Soy Product Manager de profesión y durante años escribí PRD, prioricé backlogs, dirigí sprints y trabajé con ingenieros para lanzar productos. Aun así, tenía una frustración silenciosa: había ideas que podía describir con precisión pero que no podía construir por mí mismo. El fin de semana pasado eso cambió cuando desarrollé Olè – The Lagos Hustle, un juego 3D de corredor infinito completamente jugable, con tabla global y publicado en producción.
No fue un prototipo de Figma ni una demo aislada. Fue un juego real, disponible para jugar. Lo que me permitió cerrar la brecha entre visión y ejecución no fue convertirme en ingeniero de juegos de la noche a la mañana, sino usar la inteligencia artificial como un colaborador de equipo, tratándola como un ingeniero junior que ejecuta tareas bien definidas mientras yo aplico pensamiento de producto end to end.
Visión de producto: quería algo divertido, con identidad cultural y jugable al instante. Imaginé un endless runner estilo Subway Surfers ambientado en Lagos con danfo buses, puestos callejeros, alambrados y coleccionables de comida local. Desde la perspectiva de MVP definí el alcance mínimo: tres carriles, movimiento izquierdo/centro/derecha, salto y deslizamiento, curva de dificultad progresiva, leaderboard global y controles pensados para móviles.
En lugar de pedirle a la IA que simplemente haga un juego, trabajé con ella como lo haría con un ingeniero: requisitos claros, historias de usuario, criterios de aceptación y restricciones. Un prompt vago hubiera dado resultados inciertos. Requisitos detallados permitieron que el código coincidiera con la intención. Iteramos por sprints: Sprint 1 núcleo de movimiento y spawns, Sprint 2 tematización de Lagos, Sprint 3 puntuación y coleccionables, Sprint 4 leaderboard y persistencia, Sprint 5 ajustes UX tras feedback real.
Cada sprint acababa con yo jugando, escribiendo bugs como Product Manager y devolviéndolos a la IA como tareas de implementación. La IA ejecutó; yo prioricé y tomé decisiones. Esa combinación aceleró enormemente el ciclo de desarrollo y permitió un enfoque pragmático en tradeoffs y resultados.
El trabajo con usuarios fue clave. Comentarios como que un obstáculo parecía saltable no fueron bugs de código sino problemas de affordance visual. La solución fue ajustar el diseño del obstáculo para comunicar riesgo, no tocar la lógica. Otro ejemplo: sensación de desaceleración a cierto puntaje. En vez de parchear a ciegas identifiqué la causa en la curva de aceleración y cambiamos a escalado lineal con tope, lo que hizo la dificultad más predecible. Esas decisiones fueron producto, la implementación la hizo la IA.
Stack simple por diseño: frontend con JavaScript y Three.js, backend Node.js, persistencia en PostgreSQL para la tabla de puntuaciones y despliegue en Replit para acelerar lanzamiento. Evitamos React, bundlers y sobreingeniería. Para muchos proyectos, la simplicidad permite iterar y validar más rápido.
Qué cambió para mí como Product Manager: la IA no es magia sino un miembro de equipo que necesita requisitos, criterios de éxito y feedback estructurado. El conocimiento del dominio sigue siendo esencial: decidir cómo debe sentirse la dificultad, dónde ubicar los controles en móvil o cómo comunicar visualmente los riesgos requiere criterio humano. Lo que sí cambió es la velocidad. Lo que me hubiera llevado meses de aprendizaje, se completó en un fin de semana porque pude enfocarme en qué construir y dejar en la IA el cómo.
Resultados en cifras: tiempo de construcción aproximado 20 horas, base de código de unas 2000 líneas, más de 50 jugadores en la primera semana y cinco iteraciones mayores impulsadas por feedback real. Y sobre todo, un producto enviado a producción.
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