CAL Educator), y Path to CSP Educator.

Conoce su perfil profesional completo y sus actividades de divulgación en LinkedIn.