Por Maksim Ovsyannikov, Director de Producto, SugarAI 

La gestión de producto ha cambiado de forma radical en la era de la IA. Durante dos décadas, las hojas de ruta empresariales se construyeron en torno a plataformas, flujos de trabajo y automatización. El trabajo del líder de producto era decidir qué funcionalidades crear y cuándo entregarlas.

La IA ha cambiado las reglas del juego. La nueva pregunta es: ¿Cómo puede lo que entregas mejorar con IA? Y no solo porque incorpore IA, sino porque la propia IA hace que el resultado sea mejor.

Este cambio introduce tres paradigmas que distinguen a las organizaciones de producto con visión de futuro de aquellas atrapadas en un pensamiento heredado.

1. ¡Todo gira en torno a un nuevo paradigma de interacción! Yo lo llamo «IA en lugar de UI»

La gestión de producto tradicional cataloga funcionalidades. La gestión de producto con IA redefine los paradigmas de interacción.

Tomemos la analítica. Antes, construíamos paneles e informes. Los usuarios tenían que localizar el informe correcto, compartirlo entre equipos y reconstruirlo cuando cambiaba el entorno de negocio.

Hoy ofrecemos analítica conversacional. Un usuario, en este caso un vendedor, simplemente pregunta: «¿Qué oportunidades debería priorizar hoy?» y recibe una respuesta enriquecida con contexto. La IA se adapta automáticamente a medida que evolucionan las condiciones; no se requiere reconfiguración manual.

Este paradigma va más allá de la analítica. Cada funcionalidad se vuelve conversacional. Cada flujo de trabajo se vuelve inteligente. Cada interacción se vuelve adaptable. ¿Tienes un proveedor de software empresarial que presume de su capacidad para crear paneles? Diles que eso ya es de otra época 🙂

2. Al crear IA, céntrate en tus modelos propietarios, no solo en integraciones de API

Muchos proveedores incorporan IA de terceros y lo llaman innovación. Superponen ChatGPT a su producto, generan resúmenes de cuentas y lo presentan como transformación. No es de extrañar que numerosos estudios recientes, entre ellos el más reciente del MIT, digan que la mayor parte de la IA en la empresa es un desperdicio de dinero sin resultados reales.

La verdadera gestión de producto de IA empresarial requiere crear modelos propietarios específicos para los datos y resultados del cliente. Estos modelos entienden retos específicos del caso de uso y de la industria: siguen siendo LLM, pero entienden el dominio en sí. Un simple plugin de GPT no lo hace.

La ampliación de modelos de lenguaje grandes se convierte en una habilidad necesaria para lograr resultados reales con IA empresarial. Enriquecer los LLM con contexto es algo que solo tú puedes hacer; al fin y al cabo, tú conoces mejor a tus clientes y los problemas que tu empresa intenta resolver.

No hagas plug and play con la IA, ¡porque hará plug and play contigo!

3. Haz del precio una ventaja competitiva

La fijación de precios de la IA ya no es un asunto de back office: es un verdadero reto de gestión de producto. Y no hablo del precio en sí, hablo de cómo se fija.

Voy al grano: los modelos basados en tokens crean barreras de adopción; los usuarios dudan en usar funcionalidades que puedan disparar los costes, mientras los equipos financieros tienen dificultades para prever los gastos. En términos más simples, nadie lo entiende y, como resultado, este enfoque provoca importantes desafíos de adopción.

Mi consejo es simple: elimina esas barreras. Si la nueva propuesta de valor del software empresarial está muy enfocada en la IA, entonces parecería que la IA tiene que ser el núcleo de lo que compras desde el principio. Así que, básicamente, no puedes venderme tu producto y luego venderme tokens de valor de IA por encima. Eso no tiene sentido en el mundo empresarial actual. En su lugar, integra la IA como funcionalidad central, empaquétala de forma transparente y fomenta el uso frecuente.

Un precio predecible genera confianza en el comprador económico, y la confianza acelera la adopción.

Más allá de las funcionalidades: redefinir el papel de la gestión de producto

Estos tres paradigmas apuntan a un cambio mayor: la IA no es simplemente otro conjunto de funcionalidades, sino una nueva base para cómo se concibe, construye y consume el software empresarial. Si estás creando funcionalidades de IA, necesitas dar un giro de 180 grados. Tu producto debe ser IA y, a su alrededor, puede que necesites crear algunas funcionalidades que no sean específicamente IA. Oblígate a pensar de esta manera.

Las empresas que prosperen en esta nueva era serán aquellas que adopten plenamente estos paradigmas: diseñar experiencias adaptativas, invertir en inteligencia propietaria y hacer que la IA sea accesible mediante modelos de negocio transparentes.

El reto está claro, pero también la oportunidad. Los líderes de producto que actúan con decisión hoy no solo están mejorando sus plataformas. Están marcando el estándar de cómo será el software empresarial en la próxima década.