Las métricas no son un dashboard. Son señales de realidad operativa. Capital, tiempo, energía y fricción — la historia real de dos perfiles construyendo el mismo modelo bajo condiciones radicalmente distintas.
David cierra la evaluación de la franquicia hablando directamente con un franquiciado activo (Día 14): 4 meses hasta apertura, dos meses de ingresos bajos al arrancar, el soporte técnico fue la diferencia ante una avería. En el Día 15, tras la comparativa final con IA, confirma: seguirá con esta franquicia. Canon pendiente de pago. Marta visitó su primer local real (zona secundaria, 750 €/mes), cuyo análisis de zona es moderado. No ha tomado ninguna decisión formal. El primer trade-off real de zona acaba de aparecer.
Perfiles y simulaciones generados mediante agentes de IA. No representan personas reales ni resultados reales. Diseñados para observar cómo distintas condiciones de vida alteran la relación con un mismo micronegocio.
Reunión con técnico de actividades (Día 13): proceso de licencia confirmado, sin atajos. Primera visita real a un local (Día 14): zona secundaria, 750 €/mes, análisis de zona moderado. Segunda visita con análisis de IA (Día 15). No ha tomado ninguna decisión formal sobre el local. Primer trade-off visible: menor alquiler vs. menor tráfico estimado.
Localizó en LinkedIn a un franquiciado activo (Día 13) y habló 30 minutos con él (Día 14): 4 meses hasta apertura, soporte técnico fue clave. Comparativa final con IA en Día 15: confirma la franquicia. Canon de 2.500 € pendiente de pago. Psicología en ligero ascenso (5,5): tener una dirección clara reduce la incertidumbre percibida.
Perfil sintético del momento. Seis dimensiones clave comparadas entre A y B. Los valores numéricos están detrás de cada barra — la barra solo orienta, la interpretación explica.
Ambos conservan casi todo su fondo inicial al Día 15. La brecha de capital inicial (25.000 € vs 8.000 €) es estructural y visible desde el principio. El consumo real llega en el Bloque 6 con el canon de David.
David invierte 3,1 veces más tiempo en los primeros 15 días. Compensando capital con dedicación. Marta avanza despacio por restricción real — no por falta de criterio.
Ambos mantienen niveles operativos. El descenso de Marta continúa (de 6,0 a 4,5 en 15 días). David se mantiene alto pese al desgaste. El nivel crítico no ha llegado todavía.
B acumula más fricción operativa. Con capital limitado, cada imprevisto pesa proporcionalmente más que en A.
A muestra más cautela y menos entusiasmo activo. B mantiene psicología más positiva pese a las fricciones. Variable a monitorizar en apertura.
Mide si el modelo encaja en la vida real de cada perfil. B tiene más tiempo disponible — operativa más asumible. Pero la fragilidad de capital puede romper ese encaje.
EVOLUCIÓN TEMPORAL
En capital, la brecha es estructural desde el día 1 — no la crea el comportamiento, la crea el punto de partida. En energía, ambos se mantienen todavía. El tiempo revela dos estrategias radicalmente distintas para el mismo objetivo. En psicología, A cae más rápido: su cautela tiene un coste emocional que los números no muestran directamente.
Abre Claude en el Día 1 y construye la imagen económica del modelo. Descubre que necesita entre 70.000 y 130.000 € para entrar directamente. Ella tiene 25.000 €. La brecha es evidente desde el primer día. Sin urgencia todavía, pero define todo lo que viene después.
Recorre dos barrios a pie en el Día 1 y analiza cuatro zonas esa misma noche con ChatGPT Plus. Los datos le confirman lo que intuía: las zonas son correctas, pero su capital (8.000 €) no alcanza para entrar directamente. Primera tensión real: intuición vs. matemática.
Tras visitar el Ayuntamiento (Día 7) y conocer que la licencia no tiene atajos, Marta registra su primera decisión formal: continuar en modo análisis antes de comprometer capital. Es el momento en que ambos perfiles tienen estrategias completamente distintas.
Tras el email enviado el Día 9, el franquiciador responde con documentación completa. David dedica el Día 11 a analizarla con Claude Pro cláusula por cláusula. El Día 12 modela el royalty (10% ingresos). La franquicia deja de ser una hipótesis y se convierte en una opción real con números concretos.
Tras hablar con un franquiciado activo el Día 14 y modelar la decisión con ChatGPT Plus en el Día 15, David toma su segunda decisión formal: continúa con la franquicia. La sesión de análisis comparativo —esta franquicia con soporte vs. operador sin soporte— cierra el debate. Con su perfil (capital limitado, sin red técnica propia), el soporte vale más que el ahorro del royalty. El Bloque 6 empieza con el pago del canon.
Pago del canon (−2.500 €), decisión de Marta sobre el local, búsqueda de local por David con criterio técnico. Se publicarán conforme avance el experimento.
Resumen interpretativo de cada semana del experimento. No todos los días importan igual — aquí están los que cambiaron algo.
Ambos perfiles usan IA desde el Día 1 con estilos radicalmente distintos. Marta construye comprensión antes de actuar (Claude, gratuito). David actúa y construye comprensión mientras se mueve (ChatGPT Plus, 20 €/mes). La fricción estructural —capital insuficiente para la entrada directa— es visible para ambos en los Días 1-2. Sin gastos relevantes todavía: el daño del Bloque 1 es psicológico, no económico.
Ambos llegan a la misma conclusión: la entrada directa no es viable. Marta construye un modelo financiero con IA con sus condiciones concretas y evalúa tres alternativas. David analiza 3 operadores de franquicia en una sesión de 4 horas. Primeros gastos: Marta 15 € (gestiones Ayuntamiento), David 35 € (transporte visitas).
Marta visita el Ayuntamiento: el proceso de licencia no tiene atajos. Primera psicología en descenso (4,5). David identifica el operador viable (canon 2.500 €, royalty 10%) y dedica 8 horas al análisis en el Día 8. En el Día 9 envía el email formal al franquiciador. La sesión de 8 horas de David en el Día 8 es representativa de su patrón.
El dossier del franquiciador llega en el Día 11. David analiza con Claude Pro cada cláusula. En el Día 12 modela el impacto del royalty y decide continuar. Marta hace scoring de 5 zonas con IA y visita la mejor en campo — los datos y la realidad no siempre coinciden. Primera señal editorial del experimento.
Marta visita su primer local real (45 m², zona secundaria, 750 €/mes) y analiza la zona con ChatGPT. El resultado es moderado: potencial pero no zona prime. Cierra el bloque sin decisión formal. David localiza un franquiciado activo en LinkedIn, habla con él y en el Día 15 toma la decisión B-2: continuar con la franquicia. El soporte técnico pesa más que el royalty en su perfil. El Bloque 6 empieza con el pago del canon (2.500 €).
Las métricas de estos bloques se publicarán conforme avance el experimento. Los bloques previstos:
En el Día 15 David toma una decisión bien informada.
Marta tiene información suficiente y aún no decide.
Las dos posturas son coherentes con sus perfiles. David tiene tiempo para mover y capital limitado: la decisión rápida reduce el riesgo de perder la zona exclusiva. Marta tiene capital suficiente para esperar y tiempo escaso: el análisis largo es su única forma de operar con seguridad. Lo interesante del Bloque 5 no es quién avanzó más — es que la IA fue útil para los dos en formas completamente distintas. David tomó una decisión irreversible con asistencia de IA. Marta evitó tomar una decisión precipitada con la misma herramienta.
Las métricas de esta página pertenecen a una simulación generada con agentes de IA y se actualizan manualmente a partir del histórico del experimento. No son datos reales de negocio. Su función es observar tendencias, desgaste, capacidad de avance y encaje real del modelo con cada perfil simulado.
Estado actual, perfiles, fricciones, decisiones y lectura del laboratorio.
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