La inteligencia artificial está reduciendo de forma drástica el tiempo necesario para investigar un mercado, analizar competidores, programar una aplicación o preparar un producto digital. Pero la oportunidad más interesante quizá no esté en pedir a ChatGPT que invente un negocio, sino en utilizar agentes de IA especializados para buscar señales reales de demanda antes de invertir tiempo y dinero. Un enfoque que puede aplicarse a micro-SaaS, herramientas web, aplicaciones móviles, productos de datos, directorios o recursos digitales.
Las claves para crear negocios con IA en 30 segundos
- Los agentes permiten dividir una investigación de mercado en tareas especializadas: demanda, competencia, precios, opiniones de usuarios o viabilidad técnica.
- Herramientas web, micro-SaaS, aplicaciones, directorios y productos de datos son algunos de los modelos que pueden beneficiarse.
- Los grandes prompts funcionan mejor cuando asignan funciones concretas a distintos agentes y obligan a justificar las oportunidades encontradas.
- Las estimaciones de ingresos habituales en este tipo de contenidos son escenarios, no resultados garantizados.
- El objetivo debería ser investigar mejor y validar antes de construir, no producir miles de productos automáticamente.
Un artículo publicado por Devenko AI propone precisamente utilizar enjambres de agentes para investigar oportunidades mientras otros modelos se encargan posteriormente de desarrollar buena parte del producto. El autor presenta varios escenarios capaces, según sus estimaciones, de alcanzar miles de dólares mensuales. Esas cifras no deben interpretarse como previsiones contrastadas, pero los procesos de investigación que plantea sí ofrecen ideas interesantes sobre cómo utilizar la IA para emprender.
La diferencia es importante. Pedir a un modelo que genere «50 ideas de negocios rentables» suele producir propuestas razonables, pero basadas principalmente en el conocimiento previo del modelo. Un sistema de investigación debería hacer algo distinto: buscar pruebas de que existe un problema, comprobar cómo se resuelve actualmente, estudiar cuánto cuesta y determinar si existe espacio para una alternativa.
A continuación se recogen ocho posibles modelos y, sobre todo, prompts ampliados y adaptados al castellano que pueden servir como punto de partida.
1. Crear pequeñas herramientas que respondan a búsquedas concretas
Calculadoras, conversores, validadores, generadores, herramientas para desarrolladores y pequeñas utilidades siguen resolviendo problemas muy específicos.
La IA permite acelerar tanto su descubrimiento como su programación.
El planteamiento original propone crear centenares de herramientas y captar tráfico orgánico. Sin embargo, resulta más razonable utilizar agentes para encontrar primero 20 o 30 utilidades con demanda comprobable y construir únicamente aquellas donde pueda ofrecerse algo mejor.
Un prompt de investigación podría ser:
ACTÚA COMO UN EQUIPO DE INVESTIGACIÓN DE MERCADOS, SEO Y DESARROLLO
DE PRODUCTOS DIGITALES.
OBJETIVO:
Encontrar oportunidades para crear pequeñas herramientas web gratuitas
que resuelvan problemas concretos y puedan captar usuarios mediante
buscadores, comunidades profesionales o tráfico directo.
No quiero una lista de ideas genéricas. Cada propuesta debe estar
justificada mediante señales de demanda y análisis de competencia.
AGENTE 1 — HERRAMIENTAS FINANCIERAS
Busca calculadoras relacionadas con impuestos, salarios, márgenes,
rentabilidad, préstamos, interés compuesto, costes empresariales,
presupuestos y planificación financiera.
AGENTE 2 — HERRAMIENTAS PARA DESARROLLADORES
Analiza oportunidades relacionadas con JSON, XML, YAML, SQL, JWT,
Base64, expresiones regulares, UUID, cron, timestamps, hashes,
comparación de código y transformación de datos.
AGENTE 3 — ARCHIVOS Y CONVERSIÓN
Busca necesidades relacionadas con PDF, imágenes, CSV, Excel,
documentos, compresión y conversión entre formatos.
AGENTE 4 — SEO Y MARKETING
Investiga generadores, comprobadores y analizadores relacionados
con títulos, metadatos, Schema, robots.txt, URLs, palabras clave
y contenidos.
AGENTE 5 — COMPETENCIA
Para cada oportunidad identifica:
- principales soluciones existentes;
- funciones disponibles;
- problemas de experiencia de usuario;
- precios;
- limitaciones;
- señales de insatisfacción.
AGENTE 6 — VIABILIDAD
Determina si una primera versión podría ser construida por una persona
con ayuda de IA.
SALIDA:
Crea una tabla con:
1. herramienta;
2. problema que resuelve;
3. usuario objetivo;
4. evidencia de demanda;
5. competencia;
6. dificultad técnica de 1 a 10;
7. posibles ingresos;
8. diferenciación necesaria;
9. riesgos;
10. recomendación: construir / investigar / descartar.
Selecciona finalmente las 10 mejores oportunidades y explica por qué.
No inventes volúmenes de búsqueda, CPC, ingresos ni datos de mercado.
Cuando un dato no pueda comprobarse, indícalo.Este último requisito resulta especialmente importante. Un modelo puede inventar con sorprendente facilidad cifras aparentemente precisas de búsquedas mensuales o costes por clic.
2. Encontrar oportunidades para crear un micro-SaaS
Un enfoque posiblemente más interesante consiste en hacer que los agentes busquen problemas antes que ideas.
Las quejas sobre aplicaciones existentes pueden convertirse en una fuente especialmente útil: funciones innecesarias, precios demasiado elevados, integraciones inexistentes, procesos manuales o software que se ha vuelto excesivamente complejo.
El artículo original propone investigar Reddit, G2, Capterra, ofertas de empleo y otras fuentes para encontrar estas señales.
Una versión mejorada del prompt sería:
EQUIPO DE DESCUBRIMIENTO DE OPORTUNIDADES PARA MICRO-SAAS
MISIÓN:
Encontrar 20 problemas empresariales concretos que puedan convertirse
en productos SaaS desarrollables inicialmente por una persona o un
equipo pequeño.
NO inventes ideas desde cero.
Busca primero evidencia de problemas reales.
AGENTE 1 — PROBLEMAS DE USUARIOS
Busca conversaciones públicas donde los usuarios:
- se quejen de procesos manuales;
- pidan funciones inexistentes;
- busquen alternativas;
- expliquen que una herramienta es demasiado cara;
- utilicen Excel o procesos manuales para tareas repetitivas.
AGENTE 2 — RESEÑAS NEGATIVAS
Analiza opiniones negativas de software empresarial.
Busca problemas repetidos relacionados con:
- CRM;
- gestión de proyectos;
- facturación;
- soporte;
- marketing;
- recursos humanos;
- analítica;
- SEO;
- comercio electrónico;
- automatización.
No consideres una queja aislada como evidencia suficiente.
AGENTE 3 — OFERTAS DE EMPLEO
Busca tareas repetitivas para las que las empresas siguen contratando
personas porque aparentemente no existe una automatización adecuada.
Identifica especialmente trabajos relacionados con:
entrada de datos, Excel, generación de informes, conciliación,
clasificación, transformación de documentos y operaciones administrativas.
AGENTE 4 — COMPETIDORES
Para cada problema:
- identifica productos existentes;
- precios públicos;
- funciones principales;
- segmento al que se dirigen;
- posibles carencias.
AGENTE 5 — VALIDACIÓN COMERCIAL
Determina:
- quién pagaría;
- qué problema económico resuelve;
- cuánto cuesta actualmente no resolverlo;
- cómo podrían encontrarse los primeros 10 clientes.
AGENTE 6 — ABOGADO DEL DIABLO
Intenta descartar cada oportunidad.
Pregunta:
¿Es realmente un producto o simplemente una función?
¿Puede copiarla fácilmente un competidor?
¿Necesita integraciones difíciles?
¿Existen barreras regulatorias?
¿El problema es suficientemente frecuente?
¿Hay disposición real a pagar?
SALIDA:
Clasifica las 20 oportunidades según:
problema + evidencia + cliente + competencia + dificultad +
modelo de ingresos + canal de adquisición + riesgos.
Después selecciona únicamente las cinco que tengan mejor combinación
entre demanda demostrable, simplicidad y posibilidad de diferenciación.
No inventes datos.
Incluye enlaces o referencias de las evidencias encontradas cuando sea posible.El resultado debería parecerse más a un pequeño estudio de mercado que a una sesión de brainstorming.
3. Encontrar SaaS caros que puedan simplificarse
Otro patrón interesante aparece cuando un software madura, incorpora cada vez más funciones y comienza a dirigirse a grandes empresas.
Algunos clientes pequeños terminan pagando por capacidades que apenas utilizan.
El artículo de referencia plantea localizar precisamente productos cuyos usuarios estén buscando alternativas más sencillas y económicas.
El prompt puede llevar esa investigación bastante más lejos:
ANALISTA DE OPORTUNIDADES "SAAS DEMASIADO CARO"
OBJETIVO:
Encontrar software SaaS donde exista una oportunidad demostrable
para una alternativa más sencilla, especializada o económica.
No quiero clones de productos conocidos.
Busca segmentos concretos desatendidos.
FASE 1 — DETECTAR INSATISFACCIÓN
Busca expresiones equivalentes a:
"[producto] demasiado caro"
"alternativas a [producto]"
"cancelar [producto]"
"[producto] subió precios"
"[producto] es demasiado complejo"
FASE 2 — ANALIZAR EL PRODUCTO
Para cada candidato identifica:
- precios actuales;
- cliente objetivo;
- principales funciones;
- funciones avanzadas;
- integraciones;
- cambios recientes de precio si pueden comprobarse.
FASE 3 — ANALIZAR A LOS USUARIOS
Busca qué funciones utilizan realmente los clientes pequeños.
Identifica qué funcionalidades consideran innecesarias
y cuáles aparecen repetidamente como imprescindibles.
FASE 4 — PROPONER UNA ALTERNATIVA
Define:
- nicho exacto;
- cinco funciones imprescindibles;
- funciones que NO debería incluir el MVP;
- ventaja frente al competidor;
- precio orientativo;
- coste técnico estimado;
- dificultad de migración.
FASE 5 — INTENTAR DESTRUIR LA IDEA
Comprueba:
- competidores baratos ya existentes;
- productos open source;
- costes de API;
- dependencia de terceros;
- dificultad de conseguir clientes;
- posibilidad de que el incumbente copie las funciones.
SALIDA:
Selecciona las 10 mejores oportunidades.
No asumas que "más barato" es suficiente.
Una oportunidad debe resolver mejor un problema concreto para
un segmento claramente identificado.La especialización puede ser más defendible que competir únicamente por precio.
4. Convertir datos públicos en productos útiles
Administraciones, reguladores y organismos internacionales publican enormes cantidades de información.
El problema es que esos datos pueden estar repartidos entre APIs, PDF, CSV, páginas web y sistemas poco cómodos.
Ahí aparece otro posible negocio:
datos públicos → limpieza → normalización → buscador → alertas → API → producto.
El artículo original menciona registros empresariales, patentes, contratación pública, ensayos clínicos y otras fuentes.
Un prompt más prudente debería analizar también las condiciones jurídicas:
INVESTIGADOR DE OPORTUNIDADES BASADAS EN DATOS PÚBLICOS
MISIÓN:
Encontrar conjuntos de datos públicos que puedan convertirse
legalmente en productos digitales de mayor valor.
AGENTE 1 — FUENTES
Localiza bases de datos públicas sobre:
empresas, contratos públicos, subvenciones, patentes, comercio,
estadísticas económicas, energía, transporte, investigación,
salud pública y mercados.
AGENTE 2 — DIFICULTAD ACTUAL
Evalúa:
- facilidad de consulta;
- disponibilidad de API;
- formatos;
- frecuencia de actualización;
- documentación;
- necesidad de combinar varias fuentes.
AGENTE 3 — CLIENTES
Identifica profesionales o empresas que podrían necesitar esos datos:
consultoras, abogados, inversores, comerciales, investigadores,
periodistas, departamentos de compras o empresas tecnológicas.
AGENTE 4 — VALOR AÑADIDO
Propón funcionalidades como:
- buscador;
- filtros;
- alertas;
- API;
- exportación;
- históricos;
- normalización;
- relaciones entre entidades;
- resúmenes mediante IA.
AGENTE 5 — REVISIÓN LEGAL
Comprueba:
- licencia;
- condiciones de reutilización;
- atribución;
- datos personales;
- restricciones comerciales;
- normativa aplicable.
No afirmes que un dataset puede comercializarse si sus condiciones
no lo permiten claramente.
SALIDA:
Selecciona 10 oportunidades y explica:
fuente + usuario + problema + producto + dificultad +
actualización + monetización + riesgos legales.Aquí la IA puede aportar bastante más que generar contenido: puede ayudar a convertir grandes cantidades de información desestructurada en consultas comprensibles.
5. Crear directorios especializados
Los directorios también pueden construirse mucho más rápidamente utilizando agentes.
Pero llenar automáticamente una web con miles de páginas prácticamente idénticas puede generar un producto de escaso valor.
Tiene más sentido buscar un nicho donde la información esté fragmentada.
Por ejemplo, el prompt podría ser:
BUSCADOR DE OPORTUNIDADES PARA DIRECTORIOS ESPECIALIZADOS
OBJETIVO:
Encontrar directorios donde organizar información dispersa
aporte un valor real al usuario.
Busca sectores donde:
- sea difícil localizar proveedores;
- los precios sean elevados;
- exista fragmentación geográfica;
- los usuarios comparen varias empresas antes de contratar;
- la información actual esté desactualizada o incompleta.
Para cada oportunidad analiza:
1. quién busca;
2. qué necesita encontrar;
3. cómo lo encuentra actualmente;
4. principales directorios existentes;
5. información que falta;
6. posibilidad de mantener los datos actualizados;
7. modelo de monetización;
8. coste de adquisición de usuarios;
9. dificultad para captar empresas;
10. riesgos SEO.
RECHAZA:
- directorios generados únicamente cambiando ciudades;
- categorías dominadas por plataformas imposibles de diferenciar;
- proyectos donde no pueda verificarse la información;
- modelos dependientes exclusivamente de Google.
Selecciona cinco oportunidades y diseña para cada una
una primera versión con máximo 100 fichas verificadas.Ese límite inicial obliga a pensar primero en calidad y validación.
6. Buscar oportunidades para aplicaciones móviles
El artículo original propone analizar utilidades móviles sencillas: documentos, fotografías, finanzas, productividad, escáneres o calculadoras.
En lugar de fabricar decenas de aplicaciones, un agente podría buscar problemas que las actuales resuelven mal.
EQUIPO DE INVESTIGACIÓN DE APLICACIONES MÓVILES
MISIÓN:
Encontrar aplicaciones sencillas que una persona o pequeño equipo
pueda construir y mantener.
AGENTE 1 — DEMANDA
Investiga categorías de utilidades y productividad.
AGENTE 2 — OPINIONES
Analiza reseñas negativas de las principales aplicaciones.
Busca problemas repetidos relacionados con:
- publicidad excesiva;
- suscripciones caras;
- privacidad;
- complejidad;
- errores;
- funciones eliminadas;
- procesamiento obligatorio en la nube.
AGENTE 3 — DIFERENCIACIÓN
Busca oportunidades donde pueda ofrecerse:
- procesamiento local;
- privacidad;
- compra única;
- funcionamiento offline;
- mejor interfaz;
- especialización profesional.
AGENTE 4 — ECONOMÍA
Estudia modelos:
gratuito + premium,
compra única,
suscripción,
B2B.
AGENTE 5 — VIABILIDAD
Calcula la dificultad aproximada de desarrollar el MVP.
SALIDA:
Presenta 20 oportunidades.
Para las cinco mejores prepara:
- propuesta;
- usuario;
- problema;
- competencia;
- MVP;
- monetización;
- estrategia inicial de distribución;
- principales riesgos.
No inventes descargas, facturación ni ingresos de competidores.La privacidad puede convertirse además en una forma interesante de diferenciación cuando determinadas operaciones puedan realizarse directamente en el dispositivo.
7. Crear productos digitales realmente especializados
La IA también ha abaratado enormemente la creación de plantillas, documentos, cursos, hojas de cálculo y otros productos descargables.
Precisamente por eso un PDF genérico generado automáticamente tiene cada vez menos valor.
La especialización vuelve a ser la clave.
INVESTIGADOR DE PRODUCTOS DIGITALES
OBJETIVO:
Encontrar productos digitales por los que un profesional
pueda estar dispuesto a pagar porque le ahorran trabajo.
Investiga:
- plantillas Excel;
- modelos financieros;
- documentación técnica;
- procedimientos;
- checklists;
- plantillas Notion;
- recursos para autónomos;
- plantillas comerciales;
- documentación empresarial.
AGENTE 1 — DEMANDA
Busca preguntas repetidas y solicitudes reales de plantillas.
AGENTE 2 — COMPETENCIA
Analiza productos existentes, precios y opiniones.
AGENTE 3 — PROFESIONAL
Determina qué conocimiento especializado debe incorporarse para
que el producto no pueda sustituirse simplemente pidiéndoselo
a ChatGPT.
AGENTE 4 — PRODUCTO
Define exactamente qué debería contener.
AGENTE 5 — BUNDLE
Busca productos complementarios que puedan venderse juntos.
SALIDA:
Selecciona 20 oportunidades y puntúa:
demanda, especialización, facilidad de creación,
competencia, actualización necesaria y monetización.
Selecciona finalmente cinco productos que puedan crearse
en menos de una semana y validarse antes de invertir más.La pregunta más importante quizá sea la incluida en el tercer agente: ¿por qué alguien compraría este producto si puede pedirle a una IA que genere algo parecido?
8. Un gran agente para encontrar qué negocio construir
Todos los prompts anteriores pueden finalmente combinarse en uno más ambicioso.
En vez de decidir previamente que se quiere desarrollar un SaaS, una aplicación o un directorio, puede dejarse que los agentes comparen distintas posibilidades.
SISTEMA DE INVESTIGACIÓN DE OPORTUNIDADES DE NEGOCIO CON IA
OBJETIVO:
Encontrar cinco negocios digitales que puedan ser desarrollados
por una persona o un pequeño equipo utilizando IA.
PRESUPUESTO INICIAL:
Bajo.
CONDICIÓN PRINCIPAL:
No quiero ideas creativas sin evidencia.
Quiero problemas demostrables.
AGENTE 1 — PROBLEMAS
Busca quejas, tareas manuales y necesidades sin resolver.
AGENTE 2 — DEMANDA
Busca señales de intención comercial.
AGENTE 3 — COMPETENCIA
Analiza cómo se resuelve actualmente cada problema.
AGENTE 4 — PRECIOS
Investiga cuánto cuestan las soluciones existentes.
AGENTE 5 — TECNOLOGÍA
Determina qué puede construirse actualmente con IA,
APIs y herramientas open source.
AGENTE 6 — DISTRIBUCIÓN
Explica cómo conseguir los primeros 10, 100 y 1.000 usuarios.
AGENTE 7 — ECONOMÍA
Construye tres escenarios:
conservador, razonable y optimista.
No inventes ingresos.
Explica las hipótesis utilizadas.
AGENTE 8 — RIESGO
Intenta destruir cada idea.
Busca:
competidores,
regulación,
dependencias,
costes ocultos,
dificultad comercial,
barreras técnicas,
mercados demasiado pequeños.
AGENTE 9 — MVP
Para las oportunidades supervivientes diseña una versión
que pueda probarse con usuarios reales antes de construir
el producto completo.
AGENTE 10 — INVERSOR
Compara todas las oportunidades y responde:
"Si tuviera que invertir mi propio dinero en una sola,
¿cuál elegiría y qué evidencia me falta antes de hacerlo?"
RESULTADO FINAL:
Presenta una tabla con:
- oportunidad;
- problema;
- evidencia;
- cliente;
- producto;
- competencia;
- precio;
- dificultad;
- coste inicial;
- distribución;
- riesgos;
- tiempo hasta MVP;
- confianza de 0 a 100.
Después selecciona las cinco mejores.
Para cada una prepara un plan de validación de siete días.
REGLAS:
No inventes estadísticas.
No confundas búsquedas con clientes.
No confundas usuarios con compradores.
No supongas que tráfico significa ingresos.
No presentes estimaciones como hechos.
Cita las fuentes utilizadas.
Cuando no existan suficientes evidencias, responde:
"Información insuficiente para validar esta oportunidad".La IA puede cambiar el orden en el que se crea una empresa
Esta forma de trabajar introduce un cambio interesante.
Tradicionalmente alguien tenía una idea, construía el producto y después intentaba averiguar cómo venderlo.
Los agentes permiten invertir parcialmente ese proceso:
problema → evidencia → cliente → competencia → validación → prototipo → producto.
El artículo de Devenko AI lleva esta idea al extremo proponiendo enjambres que investigan mientras el usuario duerme y modelos que posteriormente construyen las soluciones encontradas.
La automatización completa resulta bastante más discutible. Pero utilizar agentes para realizar el trabajo previo tiene mucho sentido.
Además, los prompts anteriores pueden utilizarse con diferentes plataformas. Lo importante no es tanto que se ejecuten con Kimi, ChatGPT, Claude, Gemini u otro sistema, sino que el modelo pueda buscar información actual, trabajar con herramientas y, preferiblemente, dividir una investigación compleja en tareas independientes.
Hay además una consecuencia empresarial que merece atención.
Si la IA continúa reduciendo el coste de programar, diseñar y producir contenido, la capacidad de fabricar software dejará de ser una barrera tan importante como antes.
Eso puede desplazar parte de la ventaja competitiva hacia otros elementos: datos propios, conocimiento especializado, distribución, comunidad, reputación, relaciones comerciales y acceso a clientes.
También aumentará la importancia de saber formular las preguntas adecuadas.
Un agente capaz de programar una aplicación completa sigue siendo poco útil si se le pide construir un producto que nadie necesita.
Por eso quizá el mejor prompt para emprender con IA no sea:
«Créame un negocio que genere 10.000 euros al mes».
La pregunta útil es bastante menos espectacular:
«Encuentra un problema por el que alguien ya esté intentando pagar, demuestra que existe y explícame cuál es la forma más barata de comprobar si puedo resolverlo mejor».
La diferencia entre ambas instrucciones resume bastante bien dónde puede estar el verdadero valor empresarial de los agentes de IA.
Preguntas frecuentes
¿Se puede crear un negocio completo utilizando inteligencia artificial?
La IA puede ayudar a investigar, programar, diseñar, documentar y automatizar buena parte del trabajo. La validación del mercado, la adquisición de clientes, las decisiones empresariales y la responsabilidad sobre el producto continúan requiriendo intervención humana.
¿Qué tipo de negocio es más sencillo para empezar con IA?
Las herramientas web pequeñas, productos digitales especializados y micro-SaaS permiten probar una idea con una inversión inicial relativamente reducida. La elección debería depender del problema encontrado y no del formato que resulte más fácil de generar.
¿Qué debe incluir un buen prompt para buscar oportunidades de negocio?
Debería especificar fuentes que investigar, dividir el análisis en funciones, exigir evidencias, estudiar competidores y precios e incorporar un agente encargado de intentar descartar las ideas. También conviene prohibir expresamente inventar estadísticas.
¿Los ingresos calculados por una IA son fiables?
Solo cuando parten de datos verificables y las hipótesis están claramente identificadas. Una proyección generada por un modelo debe tratarse como una estimación, nunca como una garantía de facturación.
Fuentes:
- Devenko AI, How to make $10k/Month in 365 days with “AI”, artículo utilizado como referencia para los modelos y prompts originales.
