La IA en el desarrollo de productos

La IA es una tecnología que permite a las computadoras aprender, resolver problemas y tomar decisiones como los humanos. Desde su integración en los procesos de la actividad principal a partir de la década de 2010, los diseñadores y gerentes de productos han estado experimentando con la mejor manera de aplicarlo al desarrollo de productos.

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

Hoy en día, las herramientas de desarrollo de productos de IA más avanzadas ayudan a los diseñadores a generar nuevas ideas de productos que utilizan algoritmos complejos y modelos de IA generativa, prototipos y pruebas más rápido. Este enfoque reduce el tiempo total de salida al mercado.

La IA está cambiando fundamentalmente el proceso de desarrollo de productos, ayudando a obtener insights sobre el comportamiento del cliente más rápido que en el pasado. También está transformando la concepción, la creación de prototipos, las pruebas y el despliegue de productos. A continuación, se muestra cómo la IA se está integrando en los diversos procesos de desarrollo de productos.

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

Las herramientas de IA generativa pueden tamizar grandes conjuntos de datos, acelerando insights sobre el comportamiento del usuario en plataformas de redes sociales como LinkedIn, X y Facebook. Algoritmos de machine learning (ML) ayudan a los gerentes de productos a identificar desafíos y 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, lo que ayuda a los gerentes de producto a identificar 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 en ella influyó fuertemente la IA en la última década. Esta influencia fue evidente especialmente 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 gerentes de producto a obtener los insights de la investigación que han reunido en la primera fase. Las herramientas convierten los insights en ideas para nuevos productos que probablemente se ajusten al mercado.

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

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

Las herramientas de simulación mejoradas con IA también desempeñan un papel fundamental en esta etapa al ayudar a los equipos a predecir cómo los clientes utilizarán sus diseños y prototipos. Las simulaciones impulsadas por ML comparan minuciosamente cada diseño de producto, lo que ayuda a los gerentes de producto a comprender cómo es probable que sus diseños se desempeñen en el mercado.

Una vez completada la etapa 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 comparan entre sí para evaluar su rendimiento.

Una vez validado un prototipo, la IA generativa es crítica durante la fase de construcción, automatizando procesos que antes se hacían 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 finalización, los gerentes de producto utilizan la IA para validar sus opciones, con métricas como el rendimiento, la experiencia del usuario (UX) y la sustentabilidad para evaluar un nuevo producto. La tecnología de IA se utiliza incluso para probar la adecuación al mercado y los precios antes de la fase final del ciclo de vida del 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 proporcionar a las organizaciones una ventaja competitiva.

Los sistemas avanzados de IA están diseñados para monitorear la experiencia del cliente y las métricas de adopción del mercado. Se vinculan directamente a un pipeline de desarrollo de productos para informar nuevos productos y nuevas características de productos.

Los algoritmos de machine learning (ML) vuelven a ser clave durante esta etapa, ya que destacan cualquier anomalía en los datos para que los gerentes de producto puedan detectar problemas potenciales más rápido y detectar cambios significativos en el comportamiento del usuario y las tendencias del mercado.

La integración de la IA en el ciclo de vida del desarrollo de productos ha permitido a los gerentes de producto y a los equipos de desarrollo utilizar las capacidades de la IA para mejorar los procesos, obtener una insight más profunda del comportamiento de los clientes e innovar más rápidamente. A continuación, se presentan 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 centrales. Desde el diseño y la creación de prototipos hasta el análisis de volúmenes de datos de retroalimentación de los clientes para obtener insights, aquí hay un vistazo a los principales casos de uso empresarial para la IA en el desarrollo de productos.

Las herramientas de IA se utilizan ampliamente durante la etapa de diseño del producto para ayudar a los equipos a generar 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 que las empresas abordan el desarrollo de nuevos productos. Este procedimiento implica el uso de herramientas de IA para analizar cómo le irá a un producto en el mercado en función de las redes sociales, el feedback de los clientes y las reseñas en línea. Los insights 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 que los equipos de DevOps crean 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 el despliegue. 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 intervención humana.

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

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 la retroalimentación de los clientes de redes sociales y otras plataformas, y la analizan según los parámetros establecidos por los responsables de producto. Los algoritmos de machine learning (ML) incluso ayudan a sugerir nuevas ideas de productos o características basadas 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 optimizar la forma en que los diseñadores intercambian ideas y crean prototipos hasta automatizar aspectos de DevOps que consumen mucho tiempo, como escribir y probar código, está transformando todo el ciclo de vida de desarrollo de productos.

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

• IA agéntica

• Plataformas de código bajo y sin código

• IA responsable y ética

La integración de IA en el desarrollo de productos tiende menos a reemplazar la creatividad humana y más a habilitarla y potenciarla. La IA agéntica, que representa sistemas de IA que razonan, usan herramientas y resuelven problemas como lo hacen las personas, está en el corazón 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 investigación y gestión de procesos que pueden informar y mejorar el proceso creativo.

Las plataformas de software de código bajo y sin código permiten a las personas sin experiencia en programación informática crear aplicaciones sencillas. Estas plataformas están siendo mejoradas significativamente gracias a la IA.

Los no programadores están utilizando plataformas de código bajo y sin código para crear aplicaciones cada vez más sofisticadas a un costo reducido. Según un informe reciente, el 70% de las nuevas aplicaciones empresariales se crearán en plataformas de código bajo y sin código este año, un aumento del 25% en los últimos 5 años.²

En los titulares abunda el temor a la IA, y cuanto más se integra la tecnología en las herramientas en las que las empresas confían todos los días, más parecen aumentar esos temores. En lugar de huir de la tecnología, las compañías modernas buscan cada vez más formas de incorporarla de forma responsable y ética en sus procesos.

Los ejemplos en el desarrollo de productos incluyen diseñadores que están tejiendo barandillas de equidad y transparencia en herramientas de IA generativa y ingenieros que están construyendo infraestructuras de IA que reducen los sesgos en sus algoritmos subyacentes.