Sinergia entre la IA y la gestión de producto

Aprovechar la IA puede fortalecer su empresa al crear una barrera competitiva dif\u00EDcil de replicar. La IA pertenece a un grupo reducido de tecnolog\u00EDas capaces de activar un efecto de red para su organizaci\u00F3n, producto o servicio. Lo hace transformando los datos de los clientes en mejoras de producto que otros no pueden copiar sin acceso a esos datos. El efecto de red es el factor que explica la superioridad competitiva en tecnolog\u00EDa. Si se ejecuta bien, la IA puede llevar a su empresa a un nivel de rendimiento excepcional y ayudarle a sostener esa posici\u00F3n frente a competidores tard\u00EDos.

Sin embargo, construir una empresa de IA exige bastante m\u00E1s que incorporar tecnolog\u00EDa de IA al producto. Debe activar un c\u00EDrculo virtuoso: sus modelos tienen que aprovechar datos exclusivos y dif\u00EDciles de obtener para mejorar el producto, y esa mejora debe generar m\u00E1s datos propietarios para seguir perfeccionando los modelos. Ese proceso crea un bucle de retroalimentaci\u00F3n positiva, base de cualquier efecto de red.

Este bucle, sin embargo, no se materializa sin esfuerzo. Hay dos aspectos clave que requieren atención para transformarse en una empresa centrada en la IA que aproveche los datos de los clientes.

1. El rendimiento mejorado del modelo debería aumentar el valor percibido del producto.

Comprender lo que sus clientes perciben como valor del producto es absolutamente fundamental. A medida que obtiene sus datos de los clientes, un modelo superior debería impulsar la base de clientes y aumentar el compromiso del cliente con el producto (proporcionando así más datos a medida que aumenta el rendimiento del modelo), o ambas cosas. El escenario se vuelve más complejo cuando varios modelos mejoran diversos aspectos de su producto.

Si pasa por alto los puntos de valor clave y se invierte en modelos de IA que solo optimizan aspectos secundarios, su ciclo de IA puede quedar por detrás del de competidores que entren más tarde pero ejecuten mejor. Otra empresa puede construir un ciclo de IA superior y desplazarle del mercado. Conviene recordar que muchos productos de IA siguen una lógica de "el ganador se lo lleva casi todo": basta comparar Google Search con Bing.

Por lo tanto, su estrategia y prácticas de IA deben centrarse principalmente en el producto. Sus ingenieros e investigadores de aprendizaje automático deben evaluar constantemente cada iniciativa de IA en comparación con la propuesta de valor y el diseño del producto. Incluso los modelos de mayor rendimiento que no contribuyen al valor percibido del producto simplemente consumen esfuerzo innecesario.

2. Un producto superior debería generar más datos para mejorar sus modelos.

Identificar los puntos de valor percibidos es crucial pero no suficiente. La interacción del cliente con el producto debe proporcionar amplios datos que pueda utilizar para entrenar aún más sus modelos de IA. Para lograr esto, tenga en cuenta dos factores.

En primer lugar, los datos surgen de la interacción del cliente con su producto. El recorrido del cliente dicta estos puntos de interacción y su secuencia: un plan de diseño de producto que describe cómo el cliente obtendrá valor al interactuar con su producto. Para una empresa de IA, el recorrido de su cliente debe centrarse en los datos: sus gerentes de producto y sus equipos deben priorizar la generación de datos en cada paso del proceso de diseño del producto.

En segundo lugar, los datos deben ser aplicables para perfeccionar sus modelos de aprendizaje automático existentes. El rendimiento de estos modelos contribuye al valor percibido del producto, por lo que es necesario que mejoren con mayores usuarios y participación. Si su equipo de producto elabora un recorrido del cliente que genera datos no aptos para que el equipo de IA mejore los modelos, su ciclo virtuoso de la IA se detiene, dejando a su negocio vulnerable a competidores tardíos que crean un producto similar pero diseñan un mejor recorrido del cliente.

Las empresas de IA que prosperan se apoyan en una colaboración fluida entre los equipos de producto y de IA. Esta colaboración exige comprensión mutua: el equipo de IA debe entender la propuesta de valor, el proceso de desarrollo de clientes, la investigación de usuarios actual y prevista, los resultados de tests A/B y otras prácticas de gestión de producto. A su vez, el equipo de producto debe comprender qué datos mejoran los modelos de IA de la empresa, qué problemas existen hoy en calidad y volumen de datos, qué sesgos pueden aparecer en los conjuntos de datos y qué información adicional optimizaría el rendimiento de los modelos actuales.

Esta relación entre la IA y los equipos de productos no es un evento único; debe ser cíclico. Aquí, proponemos una lista de verificación para que los equipos de IA y de productos garanticen que este ciclo cooperativo esté funcionando y que la empresa mantenga un ciclo sólido de desarrollo de productos de IA.

Lista de verificación para el equipo de IA

Para la autoevaluación, el equipo de IA debe comprobar constantemente las siguientes preguntas:

1. ¿Cuál es la propuesta de valor de nuestro producto? ¿Qué problemas aborda nuestro producto?
2. ¿Qué perciben los clientes como puntos de valor clave de nuestro producto? ¿Cuáles son los más críticos? ¿Cómo sabemos esto? ¿Tenemos datos e investigaciones que respalden nuestra comprensión?
3. ¿Nuestros modelos mejoran directamente los puntos de valor percibidos?
4. ¿Cómo medimos el impacto de nuestros modelos en el valor percibido del producto? ¿Qué métrica de producto debería mejorar con un mayor rendimiento del modelo para cada uno de nuestros modelos de IA?
5. ¿Utilizamos los puntos de valor percibidos del producto para planificar y priorizar nuestras nuevas iniciativas de IA?
6. ¿Están nuestros esfuerzos de aprendizaje automático alineados con el recorrido del usuario en el producto? ¿Estamos considerando cómo capturar datos que serían ventajosos para mejorar el producto y la experiencia del usuario?
7. ¿Nos comunicamos periódicamente con el equipo de producto para comprender la hoja de ruta del producto, las posibles nuevas funciones y cómo nuestras iniciativas de IA pueden respaldarlas?
8. ¿Cuáles son las restricciones y sesgos actuales de nuestros conjuntos de datos y cómo afectan a nuestros modelos de IA? ¿Cómo podemos superar estas restricciones y mejorar la calidad de nuestros datos?
9. ¿Estamos auditando con frecuencia nuestros modelos en busca de sesgos y contamos con estrategias para minimizar su impacto?
10. ¿Contamos con sistemas eficaces para monitorear y mantener nuestros modelos una vez que están en producción? ¿Estamos garantizando el rendimiento continuo de nuestros modelos de IA con métricas en tiempo real?

Si su equipo de IA tiene respuestas a la mayoría o a todas estas preguntas, indica un enfoque sólido centrado en el producto y el negocio en sus prácticas y estrategia de IA.

Lista de verificación para el equipo de producto

A su vez, el equipo de producto debe realizar periódicamente su propia autoverificación para garantizar que los diseños de sus productos estén sincronizados con la estrategia de IA de la empresa. Deberían considerar las siguientes preguntas:

1. ¿Entendemos qué modelos de IA contribuyen a qué puntos de valor del producto?
2. ¿Comprendemos qué datos pueden mejorar el rendimiento de cada uno de estos modelos?
3. ¿Somos conscientes de los sesgos y restricciones de nuestros conjuntos de datos actuales y de los datos que genera nuestro producto?
4. ¿Nuestro recorrido de usuario genera datos que el equipo de IA puede utilizar para mejorar el rendimiento del modelo? ¿Refinamos periódicamente el recorrido del usuario para producir datos más útiles sin comprometer el valor percibido del producto?
5. ¿Sabemos qué datos tienen más y menos probabilidades de mejorar el rendimiento de los modelos de IA?
6. ¿Tenemos en cuenta la generación de datos al evaluar y priorizar iniciativas de nuevos productos?
7. ¿Estamos utilizando los comentarios del equipo de IA para actualizar nuestra hoja de ruta de productos y la priorización de funciones?
8. ¿Incluimos al equipo de IA en nuestras primeras sesiones de lluvia de ideas y diseño de productos? ¿Estamos garantizando que las perspectivas de la IA estén integradas desde el inicio del ciclo de desarrollo del producto?
9. ¿Entendemos claramente las métricas que utiliza el equipo de IA para medir el rendimiento del modelo y sabemos cómo se relacionan con las métricas de nuestros productos?
10. ¿Estamos incorporando habitualmente comentarios de los usuarios para validar o refutar nuestras suposiciones sobre el valor aportado por nuestros modelos de IA?

Conclusión

Al igual que el tango, para crear un producto de IA se necesitan dos. La gestión exitosa de productos de IA no se trata únicamente de la excelencia independiente de los equipos de IA y de productos; se trata de su sinergia. Es un proceso dinámico que exige una iteración continua, muy parecido a los modelos de IA. En el panorama ferozmente competitivo actual, armonizar sus equipos de productos e inteligencia artificial no es negociable para mantener una ventaja competitiva.

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