Vengo con una principal lección y recordatorio en este texto: "funcionar bien" no siempre significa "ir en la dirección correcta". Durante dos años vivimos cómodos con un sistema que "funcionaba". Hasta que nos dimos cuenta de que estábamos caminando en círculos. Más que una historia técnica, es una reflexión sobre el coraje que requiere innovar de verdad: la valentía de destruir lo que funciona para construir lo que realmente necesitas.

La metáfora del bosque desconocido

En el camino de crear un producto nuevo, cada decisión se toma con información incompleta. Como una persona que quiere adentrarse en un bosque desconocido sin mapa completo, elegimos rutas basándonos en señales parciales, lo que inevitablemente nos lleva por desvíos equivocados y senderos circulares.

A medida que avanzamos, descubrimos nuevos caminos y posibilidades. Sin embargo, movimiento no es sinónimo de progreso: podemos pasar años recorriendo la misma ruta circular sin darnos cuenta. Escapar requiere dos realizaciones dolorosas: primero, reconocer que caminamos sin destino; segundo, aceptar que el verdadero avance exige abandonar el sendero conocido y dar un salto de fe hacia territorio inexplorado, donde hay menos certezas pero mayores posibilidades.

La primera versión: libertad total, caos oculto

Nuestra hipótesis inicial parecía prometedora: dar libertad total al usuario para definir qué información capturar, sin estructuras rígidas predefinidas. Implementamos un sistema donde el usuario definía funciones personalizadas y la IA automáticamente llenaba los datos según cada evento.

Funcionaba, pero con un costo oculto: los usuarios debían configurar estas funciones en cada contexto diferente, generando mucha repetición. Agregamos mejoras incrementales integrándolo a nuestra arquitectura de "bloques" (componentes modulares de asistentes IA), lo que mejoró la experiencia superficialmente.

Sin embargo, persistía un problema más profundo que nos perseguía cada vez más: ¿cómo podían los usuarios filtrar, analizar y crear agrupaciones con metadata completamente desestructurada?

El problema técnico fundamental

Sin estructura fija, los datos se almacenaban como simples diccionarios —pares de llave-valor en texto plano—. Las consecuencias fueron severas:

• Imposible establecer categorías consistentes

• Sin filtros por rangos numéricos

• Sin validación de tipos de datos

• La IA "alucinaba": guardaba la misma información con llaves diferentes cada vez

• El caos se multiplicaba con datos externos vía API

Era como construir una biblioteca donde cada bibliotecario inventaba su propio sistema de clasificación.

La solución: estructura flexible pero consistente

Después de investigar sistemas similares y profundizar en respuestas estructuradas de IA, llegamos a una solución elegante: predefinir campos por cada cuenta cliente, con descripción clara y tipo de dato específico. La IA solo podría llenar estos campos predefinidos, usando algoritmos de similitud cuando encontrara información relacionada pero no exacta.

Los beneficios prometidos eran transformadores:

• Tipos de datos garantizados y consistentes

• Nomenclatura uniforme en todos los datos

• Filtros complejos y confiables

• Reducción del 90% en alucinaciones de IA

• Analytics reales sobre los datos

El salto que tuvimos que dar

Aquí comenzó el verdadero desafío. Teníamos que migrar sin perder años de datos históricos ni generar duplicación masiva. Nuestro enfoque fue metodológico pero doloroso:

Fase 1 - Limpieza

Redujimos los campos al mínimo esencial, identificando y eliminando redundancias y elementos sin significado.

Fase 2 - Diseño de migración

Creamos scripts para mapear datos antiguos a la nueva estructura, identificando patrones en el caos.

Fase 3 - Buy-in de los usuarios

Tuvimos que prohibir el método antiguo. Sabíamos que frustraría a clientes acostumbrados al sistema anterior, pero era necesario para evitar un frankenstein de dos sistemas paralelos.

Fase 4 - Ejecución

Mantuvimos datos históricos mientras poblábamos gradualmente los nuevos campos. Los datos no mapeados se procesaban en background hasta lograr sincronización total. Realizamos cientos de pruebas; muchas fallaron, pero ajustamos sobre la marcha en producción.

La tormenta post-lanzamiento

Los primeros días fueron brutales:

• Queries mal optimizadas para la nueva estructura colapsaron el sistema por una semana

• Los filtros en la interfaz no funcionaban como esperábamos y requirieron rediseño completo

• Cada hora traía un nuevo problema

• Los clientes expresaron su frustración

• Internamente, cuestionamos si habíamos tomado la decisión correcta

La recompensa de la paciencia

Seis meses después, los resultados hablaban por sí mismos:

• Capacidad de generar reportes complejos que antes eran imposibles

• Integraciones nativas con CRM ahora pueden hacerse de manera mucho más eficiente

• Por primera vez se puede agregar contexto a la IA por API de forma 100% asegurada

Las lecciones del salto de fe

El momento decisivo llegó cuando reconocimos que nuestra primera versión, por más cómoda y funcional que pareciera, jamás nos llevaría a nuestro objetivo real. Tuvimos que asumir riesgos y transformar lo que "funcionaba". Fue entonces cuando comprendimos que estábamos caminando en círculos en nuestro propio bosque.

Lo que aprendimos:

El verdadero progreso exige, a veces, destruir lo que construiste con tanto esfuerzo y tomar decisiones sin tener todavía claro el camino futuro. Es apostar por un horizonte que apenas vislumbras, confiando en que la dirección es más importante que la certeza.

Reflexión final

Tal vez en el futuro tenga que escribir sobre este mismo tema, documentando una nueva transición en cómo guardamos y procesamos datos para maximizar el valor que entregamos a nuestros clientes. Ojalá podamos mantener siempre esta mirada crítica en el equipo.

Que cuando alguien detecte de nuevo las señales —esos patrones sutiles que indican que estamos girando en círculos— tengamos el coraje colectivo para dar el siguiente salto de fe.

Porque al final, innovar no es solo crear algo nuevo: es tener la valentía de reinventarlo cuando descubres un camino mejor, aunque duela abandonar el sendero conocido.