La guía para el éxito en IA del CPO en empresas (con Randhir Vieira, Director de Producto en Omada Health)

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Hannah Clark: Imagina que eres el capitán de un barco y, mientras navegas, ves algunas condiciones por delante que te indican que es momento de cambiar de rumbo. Bien, supón que decides que lo correcto es hacer un giro de 90 grados hacia el noreste —¿qué tan rápido puedes hacerlo? Si piensas que no es una pregunta justa, Hannah…

Tienes toda la razón, porque nos falta información crítica, como por ejemplo ¿qué tamaño tiene este barco? Esta es la analogía que se me ocurre cuando comparo grandes empresas consolidadas con startups ante grandes disrupciones como la IA. Así que, mientras el equivalente empresarial de un crucero puede tener muchos recursos a bordo, le llevará mucho más tiempo y experiencia náutica cambiar el rumbo que, digamos, a una lancha rápida con cuatro personas y una caja de bebidas energéticas.

Mi invitado de hoy es Randhir Vieira, Director de Producto en Omada Health. Omada está operando desde 2011 y como empresa madura con productos consolidados, juega con un conjunto de retos y ventajas completamente distinto al de las nuevas startups que ya tienen la IA integrada en su ADN. Randhir me habló de diferentes enfoques que los líderes empresariales pueden tomar al implementar IA tanto en sus ofertas de productos como en su cultura interna, y cómo esas decisiones pueden ayudar a que las empresas consolidadas naveguen hacia nuevos horizontes. Vamos a sumergirnos.

Ah, por cierto, realizamos conversaciones como esta cada semana, así que si esto te resulta interesante, ¿por qué no suscribirte? Bien, ahora sí, vamos allá.

Bienvenidos de nuevo al pódcast para gerentes de producto. Hoy me acompaña Randhir Vieira, CPO de Omada Health.

Randhir, muchas gracias por venir y acompañarnos hoy.

Randhir Vieira: Un placer.

Hannah Clark: Empecemos como siempre iniciamos el programa. ¿Puedes contarnos un poco sobre tu trayectoria y cómo llegaste hasta donde estás hoy?

Randhir Vieira: Bien, empezaré por el final. Soy el Director de Producto en Omada Health. Llevo aquí aproximadamente cinco años y medio. Antes de esto estuve en Headspace, pero retrocediendo un poco…

Comencé en Yahoo, donde me uní a un pequeño grupo que pasó de cero a 300 millones en unos cuatro años, y estuve en Yahoo como seis años y medio. Pero como estaba en Silicon Valley, decidí que al menos quería intentar la vida en una startup. Así que seguí mi pasión, que era la fotografía, y me uní a una startup relacionada con fotografía llamada ifi.

Éramos menos de 20 empleados en ese momento. Fue una de las primeras o primeras iniciativas de “internet de las cosas”, una combinación de hardware y software. A través de esa experiencia y de la red de VC, conocí a alguien en una empresa B2B de software de gestión de aprendizaje llamada Mind Flash. Estuve allí unos años liderando producto, marketing, ventas e ingeniería en distintos momentos.

Y luego, tengo una enorme pasión por la meditación y tuve la oportunidad de unirme a Headspace para iniciar su área B2B. Eventualmente dirigí producto para todo Headspace. Esa fue mi primera incursión en salud y bienestar. Y de ahí a Omada.

Hannah Clark: Ah, es todo un recorrido.

Así que hoy nos vamos a centrar en los enfoques para que empresas consolidadas como Omada empiecen a integrar la IA en sus productos y su cultura, que es un gran tema. Así que empecemos con tus ideas respecto a Horizonte uno y Horizonte dos cuando se trata de adopción de la IA.

¿Me puedes contar un poco sobre cómo piensas en estos horizontes y por qué crees que las empresas suelen quedarse optimizando sus flujos de trabajo actuales, en vez de pensar en ese horizonte dos, en lo que es posible y lo que viene?

Randhir Vieira: Creo que el horizonte uno es lo que describo como las mejoras o innovaciones incrementales que la gente puede lograr con cualquier tecnología nueva. Y en este caso, la IA es esa nueva tecnología emocionante que tanto nos ilusiona. Así que el lugar habitual al que todos vamos es: ¿cuáles son las cosas que estamos haciendo actualmente que quizás odiamos hacer o creemos que la IA puede hacer más rápido, mejor, más barato?

Y para eso usamos la IA. Por ejemplo, la síntesis de información, ya sea resúmenes de contenido, reuniones, ese tipo de cosas son geniales para empezar. Son oportunidades fáciles y, por supuesto, debemos aprovecharlas. Pero las oportunidades mayores se encuentran en las áreas del horizonte dos.

¿Cuáles son las cosas que antes simplemente no podíamos hacer y que esta nueva herramienta o capacidad puede desbloquear? Creo que ahí lo que nos frena es la inercia. Es la inercia de nuestra forma de pensar, de los procesos existentes, de nuestro modelo de negocio, de muchas cosas que normalmente frenan especialmente a las empresas grandes y exitosas para pasar a ese horizonte dos, o a cambios revolucionarios.

Y creo que hay muchos ejemplos estándar que, si miramos el último gran cambio tecnológico que hubo, que fue el de los móviles y los smartphones. Muchas empresas que tenían presencia online, por ejemplo para reservas o cosas de la web, simplemente trasladaron esa capacidad al móvil por su comodidad, etcétera.

Pero las empresas que realmente destacaron fueron aquellas que usaron la capacidad de un modo que antes simplemente no era posible. Así, empresas de movilidad como Uber y Lyft probablemente no existirían sin el smartphone. Esas son el tipo de cosas que son más difíciles para las grandes empresas exitosas de reimaginar, frente a ser casi víctimas de su propio éxito con su modelo de negocio y procesos actuales.

Hannah Clark: Sí, es un ejemplo muy claro.

Y me gustaría, hablando de ejemplos, explorar algunas formas en que has visto esa aplicación transformadora de la IA que entra en ese territorio de horizonte dos. Para que podamos contrastar: ¿dónde existe eso ahora? ¿Dónde ves que suceda?

Randhir Vieira: Creo que es cuando las empresas atacan limitaciones fundamentales o aprovechan nuevas capacidades desbloqueadas. Ahí es donde ves cosas verdaderamente emocionantes. Creo que aún estamos en los primeros días de la transformación de la IA, sobre todo para esos escenarios de horizonte dos.

Voy a darte un par de ejemplos que me fascinan. Uno es el proceso de selección de personal, donde tradicionalmente hay algoritmos para filtrar candidatos en empresas con muchas solicitudes. Y ahora, algunas nuevas herramientas hacen entrevistas sincronizadas, no solo de audio, sino también de vídeo con los candidatos.

Ahora, ¿y si, en lugar de usar búsqueda de palabras clave, a cualquier persona que postule a un puesto se le ofreciera al instante una entrevista con un agente de IA? ¿Tendríamos entonces un criterio de selección mucho más objetivo que lo que la gente declara en la solicitud? Podrías hacer una entrevista estructurada completamente basada en IA, al menos para una primera o segunda ronda.

Así no tienes la limitación que te obliga a escoger a un pequeño grupo de personas para la entrevista personal. Me fascinan estos modelos porque reimaginan lo posible al eliminar esa restricción de filtrar a un grupo reducido.

Otro ejemplo podría ser tener un médico a demanda, o al menos alguien a quien consultar en todo momento. Ya hay muchas empresas intentando hacer esto de forma segura y cumpliendo regulaciones, etcétera. Pero de nuevo, antes no era posible por costes y recursos.

Resultan muy interesantes los avances ahí en salud mental y otros campos. Por supuesto, implican ciertos riesgos y hay que tener precaución, pero sin duda abre el acceso, la asequibilidad, etcétera, de un modo que hace cinco años era imposible.

Hannah Clark: Has observado que incluso dentro de los equipos de producto e ingeniería, la adopción de la IA no llega al 100% a pesar de los beneficios que hemos mencionado. ¿Por qué crees que existen esas barreras que impiden la plena adopción de la tecnología y cómo podemos abordarlas desde el liderazgo?

Randhir Vieira: Creo que esto surge en muchos grupos de liderazgo de producto e ingeniería en los que participo. Todos nos sorprendemos: ¿cómo es posible que no tengas una adopción total de una tecnología tan emocionante?

Pero cuando lo analizas, ves que la curva de adopción tecnológica es la habitual: tienes “early adopters”, luego la mayoría temprana, la mayoría tardía y los rezagados. Como líderes, nos corresponde gestionar el proceso de cambio.

Algunas maneras de fomentarlo son el experimentar, animar a esos adoptantes tempranos a que sean los exploradores y muestren al resto del equipo lo que es posible, invitar a los escépticos e integrarlos al equipo que evalúa las soluciones.

Ninguna de estas herramientas es perfecta, pero la velocidad de cambio y mejora que estamos viendo es inédita. Así que cada crítica o preocupación de hoy se reduce drásticamente en pocos meses o trimestres. Estamos obligados a seguir probando; puede que aún no estén listas para su despliegue, pero al menos debemos conocer sus capacidades actuales y ser conscientes tanto de los pros como de los contras.

No se trata de buscar soluciones a la fuerza para esta tecnología, sino de ver en qué problemas u oportunidades puede aportar algo realmente útil. Después de todo, es una herramienta, no una solución en busca de un problema. Hay que desplegarla allí donde aporte valor.

Hay compañías que también aplican el “palo”: por ejemplo, hay quien dice que si tu equipo no adopta el 100% de las herramientas de IA que ofrecemos, no consideramos ninguna petición de aumento de plantilla. Es una técnica interesante.

No he visto muchas empresas adoptar esa medida, pero es un ejemplo del uso del palo para impulsar la adopción cuando no es la que desearíamos.

Hannah Clark: No creo que la mayoría responda bien al palo, sobre todo si ya están acostumbrados a trabajar sin estas herramientas.

He hablado con alguien que estará muy pronto en el programa, trabaja en una startup donde han incorporado la curiosidad por la IA en la atmósfera cultural, y me parece una forma muy interesante de lograrlo. Parece que fomentar el entusiasmo es el camino idóneo.

Así que resulta interesante ver que hay quienes optan por el método contrario.

Randhir Vieira: Coincido. Definitivamente, hay que liderar con la zanahoria y mucho entusiasmo y curiosidad, y dejar el palo como último recurso para los rezagados.

Hannah Clark: Exactamente. Si no puedes generar curiosidad, entonces es cuando recurres al palo.

¿Puedes explicarnos la matriz de impacto y riesgo que utilizas al evaluar iniciativas de IA? Cuando piensas en ayudar a los equipos a avanzar más allá del cuadrante de bajo riesgo y bajo impacto, del horizonte uno, ¿cómo pasas de ahí como líder?

Randhir Vieira: Creo que como en cualquier lluvia de ideas, queremos animar todas las propuestas en las que la gente ve que la IA puede tener impacto. Los equipos de producto suelen tener diferentes marcos, como el ICE o similares, para valorar alcance, impacto, etcétera.

Uno que hemos encontrado útil, y que he visto usar en muchas empresas de sectores regulados, es el de impacto y riesgo. Permite listar todas las ideas surgidas en los brainstormings en esta matriz. Puedes usar así el ROI para el impacto y luego evaluar los elementos de riesgo.

Por supuesto, no queremos emplear tiempo en cosas de poco impacto, independientemente del riesgo. Bajo impacto y bajo riesgo no produce grandes resultados, así que lo ignoramos. Poco impacto y alto riesgo, ni pensarlo. El lugar fácil para empezar son las de alto impacto y bajo riesgo.

Normalmente esto se relaciona con la síntesis de información, herramientas internas, etcétera. Hay muchos proyectos en los que este tipo de trabajo puede ser muy valioso y muy poco arriesgado. Una gran manera de empezar y que la gente experimente la tecnología y vea su impacto en el negocio internamente.

Pero normalmente, las iniciativas del horizonte dos están en el cuadrante de alto impacto, pero quizás mayor riesgo. Hay formas de mitigar ese riesgo: mediante tests de hipótesis, avanzando poco a poco, pero al menos teniendo claro que ahí está el gran premio y creando mecanismos para avanzar en esa dirección.

Una pregunta útil para explorar posibilidades de alto impacto (y quizás alto riesgo) del horizonte dos es: ¿qué haríamos si fundáramos la empresa hoy? Sin el lastre del pasado, partiendo de cero con todas las herramientas, IA y otras, actuales.

¿Cómo sería la compañía? ¿Cómo sería nuestra propuesta, precios, ofertas? Esto permite pensar en las posibilidades, porque sin duda hay empresas nuevas arrancando hoy mismo con ese planteamiento, sin tener que hacerlo solo de forma teórica.

Hannah Clark: Por eso este tema me interesa tanto: hay pros y contras muy claros cuando eres una startup frente a una empresa consolidada, especialmente con tecnologías tan novedosas. Cuando pensamos en adaptar la IA a empresas que ya tienen productos existentes, hay mucho por descubrir.

¿Qué ventajas tienen las organizaciones respecto a startups “IA-first” y qué retos únicos enfrentan en contraste?

Randhir Vieira: Las ventajas de cualquier gran empresa son las ventajas propias de ser grande y tener éxito: recursos. Tienen los ingresos, equipos, canales de distribución consolidados, así que cuentan con muchos beneficios. Pero, al mismo tiempo, por haber sido exitosas haciendo lo que han hecho hasta ahora, pueden mostrarse reacias al riesgo de cambiar la fórmula, tocar la máquina.

Eso puede traducirse en inercia acerca de cómo hacemos las cosas, qué clientes tenemos, qué es lo que les gusta, etcétera. Así que esas mismas razones por las que han triunfado y tantos beneficios pueden convertirse en frenos. Y claro, exploramos formas de superar esas barreras o al menos reducirlas.

Hannah Clark: Ahora quiero cambiar de tema y hablar sobre gestión interna del cambio. Sé que hablamos del “palo y la zanahoria”, pero hay mucho más aparte de incentivos y consecuencias. Mencionaste en el pasado la importancia de la gestión del cambio al implementar IA, pero ¿qué estrategias específicas han sido eficaces para generar aceptación y entusiasmo cultural por la IA?

Si te centras en la zanahoria, ¿qué tácticas concretas puede implementar el liderazgo?

Randhir Vieira: Encontrar y fomentar a los adoptantes tempranos de la empresa y de los equipos es sumamente importante. Siempre hay algunos curiosos que gravitan hacia las nuevas tecnologías.

Identificarlos y canalizar ese entusiasmo e interés en proyectos de alto impacto (donde una matriz de riesgo e impacto ayuda) es clave. Identificar y celebrar esos primeros éxitos internos, sobre todo si tienen mucho impacto, puede generar entusiasmo y contrarrestar el escepticismo habitual frente a lo que es tendencia.

Lo hemos visto antes con otras modas tecnológicas: “ya hemos visto este hype, no hay nada real ahí, esperemos que pase la ola”. Pero aquí podemos demostrar que, sí, hay mucho ruido, pero también puede haber valor real para nosotros. Identificar y difundir las primeras victorias ayuda mucho.

Un tercer punto es el co-desarrollo, que considero esencial. Rara vez hacemos cosas solo para nosotros: a menudo creamos soluciones internas o para miembros, así que asegurarnos de que desarrollamos soluciones, especialmente tan novedosas, en colaboración con el cliente (interno o externo), es lo que impulsa no solo el éxito de las nuevas funcionalidades, sino sobre todo la adopción y el impacto de esas soluciones. El valor de ese co-desarrollo es incalculable. Quizá parezca que el desarrollo va más lento, pero la adopción compensa con creces.

Hannah Clark: Sí, sin duda. Y parece una forma muy concreta de reducir los riesgos de los que hablabas antes.

Randhir Vieira: Absolutamente. Involucrar a los expertos internos, a los equipos jurídico, de regulación, seguridad, etcétera, desde el principio en el desarrollo conjunto ayuda a mitigar muchos de esos riesgos.

Hannah Clark: Me gustaría centrarme un poco en la IA y la salud en concreto. Es un campo muy interesante, con muchas oportunidades —como bien saben en el sector—, pero también muchos riesgos inherentes.

¿Qué consideraciones especiales sobre ética, privacidad y precisión has encontrado que difieren de otros sectores?

Randhir Vieira: He visto usar una matriz similar de alto impacto y alto riesgo para definir cuánta precaución hay que tener con cada solución.

El sector está muy regulado, igual que otras industrias como FinTech, etcétera. Hay que desarrollar soluciones dentro de los límites normativos, incluso cuando las empresas intentan influir en la regulación para dar cabida a las nuevas tecnologías. Pero asegurarse de que lo que lanzamos cumple los reglamentos existentes es fundamental.

En salud, está el principio de «no hacer daño», que puede implicar varias formas de mitigar riesgos. Así que es clave dejarlo claro de entrada. Muchas compañías, antes siquiera de crear soluciones, definen unos principios de IA.

Por ejemplo, ser muy claros y transparentes con clientes y miembros cuando están interactuando con un agente virtual y cuándo lo hacen con un humano. Si un agente de IA no está seguro, debe derivar a una persona real. Hay muchas formas de mitigar, pero empezar por esos principios es valiosísimo antes de avanzar en áreas concretas. También hay que vigilar los sesgos de los modelos base y trabajar para corregirlos y asegurar la menor parcialidad para el público objetivo.

Y finalmente, sea lo que sea que hagamos, debemos probar mucho. No solo antes, sino monitorizando y corrigiendo continuamente según el feedback de los usuarios y los propios controles de calidad post-producción. Hay que asegurarse de que las salvaguardas funcionan como pretendías y no hay deriva del modelo ni otros problemas, incluso después del lanzamiento.

Todo esto ayuda, pero ser consciente y nombrar esos retos de antemano, y planificar cómo mitigarlos —por ejemplo, con pre-mortems—, es clave para identificar todos los riesgos, su probabilidad y qué haremos para cada uno, sobre todo los de alto impacto, incluso si son poco probables.

Hannah Clark: Totalmente de acuerdo. He oído la frase, fuera de sanidad o en agencias, de que “no estamos salvando vidas ni haciendo cirugía a corazón abierto”, pero en este caso sí podrías estarlo. Así que deduzco que hay procesos muy robustos para mitigar esos riesgos.

Si nos quitamos el gorro de solo CPO y miramos a futuro, según tu experiencia y reflexiones, ¿qué prevés que sucederá en los próximos tres a cinco años? ¿Qué te entusiasma respecto a la IA, y qué aconsejarías hacer desde ya a las empresas consolidadas para estar listas para ese horizonte dos?

Randhir Vieira: No me considero lo bastante equipado para predecir qué pasará en tres o cinco años.

El ritmo de cambio es muy rápido, incluso para la tecnología: tres-cinco años parece una eternidad. Lo que sí sabemos es que todo está cambiando mucho y aparecen nuevas capacidades más rápido y mejor que nunca. Solo en la última semana me ha sorprendido la calidad de las interfaces de voz actuales: voces, inflexiones, matices, todo es es asombroso y seguirá evolucionando, no solo en voz, sino en toda la tecnología.

Creo que la clave para aprovecharla es seguir preguntándonos qué problemas queremos resolver, en qué oportunidades queremos innovar, e invertir en personas, formación y creación de espacio para prototipos y pruebas de concepto para ir explorando lo que la tecnología puede desbloquear. Hacerse preguntas como: ¿qué limitación puede eliminar esta novedad?

¿Es coste, tiempo, recursos? Lo de las entrevistas de IA es solo un ejemplo: hacer estas preguntas estimula el pensamiento creativo, y así aprovechar cualquier capacidad concreta que llegue en tres o cinco años.

Que tengamos gente lista, formada y entusiasta para incorporar esa capacidad tremendamente rápido.

Hannah Clark: Muy buenos puntos, y creo que es clave estar siempre pensando con ese criterio. Me alegra escuchar que eres defensor de la curiosidad. Parece que prefieres la zanahoria, ¿no?

Randhir Vieira: Oh, absolutamente. Grandes zanahorias. Y muchas.

Hannah Clark: Sí, somos del pro-zanahoria, sin duda.

Muchas gracias por acompañarnos, Randhir. ¿Dónde puede contactarte la gente en línea?

Randhir Vieira: LinkedIn es el mejor sitio, así que simplemente sígueme ahí y podrás estar al tanto de nuestros proyectos.

Hannah Clark: Genial. Muchas gracias por estar con nosotros.

Randhir Vieira: Gracias a vosotros.

Hannah Clark: Gracias por escucharnos. Para más ideas, guías prácticas y análisis de herramientas, suscríbete a nuestro boletín en theproductmanager.com/subscribe. Puedes oír más conversaciones como esta suscribiéndote a Product Manager en tu plataforma de pódcast favorita.