Perspectives
Introducción: A mayor velocidad, más en juego
El proceso de desarrollo de productos está experimentando un cambio importante, ya que las organizaciones se esfuerzan por lanzar nuevas ofertas con todos los distintivos de grandeza bajo presiones de costos y plazos más estrictas. Muchos recurren a la IA generativa (GenAI) para satisfacer estas demandas, pero no siempre está claro cómo aplicar una tecnología en rápida evolución para crear productos con propuestas de valor únicas que fomenten una ventaja competitiva sostenible.
En este número, expertos en IA de Thoughtworks analizan las aplicaciones clave de GenAI en el ciclo de vida de desarrollo de productos y comparten las mejores prácticas que permiten a las empresas impulsar la diferenciación de productos y el valor empresarial con GenAI, evitando al mismo tiempo sus riesgos reales y presentes.
La adopción de la IA generativa en el desarrollo de productos se acelerará hasta 2032
Fuente: MarketResearch.biz
Sección i. Aumento a lo largo del espectro de desarrollo de productos
A diferencia de los modelos clásicos de aprendizaje automático, la IA Generativa tiene la capacidad de ser creativa y puede colaborar con los equipos de desarrollo de productos en todas las fases de la innovación, desde sintetizar rápidamente grandes cantidades de información hasta proponer, visualizar e incluso validar ideas. Las aplicaciones de GenAI varían según los sectores, y las que se enfrentan a menos restricciones normativas, de propiedad intelectual y de privacidad tienen más flexibilidad y margen para experimentar.
"GenAI resuelve el problema de la página en blanco que a menudo encontramos al principio del proceso creativo. Amplía nuestra forma de pensar sobre lo que es posible dándonos toda una serie de ideas que explorar y sobre las que construir."
Rujia Wang
Head of Customer Experience, Product and Design, Thoughtworks
Sección ii. Mejores prácticas y principios; equilibrio entre las funciones de la IA y roles humanos
Contrariamente a la creencia generalizada de que la adopción de la IA requiere importantes recursos de datos y conocimientos avanzados, las barreras que impiden aprovechar la IA Generativa o GenAI para obtener beneficios tangibles en el desarrollo de productos son menores. Los mayores obstáculos residen en la mente humana, y es necesario dejar de lado los principios establecidos y las nociones preconcebidas para colaborar con GenAI y producir los mejores resultados. Aunque la presencia de la IA como copiloto está cambiando el papel de los desarrolladores y la composición de los equipos de producto, la dirección creativa final -y las responsabilidades asociadas- recaerán en los humanos.
"Hay que analizar el flujo de valor del desarrollo del producto, desglosarlo en función de dónde se toman las decisiones clave y hacerse la pregunta: ¿Deberíamos informar esta decisión sobre el producto con IA? ¿Deberíamos aumentarla? ¿O deberíamos automatizarla? Las respuestas serán diferentes para cada empresa".
Farooq Ali
Principal, Product Strategy & Delivery, Thoughtworks
Sección iii. Evitar consecuencias negativas
Reconocer los defectos y limitaciones de la GenAI y tomar medidas para mitigarlos es tan importante como la necesidad de fomentar la fluidez de la IA. Las organizaciones deben identificar dónde son necesarias las barreras y la intervención humana para mantener las normas éticas y de cumplimiento. Por el lado positivo, aunque la GenAI creará problemas de gobernanza, también tiene el potencial de ayudar a resolverlos.
"El reto de la gobernanza no es gobernar la IA, sino los contenidos generados por ella. El sistema operativo existente para hacer revisiones de contenido, el proceso editorial -piensa en el cumplimiento, la privacidad, la seguridad, el escaneo de todo- una vez que la adopción de GenAI aumente, la carga de trabajo también lo hará."
Zichuan Xiong
Head of Generative AI Product, Thoughtworks
Sección iv. Cómo evolucionará el uso de la IA generativa
A medida que maduren las tecnologías de GenAI y la capacidad de las organizaciones para utilizarlas, es probable que las funciones de desarrollo de productos converjan e impulsen una mayor integración con disciplinas como la ciencia de los datos, la economía del comportamiento e incluso la filosofía. Las metodologías de diseño también tendrán que evolucionar para tener en cuenta la IA, mientras que los propios modelos se volverán más especializados y específicos del sector. La recompensa para las empresas que gestionen el viaje será la capacidad de aprovechar más mentes y la creatividad colectiva en un proceso de toma de decisiones de producto rápido, eficaz y muy descentralizado.
“A lot of product decisions right now are centralized within the product team. We’re already starting to see the decentralization of data, but when you start seeing the decentralization of intelligence [enabled by GenAI], you’re going to see distributed decision-making take place.”
Farooq Ali
Principal, Product Strategy & Delivery, Thoughtworks
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