Se ha llamado Aunque se refiere principalmente a contenidos digitales de baja calidad, la nominación señala un sentimiento público más amplio hacia la IA. Nadie quiere la inclinación de la IA, y las empresas que están demasiado ansiosas por empujar las características de IA en los productos existentes están sujetas a una burla implacable. Merriam-Webster El slop Siguiente Webster Basta con ver cómo se creó el compromiso de Microsoft con las funciones de IA que generó rápidamente memes renombrando a la empresa a Puede ser sólo un pequeño grupo de nerds de Reddit que se quejan, o una campaña de difamación de los competidores, o una combinación de ambos. Backlash Micrófono Backlash Sin embargo, algunas características de IA siguen siendo beneficiosas.El reto para los gerentes de producto, CEOs o cualquier persona en el negocio digital es saber cuándo su producto realmente necesita IA. Los productos solucionan problemas Ya he hablado de la importancia de La misma lógica se aplica a la construcción de tu producto: fundamentalmente, las características de la IA son sólo una parte del producto. En términos de marketing, un producto es algo que resuelve un problema o una necesidad del cliente. hype resilience Hype Resiliencia Es debido a esta capacidad que se vuelven valiosos, y una empresa que los hace puede capturar parte de ese valor para convertirse en un beneficio. Las aplicaciones de Large Language Model (LLM) en la documentación de reuniones, la escritura de correos electrónicos corporativos, la creación de prototipos de diseño o código, la mejora de chatbots de servicio al cliente y muchas otras aplicaciones similares son exitosas. Sin embargo, muchas iniciativas piloto generativas de IA no llevan a cabo ningún impacto significativo.La razón subyacente a menudo es la incapacidad de resolver problemas relevantes para los usuarios o empleados, pero incluso cuando es el caso, otros desafíos deben abordarse. 
 
 
 
 
 
 
 La mayoría de las características de la IA requieren datos grandes, de alta calidad y específicos al dominio.Los servidores proxy y los rascadores web para recopilar tales datos son costosos, y la integración en los sistemas existentes toma tiempo. Incluso las alucinaciones ocasionales en los flujos críticos pueden destruir la confianza del usuario.Es aún más importante para los productos en finanzas, salud y áreas relacionadas, pero todos los productos deben garantizar que las características de IA sean fiables. El envío de registros y datos de usuario a APIs de terceros crea riesgos de acceso no autorizado o recopilación de datos.Algunas empresas incluso prohíben el uso de herramientas de IA para datos sensibles. Los desarrolladores deben considerar si su producto y el posicionamiento general de la marca se alinean con las implementaciones de IA. Las características de la IA generativa en los productos existentes requieren una supervisión constante para evitar posibles accidentes, crisis de relaciones públicas, riesgos legales u otros problemas. Generative AI es todavía tan nuevo que muchos de los desafíos y problemas que puede causar son desconocidos, por lo que hay un riesgo adicional inherente en su implementación. La mayoría de estos desafíos no son nada nuevo para los emprendedores que escalan productos digitales. Casi cualquier característica, AI o no, necesita resolver puntos de dolor similares. La diferencia está en gestionar las expectativas que vienen con la etiqueta de AI. Hay tanto hype en torno a las implementaciones de IA generativas que las empresas temen quedarse atrás. Competitividad FOMO El miedo a perderse (FOMO) se aplica a los CEOs y otros responsables de la toma de decisiones tanto como a los consumidores.Cuando se lanzó ChatGPT, se abandonaron muchas estrategias cuidadosamente planificadas para perseguir la visibilidad de seguir adelante. La presión competitiva para las características de la IA se parece a una carrera de armas.Una compañía anuncia la integración de la IA, y otras deben responder con algo similar o presumiblemente arriesgar que su producto parezca obsoleto. El cálculo parece ser que una masa crítica comenzará a elegir productos principalmente por sus características de IA. Esto es indudablemente cierto para los inversores, ya que la IA se ha convertido en la narrativa dominante del crecimiento en los mercados. Cualquier empresa pública o respaldada por capital de riesgo ahora se enfrenta a la presión de implementar al menos algunas características de IA. Los inversores esperan iniciativas de IA, y los analistas rastrean los anuncios de IA. Sin ellos, la compañía parece estar perdiendo la innovación tecnológica más importante desde Internet. Lo mismo se refleja en el marketing, ya que las empresas son rápidas para renombrar los flujos de trabajo de automatización o aprendizaje automático existentes como alimentados por la IA. Tal buzzword ayuda a llamar la atención y justificar el precio premium, y hasta un punto, funciona. ¿Por qué los usuarios pueden preferir productos con IA? Los estudios muestran que las personas tienden a elegir productos con más características, incluso si realmente no los usarán.Si el costo no es un problema, los consumidores casi siempre eligen un producto que puede hacer más, y la etiqueta de IA es la señal final para esto. Sin embargo, los consumidores también experimentan fatiga de características, una frustración derivada de la sobrecarga de características.La fatiga de características ha sido conocida desde que, al menos, los electrodomésticos comunes, como frigoríficos y televisores, se hicieron más complicados. Un navegador alimentado por IA, como en el caso de las recientes actualizaciones de Microsoft Edge, es una forma fácil de comercializar el producto como más capaz que los competidores. Los usuarios conscientes de la privacidad también son sospechosos de las características de la IA como otra forma de recopilar datos de usuarios para el beneficio propio de la compañía. Algunos productos están tratando de revertir la tendencia, prometiendo que ninguna característica de IA de LLM se destaca para su segmento de usuarios. Vivaldi, un navegador web enfocado en la privacidad, está haciendo eso anunciando sus intenciones para A menos que se alineen con su visión de navegador. Evitar las características Evitar las características El enfoque puede ser demasiado extremo, ya que la mayoría de los usuarios todavía elegirán productos con capacidad de IA, al menos inicialmente.La solución debe ser encontrar el equilibrio correcto y aprender cuando su producto necesita IA. Does Your Product Need AI Features? ¿Tu producto necesita características de IA? En la actualidad, el desarrollo de productos tradicionales, como por ejemplo el RICE ( ), están siendo adaptados para considerar los desafíos que trae la IA. está sugiriendo un marco RICE-A que considere las características de la IA introducidas en el desarrollo de productos. Reach × Impacto × Confianza Maryl Nika Marilyn Nika Las limitaciones técnicas, la erosión de la confianza del usuario, la adopción, el monitoreo y las preocupaciones de privacidad de datos que mencionamos anteriormente deben incluirse en los cálculos típicos de RICE. También podría ser útil darles más peso usando un multiplicador para la complejidad de la IA. Hacer esto te obliga a pensar en las características de la IA características durante la fase de desarrollo. como Pesar las dificultades de la implementación de la IA no ayuda a determinar si las características de la IA realmente ayudarán a aumentar la satisfacción del consumidor.El modelo Kano aborda esto definiendo tres tipos de características del producto. 
 
 
 
 Todos los usuarios los esperan por defecto, y perderlos causa una reacción adversa de los clientes. Características de rendimiento aumentan la satisfacción del cliente en cierta medida. tiempos de carga más rápidos, más almacenamiento o mejoras similares aumentarán el feedback del cliente hasta un punto. Las características atractivas ayudan a competir con otras marcas y superar la satisfacción del cliente al ir la milla extra. Muchas características de IA generativas, al menos en las primeras etapas, caen en las categorías de rendimiento y atractividad.En el comercio electrónico, los chatbots de soporte al cliente, los resúmenes de productos contextuales y características similares pueden mejorar el atractivo o mejorar el rendimiento, pero difícilmente reemplazan una buena selección de productos e interfaz de usuario. Eso no es decir que algunas características de IA no tengan el potencial de convertirse en imprescindibles. búsqueda de IA con al menos la verificación básica de los hechizos en el comercio electrónico es casi una necesidad hoy en día. Como los sitios web bloquean el acceso a los datos con herramientas de IA, los rascadores web necesitan aprovechar las herramientas de IA para gestionar piscinas de proxy, huellas dactilares del navegador y otros detalles. Conclusion Conclusión Los fallos de características de IA son fallos de gestión de productos. Un producto que comienza con la tecnología y luego piensa en lo que podría resolver está obligado a fallar. Lo mismo se aplica a todas las características de IA. Debemos preguntar qué problemas puede resolver la IA para nuestros usuarios y implementarlo sólo cuando es adecuado. Es innegable que la IA generativa es una tecnología transformadora, pero los verdaderos ganadores serán aquellos que resistan al hype y se adhieren a los marcos tradicionales de gestión de productos.

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Cuando un producto realmente necesita AI (y cuando es solo lento)

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