La guía de IA para el líder de producto ambicioso

Hoy en día, la gestión de productos es la práctica de la gestión de experiencias de software (SXM, por sus siglas en inglés), que requiere tratar la experiencia de software como un factor crítico del negocio. Esto significa planificar estratégicamente, medir y mejorar la SX a lo largo del tiempo. La SXM determinará quién prospera en la era de la IA. Ahora y siempre es el momento adecuado para enfocarse en la experiencia.

La IA nos ha puesto contra la pared. Y como líderes, nos corresponde enfocar nuestras energías colectivas en desarrollar software que apoye, mejore y empodere la experiencia humana.

¿Cómo? Aprovechando la IA para llevar a los usuarios más rápido a esos tan queridos momentos "¡Ajá!".

Invierte en capacitar a tu equipo en alfabetización en IA, para que puedan colaborar de manera efectiva con científicos de datos e ingenieros. Promueve prácticas responsables de IA en tu proceso de descubrimiento y entrega: define límites para evitar sesgos, establece ciclos de retroalimentación para ajustar los modelos en producción y utiliza las herramientas adecuadas para capturar el sentimiento real de los usuarios sobre tus innovaciones de IA.

Al combinar el juicio humano con la velocidad de las máquinas, no solo te mantendrás a la vanguardia de la curva de la IA, sino que también ofrecerás experiencias de producto más inteligentes y equitativas que generen un valor duradero.

Capítulo 1: El software inteligente exige un nuevo tipo de liderazgo de producto

Con la IA en su núcleo, el mundo del desarrollo de productos está cambiando rápidamente. Un parpadeo y ya te estás quedando atrás. Pero si todo este cambio es para bien o para mal, eso depende de nosotros y de cómo lo adoptamos y lo canalizamos.

No se trata simplemente de adoptar la IA como una funcionalidad. Se trata de repensar fundamentalmente cómo lideras, construyes e innovas a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).

El big bang de la IA

Ya ocurrió. Ya está aquí. La IA es ahora una capacidad horizontal y la capa subyacente de prácticamente todo lo que podemos, podríamos y podremos imaginar.

Como líder de producto, es fundamental que comprendas cómo la IA se manifiesta e impacta en todo tu portafolio. Cómo este big bang irreversible no hace más que intensificar la crisis de la experiencia de software. Cómo la IA hace que la programación sea más accesible, lo que lleva a una rápida proliferación de herramientas digitales que a menudo se crean sin tener en cuenta la experiencia del usuario.1

Sin una gestión estratégica de la experiencia de software (SXM), corres el riesgo de tener más aplicaciones sin usar, desconectadas y frustrantes. Los agentes de IA y los asistentes digitales necesitan acceso a datos de múltiples fuentes; si los datos permanecen aislados en software mal integrado, nunca podrás aprovechar todo el potencial de la IA.1

La IA está transformando las organizaciones, transformando la cultura, transformando la velocidad. Así es como.

→ Estructura organizacional: Tus equipos deben ser más multifuncionales, con especialistas en IA, científicos de datos, diseñadores e ingenieros colaborando desde el principio.

→ Cultura de experimentación: El desarrollo de IA es iterativo. Tus equipos deben ser capaces de adoptar la creación rápida de prototipos, las pruebas y el aprendizaje continuo.

→ Velocidad e iteración: La IA acelera el desarrollo y exige ciclos más rápidos. Como líder, debes proporcionar las herramientas y los procesos necesarios para un análisis, retroalimentación e implementación ágiles.

5 factores de riesgo de la IA que puedes evitar

Para los líderes de producto, las apuestas no podrían ser más altas. Sí, la IA ofrece inmensas oportunidades de personalización, eficiencia e innovación. Ha democratizado la creación de software. Ha hecho que la programación sea más accesible. Pero, si bien la IA abre muchas puertas, los líderes de producto deben saber por cuáles entrar.

1. Cuidado con la cantidad por encima de la calidad

Las herramientas de desarrollo impulsadas por IA están aumentando el volumen de software que se crea y, al mismo tiempo, reduciendo la calidad de las experiencias de software. Cuando cualquiera puede lanzar una aplicación en cuestión de horas, la tentación es construir primero y pensar en la experiencia del usuario después.

2. Garantiza la integración de datos

El panorama de software fragmentado y en silos de la empresa moderna hace que sea casi imposible usar la IA de manera efectiva. Los agentes, chatbots y asistentes digitales solo funcionan cuando pueden acceder a todas las fuentes de datos necesarias. Si tus datos esenciales están dispersos en decenas de soluciones de software, nunca podrás aprovechar todo el potencial de la IA.

3. Mide la adopción de herramientas de IA

Ya estamos viendo que el 80 % de las funciones de software no se utilizan, y casi la mitad de todo el software empresarial permanece inactivo, desperdiciando $44 millones al mes en la empresa promedio. El desarrollo acelerado por IA amenaza con inundar a las organizaciones con aún más herramientas que los empleados no adoptarán.

4. Presta atención a los problemas éticos y de cumplimiento

La IA introduce desafíos como el sesgo, la explicabilidad y la privacidad de los datos. Debes establecer una gobernanza sólida, consultar regularmente con expertos legales y mantenerte informado sobre las nuevas regulaciones que impactan el desarrollo y la implementación de la IA.

5. Frustración de clientes y empleados

Las experiencias de IA torpes o poco confiables pueden aumentar la rotación y reducir la productividad, frustrando tanto al negocio como a la lealtad de tus clientes.

A través de SXM, puedes asegurarte de que tus inversiones en IA generen valor real, no solo más complejidad no deseada. Construye y gestiona las experiencias de software adecuadas con un SDLC listo para la IA.

Capítulo 2: Desarrolla la alfabetización en IA en los equipos de producto, diseño e ingeniería

Para aprovechar verdaderamente el poder transformador de la IA, primero debes fomentar una comprensión compartida de sus fundamentos en tus equipos de producto, diseño e ingeniería. Construir un lenguaje común para la colaboración efectiva y la innovación responsable es indispensable.

Nuestros nuevos términos de referencia (comienza con lo básico)

Antes de profundizar, definamos los conceptos clave de IA involucrados.

→ Aprendizaje automático (ML): los sistemas aprenden de los datos para identificar patrones y hacer predicciones sin programación explícita.

→ Aprendizaje profundo: un subconjunto del ML que utiliza redes neuronales de múltiples capas para aprender patrones complejos, lo que impulsa el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

→ IA generativa: IA que crea contenido nuevo (texto, imágenes, audio, código) basándose en datos de entrenamiento. Los modelos de lenguaje grande (LLM) son un ejemplo clave.

Cómo usan la IA los distintos equipos

Dentro de tu organización, cada función tiene un rol único y específico en el desarrollo de productos de IA. Analicémoslos.  

• Producto: Comprender las capacidades y limitaciones de la IA para identificar casos de uso viables y establecer expectativas realistas. Evaluar el rendimiento de la IA más allá de los KPI tradicionales.
• Diseño: Enfocarse en el diseño de prompts y la interacción humano-IA (HAI), diseñando para la transparencia, gestionando las expectativas de los usuarios y mitigando los riesgos de UX como las alucinaciones de la IA.
• Ingeniería: Comprende los tipos de modelos, la infraestructura para la implementación y el escalado, y la importancia de la preparación de los datos (calidad, volumen, obtención ética).

Adiós para siempre , silos

La colaboración fluida y multifuncional es como el hidrógeno líquido y el oxígeno para el desarrollo de productos de IA de alto rendimiento. Sin ella, no despegará. Como líder de producto, depende de ti derribar los silos y crear, fomentar e impulsar un entorno que defienda:

→ Crea una comprensión compartida: Donde tus equipos usen un lenguaje de IA común, reduciendo los malentendidos.

→ Construye ciclos de retroalimentación iterativos: Donde diseñadores, ingenieros y líderes de producto se alinean en datos, limitaciones y objetivos de negocio que se revisan y actualizan de forma regular.

→ Gestiona las consideraciones éticas: Donde el sesgo, la equidad y la explicabilidad se integran en cada etapa del desarrollo.

La plataforma integrada de Pendo ayuda a cerrar estas brechas con herramientas unificadas de análisis y retroalimentación, proporcionando una visión compartida del comportamiento del usuario y el rendimiento del producto para tomar decisiones basadas en datos sobre las funciones de IA.

Capítulo 3: El proceso de desarrollo de producto para nuestra era de IA

Como hemos visto, el SDLC tradicional no fue diseñado para la velocidad y el alcance de la IA.

Esto presenta una oportunidad única para mejorar la forma en que desarrollamos software, pero también conlleva riesgos.

El antiguo SDLC deja a las empresas sin visibilidad sobre las mejoras necesarias. Es necesario adoptar el SDLC moderno, el proceso iterativo para analizar y actuar sobre los datos del software.1

9 pasos del SDLC moderno

Crear excelentes experiencias de software implica comprender profundamente a tus usuarios. Desde el descubrimiento hasta la optimización, mantente más cerca de tus usuarios y ofrece mejores experiencias con este proceso de nueve pasos:

1. Planificar: Define el alcance, los objetivos y el cronograma del proyecto.
2. Descubrir: Analiza los datos para comprender a tus usuarios y luego valida las soluciones en función de los comentarios y los datos.
3. Diseño: Traduce los requisitos en un plan de desarrollo.
4. Implementación: Crea código a partir de los planes de diseño.
5. Prueba: Asegura que el software cumpla con los requisitos de rendimiento y del usuario.
6. Lanzamiento: Publica el software, generalmente por etapas.
7. Analizar: Monitorea la adopción, el engagement, la retención y el sentimiento de los usuarios.
8. Actuar: Corrige vulnerabilidades, resuelve fricciones y cierra los ciclos de retroalimentación.
9. Mejorar: Itera y optimiza el software de forma continua.1

Esta es la forma moderna del SDLC. Ágil y centrada en el usuario. Perfeccionada para el desarrollo dinámico de productos con IA.

Cambia el enfoque: una nueva mentalidad para el desarrollo de productos impulsado por IA

Crear productos en la era agéntica no solo requiere un nuevo enfoque o nuevos pasos. Exige una mentalidad completamente nueva y nuevas formas de pensar.

→ Hay que comenzar con la exploración, no con requisitos fijos. Las capacidades de la IA suelen surgir a través de la experimentación. Explora problemas amplios y posibles soluciones de IA.

→ Debes redefinir los MVPs para la IA. Un MVP de IA podría ser un "modelo mínimo viable" o un prototipo de "Mago de Oz" para validar rápidamente la utilidad de la IA y recopilar retroalimentación.

→ Necesitas pensar en modelos, no solo en funcionalidades. Los productos de IA están impulsados por modelos en constante evolución. Ten en cuenta su ciclo de vida: canalizaciones de datos, entrenamiento, reentrenamiento y monitoreo de desviaciones.

→ IA para la incorporación. La "interfaz" incluye flujos conversacionales y respuestas de IA. Enfócate en experiencias de interacción intuitivas, transparentes y confiables.

La plataforma SXM integrada de Pendo respalda y potencia este enfoque moderno e iterativo.

Con nuestras herramientas unificadas de análisis, comunicación, repeticiones de sesiones y gestión de comentarios, te brindamos datos en tiempo real e información práctica para analizar, actuar y mejorar continuamente las experiencias impulsadas por IA.1 Así puedes identificar rápidamente las dificultades de los usuarios con las nuevas funciones de IA, orientarlos y recopilar comentarios para futuras iteraciones.

Capítulo 4: Planificación de la hoja de ruta de IA 101

Ahora veamos cómo puedes crear una hoja de ruta de IA que equilibre eficazmente la innovación con la practicidad, y las iniciativas correctas con expectativas realistas.

Debes elegir los casos de uso de IA correctos

Contrario a la creencia popular, no todos los problemas requieren IA. Por eso, prioriza los casos de uso de IA con el mayor impacto potencial:

• Viabilidad: ¿Cuentas con los datos, la experiencia y la infraestructura necesarios? Empieza con algo pequeño para desarrollar capacidades.
• Impacto: ¿La IA resolverá genuinamente un problema significativo para el usuario? ¿Creará un valor empresarial sustancial? Concéntrate donde la IA ofrece beneficios únicos.
• Alineación estratégica: ¿La iniciativa de IA se alinea con la estrategia y las ventajas competitivas de tu empresa?

Las herramientas de optimización de portafolio de Pendo te ayudan a cuantificar y optimizar el gasto en software, garantizando que las inversiones en IA generen un ROI medible.1 Y al comprender el uso y la adopción, puedes tomar decisiones basadas en datos sobre iniciativas de IA y asignación de recursos..

Equilibra las experiencias nativas de IA con las experiencias mejoradas por IA

Es probable que tu hoja de ruta de IA incluya:

→ Experiencias nativas de IA: productos o funciones fundamentalmente basados en IA (p. ej., asistentes de escritura de IA generativa).

→ Experiencias mejoradas con IA: Productos existentes mejorados por IA (p. ej., búsqueda impulsada por IA).

Necesitas equilibrar estas opciones de forma estratégica. Comienza con experiencias mejoradas con IA para adquirir experiencia y demostrar valor antes de pasar a proyectos nativos de IA más complejos.

Necesitas validar las decisiones de construir versus comprar en el stack de IA

El ecosistema de IA ofrece muchos modelos y plataformas prediseñados. Como líder de producto, te enfrentas a una decisión crítica de construir versus comprar:

• Construir: Desarrollar modelos de IA internamente ofrece personalización, pero requiere una inversión significativa. Es la mejor opción para capacidades de IA centrales y diferenciadas.
• Comprar: Aprovechar servicios de IA de terceros acelera el tiempo de comercialización y reduce costos. Es adecuado para IA no diferenciada o para pruebas rápidas de hipótesis..

Los insights en tiempo real sobre el comportamiento de los usuarios y la adopción de funciones pueden orientar tu toma de decisiones, ayudándote a comprender y apreciar plenamente cómo interactúan los usuarios con las funciones existentes. Estos datos te ayudarán a evaluar si una mejora con IA (comprar) o una nueva solución nativa de IA (crear) es la mejor opción para las necesidades y la adopción de los usuarios.

Establece expectativas en torno a las "apuestas" de IA

Siempre habrá un elemento de incertidumbre en el desarrollo de IA. Eso viene con el territorio. Por eso, establece expectativas realistas con tus partes interesadas. Sé claro, sé honesto. Reconoce que no toda iniciativa de IA traerá resultados inmediatos o predecibles.

Intenta enmarcar los proyectos de IA como "apuestas" que requieren aprendizaje continuo y adaptación. Esta transparencia gestiona el riesgo y fomenta la experimentación. Eso es una victoria para todos.

Capítulo 5: Escalar y gobernar productos de IA de manera ética y efectiva

A medida que los productos de IA avanzan hacia una implementación generalizada, una gobernanza sólida y barreras éticas son fundamentales. Como líder de producto, debes asegurarte de que la IA escale de manera responsable, mitigando riesgos como el sesgo y garantizando el cumplimiento normativo.

Establece barreras de gobernanza de IA desde el principio

Esto es de misión crítica. La gobernanza de IA debe integrarse desde las etapas tempranas del desarrollo. Deberás definir políticas para:

• Gestión de datos: garantizar datos de alta calidad, representativos y obtenidos de manera ética para el entrenamiento de IA
• Desarrollo de modelos: establecer estándares para la validación, las pruebas y la documentación de modelos
• Implementación y monitoreo: monitorear continuamente los modelos de IA en producción para detectar degradación del rendimiento o comportamientos inesperados

Aborda el sesgo, la explicabilidad y el cumplimiento en todos lados

Estos aspectos son fundamentales para los productos de IA:

• Sesgo: los modelos de IA pueden amplificar los sesgos de los datos de entrenamiento. Deberás implementar estrategias para identificar y mitigar el sesgo, como la recopilación de datos diversos y las métricas de equidad.
• IA explicable (XAI): en aplicaciones de IA sensibles, es fundamental entender por qué una IA tomó una decisión y cómo llegó a su resultado. Debes impulsar soluciones de IA explicable para brindar transparencia.
• Cumplimiento: los productos de IA deben cumplir con las regulaciones (p. ej., GDPR, CCPA). Una experiencia de software deficiente puede generar errores de cumplimiento y multas, como se vio con la multa de $20 millones de dólares por GDPR impuesta a British Airways, vinculada al uso inconsistente de funciones de seguridad.

Una vez más, los análisis y las repeticiones de sesión de Pendo son invaluables aquí. Al observar las interacciones de los usuarios con las funciones de IA, puedes identificar comportamientos no deseados o resultados confusos, lo que permite una corrección rápida.

Crea ciclos de retroalimentación y rutas de escalación para los usuarios

La IA responsable necesita mecanismos sólidos para que los usuarios reporten problemas y para que las organizaciones respondan de manera rápida y efectiva.

• Establece canales de retroalimentación claros: Facilita que tus usuarios den retroalimentación sobre las interacciones con la IA a través de encuestas en la aplicación o canales de soporte.
• Define rutas de escalamiento: Crea procesos claros para escalar reportes de posibles daños a los usuarios o problemas éticos de la IA.
• Cierra el ciclo: Comunica claramente cómo la retroalimentación de los usuarios mejora el producto de IA, generando confianza.

Mantener tus interacciones con la IA fundamentadas en la retroalimentación de los usuarios ayuda a conservar los controles adecuados en un proyecto.

IA de forma responsable: Incorporar valores de IA responsable en toda tu organización

La IA responsable es una responsabilidad compartida. Como líder de producto, puedes incorporar estos valores a través de:

• Capacitación y educación: Brindar capacitación continua sobre ética en IA y desarrollo responsable
• Colaboración interfuncional: Fomentar una cultura en la que las consideraciones éticas se debatan entre equipos
• Compromiso del liderazgo: Asegurar el compromiso ejecutivo para priorizar la IA responsable

Al integrar estas prácticas, puedes asegurarte de estar desarrollando y entregando productos de IA que sean innovadores, confiables y beneficiosos. Productos de IA que impulsen oportunidades de ventaja competitiva mientras reducen la complejidad y el riesgo.

Capítulo 6: La organización de producto preparada para el futuro

Nuestro nuevo mundo agéntico impulsado por IA ofrece inmensas oportunidades. Pero hay desafíos y siempre los habrá.

Los costos crecientes de las malas experiencias de software —inversiones desperdiciadas, productividad reducida y alta rotación— representan un drenaje crítico para las empresas.

El problema del software sin usar y el rápido crecimiento de las herramientas impulsadas por IA ponen de relieve la urgente necesidad de un cambio estratégico en la gestión de los activos digitales.1

SXM es un imperativo empresarial fundamental. Es la disciplina estratégica que permite a las organizaciones tratar la experiencia de software como un motor central de productividad, innovación, seguridad y rentabilidad.1

Al adoptar un ciclo de vida de desarrollo de software moderno e iterativo basado en la comprensión del usuario, las empresas pueden pasar de la resolución reactiva de problemas a la optimización proactiva.

Esta disciplina estratégica continua es esencial para mantener una ventaja competitiva sostenida en un panorama digital en constante evolución.

Conviértete en AI-native

Necesitas ser una organización de producto AI-native. Sabes que necesitas ser AI-native. Pero ¿cómo se ve eso en la práctica? ¿Cómo te posicionas como una empresa AI-native?

Ser nativo de IA significa priorizar la experiencia del usuario

Reconoces que el éxito de la IA depende de la interacción del usuario, lo que convierte a SXM en una competencia central.

Ser nativo de IA es adoptar decisiones basadas en datos

Utilizas datos cuantitativos y cualitativos en cada etapa del ciclo de vida del producto de IA.

Ser nativo de IA es fomentar activamente la colaboración interfuncional

Eliminas los silos para desarrollar IA de manera responsable y efectiva.

Ser nativo de IA significa que estás comprometido con la IA ética

Integras la gobernanza, la mitigación de sesgos y la explicabilidad en los valores fundamentales de tu organización.

La IA nativa es ágil e iterativa

Adoptas un SDLC moderno para la experimentación y adaptación rápidas.

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Pendo es la plataforma SXM integrada líder, con una posición única para abordar estos desafíos.

Te ofrecemos la visión holística definitiva de todo el ciclo de vida de la experiencia de software.1 Al unificar análisis, herramientas de comunicación, repeticiones de sesiones, gestión de comentarios e información impulsada por IA.

Nuestro enfoque integrado y sin fricciones contrarresta directamente a los "cinco jinetes del apocalipsis del software". Al mejorar la adopción, mitigar los riesgos de seguridad, aumentar la productividad, fomentar la innovación y reducir la pérdida de clientes.

La comprobada capacidad de Pendo para ofrecer un notable 396% de ROI, con una reducción en los tickets de soporte en menos de seis meses, demuestra su impacto financiero tangible.

Por eso, si tu organización busca maximizar el ROI del software, impulsar la adopción, eliminar el desperdicio y mejorar los resultados, es momento de adoptar SXM con Pendo como un imperativo estratégico.

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