Hoy entrevisté a Miguel Carranza, cofundador y CTO de RevenueCat, el sistema de suscripciones que está detrás de una parte enorme de las apps del App Store, incluida ChatGPT.
Miguel llegó a Silicon Valley desde Sevilla con unas prácticas de seis meses y se quedó ocho años. Antes de irse, su cálculo era simple: no sabía cuál era el camino, pero sabía que quedarse en el circuito de consultoría no lo llevaría ahí.
Su tesis más incómoda: mucha gente se acostumbró a desarrollar con IA, pero muy poca sabe desarrollar productos que sean nativos de IA. Y en su opinión, casi nadie está haciendo bien lo segundo.
Estructura y Highlights Clave
Sevilla Antes de Internet
- Su pasión por los ordenadores venía de mucho antes de estudiar, en una época sin Twitter, donde la información llegaba por revistas
- Lo que sabía: que existía un sitio llamado Silicon Valley, sin saber siquiera que estaba en California
- Su matiz sobre la escuela: el nivel de exigencia era alto, aunque la docencia fuera desigual
- El detalle que lo marcó: programaban en papel, y había compañeros que aprobaban con código que no compilaba pero coincidía con la plantilla
- Lo que le decían allí: que programar era de bajo nivel y que un ingeniero gestiona proyectos y habla con el cliente
- Su corrección años después: construir producto significa programar
- Su decisión a los veintipocos: prefería intentar algo y darse un golpe antes que entrar en un entorno donde nadie estaba motivado
- La reacción de casi todos: le dijeron que estaba loco
Sobre Programar Hoy
- Su posición: quien en 2026 crea que no se va a construir así está muy equivocado
- Lo que sí desaparece: el gurú que presume de dominar JavaScript o Python como craft
- Lo que sigue teniendo valor: entender los fundamentos y poder bajar un nivel de abstracción
- Su ejemplo: estudió ensamblador y no lo escribe nunca, pero conocer la capa inferior se nota en ese tramo del 80 al 100%
- Sobre el prompt engineering: lo compara con las optimizaciones del compilador, una fruta baja que los laboratorios van a resolver, así que es transitorio
- El matiz que mantiene: quien entienda mejor las limitaciones de contexto de un modelo seguirá obteniendo mejores resultados
- Lo que sí perdura: resolver problemas y tener agencia, más el consejo de siempre, construir algo que la gente quiera
RevenueCat y las Cuentas que Salieron Mal
- Empezaron hace ocho años, cuando el boom de las apps ya existía pero las suscripciones no
- Su cálculo inicial: cuántas apps necesitaban capturar para llegar a 100 millones de revenue anual
- Su conclusión de entonces: no existen tantas aplicaciones, es imposible
- Lo que aprendió después: que el mercado crece, y que tú también ayudas a que crezca
Dónde Ve Oportunidad de Infraestructura
- Su cautela: es muy difícil predecir, y muchas cosas que hoy parecen defendibles dejarán de serlo cuando los modelos las absorban
- Donde sí ve defensibilidad: infraestructura crítica, porque no vas a gastar tokens en algo que no diferencia tu producto
- Nadie va a construirse su propia alternativa a Supabase, Firebase o AWS, porque después hay que mantenerla
- Su lectura de la burbuja: aquí todo el mundo lo prueba todo, y de ahí al consumidor final puede tardar mucho o no llegar nunca
Construir con IA contra Construir Nativo de IA
- Nivel uno: usar IA para construir productos
- Nivel dos: meter IA en productos tradicionales para resolver un problema concreto
- Lo que casi nadie hace bien: el agente especializado que resuelve autónomamente
- Su diagnóstico del año pasado: todo el mundo puso la etiqueta de IA porque tocaba, entre modelos que no estaban listos y nadie sabiendo cómo hacerlo
- El cambio de mentalidad que exige: dejar de diseñar sistemas deterministas donde A, B y C siempre devuelven lo mismo
- Y aceptar que una parte quieres que sea determinista y otra que sea creativa
- A quién le costará más: no lo separa por técnico y no técnico, sino por quien entró al sector por las razones equivocadas después de 2012
- Su observación: alguien más junior pero genuinamente interesado puede adelantar a quien lleva 20 años sin ganas de aprender
Las Apps como el Nuevo Dropshipping
- La barrera para construir una app bajó muchísimo, y eso trae al gurú de turno vendiéndote el curso para hacerte rico
- Por qué no se sostiene: el churn en consumer móvil es altísimo y casi todo el mundo acaba cancelando
- Salvo que crees un producto que aporte valor real, que es de los negocios más difíciles que hay
- Dónde está el techo del vibe coder: hoy es factible construir sin ser técnico algo que aporte valor y genere dinero
- Lo que bajar el listón no cambia: la siguiente calculadora o la siguiente app de tareas no será un negocio rentable
- Su frase para el momento: es un gran momento para el idea guy, siempre que ejecute
Qué Hace que un Producto Perdure
- Su respuesta: valor constante, algo que usas todos los días y que justifica pagar una suscripción
- Su comparación: pagas Netflix o Spotify sin dolor mientras el catálogo siga creciendo
- Las dos cosas que casi nadie hace: hablar de verdad con los usuarios, y no creerse que ya lo resolvió
- Su hack personal: se identifica con su tipo de usuario porque él era esa persona
- Su advertencia a quien entra solo por dinero: está en desventaja frente a quien está genuinamente apasionado
- Su consejo concreto: construye sobre algo que sea tu pasión, aunque sea nicho, donde sabes más que nadie
- El ejemplo que da: un usuario obsesionado con los puntos de tarjetas de crédito que dejó su trabajo por una app que te dice qué tarjeta usar en cada compra
- Su observación sobre los nichos: cuanto más pequeño, más dependencia tiene de ti la gente que está dentro
Sobre Apps de Escala Venture
- Sigue creyendo que el formato móvil es el que mejor convierte para el público general
- Pero su recomendación práctica: es más fácil construir un negocio sostenible sin venture capital que uno de escala venture
- Su matiz: lo que podría haber sido un gran lifestyle business a veces se fuerza hacia otra cosa y no funciona
Suscripciones Fuera de Estados Unidos
- Los mercados que más gastan siguen siendo Estados Unidos, China y Japón, y iOS por encima de Android
- Su comentario recurrente cuando va a España: que la gente pague por software
- Cómo cambia: la gente se acostumbra cuando cuesta más trabajo buscar la alternativa pirata que pagar
- El mismo patrón con la IA: primero parece un disparate pagar 20 dólares al mes, y luego acaba interesándote el plan de 200
Ocho Años Documentando el Rol de CTO
- Empezó a escribirlo porque casi todos los consejos están orientados al fundador CEO
- Lo que hacía: hablar con cualquiera que estuviera en su etapa, una anterior o una posterior
- Su conclusión después de ocho años: no hay una definición concreta del rol, y CTOs muy distintos han tenido éxito
- Su método: contratar gente mejor que él en todo lo que pueda
- Dónde está su rol hoy: más cerca del fundador con todo el contexto y el compromiso de largo plazo que del líder técnico
Por Qué Dejó de Programar y por Qué Eso Está Cambiando
- El motivo original: se ponía en el camino crítico y luego salía otro fuego o tenía que viajar
- Lo peor que puede pasar: heredarle a alguien código a medias escrito por el CTO
- Lo que cambia ahora: puedes hacerlo mientras duermes, sin tanto cambio de contexto
- Lo que eso permite: que un manager haga trabajo técnico a la vez, aunque no con 18 ventanas en paralelo
- Su matiz para su empresa: es extremadamente técnica para usuarios técnicos, así que un manager que no lo sea se vuelve cuello de botella
- El riesgo que ambos identifican: cuando los fundadores dejan de estar en el producto pierden contexto, y hoy ese costo puede ser letal
El Código se Volvió Barato
- Su precisión: barato no por los tokens, sino porque puedes tirarlo y reconstruirlo
- Lo que eso cambia: el código deja de ser la propiedad intelectual donde vive el valor de la empresa
- La consecuencia práctica: puedes prototipar, investigar y desarrollar mucho más rápido
- Y comunicar una idea con un prototipo en vez de con un spec o un diseño
Sobre la Empresa de una Sola Persona
- Está en contra: acabas necesitando tanto paralelismo que una persona no llega
- Lo que sí concede: un equipo de dos o tres puede hacer lo que antes hacían ocho
- Su observación de fondo: la mayoría de los problemas que acabas teniendo son de personas, comunicación, contratación y desempeño
Sobre Vender la Empresa
- Nunca fue la motivación: siendo ingeniero en Silicon Valley, irse a una big tech con stock es más seguro y más realista
- Su postura: siguen siendo optimistas y creen que el activo vale más
- Lo que decidieron desde el principio: poner el IPO como objetivo declarado
- Por qué: no por el IPO en sí, sino para enseñarle al equipo que están construyendo algo generacional
- Su argumento: si tu objetivo es un flip rápido, no vas a llegar ni a eso, porque habrá demasiadas noches largas
Los Updates Semanales
- Cada semana manda a todo el equipo lo que hizo, lo que planea, shoutouts a quien salió de su zona de confort, y un último párrafo con lo que le preocupa
- Para qué le sirve a él: darse cuenta de que un problema que parecía grave no lo es tanto comparado con lo que ya superaron
- El otro ejercicio que hace: listar qué le da energía y qué se la quita
- Lo que descubrió: lo que más energía le da es trabajar con gente igual o más motivada que él
- Y lo que lo quema: alguien remando en dirección contraria, por muy bueno que sea técnicamente
A Quién Agradece
- A su esposa, y su observación de que las parejas son las personas menos agradecidas del ecosistema, que están ahí viendo lo que hay y lo que no
- A su madre, que nunca le dijo que fuera inteligente y siempre le dijo que era muy trabajador
- Lo que aprendió de eso: el trabajo duro le gana en el largo plazo al talento que no quiere trabajar
- A su cofundador Jacob, el optimista frente a su pesimismo, combinación que considera buena en infraestructura crítica
- Su argumento sobre ponerse metas: el primer año dijeron un millón de revenue y el siguiente tres, basándose en nada, y llegaron
- Su conclusión: llegaron porque se lo creyeron y lo pusieron en la pizarra
Glosario Silicon Valley
| Término | Qué significa | Contexto en el episodio |
|---|---|---|
| Churn | Porcentaje de clientes que cancelan | Por qué las apps de consumer son un negocio difícil de sostener |
| Nativo de IA | Producto diseñado alrededor del modelo, no con IA añadida | Lo que dice que casi nadie está haciendo bien |
| Sistema determinista | El que siempre devuelve lo mismo ante la misma entrada | Lo que hay que dejar de asumir al construir con modelos |
| Prompt engineering | La disciplina de escribir buenas instrucciones | Lo que considera transitorio, como las optimizaciones del compilador |
| High agency | Capacidad de resolver y avanzar sin que te digan cómo | Lo que sigue siendo valioso independientemente del tool set |
| Idea guy | El que aporta ideas sin ejecutar | El momento es bueno para él, pero solo si ejecuta |
| Lifestyle business | Negocio rentable sin ambición de escala venture | Lo que hoy es más fácil de construir en móvil |
| Paradoja de Jevons | Abaratar algo dispara su consumo | El marco para la explosión de apps |
| ARR | Ingresos recurrentes anuales | La meta que se pusieron en la pizarra y cumplieron |
| Camino crítico | La cadena de tareas que bloquea a los demás | Por qué dejó de programar en su día |
Personas, Empresas y Referencias
Personas Mencionadas
- Miguel Carranza: cofundador y CTO de RevenueCat
- Jacob: su cofundador, el optimista de la pareja
- Su esposa y su madre: las dos personas a las que agradece primero
- Enzo Cavalie: host del podcast
Empresas y Organizaciones
- RevenueCat: infraestructura de suscripciones para apps móviles
- Y Combinator: donde pasaron
- Jóvenes con Futuro y Exponential Fellowship: los programas que llevan talento español a Silicon Valley
- Supabase, Firebase y AWS: los ejemplos de infraestructura que nadie va a reconstruir
- Netflix y Spotify: sus referencias de valor constante que justifica una suscripción
- Card Pointers: la app de nicho sobre puntos de tarjetas que cita como ejemplo
- Andreessen Horowitz: cuyos partners entrevistó en el podcast de RevenueCat