El vicepresidente de Producto de Paramount afirma que las mayores victorias de la IA en la gestión de productos provienen de la síntesis de comentarios
Joshua Karp, vicepresidente de Producto de Paramount, ha encontrado su mayor logro en IA en la síntesis de comentarios, pero advierte que convertir ese feedback en dirección de producto todavía requiere el juicio humano. Así es como usa la IA para acelerar el descubrimiento sin dejar que sea quien lleve el timón.
Joshua Karp
Joshua Karp cuenta con más de 20 años de experiencia en liderazgo de producto — incluso trabajó en MySpace en sus inicios haciendo producto. Actualmente, es vicepresidente de producto en Paramount, donde supervisa el servicio de streaming BET+.
Conversamos con Joshua para saber cómo la IA está cambiando la forma en que lidera equipos de producto. Nos contó que su mayor logro usando IA ha sido en la síntesis del feedback.
Los líderes de producto reaccionarán de forma exagerada ante la IA
Soy un líder de producto de consumo con más de 20 años de experiencia construyendo productos digitales en streaming, medios, redes sociales, comercio y negocios de suscripción.
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En el centro de mi carrera ha estado una pregunta bastante simple: ¿Qué hace que la gente pruebe un producto, regrese a él y finalmente lo convierta en parte de su rutina?
He trabajado en productos en etapas y escalas muy diferentes, desde el trabajo inicial de producto en MySpace durante un periodo de rápido crecimiento de usuarios, pasando por el liderazgo de producto en WWE, hasta liderar la estrategia de producto para BET+ en Paramount incluyendo adquisición, engagement, retención, monetización, personalización, experimentación y experiencias multiplataforma.
Eso es parte de por qué me emociona tanto este momento de la IA. La tecnología no es perfecta, y creo que la industria reaccionará de forma exagerada en algunos sentidos, como solemos hacer con grandes cambios de plataforma. Pero es un cambio real, y los líderes de producto deben involucrarse, aprender y entender en qué aporta valor real al cliente y al negocio.
Liderando producto en BET+
BET+ es un servicio premium de streaming por suscripción lanzado en colaboración con Paramount y Tyler Perry Studios. Construimos el servicio en torno a una audiencia apasionada, una sólida programación original y una experiencia de streaming en constante crecimiento y multiplataforma.
Formé parte de BET+ desde su lanzamiento inicial y he liderado el equipo de producto del negocio durante los últimos 4,5 años. En ese tiempo, el servicio se expandió a más de una docena de plataformas, incluyendo web, dispositivos móviles, smart TV y plataformas de socios.
La organización de producto abarca monetización, descubrimiento de contenido, engagement de video, experimentación, personalización, compliance y estrategia de contenido. El modelo de entrega es tanto directo al consumidor como distribuido por socios, sirviendo a usuarios en plataformas propias y de terceros.
Cómo la IA permite a los PMs centrarse en el criterio de producto
Durante mucho tiempo, el trabajo de producto implicaba una planificación extensa, lluvias de ideas y análisis antes de que un equipo pudiera reaccionar ante una idea. Si bien ese trabajo sigue siendo valioso, ya no creo que siempre tenga que hacerse de esa manera.
La IA acelera las primeras fases del proceso de producto — descubrimiento, síntesis, análisis, prototipado y preparación — para que los equipos puedan centrarse antes en el verdadero problema y avanzar hacia la solución correcta más rápido.
La IA acelera las primeras fases del proceso de producto — descubrimiento, síntesis, análisis, prototipado y preparación — para que los equipos puedan centrarse antes en el verdadero problema y avanzar hacia la solución correcta más rápido.
Por ejemplo, la IA puede ayudar a los equipos de producto a analizar datos cuantitativos y cualitativos, sintetizar feedback del usuario, identificar patrones y validar hipótesis tempranas. También puede ayudar a generar puntos de partida para prototipos, mensajes, conceptos de producto o conversaciones con clientes. La capacidad de sintetizar feedback, en particular, ha sido un cambio total para mí.
Esto es valioso porque ayuda a los equipos a moverse más rápido y elimina el problema de quedarse en blanco al inicio. También genera una discusión más atractiva porque las personas reaccionan a algo concreto en vez de debatir una idea abstracta.
Pero esto sigue siendo sólo la línea de partida, no la meta final.
Las personas aún deben entender a los clientes, establecer la estrategia y los objetivos de negocio, tomar decisiones difíciles, secuenciar la hoja de ruta y decidir qué vale la pena construir y cuánto. La IA puede ayudar a informar ese trabajo, pero el criterio humano del producto sigue siendo imprescindible para priorización, estrategia, empatía con el cliente y la responsabilidad de las decisiones finales.
Sigo creyendo profundamente en el valor de un gran diseño de producto, de una ingeniería sólida y de equipos que entienden el contexto completo de lo que están construyendo. La IA no reemplaza esto. Pero sí ha cambiado la rapidez con la que puedo crear algo concreto. Esto me permite dedicar más energía a evaluar, perfeccionar y decidir qué vale la pena llevar adelante. Y eso es enorme.
Cómo la IA mejora la planificación de productos multifuncional
La IA también ofrece a los líderes de producto la oportunidad de repensar la planificación de productos multifuncional.
Muy a menudo, los equipos planifican en silos. Producto y diseño pueden definir una experiencia antes de considerar las limitaciones de ingeniería. Producto e ingeniería pueden avanzar antes de considerar los sistemas de diseño o las implicaciones de experiencia de usuario. O los equipos pueden planificar una función sin tener en cuenta las necesidades de marketing, los flujos de trabajo operativos, el impacto en atención al cliente o cómo respaldar la función una vez que esté activa.
La IA crea una oportunidad para integrar estas señales más temprano en el proceso. Puede ayudar a sintetizar comentarios y limitaciones de producto, diseño, ingeniería, marketing, operaciones, atención al cliente, datos y otros interesados, dando al equipo una visión más holística de lo que están construyendo y por qué.
La IA crea una oportunidad para integrar estas [del cliente] señales más temprano en el proceso
Con el tiempo, la IA también puede preservar y reutilizar ese contexto. A medida que comprende cómo trabajan juntos los equipos, dónde existen dependencias, qué limitaciones suelen ser relevantes y qué causó fricciones en el pasado, puede recuperar ese conocimiento en planificaciones futuras. Esto ayuda a los equipos a evitar errores repetidos y a tomar mejores decisiones antes.
Cómo el mayor beneficio de la IA en la gestión de productos también es un riesgo
El resultado más positivo de la IA es que los equipos llegan a la línea de salida más rápido.
Eso puede significar dar sentido a datos complejos, sintetizar una gran cantidad de comentarios cualitativos de clientes, analizar el sentimiento más a fondo o preparar mejor los requisitos del producto.
Aunque eso es increíblemente útil, también presenta un riesgo real. Los gestores de producto deben mantener la disciplina y el juicio.
Los requisitos de producto son un buen ejemplo. La IA puede resultar muy útil para crear un primer borrador o ayudarte a reflexionar sobre la estructura, pero depender demasiado de ella es peligroso. La IA rara vez acierta en todo por sí sola, y a menudo omite casos extremos críticos, contexto de negocio, matices de clientes y limitaciones técnicas que configuran los requisitos.
Entonces, el buen resultado es rapidez y dinamismo. El resultado negativo, si no se tiene cuidado, es que los equipos puedan confundir unos requisitos generados por IA con una solución definitiva.
La IA aún no puede convertir la retroalimentación en dirección
Mencioné antes que sintetizar comentarios de clientes con IA ha supuesto un cambio radical. Pero convertir esa retroalimentación en una dirección de producto es un área en la que la IA aún no ha cumplido.
La IA es muy útil para la síntesis. Puede analizar enormes cantidades de comentarios de clientes, identificar temas recurrentes, resumir sentimientos y mostrar patrones. Sin embargo, todavía se necesita precaución para la orientación direccional.
Sin disciplina, la IA puede hacer que una señal pequeña parezca más relevante de lo que es. He visto cómo la IA sobrerreacciona ante un cúmulo de comentarios de clientes y sugiere un cambio de dirección de producto no respaldado por el contexto general.
Sin disciplina, la IA puede hacer que una señal pequeña parezca más relevante de lo que es. He visto cómo la IA sobrerreacciona ante un cúmulo de comentarios de clientes y sugiere un cambio de dirección de producto no respaldado por el contexto general.
Por eso el juicio humano es importante. La retroalimentación de clientes es increíblemente valiosa, pero no todo el feedback tiene el mismo peso. Aún debes comprender quién proporciona los comentarios, su representatividad, su alineación con la estrategia general y los compromisos asociados.
Trata a la IA como otra señal valiosa, no como quien toma la decisión.
Un flujo de trabajo real para la síntesis de retroalimentación
A continuación presento un flujo de trabajo de IA que utilizo en un proyecto paralelo.
Empieza reuniendo comentarios en bruto de clientes, datos de uso del producto y paneles de análisis. Luego, la IA sintetiza esa información en temas claros, puntos críticos de los clientes y oportunidades para el producto.
Por ejemplo, la IA identifica temas comunes en los comentarios de clientes, detecta el sentimiento y conecta esos temas con puntos de datos clave. Esto resalta cuándo el comportamiento del cliente y el rendimiento del producto pueden señalar un mismo problema. Usamos ChatGPT y Claude para esto.
Después me centro en los dos o tres desafíos u oportunidades del producto más importantes y aplico criterio. Evalúo si los temas son significativos, si los datos respaldan los comentarios, si la oportunidad se alinea con la estrategia del producto y si merece la pena probarla.
Este flujo de trabajo suele dar lugar a una hipótesis clara sobre el producto, un enunciado preciso del problema o ideas de soluciones que pueden convertirse en prototipos simples, requerimientos o experimentos.
Por qué los productos y funciones impulsados por IA necesitan retroalimentación rápida
Con las experiencias potenciadas por IA, es importante ponerlas en manos de los usuarios lo antes posible. La retroalimentación de los usuarios siempre es importante, pero con la IA importa aún más porque a menudo no anticiparás reacciones, casos límite ni usos inesperados durante la planificación.
El mayor error que se puede cometer es desarrollar demasiado tiempo en un vacío. En su lugar, prueba las funciones de IA con usuarios cuanto antes, aunque solo sean prototipos o conceptos. Observa cómo interpretan e interactúan los usuarios con esa experiencia.
El mayor error es desarrollar demasiado tiempo en un vacío.
A menudo aprenderás algo que marca una gran diferencia y que conduce a un producto o funcionalidad final mucho más pulido.
Por qué los líderes de producto deberían experimentar con la IA en casa
Mi consejo es que te pongas el sombrero de producto, mantengas la curiosidad y te ensucies las manos con la IA.
La única forma de entender qué puede hacer la IA, dónde falla y cómo puede ayudar a tu organización es utilizándola.
No me refiero solo a usarla en lo profesional. Recomiendo experimentar con la IA también para cuestiones personales. Crea agentes, prueba flujos de trabajo y utiliza IA para planificar, investigar, prototipar y analizar problemas. A veces, algo que pruebes en lo personal puede abrirte los ojos sobre un caso de uso u oportunidad de producto en lo profesional.
Los líderes de producto también deben animar a sus equipos y organizaciones a no tenerle miedo. Deben crear un entorno donde las personas estén abiertas a experimentar con la IA, aprender lo que funciona, ser sinceros sobre lo que no y compartir esos aprendizajes entre sí de manera regular.
Pero al mismo tiempo, la IA debe ser solo una herramienta más. No debe ser el motor que conduzca el producto. Los líderes de producto aún deben llevar el timón.
La IA está aquí, y es poco sensato ignorarla. Entiende qué puede hacer, qué no puede hacer y qué tal vez podrá hacer con el tiempo, para que tu mentalidad sobre el producto evolucione con ella.
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