Construir Mama Flow con Lovable, ChatGPT y Codex: velocidad, coste y calidad
Mama Flow es un producto B2C que acompaña a futuras madres durante el embarazo con cartas semanales personalizadas. También es el proyecto en el que realmente aprendí a combinar varias herramientas de IA dentro de una misma cadena de producción de software.
Lovable me devolvió muy rápido a una lógica de construcción de producto
Lo que me atrajo de Lovable no fue únicamente la generación de código. Fue la rapidez con la que una idea de recorrido puede convertirse en algo visible, comprobable y modificable.
En Mama Flow, ese ciclo corto ha sido especialmente útil. El producto combina adquisición, onboarding, personalización según la fecha prevista de parto, espacio de usuario, suscripción, back office y operación. Materializar rápido las decisiones de producto permite cuestionarlas antes.
Pero esa velocidad también crea una tentación: seguir pidiendo a la misma herramienta que lo haga todo.
Una sola herramienta para todo rara vez es la opción más eficiente
Con el uso empecé a separar tres papeles.
Lovable sigue siendo muy eficaz para cambios visuales e iteraciones de producto que se benefician de feedback inmediato.
Utilizo ChatGPT más para tomar distancia: cuestionar un recorrido, trabajar contenidos, analizar una arquitectura, preparar una especificación o pensar una estrategia de pruebas.
Codex toma el relevo cuando el trabajo necesita intervenir directamente en el repositorio: cambios transversales, calidad técnica, controles, coherencia entre archivos o tareas que se benefician de un entorno de código más determinista.
No es una regla universal. Es una forma de no pagar varias veces por el mismo razonamiento y elegir la herramienta según el trabajo real.
Optimizar el coste consiste sobre todo en distribuir mejor el contexto
Las herramientas generativas consumen más cuando se multiplican las iteraciones amplias y poco precisas.
Por eso fui desplazando fuera de Lovable los temas largos de reflexión, análisis y redacción, para enviarle peticiones más enfocadas cuando el objetivo es un cambio visual o funcional concreto.
Cuando una evolución afecta a varios archivos, reglas de seguridad o invariantes técnicos, prefiero preparar una especificación y dejar que Codex trabaje directamente en el repositorio.
Esa separación mejora el coste y, sobre todo, la calidad del feedback. Cada herramienta recibe un contexto adaptado a lo que sabe hacer bien.
La IA no elimina las exigencias de un producto en producción
Mama Flow no es un prototipo. El servicio tiene usuarias reales, suscripciones, pagos, datos personales, notificaciones, analytics y un back office.
A partir de ahí, “funciona en la preview” ya no es suficiente.
Siguen existiendo los temas clásicos de un producto de software: seguridad, gestión de identidades, permisos, migraciones, observabilidad, analytics, control de costes, no regresión y capacidad para entender qué ocurrió cuando aparece un problema.
La IA acelera muchas tareas. No elimina ninguna de esas responsabilidades.
Mama Flow me hizo pasar de usuario de prompts a orquestador
Al principio es fácil juzgar una herramienta de IA por la calidad de su respuesta inmediata.
Con un producto real, la pregunta cambia: ¿cómo organizar varias herramientas, contextos y niveles de autonomía para obtener un resultado fiable?
Paso menos tiempo buscando “el mejor prompt” y más tiempo trabajando el sistema que lo rodea: quién prepara la decisión, quién modifica el código, quién verifica, qué reglas persisten en el repositorio y qué controles evitan una regresión.
Es exactamente el tipo de capacidad que quiero seguir desarrollando como CTO / CTPO.
El producto sigue siendo el juez
La velocidad adicional solo tiene valor si permite aprender más rápido de las usuarias sin degradar su experiencia.
Mama Flow acompaña a las futuras madres durante todo el embarazo con 34 semanas de cartas personalizadas adaptadas a su etapa, para ayudarlas a vivir este periodo con más serenidad y preparar la llegada del bebé.
Esa promesa de producto es más importante que las herramientas utilizadas para construirlo.