La narrativa que tú ves de Kursear hoy — diagnóstico de 12-13 preguntas según tu temática + plan de 30 días personalizado + Profesor IA + The Game — es la versión 4.
Las 3 anteriores las tiré.
Y aunque suene raro, fueron lo que más me enseñó. Más que cualquier libro, más que cualquier mentor, más que cualquier curso. Aquí están las 3, en orden, qué tenía cada una y dónde reventó.
Versión 1 · “Generador de cursos infinito” (jun-sep 2024)
Concepto: tú escribes en un cuadro de texto qué quieres aprender. La IA genera un curso entero (video + texto + ejercicios) y te lo entrega. Catálogo infinito a la carta.
Por qué creí que funcionaría: pensaba que el cuello de botella era la falta de cursos sobre temas nicho. “Hay 200 cursos de Python pero ninguno de Python aplicado a auditoría legal española.” La hipótesis: si la IA genera lo que sea, todos los cuellos de nicho desaparecen.
Qué pasó: construí el MVP, mostré a 8 amigos. Reacción casi unánime: “qué chulo, ¿pero quién paga por esto?”. Y la gente que sí lo probó (gratis), después de 2 días dejaba de usarlo. Patrón idéntico al de Udemy: generan el curso, leen 1 módulo, no vuelven.
El error de fondo: pensé que el cuello era "falta de catálogo". El cuello real es que el alumno se queda solo con el contenido. Más contenido no resuelve eso. Es como recetar más libros a alguien que no se termina los que ya tiene en la mesilla.
Lección clave: el problema NO es la oferta de contenido. Es la persistencia y el accountability. Más cursos genéricos no mueven la aguja.
Versión 2 · “Coach IA en chat” (sep-dic 2024)
Concepto: chat estilo ChatGPT especializado en aprendizaje. Le decías qué querías aprender, te hacía un plan, te seguía día a día, te corregía. Sin contenido pre-generado, todo dinámico en conversación.
Por qué creí que funcionaría: la lección de la v1 era que “falta accountability”. Pensé: un chat persistente con memoria, que recuerde dónde vas, sería suficiente.
Qué pasó: construí el MVP en 6 semanas. Probé yo mismo aprendiendo Astro durante 30 días con el chat. La primera semana iba bien. La segunda semana empezaron a aparecer los problemas:
- El chat alucinaba datos concretos (URLs, métodos de APIs, fechas de releases). Yo seguía las pistas y media hora después descubría que la “función X de Astro 3.4” no existía.
- Sin retos calibrados, era difícil saber si estaba avanzando o si solo sentía que avanzaba.
- Conversación lineal infinita = malo para revisitar. Si quería volver al “concepto del día 12”, había que scrollear 800 mensajes.
El error de fondo: chat es brillante para conversación, pésimo como estructura de aprendizaje. Un buen plan de aprendizaje necesita estructura (módulos, hitos, retos) además del soporte conversacional. Las dos cosas, no una en lugar de la otra.
Lección clave: necesito plan estructurado + auditor + chat de soporte, no chat puro.
Versión 3 · “Master prompts × temática” (ene-abr 2025)
Concepto: para cada temática, escribo manualmente un master prompt enorme (500+ líneas) con todo el conocimiento curado. La IA usa ese master prompt para generar planes específicos al alumno. Hub-and-spoke: el master prompt es el “libro de profesor”, los planes son los “libros de alumno”.
Por qué creí que funcionaría: aprendí de la v2 que necesitaba estructura + curación. Pensé que la mejor manera era tener un “profesor virtual” por temática, con su contexto, su voz, sus reglas.
Qué pasó: funcionó técnicamente. Pero:
- Cuello de escalabilidad: cada temática nueva requería 20-40h de mi trabajo manual escribiendo el master prompt. A 2 temáticas, manejable. A 10, imposible para una persona.
- Inconsistencia entre temáticas: cada master prompt era artesanal, así que reglas (cómo audita el plan, cómo calibra el nivel, cómo genera retos) eran ligeramente distintas. Difícil mantener calidad.
- El master prompt no escalaba bien con releases nuevos. Cuando salía “Claude 3.5 Sonnet”, había que reescribir partes del master de Claude Code. Edición continua sin ROI directo.
El error de fondo: convertí el conocimiento por temática en monolito artesanal. Para escalar, necesitaba separar el sistema (genérico) del conocimiento (por temática). La arquitectura era el problema.
Lección clave: separar system (7 prompts genéricos: diagnóstico, perfilado, arquitecto, generador, auditor, seguimiento) de knowledge por temática (JSONs estructurados: pilares, frameworks, kpis, errores caros, debates abiertos).
Versión 4 · System-v2 (may 2025 — hoy)
Lo que hoy es Kursear vivo. Sistema genérico (7 prompts que no se reescriben por temática) + conocimiento por temática (curriculum JSON estructurado). El desglose entero del producto que salió de aquí está en formación IA personalizada en 30 días.
Pros que NO tenía v3:
- Escalabilidad: una temática nueva = poblar 8 JSONs estructurados (8-12h vs 20-40h)
- Consistencia: todo el sistema sigue las mismas reglas, los auditores son los mismos
- Updates: una mejora en el sistema mejora todas las temáticas a la vez
Pros que NO tenía v2:
- Estructura clara (plan_skeleton de 30 días con hitos forzados)
- Auditor adversarial integrado
- Persistencia real (cada día se persiste en DB con state)
Pros que NO tenía v1:
- Personalización al nivel real (no contenido genérico)
- The Game (accountability digital)
- Profesor IA con contexto del plan
Hoy Kursear tiene 2 temáticas vivas (Claude Code, Captación) + 6 próximamente. Si esta versión funciona económicamente, escalo a 10-15 temáticas en 12 meses. Si no funciona, vuelvo a iterar — pero sobre esta arquitectura, no descartándola. El manifiesto del producto vigente explica los 4 pilares sin marketing-speak.
Qué aprendí de los 3 descartes
Las 3 versiones me costaron 14 meses. Mucha gente diría que eso es "tirar el dinero".
Yo digo lo contrario.
Cada versión descartada me dijo qué no era el problema. Esa información no la vende nadie. No está en libros. No está en cursos. Solo se compra con meses de trabajo y la cara que pones cuando la versión 3 también falla.
- v1 me enseñó que más contenido no es la respuesta.
- v2 me enseñó que solo chat no es la respuesta.
- v3 me enseñó que monolitos artesanales no escalan.
Si me las hubiera saltado, no habría llegado a v4. Las 3 descartes fueron parte del camino, no desvíos del camino.
Si tú estás iterando algo
Si construyes algo y vas por la versión 2 o 3 y dudas si seguir: pregúntate qué te dijo cada versión que descartaste. Si no puedes responder eso con frases cortas, no descartaste lo suficiente — todavía estás “arreglando”, no “aprendiendo”.
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Si quieres ver hoy lo que es la versión 4, el diagnóstico tarda 10 minutos y no pide tarjeta. Si te convence, son 99€ por una formación completa. Si no, ningún spam.
— Javier Mancera, fundador de Kursear. Madrid, mayo 2026.
PS · Para el contexto de por qué no pivoté pese a las muchas sugerencias, lee 8 meses sin pivotar. Para entender la tesis técnica que separa Kursear de ChatGPT solo, lee ChatGPT no es plan persistente.