Mientras tú pasas horas creando user stories, analizando feedback y prototipando...tu competencia ya está usando IA para hacer todo esto en minutos, no horas.

5 formas de usar IA como PM

Caso 1: Análisis de Feedback

Uno: Analiza miles de reviews en segundos

Uno: Tomas las 10,000 reviews de tu app, las cargas en ChatGPT o Claude, y en segundos obtienes insights categorizados: qué odian los usuarios, qué aman, y exactamente qué features priorizar en tu roadmap. Sin leer ni una sola review manualmente.

Caso 2: Prototipado

Dos: Describes tu idea de feature en texto simple, y herramientas como Figma AI te generan wireframes completos, flujos de usuario y hasta código funcional. De idea a prototipo clickeable en 5 minutos. Tomas tu user story o idea de feature, la describes en lenguaje natural en herramientas como Figma AI, y la IA te genera wireframes completos, flujos interactivos. Por ejemplo: "Crea una pantalla de onboarding para una app de delivery con 3 pasos, botones principales azules y micro-interacciones suaves". En 5 minutos tienes un prototipo clickeable que puedes mostrar a stakeholders o usar para testing con usuarios. Lo que antes tomaba días de trabajo, ahora lo haces más rápido ahora.

Caso 3: Personalización

Tres: La IA analiza el comportamiento de cada usuario y convierte tu producto en un camaleón digital que se adapta a cada usuario automáticamente. Personaliza automáticamente la interfaz, el contenido y las recomendaciones. Analiza los patrones del comportamiento, historial de clicks, tiempo en pantalla, y preferencias implícitas para personalizar todo: desde el orden de features en el dashboard hasta el tono de los mensajes push. 

Un usuario que siempre chequea métricas financieras verá widgets de finanzas prominentes, mientras otro enfocado en marketing verá KPIs de campañas. Es como tener un product manager personal para cada uno de tus 100,000 usuarios, optimizando su experiencia en tiempo real sin intervención manual.

Caso 4: Content Marketing

Cuatro: Genera contenido localizado para LATAM

La IA te permite crear campañas que hablan como local en cada país de LATAM sin contratar equipos de marketing en cada región. Cargas tu mensaje base y la IA genera variaciones culturalmente relevantes: usa "chido" para México, "bacano" para Colombia, "copado" para Argentina. Además, adapta referencias culturales, fechas importantes, y hasta tonos de comunicación según el mercado. En una hora generas 10 versiones de tu campaña perfectamente localizadas, desde emails hasta posts de redes sociales, multiplicando tu reach regional sin multiplicar tu budget de marketing.

5. Automatización de PRDs y Documentación

Describes tu iniciativa en guiones y la IA generará los criterios de aceptación para tus historias de usuarios, casos extremos que debes probar y hasta diagramas de flujo. Herramientas como Notion AI o ChatGPT convierten 5 minutos de dictado en documentos de 10 páginas listos para desarrollo.

Prompt ejemplo: Genera un PRD para sistema de notificaciones push con segmentación por comportamiento de usuario, incluyendo criterios de aceptación y casos extremos.

Y muchas formas más…Que cuando menos te des cuenta tu día a día se verá así: 

Mañana (9:00 AM)

• IA resume la data de Analytics y las alertas

• Genera prioridades del día basándose en data + calendario

• Prepara temas de conversación para tu daily

Mediodía (12:00 PM)

• IA analiza el feedback de las primeras reuniones del día. 

• Actualiza el roadmap automáticamente

• Genera las historias para el equipo basándose en decisiones tomadas

Tarde (6:00 PM)

• IA genera un reporte de progreso y bloqueos al final del día

• Prepara agenda para próximo día

• Envía estatus automatizados para stakeholders

Y usar estás herramientas no es solo para ahorrar tiempo en tareas, sino también para que puedas probar estas herramientas como ejercicio mental y puedas tener una experiencia inmersiva sobre lo que también puedes generar para tus usuarios, gracias a la IA.

Espero que esta información te haya sido de mucha utilidad y nos vemos en la próxima semana. 

Sígueme para más tips de Product Management.

¡Hoy te explico su ciclo de vida completo de un producto con IA!

Como dijimos , los datos son lo todo para este tipo de productos con IA. Por eso necesitamos saber si contamos con los datos necesarios que nos ayudará a trabajar el modelo. 

Ejemplo:

- Necesitas predecir las canciones que les gusten al cliente pero solo tienes 1 mes de datos ➡️ No es suficiente

- Tienes 2 años de reproducciones de tus usuarios ➡️ Es viable

Que datos necesitas: 

• Historial de reproducción
• Likes/dislikes
• Playlists creadas
• Tiempo de escucha

- Costo: Desarrollo del sistema de IA

- Beneficio: +45% tiempo de escucha cuando las recomendaciones son personalizadas

- Resultado: Mayor retención de usuarios ✅

Ejemplo:

- Proyecto requiere $100K, ganarás $10K/año producto de la retención ➡️ ROI bajo

- Proyecto requiere $100K, ganarás $150K/año producto de la retencion ➡️ ROI atractivo

⚠️ Tip #1: No todo necesita IA

A veces una regla simple funciona mejor

📊 2. FASE DE DATOS

Ahora si comienza la bueno porque el 80% del tiempo se va en el trabajo de los datos.

a) Recolección:

• Fuentes internas (tus sistemas)
• Fuentes externas (APIs, partners)
• Datos públicos

Ejemplo: Para el recomendador de canciones: necesitas:

• Género musical
• Tempo (BPM)
• Popularidad
• Artista

b) Limpieza:

• Eliminar duplicados
• Corregir errores
• Estandarizar formatos

Ejemplo: En datos de usuarios

• Usuario escucha 1 segundo ➡️ No es una preferencia real
• Canción en repeat 100 veces ➡️ Puede ser teléfono desatendido
• Playlist compartida ➡️ Mezcla de gustos diferentes
• Arreglar fechas (DD/MM/YY vs MM/DD/YY)
• Normalizar nombres (Jlo. = Jenifer Lopez / RiRi = Rihana)

c) Sesgos y Calidad:

Sesgos significa que tus datos están desequilibrados, ambiguos, que podrían llegar a malinterpretar una ecuación. 

Ejemplo malo: 

- Solo recomendar baladas a mujeres de 30 años. 

- Solo recomendar boleros a hombres de 50 años. 

Ejemplo bueno:

- Datos diversos y representativos de todos los usuarios

- Muestras equilibradas de todos los casos posibles

Y claro, la privacidad de los datos de tus clientes es lo primero. 

🛠️ 3. FASE DE DESARROLLO

Y ahora sí, manos a la obra: Iniciamos el ciclo iterativo de todo producto digital y que no es excepcion en un producto con IA. 

a) Entrenar:

- Alimentar el modelo con datos

- Ajustar parámetros

- Ejemplo: El modelo aprende:

- "Si te gusta Taylor Swift, probablemente te guste Ed Sheeran"

- "Si escuchas rock clásico por la mañana, probablemente uses mas la app si te lo sugerimos más en ese horario"

b) Evaluar:

Y todos estos datos tienen que estar disponibles en dashboard para poder evaluar los primeros resultados. 

Medimos con métricas claras:

- Precisión: ¿Cuántas predicciones son correctas?¿Cuántas recomendaciones que le hicimos escucha el usuario?

- Velocidad: ¿Por cuánto tiempo las reproduce? escucha la canción completa o le da next al segundo 5?

- Acción: Las agrega a sus playlists?

c) Ajustar:

Luego de analizarlo, toca modificar lo que necesite para mejorar la respuesta. 

- Ejemplo: 

-Usuario ignora rock pesado ➡️ Reducir estas recomendaciones

- Le da like al jazz ➡️ Aumentar sugerencias similares

Y seguir con este ciclo de iteración constante

🚀 4. FASE DE DEPLOYMENT -> ¡Salimos a producción!

Consideraciones críticas:

Luego de salir a producción los esfuerzos se multiplican porque tenemos que tener todo bajo la lupa de observación. 

a) Monitoreo en tiempo real:

- ¿El modelo sigue siendo preciso?

- ¿Está respondiendo a tiempo?

- ¿Los usuarios están satisfechos?

c) Pruebas A/B:

- Grupo A: Recomendaciones basadas en género

- Grupo B: Recomendaciones basadas en patrones de escucha

- Resultado: B genera 30% más reproducciones?

🔄 5. FASE DE MANTENIMIENTO

Aca hay 2 conceptos que se usan en el contexto IA. 

a) Cambios en los datos (Data Drift):

Ejemplo: 

- Antes: Precios promedio $100

- Ahora: Precios promedio $150

Solución: Actualizar los datos de la información que brindamos

b) Cambios en el comportamiento (Concept Drift):

Ejemplo:

- Antes: Usuarios escuchaban más fines de semanas

- Ahora: Usuarios escuchan más durante trabajo remoto 

Solución: Actualizar el modelo con nuevos patrones

c) Optimización continua:

- Reducir costos de procesamiento

- Mejorar tiempo de respuesta

- Aumentar precisión

El trabajo nunca termina:

💡 Tips de oro:

1. Empieza pequeño: 

   - MVP con alcance limitado

- Semana 1-2: Prototipo con 100 usuarios

- Semana 3-4: Mejorar con feedback

- Semana 5-6: Expandir a 1000 usuarios

Para: 

   - Validación temprana

   - Iteraciones rápidas

2. Métricas de negocio (Mide lo importante)

No solo la precisión técnica de los resultados, sino también:

- Satisfacción del usuario

- Ahorro de tiempo/dinero

- Reducción de errores

Como estas impactando a los clientes? No solo es una app bonita.

🎯 Recuerda: "Un producto de IA es como una planta:

- Necesita buenos cimientos (datos)

- Cuidado constante (mantenimiento)

- Y mucha atención (monitoreo)"

¿Quieres más contenido sobre productos de IA?

¡Sígueme para la porque seguimos atravesando juntos la ruta de aprendizaje sobre IA para Product Owners!