De Solutions Engineering en eCommerce a GenAI aplicada

En enero de 2026 me tocó la ola de layoffs en BigCommerce. Llevaba más de tres años y medio entre pre-sales, sales y partner Solutions Engineering: discovery técnico con merchants, traducir requisitos de varios stakeholders en algo scopeable, y devolver señal del campo al roadmap. Trabajo de producto, aunque el título diga otra cosa.

Cuando pasó, me propuse algo distinto a solo brincar al siguiente asiento. Cada layoff anterior me había llevado a un puesto que ya me atraía. Esta vez el mercado era claro: necesitaba aprender IA de verdad, hands-on.

Empecé donde ya tenía tracción — proyectos freelance en mi comunidad local, tiendas ecommerce, gente que me buscaba para construir. Claude para el día a día. También probé modelos chinos (Kimi, MiniMax) para codear más barato; alucinaban mucho. Temprano quedó claro: la IA es una herramienta, no magia. Hay que evaluar, iterar y no soltar el criterio.

No partí de cero en Product. Marketing, BDR, una década de Agile (Scrum Master → PM → Senior PM), UX, business analysis, analytics — y después BigCommerce. El camino largo por todas las sillas de la mesa. Lo que faltaba era la capa de IA encima de ese mismo oficio.

Desde inicios de 2026 la sumé construyendo:

• NodoLab — productos con IA de punta a punta: CRM multi-tenant en producción, pedidos por WhatsApp sobre catálogos en vivo, flujos LLM con loops de evaluación que controlan la variabilidad del output.
• Aijolot — AI Project Manager: adopción y automatización con equipos distribuidos.
• EB2B — dirección técnica de un directorio B2B y plataforma de membresías.

El layoff no fue el plan. Sí fue el empujón para dejar de mirar la IA desde la banca — y para sentarme donde Product y Solutions se cruzan, hablando el idioma del negocio y del modelo.