Asesoría
Trabajo con equipos que saben que algo anda mal pero todavía no coinciden en qué. Estas son las situaciones donde mi experiencia realmente aplica, organizadas por el problema y no por una lista de entregables.
Situaciones
El equipo tiene una lista de explicaciones plausibles y ninguna forma de elegir entre ellas. Lo primero es encontrar qué restricción realmente limita y volverlo evidente para todos.
Resultado
Es el patrón detrás de los casos Ray y HyperSpace.
Los precios, el empaquetado y el camino a la conversión fueron pensados para una etapa anterior del negocio y hoy lo frenan.
Resultado
Ray: en Polonia, conversión a compra ~12× y ARPU ~5× interanual. Rambler: ingresos de búsqueda +95% interanual.
La demo funciona y el producto no. Normalmente la brecha está en el anclaje a los datos, los modos de falla, la evaluación y la confianza, no en la elección del modelo.
Resultado
Estabilización del producto de IA multimodelo de HyperSpace; desarrollo de GatoK AI.
Las fechas se corren, la calidad es despareja y el roadmap dejó de decir algo confiable sobre el futuro. La dirección de producto no se arregla mientras la entrega sea impredecible.
Resultado
HyperSpace: entregas de dos semanas, nuevo liderazgo de ingeniería y una producción que dejó de caerse a diario.
La empresa necesita dirección de producto, estructura y criterio ahora, y la contratación de un ejecutivo a tiempo completo todavía no se justifica o está a meses de distancia.
Resultado
Experiencia como CPO en HyperSpace y Tomus.
Un mercado nuevo suele cambiar el producto y el modelo de negocio a la vez: posicionamiento, precios, embudo y distribución. La traducción es la parte más pequeña de ese trabajo.
Resultado
Ray: monetización probada en Polonia y escalada en el Reino Unido; los ingresos internacionales crecieron unas 8 veces en un año.
El ranking, la personalización y las superficies alrededor son un sistema de producto, no solo un modelo. Arreglarlo significa cambiar qué se le permite optimizar al sistema.
Resultado
Recomendaciones de Rambler: aproximadamente 2,5× de CTR y 3× de profundidad en un A/B test en la portada.
Formatos
Segunda opinión
Tu asistente probablemente sabe más que yo sobre tu empresa, tu producto, tu equipo y tus prioridades actuales. Dejá que lea mi sitio, lo contraste con tu situación y decida si vale la pena hablar conmigo — y de qué exactamente.
La conversación queda entre vos y tu asistente. Yo nunca la veo.
Grok, Gemini y DeepSeek no aceptan un prompt por enlace. Para esos tres se copia al portapapeles y se abre un chat nuevo — solo tenés que pegarlo.
Estoy pensando en hablar con Konstantin Khalyushev sobre un problema de producto. A partir de lo que sabés sobre mi trabajo, mi empresa, mi producto, mi equipo y mis prioridades actuales, y de la información disponible en su sitio web, evaluá si hablar con él me serviría de verdad. Por favor: 1. identificá para cuáles de mis problemas actuales es probable que sea útil; 2. explicá dónde su experiencia parece especialmente relevante; 3. señalá dónde probablemente no sea la persona indicada; 4. sugerí qué debería preguntarle si llegamos a hablar; 5. evaluá si corresponde una consulta puntual, una colaboración más larga como asesor, o ninguna de las dos. Sé crítico. No lo recomiendes solo porque te lo pregunté. Si no hay evidencia suficiente de que su experiencia sea relevante para mi situación, decilo. Su sitio web: https://khalyushev.com/es
Leelo antes de enviarlo. Pide una respuesta crítica, incluidos los motivos para no hablar conmigo.
Contame qué está pasando y qué probaron hasta ahora. A los mensajes concretos les respondo concreto.