Cinco conclusiones clave sobre la gestión de productos de IA

El año pasado en tecnología estuvo marcado por avances revolucionarios en el uso de la inteligencia artificial, particularmente la IA generativa, los grandes modelos de lenguaje (LLM) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

La fiebre del oro de la IA generativa no sólo ha visto la mejora de los productos existentes, sino también la proliferación generalizada de nuevas aplicaciones que aprovechan las capacidades de generación de texto, imágenes, vídeo y audio.

Además de su efecto transformador en la industria tecnológica en general, estos desarrollos también han comenzado a remodelar nuestra forma de pensar sobre la creación de productos y el papel de los gerentes de producto en este proceso. A medida que la IA continúa expandiendo su huella, es imperativo que aquellos de nosotros en la gestión de productos comprendamos profundamente y aprovechemos las posibilidades e implicaciones.

Según mi experiencia trabajando en productos de IA aquí en Intercom y las conversaciones recientes que he tenido con colegas, estas son mis principales conclusiones para los gerentes de productos interesados ​​en la IA o que actualmente trabajan con ella.

1. La curiosidad te diferenciará

Dado que el panorama tecnológico cambia rápidamente y los nuevos desarrollos crean oportunidades para nuevas aplicaciones a un ritmo sin precedentes, lo más valioso para un gerente de producto que opera en este espacio es mantener la curiosidad. Pensar críticamente sobre el espacio y unir los puntos entre todas las partes móviles fortalecerá su criterio sobre el producto y, en la era de la IA, esto separará a los buenos gerentes de producto de los excelentes.

Hágase preguntas como:

• ¿Qué puede hacer esta nueva tecnología?
• ¿Como funciona?
• ¿Cómo cambia las tecnologías y productos existentes?
• ¿Qué productos se están creando?
• ¿Qué permite hacer a la gente?
• ¿Cómo cambia esto el comportamiento de los usuarios?
• ¿Cómo afecta esto a cómo hago mi trabajo?

Revisar con frecuencia preguntas fundamentales como estas le permitirá formarse opiniones sobre cómo estos desarrollos dan forma a su producto, su función, la industria y más.

2. La IA no es un producto independiente: su trabajo es comprender el problema/oportunidad que se debe resolver

Además de algunas aplicaciones de IA realmente impactantes, también he visto la otra cara: una prisa por aplicar IA a los productos porque sí. Intentar introducir la IA en un producto en lugar de comenzar con el problema a resolver creará productos y características que no se mantendrán.

"Asegúrese de que la integración de la IA en su producto no sea solo una novedad tecnológica, sino una mejora significativa de la experiencia del producto"

Comience con las tareas pendientes de sus usuarios o sus puntos débiles con su producto existente. ¿Existe una oportunidad para que la IA mejore/automatice/transforme/reemplace la solución? Una vez que haya pensado en los problemas que está resolviendo actualmente o desea resolver, piense de manera más amplia para asegurarse de que está pensando de manera lo suficientemente amplia.

Este enfoque requiere que usted comprenda tanto las capacidades de la IA como las necesidades y comportamientos específicos de sus usuarios para garantizar que la integración de la IA en su producto no sea solo una novedad tecnológica, sino una mejora significativa de la experiencia del producto. Al identificar dónde la IA puede agregar valor real y ser profundamente relevante para sus usuarios, evitará el peligro de utilizar la IA como la moda del mes.

3. El éxito de los productos impulsados ​​por la IA depende de los sentimientos y actitudes de los usuarios hacia la IA.

Si recibe una señal de que su producto impulsado por IA puede resolver un problema para sus usuarios, hay otra cosa que determinará si tiene éxito o no: los modelos mentales de IA existentes de sus usuarios y sus sentimientos al respecto.

Si está a la vanguardia de la tecnología, ¿la mayoría de sus usuarios están entusiasmados o dudan en utilizar su producto o función impulsado por IA? ¿Están los clientes realmente preparados para adoptarlo? ¿O simplemente sienten curiosidad por ello?

"Comprenda cómo piensan sus usuarios actualmente sobre la IA"

La mejor manera de comprender realmente cómo afectará esta tecnología a su producto, o qué direcciones podría explorar en el futuro, es comprender cómo piensan actualmente sus usuarios sobre la IA. ¿Lo ven como una oportunidad o una amenaza? ¿Ya han empezado a pensar seriamente en ello?

Muchos de nosotros, los gerentes de producto, estamos muy entusiasmados con la IA y hemos consumido sin cesar contenido al respecto: está en el primer plano de nuestras mentes. Es posible que este no sea el caso para sus usuarios; dependiendo de su industria, existe una gran posibilidad de que no sea el caso para ellos. Entonces, la pregunta es cómo lograr el equilibrio adecuado entre crear productos diferenciados y orientados al futuro y, al mismo tiempo, llevar a sus usuarios a un viaje, cambiar actitudes y desarrollar nuevos hábitos. ¿Qué estás haciendo hoy para cerrar el abismo entre el ahora y el futuro?

4. Siéntete cómodo navegando por lo desconocido

Los LLM son cajas negras. Pueden alucinar, producir respuestas tremendamente diferentes a la misma pregunta formulada varias veces, reproducir prejuicios y son susceptibles a fugas. Todavía tenemos poco conocimiento sobre cómo funcionan, qué pueden hacer y las mejores formas de incitarlos y controlarlos. Esto hace que sea realmente difícil evaluar el rendimiento de los modelos y de su producto.

"Los directores de producto deberían aceptar lo desconocido y utilizarlo en su beneficio"

Desarrollar productos en este panorama puede resultar inestable, pero explorar territorios inexplorados es emocionante y puede generar grandes dividendos. Los gerentes de producto deben aceptar lo desconocido y utilizarlo en su beneficio (¡todos estamos en el mismo barco!).

Fortalezca su colaboración con investigadores e ingenieros de aprendizaje automático: ellos son expertos en el campo y pueden brindarle información valiosa sobre lo que es posible con esta nueva tecnología. Cada vez más, encontrará que tendrá que comenzar con una exploración técnica/de viabilidad antes incluso de definir adecuadamente el problema. Esto puede parecer contradictorio para los gerentes de producto, pero es necesario para asegurarse de no comenzar desde una posición limitada y de haber comprendido realmente el "arte de lo posible".

5. No se quede estancado pensando si la gestión de productos de IA existe o no

Por último, en este momento hay mucho revuelo en torno a la gestión de productos de IA que está produciendo una cantidad abrumadora de contenido sobre el tema. Como siempre, no todo lo que se produzca será original o útil (¡y eso está bien!).

He visto muchas discusiones sobre si la gestión de productos de IA es “una cosa” o no: ¿es una función específica o algo que simplemente se está convirtiendo en parte de lo que todos hacemos? ¿Importa? Quizás la discusión sea más importante que la respuesta misma. Este espacio es emergente y es importante que tengamos estas discusiones para definir y comprender mejor lo que puede significar para nosotros a largo plazo.

Por ahora, asimile todo, sea activo en estas discusiones, busque consolidar sus aprendizajes aplicándolos en su rol diario y piense en qué tan relevantes son para su producto.

Mantén la curiosidad :)