Cómo Utilizo la IA para Idear Funcionalidades de Productos (Sin Reuniones, Solo Resultados)
Últimamente, me he sorprendido acudiendo a ChatGPT para todo tipo de cosas.
“Tengo tres patatas, una zanahoria y dos dientes de ajo en mi nevera. ¿Qué puedo hacer para cenar?” (Pista: no mucho.)
“Tengo una idea para una startup con estos criterios. ¿Podemos desarrollarla?” (Spoiler: sí. Puede.)
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La razón de esto no es porque pretenda aceptar la primera sugerencia que se le ocurra a ChatGPT y darlo por terminado. Más bien, como procesador externo, no puedo empezar el proceso de resolver el problema sin sacar mis ideas al mundo—preferentemente a manos de un participante dispuesto.
Una lluvia de ideas con un solo cerebro es solo una llovizna.
Pero en la era del trabajo remoto, no es tan fácil encontrar a alguien para desarrollar ideas en cualquier momento. Para cuando he decidido con quién debería hablar, revisado su calendario y programado una llamada para el próximo martes... la idea que quería discutir ya es un recuerdo lejano.
Para enfrentar este problema, a menudo he recurrido a herramientas como Notion y Miro para ayudarme a dar forma y definición a mis pensamientos por mí mismo. Me he vuelto bastante competente en esto, aunque sigo deseando un compañero de debate que me ayude a impulsar mis ideas, aunque solo sea con preguntas incisivas y palabras de aliento.
Ni siquiera imaginaba que ChatGPT resultaría ser un sustituto aceptable. Casi tan convincente como las habilidades conversacionales del LLM, ChatGPT nunca está en otra reunión, puede operar en cualquier zona horaria y nunca se frustra cuando le hago la misma pregunta de tres maneras diferentes para obtener una respuesta un poco distinta.
No pasó mucho tiempo antes de que empezara a usar ChatGPT para ayudarme a definir la funcionalidad de productos. Sin darme cuenta, ya había identificado algunos trucos y consejos para sacarle el máximo partido a esta herramienta.
Cómo usar la IA para generar ideas de funcionalidades de producto
Para ilustrar mi técnica de lluvia de ideas con IA, he creado una conversación de ejemplo con ChatGPT sobre la creación de funcionalidades para una aplicación ficticia de salud y fitness.
Para evitar que el LLM utilice datos de todas nuestras conversaciones anteriores, realicé esta conversación estando desconectado.
Cabe señalar que ChatGPT es mi herramienta preferida, pero la misma metodología debería funcionar bien con cualquier LLM similar. También puedes utilizar la IA en la gestión del backlog y en la priorización una vez que hayas generado funcionalidades de producto.
Paso 1: Proporciona el contexto
La clave para una interacción productiva con ChatGPT es el mensaje inicial. Cuanto más contexto puedas aportar en tu primer mensaje, más fructífera será tu interacción.
En este ejemplo, redacté un escenario para un product manager que intenta desarrollar ideas de funcionalidades para una herramienta SaaS de fitness que pretende ayudar a los usuarios a personalizar su rutina de entrenamiento.
El LLM fue capaz, sobre la base de un conjunto limitado de información, de elaborar una larga lista de ideas de funcionalidades para el producto descrito. Este proceso no consiste en tomar esta lista y seguir adelante. Se trata de llegar a la primera etapa de la lluvia de ideas más rápido de lo que habría sido capaz por mi cuenta.
Puede ser un compañero de reflexión. Puede simular una conversación difícil. ¿Cuál es la cosa más importante que deberías hacer a continuación? Las respuestas a eso son realmente sorprendentes.
Paso 2: Profundizando
Ahora que tengo una lista con la que trabajar, es momento de evaluar y analizar las ideas que más me interesan. Mientras revisaba la lista, una idea en particular captó mi atención.
“Gestión inteligente de agendas y disponibilidad” me parece una propuesta potencialmente única en el mundo fitness hoy en día.
Una rápida búsqueda en Google confirma que existen productos que ofrecen este servicio en la categoría fitness, pero son bastante escasos. Parecía que había una oportunidad para aportar algo nuevo en este espacio de problemas. Además, como madre trabajadora con un hijo de 14 meses, mi sueño de entrenar a la misma hora cada día es un recuerdo lejano.
Le pido a ChatGPT que profundice aún más en esa idea para ver cómo podría verse una propuesta ampliada.
Me sorprendió la funcionalidad ampliada que el LLM devolvió. Mi siguiente paso fue pedirle a ChatGPT que me mapee el recorrido de un usuario, incluyendo la funcionalidad anterior. Le facilité algunos parámetros para afinar la respuesta.
Es importante tener en cuenta que ChatGPT obtiene datos de la web, por lo que probablemente esté tomando ideas de productos que ya tienen presencia online. Sin embargo, sigue siendo una gran manera de extraer ideas y dar inicio al proceso de lluvia de ideas.
Otra opción, en esta etapa del proceso de ideación, sería pedirle a ChatGPT que examine los productos actualmente en el mercado y detecte una brecha de mercado. Esto hará que el LLM analice los productos que ya existen en línea y sugiera ideas menos saturadas. Por supuesto, todas las sugerencias requieren verificación humana, pero puede ser una excelente forma de reducir las opciones.
Paso 3: Perfecciona la Idea
En este punto, ya hemos elegido la idea que vamos a explorar más a fondo y hemos verificado, con una pequeña investigación, que tiene un grado de originalidad. Ahora es momento de trabajar esta idea hasta convertirla en un recorrido de usuario tangible.
En este paso, en lugar de proporcionar un escenario como prompt para ChatGPT, le entregué un conjunto de instrucciones. Específicamente, le pedí a ChatGPT que incluyera “cualquiera o todas” las funcionalidades descritas anteriormente para evitar que intentara incorporar cada función sin importar si podía añadirse lógicamente en el recorrido del usuario.
Además, pedí a ChatGPT que señalara la diferencia entre las acciones impulsadas por el usuario y las acciones impulsadas por la aplicación en su redacción. Por último, le pedí al LLM mapear el recorrido desde el inicio de sesión hasta el cierre de sesión.
Además de seguir mis instrucciones separando las acciones del usuario y las acciones de la aplicación, ChatGPT incluso fue más allá y creó una persona de usuario a alto nivel en torno a la cual diseñar el recorrido del usuario, algo que yo no le había solicitado.
La legibilidad del recorrido del usuario se vio algo limitada por las capacidades de salida de ChatGPT (es decir, en la versión gratuita, ChatGPT solo puede responder utilizando texto, en lugar de diagramas u otras herramientas de comunicación visual).
Sin embargo, sentí que esto se mitigó parcialmente gracias a que ChatGPT incluyó un resumen al final de este segmento que proporcionó una visión de alto nivel de todas las acciones del usuario frente a las acciones automáticas.
Varias omisiones notables resaltaron tras la lectura del recorrido del usuario. La primera fue la ausencia de un proceso para integrar el calendario personal del usuario con el calendario de la aplicación, lo cual proporcionaría los datos para la función de programación dinámica.
La segunda fue la ausencia de una funcionalidad de alerta para recordar al usuario cuando se aproximaba una sesión de entrenamiento. Documenté estos ajustes y los añadí a la conversación. Cada vez, el LLM enviaba de vuelta recorridos actualizados que tenían en cuenta los cambios que había solicitado.
Paso 4: De las ideas a la ejecución
El paso final de este experimento fue transformar estas ideas y recorridos de usuario en una hoja de ruta tangible y de alto nivel “Ahora, Siguiente, Después” que teóricamente pudiera ser ejecutada. Aquí tienes el prompt que utilicé para comenzar ese proceso.
ChatGPT devolvió una lista exhaustiva de requisitos desglosados en historias de usuario y criterios de aceptación, categorizados en elementos de la hoja de ruta "Ahora, Siguiente y Después".
No proporcioné definiciones de qué constituye un elemento "Ahora, Siguiente o Después" en mi hoja de ruta. En ausencia de tales definiciones, ChatGPT determinó las propias basándose en explicaciones encontradas en la web. Estuve satisfecho con esas definiciones, así que no solicité ajustes.
Sin embargo, es importante señalar que cuantos más parámetros proporciones a ChatGPT, más adaptada estará la salida a tus preferencias.
Acelera tu capacidad y creatividad
En conclusión, ChatGPT y otros LLM pueden servir como valiosa caja de resonancia para trabajar en tus ideas de producto.
Personalmente, considero que la primera etapa de la ideación de un producto es la más desafiante y donde requiero mayor retroalimentación externa. Es donde prefiero aprovechar ChatGPT para ayudarme a superar el obstáculo de la lluvia de ideas en fases tempranas. También suelo utilizarlo para obtener alguna validación de alto nivel sobre la singularidad o el posicionamiento de una idea en particular.
No obstante, si así lo decides, ChatGPT y otros LLM pueden llevarte lo suficientemente lejos en el proceso como para obtener una hoja de ruta de alto nivel que fácilmente puede convertirse en un plan más tangible. Cuando se utilizan correctamente, estas herramientas tienen el potencial de acelerar de manera significativa la capacidad y creatividad de cualquier equipo de producto.
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