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Download the e-BookIntroducción
Como creativos que construyen con miras a fortalecer el negocio, los gerentes de producto siempre buscan formas de hacer más y mejor. Sin embargo, con nuevos productos dirigidos a ellos que se lanzan semana a semana, cada uno prometiendo transformar radicalmente su espacio, es fácil que los PMs se vuelvan escépticos sobre el impacto real que la tecnología tendrá en su trabajo. La mayoría de las aplicaciones y herramientas que generan revuelo cada mes terminan siendo exactamente eso: un fenómeno pasajero, una máquina de hype, nada más.
Sin embargo, cuando la IA irrumpió en el mundo empresarial, algo fue diferente. El lanzamiento de ChatGPT y otras plataformas de modelos de lenguaje grande (LLM) no se sintió como un hype vacío, y había una razón para ello. Según un informe reciente de McKinsey, la amplia utilidad de la IA generativa puede crear valor en una gran variedad de casos de uso empresarial. En términos generales, estiman que la IA generativa añadirá entre $2.6 y $4.4 billones de dólares por año a la economía global. Cada función empresarial sentirá el impacto de manera única. Eso incluye a los gerentes de producto, para quienes esta tecnología transformadora será especialmente potenciadora.
Un rol transformado
Incluso antes de que la IA sacudiera al mundo empresarial, el rol del gerente de producto (PM) ya estaba cambiando. Lo que alguna vez fue una posición de nicho, adyacente a la ingeniería y limitada al lanzamiento de productos y actualizaciones de funciones, ha evolucionado hacia una función integral, fundamental para la salud del negocio. Ante una desaceleración económica, los líderes empresariales recurren a los PMs y a las herramientas que utilizan para impulsar mejores resultados, incluido un mayor crecimiento, menor deserción, y costos controlados.
"La gestión de productos es como un deporte en evolución. Está siendo transformada una vez más a raíz de la IA", señala Mayukh Bhaowal, director de gestión de productos en Salesforce Einstein. Los equipos de producto ahora se preguntan cómo evolucionarán sus vidas y su trabajo en la era de la inteligencia artificial. Con el impacto de esta tecnología transformadora apenas comenzando a sentirse en el mundo empresarial, ninguna parte del recorrido de la gestión de productos quedará sin ser tocada. A lo largo de cada etapa del desarrollo de productos, los PMs podrán adoptar la IA como aliada y ejecutar como nunca antes.
¿Cómo será esta transformación? En esta guía, analizaremos esa pregunta a través del prisma del ciclo de vida de la gestión de productos, un marco para conceptualizar, desarrollar, lanzar e iterar productos de software con el fin de lograr un resultado estratégico o comercial deseado. Si bien los detalles de las herramientas de IA en cuestión siguen evolucionando día a día, estamos comenzando a comprender el impacto general que tendrán en el trabajo cada vez más crítico para el negocio que realizan los PMs.
Fase 1: Descubrir
Para los PMs, un proceso de descubrimiento exitoso se basa en comprender los puntos de dolor, tanto de los usuarios como del mercado en general. Esto implica hacer las preguntas correctas relacionadas con el resultado comercial que se desea alcanzar. Si tu objetivo es reducir la deserción de clientes en un X%, por ejemplo, podrías considerar preguntas como:
- ¿Cuáles son las tendencias generales en los comentarios de los usuarios? ¿Se está actuando en función de esos comentarios?
- ¿Cómo son los flujos de trabajo típicos de los usuarios?
- ¿Existe algún flujo de trabajo o un punto dentro de uno en el que los usuarios que abandonan tienden a quedarse atascados o a desconectarse?
- ¿Qué impide que los usuarios que abandonan alcancen sus objetivos?
- ¿Los clientes muy satisfechos o "superusuarios" tienden a participar en ciertos comportamientos? Si es así, ¿cuáles son?
En el pasado, les correspondía a los PMs sintetizar y analizar manualmente los datos para obtener las respuestas correctas. Pero con las herramientas adecuadas impulsadas por IA, podrán obtener respuestas concretas, detectar señales entre el ruido y hacer recomendaciones sobre cómo avanzar a una escala sin precedentes hasta ahora.
Cómo la IA cambiará las reglas del juego
Los PMs podrán sintetizar mejor los datos de soporte al cliente, entrevistas con usuarios, NPS, comentarios, llamadas de ventas y soporte, uso del producto y una gran variedad de otras fuentes. Las herramientas de IA ahorrarán a los PMs un tiempo valioso al identificar patrones en múltiples fuentes de datos.
El análisis que producirán estas herramientas vendrá acompañado de recomendaciones prácticas y evidencia para justificar las inversiones propuestas. Esto hará que la fase de descubrimiento sea exponencialmente más rápida, y que el PM salga de ella con mayor confianza en sus hallazgos.
Fase 2: Validar
Siempre habrá múltiples soluciones viables para los problemas o puntos de dolor que identifiques en la fase de descubrimiento. Pero, ¿cuál es la solución correcta: la que tiene más probabilidades de alcanzar ese punto óptimo que maximiza tanto la satisfacción del cliente como el ROI para el negocio? Aquí es donde entra la fase de validación y, con el poder de la IA, los PMs podrán decidir con confianza qué construir como nunca antes.
Tradicionalmente, la fase de validación ha demostrado ser laboriosa y difícil de manejar, lo que ha tentado a muchos PMs a omitirla o acortarla a riesgo de construir lo incorrecto. Esto se debe a que, en el pasado, la validación implicaba organizar entrevistas manuales con clientes, guiarlos a través de las soluciones propuestas al problema y obtener sus comentarios y reacciones. Más recientemente, los PMs han comenzado a incorporar datos de validación de otras fuentes, incluidos datos de uso del producto, encuestas y sondeos dentro de la aplicación, y solicitudes de tickets de soporte. Pero aquí también el desafío ha sido encontrar formas de analizar rápidamente y actuar sobre lo que pueden ser conjuntos de datos masivos.
Cómo la IA cambiará las reglas del juego
Para empezar, las herramientas impulsadas por IA permitirán un análisis rápido de los puntos de datos de validación en distintos medios, con recomendaciones basadas en los hallazgos como valor añadido. A partir de ahí, las herramientas de IA harán que la creación de posibles soluciones y prototipos de productos sea más rápida y sencilla que nunca. Al proporcionar indicaciones basadas en datos de clientes y otros datos a una herramienta de IA, los PMs pueden generar rápidamente un prototipo listo para validar. (Puedes pedirle a un LLM como GPT-4, por ejemplo, que te escriba mejor código con instrucciones menos explícitas.)
Además, la IA permitirá a los PMs probar muchos de estos prototipos de forma simultánea. Esto le dará a los equipos más tiempo para trabajar en la construcción de la solución correcta y aumentar la confianza antes de que los ingenieros procedan a desarrollarla.
Fase 3: Desarrollo
Cuando llega el momento de comenzar a desarrollar un producto o una funcionalidad, generalmente recae en el product manager la tarea de ayudar a elaborar y gestionar el roadmap. Recuerda, un product manager se encuentra en la intersección de ingeniería, éxito del cliente, marketing, y cada vez más finanzas y ventas, por lo que no hay nadie en mejor posición para definir el alcance, el trabajo requerido y los objetivos finales para que todos los anteriores comiencen a ejecutar.
Para evitar la posibilidad de ser tomados por sorpresa y ralentizados por solicitudes de último momento para agregar o cambiar funciones provenientes de distintas áreas del negocio, los PMs están brindando cada vez más visibilidad sobre el progreso y los aprendizajes (por ejemplo, mediante dashboards) con un roadmap ágil que puede incorporar cambios rápidamente. El roadmap puede entonces compartirse como una única fuente de verdad para un área de producto determinada.
Cómo la IA cambiará las reglas del juego
El principal valor que la IA aporta a la fase de desarrollo se manifiesta en la forma de pruebas de producto. Los PMs ahora pueden incorporar las pruebas del producto en su roadmap de manera más temprana. Las herramientas de IA podrán mapear el código base de su producto y sugerir rápidamente cómo los cambios en las funciones impactan el producto en su conjunto, lo que permite ahorrar tiempo valioso. Esta innovación acortará drásticamente el proceso de QA, lo que permitirá aumentar el volumen de lanzamientos y acelerar la ejecución del roadmap.
Con la ayuda de la IA, los PMs también podrán acelerar otras tareas vinculadas a la fase de desarrollo. Por ejemplo, en lugar de tener que redactar desde cero historias de usuario completas (explicaciones fáciles de entender sobre una función o funcionalidad desde el punto de vista del usuario) y criterios de aceptación (las condiciones que un producto o función debe cumplir para que un usuario que realiza una tarea determinada lo acepte), pueden enviar descripciones breves a un LLM para que genere las descripciones y luego editarlas a partir de ahí.
Fase 4: Lanzamiento
Cuando un producto finalmente está listo para su lanzamiento, el PM es el responsable de alinear los esfuerzos de ventas y marketing para maximizar el alcance hacia los clientes objetivo y los prospectos. Trabajando de la mano con los gerentes de marketing de producto (PMMs), los gerentes de producto normalmente brindan orientación clave sobre el momento del lanzamiento y cómo debe posicionarse un producto o función cuando sale al mercado. También suelen ayudar a decidir qué funciones serán de pago y cuáles permanecerán gratuitas, o cuál debe ser el límite de pago de una función para maximizar la conversión y la retención.
Es comprensible que los gerentes de producto estén ansiosos por asegurarse de que los usuarios conozcan y adopten lo que han creado, y muchos aprovechan ahora las guías y recorridos dentro de la aplicación como un canal ideal para comunicar los lanzamientos (y orientar sobre cómo usarlos) a los usuarios en el lugar y momento que más les importa. Al igual que estas guías, las herramientas de IA ayudarán a poner aún más al usuario en el centro de un lanzamiento y a adaptar el lanzamiento a sus deseos y necesidades.
Cómo la IA cambiará las reglas del juego
Con la ayuda de la tecnología de IA emergente, los PMs ya no definirán manualmente el momento de un lanzamiento. En cambio, los productos pasarán por lanzamientos "inteligentes", con un despliegue controlado tanto del producto/función como del contenido promocional de marketing vinculado a ellos, basado en el uso y los comentarios de los usuarios. Con este proceso de lanzamiento basado en datos, los PMs podrán monitorear objetivos con paneles e informes creados automáticamente para rastrear la adopción y el impacto en los resultados comerciales (ingresos obtenidos, impacto en la tasa de abandono, etc.)
La IA también habilitará mecanismos de crecimiento impulsado por el producto para cualquier lanzamiento. Las herramientas con tecnología de IA podrán identificar qué nuevos productos o funciones tiene sentido destacar para cada usuario en su recorrido. Luego puede guiarlos hacia el siguiente paso en su ruta de adopción y asegurarse de que conviertan en los productos de pago correctos en el momento adecuado. El resultado será mayores tasas de conversión y más ingresos impulsados por el producto.
Las formas más poderosas en que los PMs pueden aprovechar la IA
- Obtén insights de descubrimiento de producto más rápido: Analiza, clasifica e identifica tendencias en los datos para llegar rápidamente a insights sobre los clientes que te permitan crear con confianza.
- Toma mejores decisiones de producto: Analiza rápidamente grandes lotes de datos de validación de múltiples fuentes y prueba prototipos con una velocidad sin precedentes para encontrar el mejor camino a seguir.
- Construye lo correcto, más rápido: Acorta drásticamente el proceso de pruebas y control de calidad para ejecutar y lanzar productos y funciones a un ritmo sin precedentes.
- Personaliza desde el primer día: Automatiza la creación de contenido de soporte y de producto personalizado que se entrega a los clientes en el momento adecuado, desde el día del lanzamiento en adelante.
- Impulsa el éxito continuo: Mejora la retención, el engagement y las conversiones aprovechando notificaciones y recomendaciones determinadas automáticamente, vinculadas a lo que funciona y lo que no, y a lo que necesita iteración.
Fase 5: Evaluar
El lanzamiento de un nuevo producto o función no termina con el "go live". Para garantizar el éxito continuo, los PMs necesitan evaluar qué está resonando y funcionando de un lanzamiento en comparación con lo que no. Esto requiere analizar los datos de uso del producto, revisar los comentarios de los usuarios y determinar si están llegando tickets de soporte relacionados con el lanzamiento y, de ser así, qué los está generando.
Aquí, profundizar tanto en los datos de uso del producto como en los comentarios de los clientes es clave para obtener información sobre el comportamiento de los usuarios, dónde pueden estar atascándose o qué acciones están o no están tomando. De manera similar, analizar los comentarios y los datos de NPS puede darles a los PMs una idea de si resolvieron los problemas identificados en la fase de descubrimiento.
Cómo la IA cambiará las reglas del juego
La IA optimizará radicalmente la fase de evaluación al determinar automáticamente qué está y qué no está funcionando en un nuevo producto, y al darles a los PMs recomendaciones sobre qué hacer a continuación. Lo hará analizando todos los datos de uso y comentarios mencionados anteriormente a una escala y a una velocidad que no sería posible para los humanos sin asistencia. A partir de ahí, las herramientas adecuadas impulsadas por IA crearán paneles para que los PMs monitoreen y relacionen el rendimiento de los lanzamientos con los resultados y objetivos del negocio.
Fase 6: Iterar
Una vez que han evaluado el lanzamiento de un nuevo producto o función, los PMs volverán a la pregunta de si generó el resultado de negocio deseado. Recuerda que los PMs no solo hacen seguimiento del micro de la adopción, el engagement y el sentimiento de los usuarios, sino también de la pregunta macro de qué tan bien el lanzamiento está sirviendo al negocio y sus objetivo(s). Si no lo hizo (e incluso si lo hizo), es probable que estén iterando para mejorar el producto y lograr resultados de negocio aún mejores, reiniciando el ciclo de vida de la gestión de productos desde el principio. A medida que iteran y determinan qué mejoras priorizar, la IA volverá a demostrar ser transformadora, de todas las maneras mencionadas anteriormente.
Conclusión
No reemplaza el rol del PM, sino que lo potencia
La revolución de la IA en los negocios acelerará una tendencia preexistente en los equipos de producto: cada vez más, el PM del futuro será medido por los resultados de negocio alcanzados en lugar de los simples funciones entregadas.
La IA acelerará el proceso de gestión de productos, desde el descubrimiento hasta la iteración, y hará que el éxito del producto sea cada vez más sinónimo del éxito empresarial en su conjunto. Y lo hará no reemplazando a los PMs, sino potenciando sus capacidades para analizar datos, formular recomendaciones y tomar las acciones correctas. "Como gestores de producto, nuestra combinación única de pensamiento estratégico, empatía, adaptabilidad y comprensión del mundo real todavía nos distingue en este panorama impulsado por la IA," argumenta Jing Hu, gerente de producto global sénior en Just Eat. Esta poderosa herramienta inaugurará un nuevo capítulo en la gestión de producto, donde los PMs tendrán la libertad de ser más creativos, construir más y mejor, y ver sus creaciones llegar a un impacto de negocio nunca antes posible.
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