El vicepresidente sénior de Producto afirma que las prácticas tradicionales de gestión de producto son “totalmente erróneas” gracias a la IA

Ibrahim Bashir anteriormente lideró iniciativas de producto en Box, Twitter, Amplitude y Amazon, y actualmente es vicepresidente senior de Producto en Ontra. Es el creador del boletín "Run the Business".

Nos sentamos con Ibrahim para entender cómo la IA está cambiando su organización —y la gestión de productos en general. Esto es lo que compartió.

Construir equipos, lanzar productos y repetir resultados

Soy Ibrahim Bashir. Actualmente soy vicepresidente senior de Producto en Ontra, donde lidero a aproximadamente 60 personas en gestión de producto, experiencia de usuario, ciencia de datos y operaciones.

Ontra es un sistema operativo legal impulsado por IA para mercados privados: automatizamos contratos, obligaciones, gestión de entidades y flujos de trabajo de cumplimiento a lo largo del ciclo de vida completo del fondo. Nuestros clientes son principalmente fondos de capital privado y de capital de riesgo, bancos de inversión, prestamistas directos, así como los despachos de abogados y proveedores de servicios que los respaldan. En total, trabajamos con más de 1,000 firmas a nivel global, incluyendo nueve de las diez principales firmas de capital privado.

Nuestro modelo de entrega probablemente sea lo más distintivo de nosotros, y es especialmente relevante para esta conversación. Enviamos tanto productos SaaS tradicionales por suscripción como una oferta de servicios gestionados donde expertos legales utilizan IA para ejecutar el trabajo directamente en nombre de los clientes.

Este modelo dual nos permite ver, en tiempo real, dónde la IA puede gestionar el flujo de trabajo de extremo a extremo y dónde aún es necesario que un humano intervenga. Nos da una perspectiva increíble para entender cómo se construyen y adoptan productos nativos de IA en entornos empresariales de alta exigencia.

Antes de Ontra, escalé el producto principal en Amplitude, desarrollé nuevos negocios en Box, creé infraestructura de servicios en Twitter y lancé productos en el ecosistema de Kindle en Amazon.

En todo ello, me he enfocado en tres cosas: construir equipos, lanzar productos y repetir resultados. También escribo Run the Business, un boletín en Substack para líderes de producto B2B, que utilizo como un lienzo para clarificar mis ideas. Mi objetivo es conectar aprendizajes prácticos, ideas absorbidas en lecturas y marcos conceptuales adquiridos mediante colaboración.

Por qué la IA volvió obsoletos los antiguos supuestos sobre productos

Ibrahim comparte

Así que el verdadero trabajo del liderazgo de producto ahora mismo es menos sobre añadir IA a la hoja de ruta y más sobre auditar honestamente cuáles de tus supuestos aún siguen teniendo peso.

Lo que hace que este momento de la IA sea diferente para mí no es la curva de capacidad del modelo. Es que la IA está socavando silenciosamente la mayoría de los supuestos que había interiorizado como líder de producto B2B en la última década.

Los principios operativos que solía recitar sin pensar ya no están exactamente equivocados, pero la IA los está transformando en tiempo real.

Toma la gestión del cambio. Antes implicaba reducir la curva de aprendizaje para que los usuarios superaran la fricción de una nueva herramienta. En un producto nativo de IA, la herramienta a menudo no es difícil de usar; la resistencia es más existencial — "¿Estoy entrenando a mi reemplazo?". Distinta causa raíz, diferente respuesta.

Así que el verdadero trabajo del liderazgo de producto ahora mismo es menos sobre añadir IA a la hoja de ruta y más sobre auditar honestamente cuáles de tus supuestos aún siguen teniendo peso.

Dónde la IA genera el mayor ROI para los PMs

Uso la IA en todas las etapas del ciclo de desarrollo de producto, pero la síntesis a gran escala es donde más ROI obtenemos:

• Resumir temas de llamadas con clientes
• Generar variantes de presentaciones de la hoja de ruta
• Convertir puntos estratégicos en distintos niveles de comunicación
• Y así sucesivamente

El trabajo de juicio e interpretación que carece de mucho precedente o contexto sigue dependiendo principalmente de los humanos. Pero la IA se está convirtiendo en un buen punto de referencia incluso en estos escenarios.

Cómo la IA puede reconciliar perspectivas diversas del producto

Aquí tienes otro beneficio: la IA simplifica el proceso de unificar y reconciliar las perspectivas sobre el producto en toda la compañía, reduciendo la fricción que normalmente aparece cuando se acerca el lanzamiento de un producto.

Ahora, los equipos pueden construir más fácilmente una comprensión compartida del problema, el usuario, la solución y la diferenciación mucho antes mediante artefactos escritos y visualizados, previniendo desalineaciones más adelante en el ciclo de desarrollo.

Cómo los líderes de producto pueden prepararse para reuniones con clientes usando IA

Cuando me preparo para una reunión con un cliente, recopilo todas nuestras pistas sobre la cuenta procedentes de distintos sistemas, incluidas las transcripciones de llamadas, para obtener una visión de 360 grados de lo que les interesa, el progreso del feedback de producto y un dossier de los principales participantes.

El flujo de trabajo involucra a Claude junto con herramientas como Gainsight, Gong y Snowflake.

Cómo la IA impacta en los tiempos del ciclo del producto

La IA me ha animado a ser más ambicioso y también a retomar ideas anteriores que tal vez antes hubieran sido más difíciles de explorar.

También me ha hecho estar más abierto a probar y descartar ideas de producto rápidamente. En nuestra industria, aunque hablamos de "apuestas de producto", rara vez comenzamos algo que no se lance.

La IA nos permite realizar lluvias de ideas y prototipados más rápidos, disminuyendo el tiempo del ciclo desde la idea hasta el lanzamiento.

Pero eso también tiene una contra. Los equipos de producto deben considerar y reaccionar ante más ideas. Mantenerse al día con el volumen de ideas provenientes de toda la empresa hace que cada semana se sienta como una "hackweek".

Cómo los clientes pueden limitar los beneficios de la IA

Ahora que la IA ha reducido nuestros tiempos de ciclo, nos hemos encontrado con un nuevo problema.

La disponibilidad de los socios como co-desarrolladores sigue siendo limitada. Vendemos a una base de compradores de nicho, por lo que su tiempo y capacidad para participar en programas Beta es restringido. Sólo pueden absorber una cantidad limitada de gestión de cambios.

Así que, aunque la IA ha ayudado con el volumen, todavía estamos averiguando cómo implementarla y habilitarla.

Cómo la IA genera expectativas poco realistas

La IA crea una falsa sensación de que poner en producción es fácil, así que las expectativas respecto a la velocidad de lanzamiento y adopción quedan fuera de proporción.

Se puede esperar una lluvia de ideas más rápida, pero en algún punto, alcanzar la disponibilidad general (GA) es una meta muy distinta.

Por qué debe revisarse la rentabilidad de la IA

No discutimos el costo total de construir.

Muchos ven la IA como un impulso de productividad casi gratuito, pero eventualmente hay que comparar el gasto en tokens con el gasto en personas, y las cuentas no siempre favorecerán a la IA.

Por ejemplo, usar Claude para monitorear tu Slack y leer mensajes podría dejar de ser rentable pronto.

Por qué los líderes de producto deben arremangarse y experimentar con IA

Animo a los líderes de producto a mantener una mentalidad de aprendizaje, a ser curiosos y a fomentar la experimentación. No se aferren demasiado a las mejores prácticas de la era anterior del desarrollo de software.

He tenido buenos resultados involucrándome personalmente y compartiendo mis propios experimentos, motivando a los equipos con premios divertidos por su creatividad y reservando tiempo dedicado para probar cosas nuevas en lugar de centrarme al 100% en la entrega del roadmap.

Además, está bien probar varias herramientas para el mismo escenario. Los modelos y productos están evolucionando rápidamente — no hay necesidad de tomar decisiones de compromiso prematuras.

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…está bien probar varias herramientas para el mismo escenario. Los modelos y productos están evolucionando rápidamente — no hay necesidad de tomar decisiones de compromiso prematuras.

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Puedes seguir el trabajo de Ibrahim Bashir en LinkedIn. También puedes visitar su Substack, Run the Business.

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