La IA en el desarrollo de productos

La IA es una tecnología que permite a los ordenadores aprender, resolver problemas y decidir como los humanos. Desde su amplia integración en los procesos empresariales básicos a partir de la década de 2010, los diseñadores y gestores de productos han estado experimentando con la mejor manera de aplicarla al desarrollo de productos.

Solo en la última década, los sistemas con IA han transformado la forma en la que las organizaciones desarrollan productos, simplificando los flujos de trabajo, automatizando las tareas repetitivas y ayudando a permitir un enfoque más basado en los datos para el desarrollo de productos. Algunas de las empresas más grandes y exitosas del mundo han incorporado IA en sus procesos, incluyendo Microsoft, Open IA (ChatGPT) y McKinsey.

Hoy en día, las herramientas de desarrollo de productos con IA más avanzadas ayudan a los diseñadores a generar nuevas ideas que utilizan algoritmos complejos y modelos de IA generativa (IA gen) prototipando y probándolos más rápido. Este enfoque acorta el tiempo total de comercialización.

La IA está cambiando fundamentalmente el proceso de desarrollo de productos, ayudando a obtener conocimiento sobre el comportamiento de los clientes más rápido que en el pasado. También está transformando la ideación de productos, la creación de prototipos, las pruebas y la implementación. Eche un vistazo a cómo la IA se está integrando en los distintos procesos de desarrollo de productos.

Las herramientas de IA ayudan a mejorar la primera fase del desarrollo del producto, principalmente mediante el uso de sistemas de IA generativa. Estos sistemas se basan en la IA que puede crear contenido original como texto, imágenes y vídeo para ayudar a los equipos a realizar investigaciones de mercado más rápido.

Las herramientas de IA generativa pueden cribar grandes conjuntos de datos, acelerando la comprensión del comportamiento de los usuarios en plataformas de medios sociales como LinkedIn, X y Facebook. Los algoritmos de machine learning (ML) ayudan a los gestores de productos a identificar los retos y las preferencias de los clientes que pueden generar nuevas oportunidades para el desarrollo de productos.

Por ejemplo, algunas organizaciones modernas están experimentando con asistentes de IA que están totalmente integrados en el software de gestión de productos. Estas herramientas avanzadas de IA analizan el feedback de los clientes en tiempo real, ayudando a los jefes de producto a detectar rápidamente áreas para el desarrollo de nuevos productos.

La ideación o lluvia de ideas es la segunda fase del ciclo de desarrollo del producto y ha estado fuertemente influenciada por la IA en la última década. Esta influencia fue especialmente evidente en los dos años transcurridos desde el lanzamiento de ChatGPT y otras herramientas de IA generativa.

Las herramientas de IA generativa pueden ayudar a los directores de producto a aprovechar los conocimientos de las investigaciones que recopilaron en la primera fase. Las herramientas convierten los conocimientos en ideas para nuevos productos que probablemente se ajusten al mercado.

Durante esta fase, los generadores de texto e imágenes con IA ayudan a los equipos a crear maquetas generadas por IA de posibles nuevos productos que los stakeholders pueden revisar. Aunque en un principio se consideró como un posible sustituto de los diseñadores, la IA generativa ha demostrado en los últimos tres años que puede comportarse más como un socio. La IA generativa puede ayudar a mejorar y acelerar la creatividad mediante la realización de tareas rutinarias.

Durante la fase de diseño y creación de prototipos, las herramientas de IA ayudan a los diseñadores de productos a tomar un concepto para un nuevo producto y convertirlo en un prototipo más rápido de lo que podrían hacerlo manualmente. Los sistemas de diseño asistido por ordenador (CAD) mejorados con IA pueden crear diseños complejos con mayor rapidez y eficacia que los humanos. La automatización de los aspectos repetitivos del proceso de diseño y creación de prototipos permite a los ingenieros y diseñadores de productos centrarse más en las tareas de toma de decisiones creativas y estratégicas.

Las herramientas de simulación mejoradas con IA también desempeñan un papel fundamental en esta fase, ya que ayudan a los equipos a predecir cómo utilizarán los clientes sus diseños y prototipos. Las simulaciones con ML comparan minuciosamente cada diseño de producto, lo que ayuda a los gestores de producto a comprender cómo es probable que se comporten sus diseños en el mercado.

Una vez completada la fase de diseño, las herramientas impulsadas por IA automatizan aspectos de la fase de prueba y construcción, produciendo cientos e incluso miles de variaciones de prototipos que se prueban entre sí para comprobar su rendimiento.

Cuando se ha validado un prototipo, la IA generativa es crítica durante la fase de construcción, automatizando procesos que solían realizarse manualmente y ahorrando horas de tiempo a los equipos de control de calidad (QA).

A medida que la fase de prueba se acerca a su fin, los gestores de productos utilizan la IA para validar sus elecciones, con métricas como el rendimiento, la experiencia del usuario (UX) y la sostenibilidad para evaluar un nuevo producto. La tecnología de IA se utiliza incluso para probar el ajuste al mercado y la fijación de precios antes de la fase final del ciclo de vida de desarrollo del producto, el lanzamiento y la iteración.

Durante la fase de lanzamiento e iteración, la IA permite que los productos se sometan a una mejora continua, recopilando datos del mundo real para dar a las organizaciones una ventaja competitiva.

Los sistemas avanzados de IA están diseñados para monitorizar la experiencia del cliente y las métricas de adopción del mercado. Enlazan directamente con una cadena de desarrollo de productos para informar nuevos productos y nuevas características.

Los algoritmos de ML vuelven a ser clave durante esta etapa, ya que resaltan cualquier anomalía en los datos para que los gestores de producto puedan detectar posibles problemas más rápido y detectar cambios significativos en el comportamiento de los usuarios y las tendencias del mercado.

La integración de la IA en el ciclo de vida del desarrollo de productos ha permitido a los gestores de producto y equipos de desarrollo utilizar capacidades de IA para mejorar procesos, obtener un conocimiento más profundo del comportamiento del cliente e innovar más rápido. Eche un vistazo a los principales beneficios empresariales del uso de la IA en el desarrollo de productos.

Los beneficios de utilizar la IA en el ciclo de vida del desarrollo de productos han llevado a empresas de todos los tamaños a buscar nuevas formas de integrarla en sus procesos y estrategias principales. Desde el diseño y la creación de prototipos hasta el análisis exhaustivo de grandes volúmenes de datos de feedback de clientes para obtener información valiosa, aquí le mostramos los principales casos de uso empresarial de la IA en el desarrollo de productos.

Las herramientas de IA se están utilizando ampliamente durante la etapa de diseño del producto para ayudar a los equipos a intercambiar ideas más rápido, experimentar con diferentes diseños y probar hipótesis. La IA generativa y el machine learning han sido especialmente útiles en los últimos años, ayudando a los equipos a probar variaciones de productos e incluso a generar nuevos diseños basados en métricas predefinidas.

El análisis predictivo impulsado por IA ha transformado la forma en la que las empresas abordan el desarrollo de nuevos productos. Este procedimiento implica el uso de herramientas de IA para analizar cómo le irá probablemente a un producto en el mercado en función de las redes sociales, el feedback de los clientes y las reseñas en línea. Los conocimientos impulsados por IA pueden revelar tendencias en las preferencias de los clientes más rápido que la investigación manual, lo que permite a las organizaciones ser más ágiles y adaptables en sus enfoques.

Las herramientas de IA generativa que pueden escribir y probar código han cambiado la forma en la que los equipos de DevOps construyen y prueban nuevos productos de software y servicios. Los agentes de IA desarrollados por Microsoft, OpenAI y otros automatizan muchos aspectos de las pruebas y la implementación. Estas herramientas permiten a los ingenieros iterar más rápido y centrarse más en tareas creativas. Los agentes son sistemas de IA que pueden realizar una tarea de forma autónoma sin entrada humana.

La IA ha mejorado muchos aspectos de las cadenas de suministro modernas, ayudando a los gestores de inventario a optimizar la oferta y la demanda de un producto con herramientas de previsión avanzadas y mejoradas por IA. Los sistemas de IA analizan los datos en tiempo real de los proveedores, automatizando la fabricación y el envío de productos cuando el suministro es escaso.

La IA está mejorando enormemente el análisis de sentimientos en el desarrollo de productos, el proceso de analizar grandes volúmenes de texto para determinar si expresa un sentimiento positivo o negativo.

Las herramientas de análisis de sentimiento con IA recopilan de forma exhaustiva el feedback de los clientes de redes sociales y otras plataformas, y la analizan según los parámetros establecidos por los responsables de producto. Los algoritmos de ML ayudan incluso a sugerir nuevas ideas o características de los productos basándose en el feedback que analizan.

La introducción de la IA en los flujos de trabajo de desarrollo de productos representa un cambio en la forma en que las organizaciones abordan esta disciplina. Desde racionalizar la forma en que los diseñadores intercambian ideas y prototipos hasta automatizar los aspectos de DevOps que consumen mucho tiempo, como escribir y probar el código, está transformando todo el ciclo de vida del desarrollo de productos.

A medida que la tecnología continúa avanzando, es probable que estas tres áreas impulsen la innovación:

• IA agéntica

• Plataformas low- y no-code

• IA responsable y ética

La integración de la IA en el desarrollo de productos tiende menos a reemplazar la creatividad humana y más a posibilitarla y mejorarla. La IA agéntica, que representa a los sistemas de IA que razonan, utilizan herramientas y resuelven problemas como lo hacen las personas, está en el centro de este esfuerzo.

El alto nivel de sofisticación de la IA agéntica la hace más orientada a objetivos que la IA generativa. También es capaz de asumir tareas complejas como la investigación y la gestión de procesos que pueden informar y mejorar el proceso creativo.

Las plataformas de software low-code y no-code permiten a las personas sin experiencia en programación informática crear aplicaciones sencillas. La IA está mejorando significativamente estas plataformas.

Los que no programan utilizan plataformas low-code y no-code para crear aplicaciones cada vez más sofisticadas a un coste reducido. Según un informe reciente, el 70 % de las nuevas aplicaciones empresariales se crearán en plataformas low-code y no-code este año, lo que supone un aumento del 25 % en los últimos cinco años².

En los titulares abundan los temores a la IA, y cuanto más se integra la tecnología en herramientas de las que las empresas dependen a diario, más parecen aumentar esos temores. En lugar de huir de la tecnología, las empresas modernas buscan cada vez más formas de incorporarla de forma responsable y ética a sus procesos.

Los ejemplos en el desarrollo de productos incluyen a los diseñadores que están incorporando barreras de equidad y transparencia en las herramientas de IA generativa y a los ingenieros que están creando marcos de IA que reducen los sesgos en sus algoritmos subyacentes.