Growth Nexus México 2026 · Recap

La IA no arregla
lo que tus datos no saben.

Growth Nexus reunió a líderes de producto, marketing, datos y tecnología para pensar una misma pregunta desde ángulos distintos: ¿qué necesita una organización para crecer mejor en la era de la IA? Siete sesiones preparadas de forma independiente terminaron convergiendo en una idea: antes de acelerar, hay que poder medir, entender y activar mejor.

9 de septiembre de 2026 Ciudad de México Braze · Amplitude · Airbridge

Si estuviste en el evento, usa este recap para volver a la sesión, la idea o el caso que quieras recordar. Si no pudiste acompañarnos, esta es la ruta rápida por los principales aprendizajes de Growth Nexus México 2026.

+80
compañías involucradas
+170
asistentes presenciales
+110
asistentes online

Cada sesión incluye un resumen breve, la idea que vale la pena conservar y acceso a su presentación. Los videos de las keynotes se incorporarán aquí en cuanto estén disponibles.


01

Product Growth in the Age of AI

Ran Chen abrió el día con una tesis clara: en la era de la IA, construir más rápido ya no es una ventaja suficiente. Si lanzar se vuelve más fácil, el diferencial pasa a ser qué tan rápido un equipo puede medir, entender y aprender de lo que lanzó sin perder de vista el problema real del cliente.

Lucas Patanó llevó esa idea a un caso de onboarding. Un flujo con social login convertía al 100%, pero no cumplía con los requisitos regulatorios; al reconstruirlo, la conversión cayó al 19%. En lugar de seguir optimizando campos, el equipo replanteó la experiencia completa: un squad multidisciplinario, un solo KR y siete intervenciones llevaron el resultado a 54%.

Construir dejó de ser el cuello de botella. El onboarding no es la meta: es el puente.
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02

El 1% de todos los días

Josué González puso el foco en algo que suele confundirse: un resultado positivo no siempre significa que un experimento haya generado aprendizaje. Su marco propone aislar variables, dimensionar el efecto, entender la significancia, asegurar poder estadístico y, sobre todo, probar causalidad.

Con casos de eBay y evidencia de miles de experimentos controlados, mostró por qué una mejora aparente puede llevar a una conclusión equivocada si el diseño no permite saber qué produjo el cambio. La pregunta decisiva no es “¿subió la métrica?”, sino “¿esto cambiaría una decisión?”.

Un experimento que no cambiaría una decisión no es un experimento. Es teatro.
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03

Datos que deciden

León Palafox explicó por qué la arquitectura de datos de una empresa rara vez nace como un sistema coherente: se acumula. Transacciones, ERP, CRM, web, móvil, SaaS y ahora IA agregan capas que no necesariamente comparten la misma identidad ni las mismas definiciones.

Su propuesta fue ordenar la secuencia: señales confiables, identidad resuelta, definiciones compartidas, activación y, solo después, IA. También cuestionó la obsesión por el tiempo real: la velocidad correcta depende del valor y la urgencia de la decisión que se quiere tomar.

Un modelo sofisticado sobre datos fragmentados automatiza la confusión.
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04

Acquisition in the Age of AI

Regina Moreno y Fernando Herrera conversaron sobre cómo la IA está cambiando la adquisición: la búsqueda se transforma, el recorrido del usuario empieza en nuevos lugares y el CAC puede moverse aunque el equipo de medios no haya cambiado su operación.

La conclusión fue transversal: adquisición ya no puede resolverse únicamente desde medios. SEO, SEM, paid media, CRM, producto, retención, LTV y datos forman parte del mismo sistema. Cuando trabajan de forma aislada, la fricción termina apareciendo en el costo de adquirir.

¿Qué significa adquirir mejor en vez de solo adquirir más?
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05

Growth System Foundations

Javiera Sánchez Téllez propuso mirar el sistema de crecimiento como una célula: el modelo de datos como núcleo, el modelo semántico como citoplasma, el modelo relacional como membrana y las herramientas como organelas que pueden sustituirse.

De ahí salió una distinción esencial: integrar no es modelar. Integrar mueve información entre sistemas; modelar define qué significa. Sin definiciones compartidas, conectar más herramientas solo distribuye el mismo desorden con mayor velocidad.

Su recomendación para empezar fue deliberadamente simple: una entidad, un evento y un diccionario. Antes de comprar otra capa tecnológica, hacer observable lo que el negocio necesita entender.

La IA no vende. La IA infiere. Y solo puede inferir sobre lo que tu modelo de datos hizo observable.
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06 · Panel

Convertir un Mundial en crecimiento

Pedro Ugarte moderó una conversación con Coca-Cola FEMSA y ViX sobre cómo convertir un momento de atención masiva en crecimiento medible. Dos industrias distintas usaron el Mundial de Futbol 2026 para conectar audiencia, datos, activación y customer engagement.

Coca-Cola FEMSA presentó una estrategia de gamificación vinculada a compra y recompra, orquestada desde Braze y medida en Amplitude. ViX mostró cómo activó señales de intención con alertas, notificaciones y experiencias personalizadas antes, durante y después de los partidos.

La coincidencia fue más importante que las tácticas: ninguna de las dos organizaciones empezó a prepararse cuando comenzó el torneo. La capacidad de activar en el momento correcto dependía de haber instrumentado antes.

No se trata del Mundial. Se trata del framework.
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07

The Growth Nexus Method

El cierre conectó muchas de las ideas del día en un mismo sistema. Nico De Paul y Joaquín Bossie presentaron el Growth Nexus Method: la forma en que Minders ordena el camino desde una señal hasta una acción que puede medirse y convertirse en aprendizaje.

La secuencia es simple de recordar, aunque no siempre sea simple de ejecutar: medir, entender y activar. Primero hacer visible lo que ocurre, después convertirlo en una decisión y, finalmente, activar con suficiente confianza para volver a aprender.

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Contenido en paralelo

Escenario Braze

Mientras avanzaban las sesiones del escenario principal, Braze mantuvo un segundo espacio de contenido dedicado a customer engagement, activación y uso práctico de IA.

Una conversación apareció varias veces durante la tarde: la diferencia entre LLMs y decisioning AI. No toda experiencia necesita un modelo que converse, ni toda decisión debería delegarse a un agente. La pregunta importante es qué datos, reglas y contexto deben existir antes para confiar en cualquiera de los dos.

El patrón que conectó el día

Tres preguntas para llevarte del evento

Antes de cerrar, Nico dejó tres preguntas abiertas. Funcionan como un diagnóstico rápido: si una cuesta demasiado responder, probablemente ahí haya una oportunidad de trabajo.

Medir

¿Cuánto de tu plan de crecimiento del año que viene depende de un canal que ya no controlas?

Si hoy no puedes responderlo con un número, ahí hay una señal.
Entender

¿Cuánto tarda tu empresa desde que alguien plantea una hipótesis hasta que sabes si era cierta?

Si la respuesta se mide en meses, lanzar más rápido no necesariamente significa aprender más rápido.
Activar

¿Confías lo suficiente en tus datos como para dejar que un agente decida sin que tú tengas que revisar todo?

Si la respuesta es no, el problema probablemente está antes del agente.

Primero necesitas saber qué está pasando y de dónde viene. Después, entender qué significa. Solo entonces tiene sentido decidir qué activar.

Ese orden convierte una acción en aprendizaje y el aprendizaje en una nueva decisión. Ahí es donde el crecimiento deja de depender de iniciativas aisladas y empieza a funcionar como sistema.

¿Cuál de estas preguntas sigue abierta en tu equipo?

Si una de ellas se parece a un reto que ya estás intentando resolver, conversemos. Podemos ayudarte a identificar qué señal, definición o activación debería venir primero.

A veces el primer paso es mucho más pequeño de lo que parece: una entidad, un evento y un diccionario.

Conversemos