Lecciones de la Burbuja Puntocom: Cómo los Líderes de Producto Deberían Pensar en la IA

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Hannah Clark: En las inmortales palabras de Bob Dylan, ‘los tiempos están cambiando’ y un cambio de esta magnitud es… bueno, muchas cosas. Da miedo. Es emocionante. Es impredecible. Y, es inevitable. Sin importar cómo te sientas respecto a la IA, esta ha desencadenado un cambio de paradigma en la forma en que abordamos prácticamente todos los aspectos del producto, especialmente a nivel de liderazgo. ¿Cuáles de estas nuevas herramientas deberíamos implementar y cómo? ¿Cómo impactará esto en la estructura y funciones de nuestros equipos? Y a medida que nuestras organizaciones cambian, ¿cómo necesitamos cambiar nosotros con ellas?

Mi invitado de hoy es el maravilloso Greg Petroff, profesor, líder en pensamiento de diseño y ejecutivo experimentado cuyo currículum incluye empresas como SAP, GE Digital, Google, ServiceNow, Compass y Cisco. Cuando Greg y yo hablábamos sobre estos tiempos de cambio antes de grabar el episodio, él mencionó que ya hemos estado aquí antes, con la era Puntocom, pero la diferencia ahora es el ritmo del cambio y, a su vez, el ritmo de adaptación que se requiere. Vas a escuchar a Greg explicar las herramientas, cambios organizacionales y estrategias que los ejecutivos necesitan considerar en este momento, porque, como bien advierte Bob Dylan, ‘más vale que empieces a nadar o te hundirás como una piedra’. Entremos en materia.

Bienvenidos de nuevo a El pódcast de CPO Club. Hoy estoy con Greg Petroff.

Muchas gracias por acompañarnos hoy, Greg. ¿Cómo estás?

Greg Petroff: Bien, gracias Hannah. Gracias por invitarme.

Hannah Clark: Sí, gracias.

Empecemos como siempre lo hacemos. Me encantaría que nos contaras un poco sobre tu trayectoria y cómo llegaste hasta donde estás hoy.

Greg Petroff: Sí, originalmente soy arquitecto de profesión. Empecé en la arquitectura hace mucho tiempo. Luego he tenido roles en el espacio de software empresarial, desde la gestión de productos hasta el liderazgo en diseño durante los últimos 25 años. Lugares como SAP, GE, Google, ServiceNow. Compass, más recientemente estuve en Cisco y ahora, en este momento, hago consultoría independiente, un poco de liderazgo de diseño fraccional y coaching, y también enseño en el California College for the Arts.

Hannah Clark: Agenda ocupada. Así que hoy vamos a hablar de grandes temas, cambios de mentalidad que los líderes necesitan adoptar para adaptarse a esta nueva era de la IA en la que todos estamos y tratamos de descifrar.

Para empezar, en el pasado hemos trazado paralelismos interesantes entre nuestro momento actual con la IA y la era Puntocom, que también representó un gran cambio de mentalidad. Entonces, ¿cuáles son algunas de las lecciones clave de ese periodo anterior de disrupción tecnológica que resultan relevantes actualmente?

Greg Petroff: Sí, creo que hay varias cosas sucediendo. Por un lado, la especialización no es necesariamente tan valiosa como antes. Creo que tenemos una especie de marco predictivo de cómo vemos el mundo, basado en nuestra experiencia.

Y cuando observamos nuestro trabajo, usamos ese marco para orientarnos y decidir los siguientes pasos. Y eso es útil cuando las reglas son consistentes, pero en momentos de cambio, las reglas pueden cambiar y quizás no lo percibas. Así que la curiosidad es una conducta muy importante por cultivar ahora mismo.

Creo que en la era Puntocom, hubo muchas empresas que se quedaron al margen y no entendieron realmente de qué iba aquello. Y hubo muchas personas que tampoco lo sabían, pero tuvieron la curiosidad y se lanzaron al ruedo. Empezaron a crear cosas y creo que estamos en un momento muy similar, donde todo se está moviendo tan rápido que la manera de entender cómo podrías aprovechar la IA es usándola tanto como sea posible.

Hannah Clark: Sí, con todo cambiando, eso también me hace pensar en cómo los roles tradicionales, tradicionales según los vemos ahora, claro, tradicionales para nosotros ahora, realmente no son tan tradicionales. Todo ha cambiado tan rápido en las últimas décadas.

¿Puedes explicarnos un poco cómo has visto algunos de los cambios en los límites de los roles y el desarrollo de productos hasta ahora?

Greg Petroff: Obviamente, depende de la situación. Cada empresa tiene su propia cultura y fortalezas, como la fuerte cultura de ingeniería en Google, donde las demás disciplinas son importantes, pero la ingeniería es la que lleva el timón. Otras organizaciones tienen el diseño más enfocado al centro y otras el producto.

Así es como funciona la cultura organizacional. Además, algunas empresas son muy ortodoxas respecto a la definición del rol y dicen, esto es lo que haces y no haces nada fuera de eso; esto es lo que hace tu colega de otras disciplinas. Y eso funcionó por un tiempo.

Nunca he sido muy ortodoxo. Soy de esas personas que han cruzado muchos límites en mi carrera. A veces han dicho que soy un diseñador que hace gestión de producto o un gerente de producto que diseña. Para mí, se trata de la cultura de producto. Creo que uno de los cambios actuales es que las herramientas que usamos son tan diferentes a antes.

Son mucho más rápidas y accesibles para un público más amplio. Así, quienes antes trabajábamos en silos, podemos empezar a hacer parte del trabajo que antes era de un colega. La cuestión es: ¿dónde están esos límites ahora? El diagrama de Venn se está colapsando un poco sobre sí mismo.

Creo que el futuro serán equipos donde, existe el término personas en T, ¿cierto? Gente que es muy profunda en un área y puede navegar horizontalmente, y casi siento que será una doble T, llegaremos a un punto en que habrá híbridos: alguien que diseña y programa, o un líder de producto que viene del diseño, o un ingeniero que adora la gestión de producto.

Lo más importante es que, donde sea que estés, haya un diálogo abierto sobre las herramientas, lo que permiten y quién hace qué en el ciclo de vida del desarrollo de producto. Esto nos da la oportunidad de pasar de una cultura liderada por ingeniería, o producto, o diseño, a una cultura orientada al resultado de producto, donde todos aportan con las habilidades que poseen.

Así veremos organizaciones híbridas que lucirán muy distintas en este trayecto. En el espacio de gestión de proyectos, creo que la definición de qué construir será mucho más relevante, porque cada vez es más fácil construir cosas. Y la mentalidad incrementalista de solo agregar una función, puedes hacerlo, pero con el mismo esfuerzo podrías crear algo mucho más valioso para usuarios y clientes e imaginar cosas antes impensables.

Eso es lo que me interesa: ¿cómo generamos el espacio para que esa colaboración sea audaz al intentar cosas, ya que ahora es más sencillo lograrlo?

Hannah Clark: Has abierto aquí tres vertientes: herramientas, el cambio de los roles y liderazgo organizacional. Hay tres caminos a seguir. Voy a elegir primero herramientas y luego volveremos a los otros.

Hablemos un poco de herramientas de IA y desarrollo de productos, ya que insinuaste que las herramientas están cambiando, y esto se refiere a discernimiento, pues tenemos a disposición muchas y realmente hay que aplicar buen juicio al decidir cuáles usar y cómo.

Hannah Clark: ¿Cómo ayudas a los equipos a desarrollar ese buen juicio o esa intuición sobre cuándo y cómo usar herramientas de IA?

Greg Petroff: Y también hay un punto clave sobre discernimiento. Cuando usas una herramienta de IA, ¿crees en la respuesta que te da? ¿O tienes la capacidad de co-crear, de trabajar junto con la IA de modo que ambos avancen hacia el resultado buscado? Parte de esto es la experimentación. Este campo se mueve muy rápido, pero existen áreas inmediatas que tienen mucho sentido. En la fase de descubrimiento de producto.

Hay muchas herramientas donde puedes crear modelos RAG personalizados a partir de tus aprendizajes de investigación y, para organizaciones con años de investigación, puedes tomar todas las transcripciones y construir modelos a los que hacer preguntas. Es casi como tener una persona virtual.

Sé que es polémico. Y no lo llamaría persona virtual, simplemente diría que haces más accesible y fácil de recorrer la base de conocimiento que ya tienes. Especialmente al integrar nuevos miembros al equipo, ayudan a que escalen su conocimiento del dominio al tener acceso a este corpus de información tan útil.

No es sencillo hacerlo, pero una vez logrado —lo he experimentado con amigos—, surgen ideas y conocimientos que quizá ya sean comprendidos pero no tan descritos, y eso es muy interesante. Del lado del diseño, en el ámbito de herramientas, hay muchas novedades en Figma, que es una herramienta relativamente nueva, no existía hace cinco años y ha cambiado nuestra forma de trabajar.

Los equipos trabajan directamente en alta fidelidad, y no estoy seguro de que sea la mejor idea porque a veces la baja fidelidad te permite ver cosas que no percibes cuando trabajas ya sobre algo que parece producto terminado, pero ahora es mucho más rápido. Los equipos pueden iterar y crear súper rápido, así que cuando el equipo de diseño puede crear más rápido de lo que piensas, conviene a los equipos de producto crear para pensar en vez de pensar para crear.

Me refiero a que las conversaciones y los errores en los artefactos creados te informan sobre el resultado y el problema del cliente de formas que las charlas a veces no logran. Una imagen vale más que mil palabras. Lo que vemos es que los equipos de diseño que trabajan muy pronto con los de producto e iteran (sin crear el producto final, solo experimentando) pueden sustituir el PRD con un prototipo, evaluarlo y crear algo que saben que tendrá valor, y que antes tomaba tiempo y era costoso.

Ese es un ejemplo. Y del lado ingeniería, la gente experimenta con Copilot y herramientas que aceleran su trabajo. Estamos en fase temprana porque los ingenieros aún dudan de su utilidad, pero es posible que grandes partes del código sean co-escritas contigo.

Eso libera al equipo de ingeniería para resolver retos más duros. Estas son cosas presentes hoy. Algo importante es cómo podemos disrumpir nuestro propio trabajo, porque solemos querer incorporar estas herramientas a nuestros productos y entender mejor los resultados al usarlas en los procesos del día a día del desarrollo de producto.

Hannah Clark: Totalmente de acuerdo. Creo que ahora tocamos el desarrollar ese músculo de usar herramientas de IA como una extensión de nuestra experiencia, en lugar de sustituir el conocimiento institucional, que sigue siendo esencial, porque, como dijimos antes, estamos en la posición de supervisar herramientas de IA como si realizaran tareas que normalmente haríamos y sobre las que seguimos siendo responsables.

Esto juega mucho con la conversación sobre el valor del conocimiento institucional, particularmente en equipos de investigación, donde el uso de IA es un tema algo polémico. Entonces, ¿cómo ves que evoluciona la relación entre la experiencia humana y la gestión del conocimiento con IA?

Greg Petroff: Sí, lo mencioné antes. La mayoría de equipos de investigación tienen un corpus de contenido. Hace años, era muy difícil compartir ese contenido. Hacías un proyecto de investigación, presentabas los hallazgos y luego nunca se volvía a ver, terminaba archivado.

La investigación, además, es temporal; puede ser útil durante un periodo y luego los patrones de comportamiento o base de clientes cambian, llegan nuevas tecnologías, etcétera. Sin embargo, en grandes organizaciones, suele haber mucho contenido disponible y poca gente accede a él.

Al equipo de investigación le gustaría que más gente lo usara, pues creen que llevaría a mejores ideas y decisiones. Creo que es interesante construir grafos de conocimiento personalizados con ese corpus y permitir que cualquiera consulte esas fuentes en la organización.

Eso no reemplaza a la investigación, solo te deja ver los patrones de conocimiento ya existentes y compartirlos con un público más amplio. Así, el conocimiento no solo lo tiene el investigador, que ya ha hecho el trabajo, sino que se democratiza.

En cierto modo, ayuda a todos a entender a quién servimos y por qué. El equipo sigue alimentando ese corpus, su función sigue siendo investigar a fondo, y soy un gran defensor de la investigación cualitativa y de los métodos cuantitativos donde se instrumenta, y no hay que relegar eso a la IA.

La capacidad de sintetizar y difundir el conocimiento será algo fascinante. Siempre he pensado en democratizar la investigación. Es controversial. Cuando he visto que se abre el acceso a algo valioso dentro de una organización, la demanda de expertos incrementa.

¿A qué me refiero? Que cuanto más gente ve los hallazgos, más los valoran. Más reconocen que necesitan profesionales expertos que sepan investigar a fondo y usar métodos sólidos. Eso me interesa mucho: que todos estén bien empapados de la información sobre a quién sirven, y luego usen esa información para crear mejores productos.

Hannah Clark: Hemos abordado el tema porque es una área fascinante para la innovación en IA. Tuvimos un episodio muy popular sobre descubrimiento de producto facilitado por IA generativa, con Craig Watson, fundador de Arro, que ahondó en cómo estas herramientas realmente, me gusta lo que dijiste de usar una persona, porque, como tú, no buscamos reemplazar el desarrollo de personas.

Se trata de hacer esos datos interactivos, utilizar realmente lo que hemos aprendido. Igualmente, hicimos algunos episodios sobre herramientas de analítica de producto habilitadas por IA generativa que resultan fascinantes. Hablamos con Mo Hallaba, CEO de Datawisp y también con Mario Ciabarra de Quantum Metric.

Como ellos dicen, se trata de democratizar los datos y hacerlos más accesibles e interactivos a quienes no son científicos de datos. Coincido, una vez los datos son más accesibles, cualquier parte interesada en la empresa podrá entender mejor los beneficios de esos hallazgos y relacionarse con ellos de un modo adecuado a su función. Eso sí abre la puerta a preguntarnos, ¿cómo puede ser una cultura verdaderamente guiada por datos si usamos bien estas herramientas? Realmente es un momento emocionante en producto.

Greg Petroff: Ya veremos qué sucede. La experiencia en el dominio suele estar muy concentrada, no es universal en las empresas. También tiene cierto carácter jerárquico: en algunos lugares, quienes más conocen el dominio influyen más (no voy a decir poder, pero sí influencia) en la empresa. ¿Qué sucede si todos pueden entender mejor a quién servimos y por qué? Será muy digno de observar si eso ayuda o desbarata convenciones sobre las estructuras y nuestro rol. Me resulta muy interesante ver cómo se da.

Por último, a veces me meto en líos por decir esto, pero creo que la función de la investigación es reducir el riesgo en la toma de decisiones de producto. Sí, buscamos empatizar con los usuarios finales y entender sus problemas y resultados deseados.

El liderazgo en producto hace supuestos sobre qué funciones beneficiarán al usuario y harán un gran producto por el que la gente pague. Muchas veces esos supuestos son vagos, costosos de implementar y no se han puesto realmente a prueba para tener cierta certeza. Así que los investigadores podrían subir en jerarquía si, además de entender a quién servimos, identifican las áreas repletas de suposiciones no tan validadas y usan su fuerza para aportar señal, de modo que los líderes tomen decisiones mejor fundamentadas.

Hannah Clark: Me sorprende que te busques problemas por eso, pero tu secreto está a salvo. En el programa, apoyamos firmemente a los investigadores UX.

Creemos que aportan muchísimo valor. Es sorprendente que, si vamos a invertir gran cantidad de dinero en un producto dirigido a una audiencia específica, uno esperaría que quisiéramos tener certeza…

Greg Petroff: Otra cosa interesante es que ahora tenemos acceso a hacer un círculo completo, cosa que antes no. Herramientas como Amplitude, si están bien instrumentadas, ofrecen great telemetry de comportamiento. Tenemos métricas de éxito de producto. Medición de uso de funciones.

En negocios SaaS, tenemos tasas de renovación y se puede hacer análisis de cohortes para ver qué clientes renuevan con menor esfuerzo comercial, etc., todos esos datos, que tradicionalmente estaban repartidos entre atención al cliente, equipo de estrategia corporativa, investigación, etc.

Creo que la investigación puede ahora revisar todo eso en 360°. Así tienes un chequeo de salud de la experiencia, el negocio, el comportamiento de los clientes. Antes casi imposible. No es sencillo.

Solo conozco a unos pocos investigadores que lo han conseguido. La IA también puede ayudar fusionando diferentes conjuntos de datos de éxito del cliente y usuario para obtener una visión más completa sobre la salud del producto y priorizar los siguientes pasos.

Hannah Clark: Creo que uno de los mayores beneficios de estos modelos conversacionales es poder entrenarlos con toda esa información dispersa y unificarlo en algo realmente utilizable para hacer preguntas más precisas. Como dices, veremos cómo sale, seguro que habrá baches.

Greg Petroff: Quiero añadir un último punto: cuando llegues a una respuesta, otra razón por la que necesitas un equipo de investigación es para tener criterio y comprobar el dato porque puede que tus datos sean malos y consigas un hallazgo que en realidad no lo es.

Hannah Clark: Sí. Me pregunto, a medida que confiamos más en estos modelos, cómo la higiene de los datos pasará a ser parte importante en la conversación sobre si los datos que alimentamos son de calidad.

Greg Petroff: No puedo imaginar el momento en que digas: nuestra IA piensa que tú te comportas así. ¿Es cierto o no? Es broma.

Hannah Clark: Mencionaste temas de adaptación organizacional. Quiero profundizar. Hablamos sobre la incertidumbre de la evolución de roles, el cambio y superposición de tareas. Además, en esos roles múltiples, ¿cuál es la experiencia central que aporta una persona y cómo la defiendes cuando otro puede hacer lo mismo o hay herramientas de IA en juego? ¿Cómo ayudamos a los equipos a navegar esa incertidumbre de evolución del rol y mantener su valor y expertise principal?

Greg Petroff: Casi pondría en duda lo de proteger tu territorio.

No sé si lo planteaste así, pero he cambiado de rol unas 11 veces en 25 años. Fui arquitecto, luego gráficos, después medios, Puntocom, arquitecto de información, diseñador de interacción, líder de producto, investigador, luego de nuevo diseñador de interacción, luego líder de UX. Creo que una cosa interesante en este momento es que hemos tenido estabilidad de roles los últimos 10 años. Mucha gente ha crecido en esa era.

Tienen una definición clara de su valor, de qué son y qué hacen. No han experimentado drásticos cambios de reglas. Los que llevamos más tiempo lo hemos pasado tantas veces que sabemos que, ah, ahora las reglas cambiaron, toca adaptarse otra vez. La experiencia es importante, valora en qué eres grande. Pero no te apegues a la definición de tu puesto; vamos a un momento centrado más en el resultado y la definición del problema.

La ejecución puede lograrse de muchas formas. Si nos aferramos a lo ortodoxo, quizás estemos luchando contra la corriente. Mantente curioso, con mentalidad de evolución y aprendizaje constante, y no abandones lo que amas y lo que haces bien, porque los mejores equipos los constituyen personas excepcionales en algo.

Te doy un ejemplo. Cuando estaba en SAP, hace casi 15 años, integraba un equipo no de diseño, ni de producto ni ingeniería, éramos un equipo de innovación. Teníamos antropólogos, ingenieros, gerentes de producto, diseñadores; nos asignaban un proyecto y el equipo siempre era ecléctico y abordábamos el problema y cómo lo íbamos a trabajar juntos. Creo que habrá más de este tipo de comportamientos en el futuro.

En grandes empresas hay que organizarse de cierta forma por el proceso de desarrollo, pero en organizaciones más pequeñas creo que veremos ambientes más ágiles respecto a las herramientas y métodos que usamos.

Y si nos mantenemos ortodoxos sobre lo que hacemos, eso puede ser un obstáculo para sacar el trabajo adelante.

Hannah Clark: Me alegra que hayas mencionado romper la ortodoxia. Quiero hablar de estilos de liderazgo. Has observado que actualmente hay un cambio generacional en los estilos de liderazgo de producto.

Nos alejamos de un enfoque vertical de mando y control hacia uno mucho más colaborativo. Ahora que estamos en modo de anécdotas, ¿podrías compartir un ejemplo de cómo un cambio de este tipo ha impactado los resultados de desarrollo de producto?

Greg Petroff: No sé qué estilo de desarrollo de producto prevalecerá o si ambos existirán, pero definitivamente existen dos modelos. Uno es el del líder fuerte de producto que no es 100% transparente y toma decisiones estratégicamente para avanzar. Es un entorno más vertical, de mando y control. Muchas organizaciones trabajan así y hay figuras de gestión de producto muy exitosas con ese enfoque. Así, muchos líderes jóvenes lo ven como modelo a seguir.

He visto que, especialmente en organizaciones grandes, si hay límites de recursos y los incentivos se basan en entregas, los líderes compiten por recursos. Si entregan de más, ganan ascensos. Si nadie en la cima marca lo que no hay que hacer, se fomenta hacer más de la cuenta y, en el proceso, sobrecargan el sistema. Eso reduce la eficiencia general y se termina en caos que requiere medidas de control.

He visto también el otro extremo. Quien se suma a un proyecto sin tener todas las respuestas, pero arma un equipo y juntos aprenden lo más rápido posible, montan experimentos a lo largo del proyecto y comparten información.

Los líderes que hacen esto logran obtener más de sus equipos, hay más claridad, visibilidad del trabajo y autonomía, cada quien encuentra su rol en el esfuerzo. Es, desde mi observación, más común en PMs jóvenes o de carrera temprana, que son nativos digitales y quieren crear valor para los equipos de diseño, investigación, ingeniería y producto, colaborando para resolver problemas en conjunto.

En una conferencia de Canadian friends que asistí, fue gratificante escuchar cómo los líderes de producto pensaban en la colaboración interdisciplinaria, con mucha apertura y vulnerabilidad, admitiendo que no tienen todas las respuestas, pero organizan a su equipo para ir a encontrarlas. Eso es muy diferente al enfoque de que tienes que tener las respuestas y si no, improvisas hasta acertar.

Así que creo que hay dos tendencias en la comunidad de desarrollo de producto. Habrá que ver cuál termina dando mejores resultados. No tengo grandes ejemplos concretos, solo comparto mis observaciones.

Hannah Clark: Estoy de acuerdo porque también he visto que la cultura laboral se ha vuelto mucho menos jerárquica y mucho más colaborativa. Me gusta ese cambio. Creo que vamos por buen camino, donde la vulnerabilidad, la atención a la seguridad psicológica, conceptos de inteligencia emocional, están penetrando las esferas de liderazgo y permitiendo que la gente dé lo mejor de sí al trabajar en forma transversal.

Pero voy a ponerte en aprietos. Eres un líder experimentado y has gestionado muchos equipos. Entonces, ¿qué estrategias has encontrado eficaces para fomentar la curiosidad y experimentación, mientras mantienes altos estándares de calidad?

Greg Petroff: La claridad es el mayor regalo a un equipo. No puedes ser transparente con todo en liderazgo, ni siempre ayuda, porque hay dinámicas en la vida de la empresa que pueden ser difíciles de comunicar o entender. Si todo el mundo habla de eso, nadie se enfoca en el trabajo, pero la claridad sí es fundamental. Dar a la gente apropiación de esa claridad.

Lo ideal es que cada persona vea su rol y cómo aporta a esa claridad. Es difícil para las organizaciones decir no a cosas, pero las que declaran qué no harán son muy eficientes, pues frenan el entusiasmo por proyectos que no tocan ahora; no es que no se vayan a hacer nunca, solo no ahora. De nuevo, es parte de mantener claridad. Y dar retroalimentación cortés, pero responsabilizar. Crear entornos seguros es clave.

Pero tampoco puedes evitar dar feedback constructivo. En Cisco, uno de los principios que me encantaba —tomado de Duo, una startup que Cisco adquirió hace cinco años— era ‘sé más amable de lo necesario’. Si tienes espinaca en los dientes y vas a una junta, quieres que alguien te lo diga. No es personal, solo que es algo que debes saber. Así que todo es cuestión de dar feedback y mantener estándares, centrados en el trabajo, no en la persona.

Eso crea el ambiente propicio para que las personas aprendan de la retroalimentación y no se lo tomen personal, sino como una oportunidad para mejorar ellos mismos o el proyecto. Son las dos cosas que intento aplicar: ser lo más claro posible y dar la mayor retroalimentación posible.

Hannah Clark: Aprecio mucho tus ideas. Seguro que eres humilde, pero estoy de acuerdo.

Gracias por acompañarnos, Greg. Ha sido una gran charla. Abordamos muchos temas de total relevancia hoy. Espero comentarios interesantes de quienes nos escuchan. Y hablando de eso, ¿dónde pueden seguirte o contactarte en línea?

Greg Petroff: Sí, estoy en LinkedIn. Allí puedes encontrar mi perfil. Tengo un Substack llamado Improbable Futures, donde escribo un poco sobre la idea de la posibilidad, así que me puedes encontrar en esos dos lugares.

Hannah Clark: Genial. Pues muchas gracias por acompañarnos.

Greg Petroff: Muy bien, gracias a ti.

Hannah Clark: Gracias por escuchar. Para más ideas, guías y reseñas de herramientas, suscríbete a nuestro boletín en theproductmanager.com/subscribe. Puedes escuchar más conversaciones como esta suscribiéndote a The CPO Club, donde sea que estés escuchando tus pódcast.