¿La IA remodelará la gestión de productos?

Aveneel Waadhwa, director de producto de Microsoft que trabaja en el equipo de optimización de Azure, comparte su opinión sobre la gestión de productos en la era de la IA.

Imagine un mundo en el que los gerentes de producto posean el superpoder para predecir las necesidades de los clientes con precisión milimétrica, optimizar los flujos de trabajo sin esfuerzo y tomar decisiones basadas en datos en tiempo real, todo ello a través del poder transformador de la inteligencia artificial.

En este artículo, analizo cómo la IA revoluciona la gestión de productos, mejora la eficiencia y crea nuevas oportunidades, mientras exploro las responsabilidades éticas que acompañan a estos avances.

¿Puede la IA reemplazar a los gerentes de producto?

Abordemos el elefante en la sala: ¿Puede la IA reemplazar a los gerentes de producto (PM)? Por ahora, la respuesta es no. Con su combinación única de habilidades duras y blandas, los gerentes de producto aportan un toque humano irremplazable a la tecnología. Ejercen el poder de tomar decisiones que podrían mejorar o alterar los sistemas, una responsabilidad que la IA no puede replicar. Esta tranquilidad debería infundir confianza en los gerentes de producto sobre el valor de sus habilidades en la era de la IA.

Si bien la IA puede ayudar en varios aspectos de la gestión de productos, como el análisis de datos y la automatización, no es suficiente en áreas que requieren creatividad humana, inteligencia emocional y “habilidades interpersonales”, indispensables para una gestión eficaz de los productos. Por ejemplo, mientras que herramientas como Gamma AI para presentaciones u Otter.ai para notas de reuniones agilizan nuestras tareas, los gerentes de producto brindan de manera única la comprensión matizada de las necesidades del cliente y la empatía necesaria para construir equipos sólidos.

Dicho esto, yo diría que esta nueva ola de IA hará que los gerentes de producto sean más críticos que nunca . Los PM son responsables de tomar decisiones responsables en todas sus carteras de productos y, al mismo tiempo, tienen el poder de dar forma al futuro de los productos de IA y, a su vez, al futuro de nuestro mundo. Un gran poder conlleva una gran responsabilidad, lo que debería hacer que los gerentes de producto se sientan críticos, influyentes y responsables del uso ético de la IA en su trabajo.

Aprovechando la IA en el trabajo

En mi puesto en Microsoft, utilizo regularmente la IA para mejorar la toma de decisiones y optimizar los procesos. Por ejemplo, Azure Machine Learning analiza grandes volúmenes de datos para descubrir patrones e información que informan nuestras estrategias de productos.

Recientemente, mi equipo lanzó un complemento Copilot para clientes internos, lo que redujo el tiempo de acceso para ver y editar presupuestos, pronósticos y proyecciones de Azure en aproximadamente un 50 por ciento. Este complemento también facilita la presentación de recomendaciones de ahorro de costos a los clientes y ayuda a responder sus preguntas frecuentes y consultas sobre productos.

Durante un proyecto para optimizar los servicios de Azure de nuestra organización, tuve una de las experiencias más impactantes con la IA. Al integrar Azure Machine Learning, identificamos preferencias sutiles de los clientes que de otro modo hubiéramos pasado por alto. Esto condujo a una experiencia de producto más personalizada y a una mayor satisfacción del cliente. El uso de Power BI para la visualización de datos en tiempo real nos permite tomar decisiones informadas con rapidez, adaptando nuestras estrategias a los cambios del mercado de forma casi instantánea. Copilot me ha ahorrado innumerables horas redactando versiones iniciales de documentos, permitiéndome centrarme en la planificación estratégica y la coordinación del equipo.

Aquí hay algunas herramientas de inteligencia artificial que uso con frecuencia en el trabajo:

• Azure Machine Learning: Análisis de datos e identificación de tendencias.
• Copiloto en Microsoft 365 : ayuda en la redacción de documentos como documentos de requisitos de producto (PRD).
• Power BI : creación de paneles interactivos para obtener información en tiempo real.
• Dynamics 365 AI : comprender los comentarios de los clientes y predecir las tendencias del mercado.
• Complementos de Copilot: gestión de tareas y herramientas internas, incluida la prueba interna del complemento que lancé.

La integración de las herramientas de inteligencia artificial de Microsoft en mi flujo de trabajo mejora la productividad y libera tiempo para la innovación y la resolución creativa de problemas, lo que se traduce en mejores resultados de los productos.

Equipando a los PM para la revolución de la IA

El dominio de los fundamentos de la IA y los conceptos clave del aprendizaje automático es ahora más crucial que nunca. Según elForo Económico Mundial, el 23 por ciento de los empleos globales cambiarán en los próximos cinco años, impulsados por los avances en la inteligencia artificial y otras tecnologías de procesamiento de texto, imágenes y voz.

Al reflexionar sobre mi decisión de especializarme en ciencia de datos, valoro la experiencia práctica obtenida al ejecutar modelos de aprendizaje automático y explorar bibliotecas y marcos de IA. Este conocimiento ha sido invaluable para comprender las capacidades y limitaciones de las herramientas de inteligencia artificial.

Los futuros planes de estudio de informática y ciencia de datos probablemente incorporarán requisitos de IA responsable. Programas como Sistemas Simbólicos de Stanford o mi alma mater, Ciencias Cognitivas de UC Berkeley , que combinan habilidades técnicas con humanidades, serán más relevantes. Estos programas preparan a los PM para navegar las consideraciones éticas de la IA, garantizando que la privacidad, la protección de datos y la mitigación de prejuicios tengan prioridad en el desarrollo de productos.

La priorización es una responsabilidad importante para cualquier gerente de producto, especialmente aquellos involucrados en productos de IA. Más allá de la velocidad, las consideraciones de privacidad, protección de datos, ética y prejuicios deben informar la elaboración de hojas de ruta de productos. Si bien este cambio de mentalidad puede llevar tiempo para algunos PM, es un cambio necesario. El uso responsable de la IA no es una tendencia pasajera; es un requisito previo para el futuro de la gestión de productos. Hacer hincapié en la responsabilidad debería empoderar a los gerentes de producto y subrayar su responsabilidad por el uso ético de la IA en su trabajo.

Uso ético de la IA

El uso ético de la IA es primordial en el panorama tecnológico actual. Los gerentes de producto deben garantizar que la IA se utilice de manera responsable, minimizando los riesgos y maximizando los beneficios para la sociedad. A continuación se muestran algunos ejemplos concretos de cómo los PM pueden utilizar la IA de forma ética en su trabajo:

• Transparencia y explicabilidad: asegúrese de que los modelos de IA sean transparentes y sus decisiones puedan explicarse. El uso de herramientas de IA como la IA explicable (XAI) puede ayudar a los gerentes de producto a comprender y comunicar cómo la IA toma decisiones, lo cual es crucial para mantener la confianza del usuario. La falta de transparencia puede generar desconfianza entre los usuarios y las partes interesadas, lo que podría provocar el rechazo de las soluciones de IA. Por ejemplo, la falta de transparencia en los algoritmos de IA utilizados en las prácticas de contratación puede generar desafíos legales y daños a la reputación de las empresas.
• Mitigación de sesgos: trabajar activamente para identificar y mitigar sesgos en los modelos de IA. Esto incluye el uso de diversos conjuntos de datos y la auditoría periódica de los sistemas de inteligencia artificial en busca de patrones discriminatorios. Herramientas como AI Fairness 360 de IBM pueden ayudar en este proceso. No abordar los prejuicios puede dar lugar a prácticas discriminatorias que conduzcan a un trato injusto hacia ciertos grupos. Esto puede causar un daño significativo a las personas afectadas y exponer a la empresa a repercusiones legales y regulatorias. Por ejemplo, la IA sesgada en los sistemas de calificación crediticia ha provocado denegaciones injustas de préstamos y un mayor escrutinio regulatorio.
• Privacidad de datos: Priorizar la privacidad y protección de datos. Asegúrese de que los sistemas de inteligencia artificial cumplan con regulaciones como GDPR y CCPA e implemente técnicas sólidas de anonimización de datos para proteger la información del usuario. Descuidar la privacidad de los datos puede provocar graves violaciones de datos, lo que deriva en importantes sanciones financieras y pérdida de confianza del cliente. Por ejemplo, el RGPD ha impuesto fuertes multas a las empresas por violaciones de la privacidad de los datos, destacando la importancia del cumplimiento.
• Políticas éticas de uso de IA: Desarrollar y hacer cumplir políticas éticas de uso de IA dentro de la organización. Esto incluye establecer pautas claras sobre el uso aceptable de la IA y capacitar a los empleados sobre prácticas éticas de IA. Sin políticas claras, las empresas corren el riesgo de hacer un uso poco ético de la IA que puede provocar una reacción pública y dañar la reputación de la empresa. Las fallas éticas en la implementación de la IA también pueden generar impactos negativos a largo plazo en la percepción de la marca y la lealtad del cliente.
• Participación de las partes interesadas: involucrar a diversas partes interesadas en el desarrollo y la implementación de sistemas de IA. Esto garantiza que se consideren diferentes perspectivas y que el sistema de IA se alinee con los valores y necesidades de varios grupos de usuarios. Ignorar las aportaciones de las partes interesadas puede dar como resultado soluciones de IA que no satisfagan las necesidades de los usuarios ni los estándares éticos, lo que lleva a una mala adopción y posibles fallas. La participación de las partes interesadas es crucial para desarrollar una IA eficaz y éticamente sólida.

El futuro de la IA en la gestión de productos

A medida que la IA evolucione, su impacto en la gestión de productos y en el panorama tecnológico más amplio será profundo. Se espera que una mayor regulación de las tecnologías de IA garantice un uso ético y responsable. Por ejemplo, la Ley de IA de la Unión Europea tiene como objetivo establecer un marco legal para la IA, centrándose en la transparencia, la responsabilidad y el uso ético. Esta ley clasificará los sistemas de IA según los niveles de riesgo, garantizando que las aplicaciones de mayor riesgo se sometan a un escrutinio riguroso. De manera similar, Estados Unidos está considerando la Ley de Responsabilidad Algorítmica , que requeriría que las empresas evalúen el impacto de sus sistemas de inteligencia artificial y mitiguen cualquier posible sesgo o daño. Detectar deepfakes y contenido generado por IA también es un desafío, y empresas como Reality Defender y GPTZero trabajan con gobiernos y universidades para resolverlo.

Los gerentes de productos deben conocer bien estas regulaciones para garantizar el cumplimiento y el desarrollo ético de productos. Esto requiere actualizar continuamente sus conocimientos para alinearse con los nuevos requisitos legales y expectativas de la sociedad. A medida que las herramientas de IA se vuelvan más sofisticadas, los PM desempeñarán un papel crucial a la hora de interpretar los conocimientos generados por la IA y garantizar que estas tecnologías beneficien a los usuarios y a la sociedad.

Si bien las herramientas de inteligencia artificial pueden sugerir una menor demanda de gerentes de producto debido a una mayor eficiencia, la realidad tiene más matices. La IA agilizará muchas tareas, pero el papel de los PM también se ampliará para incluir nuevas responsabilidades, como garantizar la alineación de la IA con los requisitos regulatorios e interpretar los conocimientos generados por la IA. Es probable que esto aumente la necesidad de PM capacitados que puedan navegar en este complejo panorama.

Herramientas de IA para gerentes de producto

A continuación se muestran algunas herramientas de inteligencia artificial que los gerentes de producto pueden utilizar para optimizar sus tareas diarias:

• Gamma AI : para presentaciones impulsadas por IA.
• Copiloto en Word o Notion AI : para redactar documentos.
• ChatPRD o WriteMyPRD : para elaborar páginas de 1 página y PRD
• ClickUp : para automatizar flujos de trabajo.
• Mixpanel : para análisis de productos impulsados por IA.
• Productroadmap.ai : para crear hojas de ruta de productos de manera eficiente.
• Copilot en Teams u Otter.ai : para tomar notas de reuniones sin esfuerzo.
• Enterpret : para analizar los comentarios de los clientes en todos los canales.

Estas herramientas ahorran mucho tiempo y ofrecen una visión de un futuro apasionante en el que los gestores de proyectos podrán centrarse más en la toma de decisiones estratégicas y menos en tareas mundanas.

IA y tecnooptimismo

El tecnooptimismo es la creencia de que la tecnología, especialmente las nuevas tecnologías como la IA, en última instancia mejorará nuestras vidas y resolverá muchos de los problemas de la humanidad. Soy optimista sobre el potencial de la IA para equilibrar las habilidades técnicas y sociales en la industria tecnológica. Desarrollar habilidades de empatía y colaboración será crucial en la era de la IA. Las empresas tecnológicas, a menudo criticadas por su falta de humanidad, pueden beneficiarse de este cambio a medida que la IA fomenta una toma de decisiones más centrada en el ser humano.

Un gran ejemplo de esto es Blank Street Coffee . La empresa utiliza la automatización para gestionar tareas rutinarias, lo que libera a sus trabajadores de servicios para que puedan centrarse en interactuar con los clientes y mejorar su experiencia. En lugar de limitarse a preparar café, los empleados pueden dedicar más tiempo a establecer relaciones con los clientes, mejorando la satisfacción general. Este modelo muestra cómo la IA puede fomentar mejores interacciones humanas al permitir que los trabajadores se concentren en lo que mejor saben hacer: brindar un excelente servicio al cliente.

Mientras nos encontramos al borde de la revolución de la IA, está claro que los gerentes de producto están en una posición única para aprovechar esta tecnología para lograr un impacto profundo. La IA transformará la gestión de productos, la tecnología y el mundo. Al adoptar la IA de manera responsable y liderar con empatía e innovación, los gerentes de producto pueden dar forma a un futuro en el que la tecnología sirva a la humanidad de manera significativa y ética. Defendamos las soluciones a problemas importantes y asegurémonos de que a medida que la IA se vuelva más inteligente, mejore nuestra experiencia humana y nos impulse hacia un futuro mejor y más brillante.

Aveneel Waadhwa es gerente de producto en Microsoft, con sede en la ciudad de Nueva York, y trabaja en el equipo de optimización de Azure. También es cofundador de Aspiring Product Manager, una organización sin fines de lucro dedicada a ayudar a los aspirantes a gerentes de producto a ingresar a la industria tecnológica a través de tutoría, orientación y comentarios sobre solicitudes de empleo. Con experiencia en ciencia de datos de UC Berkeley, Aveneel tiene un gran conocimiento de la IA y sus aplicaciones en la gestión de productos. Fuera del trabajo, Aveneel disfruta viajar a nuevos países, hacer caminatas, organizar eventos de café, jugar fútbol y ver películas.