Hubo un momento en que creía que la tarjeta de crédito era simplemente una herramienta para pagar primero y pagar después. Más adelante, cuando empecé a ver todo desde la perspectiva de un ingeniero: si ya tenía que gastar, ¿por qué no optimizar el flujo de efectivo? Fue entonces cuando comencé a investigar sobre cashback. Y así, desde una sola tarjeta, poco a poco construí un “stack” personalizado para cada tipo de gasto. 😅 No para presumir la cantidad de tarjetas. Sino como cuando se construye una pila tecnológica: cada herramienta debería hacer solo lo que hace mejor. Actualmente, mi configuración es aproximadamente así: - Laptop / En línea: VP Step Up - 15% - Transporte / Salidas a comer / GrabMart: Sacombank Bạch Kim - 16,8% - Supermercado: Sacombank Uniq - 20% - Alimentación: Momo mDigi - 20% - Viajes: Sacombank Amex - 20% - Electrodomésticos: Cake Premium - 20% - Entretenimiento: algunas tarjetas MB / VIB de 8 a 12% Tengo algunas tarjetas adicionales como respaldo o para usar cuando las principales alcanzan su límite de cashback. En Web2, aprendí a optimizar el rendimiento. Con AI, aprendí a optimizar los flujos de trabajo. Con Web3, empecé a interesarme más por la propiedad y el funcionamiento del flujo de efectivo. Y en la vida real… optimicé hasta el acto de pasar la tarjeta. 😂 Al final, el cashback del 10%, 15% o 20% no me hará rico. Pero me ha inculcado una mentalidad bastante interesante: El dinero que no optimizas es dinero que dejas sobre la mesa. #CreditCard #Cashback #PersonalFinance #Optimization #AIEngineer