Los trucos de productividad con IA y de ingeniería de prompts que necesitarás en 2025

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Hannah Clark: Mirando hacia atrás a todos los temas que hemos tratado en el programa este año, definitivamente hemos hablado mucho sobre IA. Así que espero que no te importe si sumamos uno más a la lista, porque este probablemente sea el episodio sobre IA más aplicable que hemos hecho hasta ahora.

Mi invitado de hoy es Tal Raviv, el genio detrás del popular curso titulado “Construye tu sistema personal de productividad PM y copiloto de IA”, que es un nombre bastante llamativo. Y también es un gran logro para alguien que antes se describía a sí mismo como escéptico de la IA. Pero para Tal, el punto de inflexión fue descubrir por qué tantos PM luchan por sacar todo el valor de sus herramientas LLM y las tácticas que realmente pueden transformar tu productividad.

Y sí, vamos a desglosar esas tácticas en este episodio. Profundizaremos en cómo la incorporación de la IA se parece mucho a la incorporación de un nuevo miembro al equipo, por qué la ingeniería iterativa de prompts es clave y consejos prácticos para empezar a experimentar con herramientas de IA y ganar confianza en tus habilidades. Vamos allá.

Bienvenidos de nuevo al podcast de The CPO Club. Hoy estoy aquí con Tal Raviv.

Tal, muchas gracias por acompañarnos. Es realmente emocionante. ¿Puedes contarnos un poco sobre tu trayectoria y cómo llegaste a donde estás hoy?

Tal Raviv: Claro. Empecé estudiando ingeniería química, que en realidad no tiene nada que ver con donde estoy hoy.

Bueno, en parte sí, en el sentido de que me hizo bueno para aprender cosas difíciles y sumergirme en ellas. Fundé una empresa SaaS con algunos amigos de la universidad y estuvimos en eso durante cuatro años. Después, cuando llegó el momento de conseguir un trabajo “de verdad”, básicamente estaba mirando a mi alrededor, preguntándome si realmente estaba haciendo soporte, marketing, programación y diseño.

¿Y cómo sería la versión “real” de ese trabajo? Y entonces surgió esta nueva cosa llamada gestión de producto en ese momento. Así que apliqué y hoy probablemente no hubiera podido entrar, pero en ese entonces sí logré hacerlo.

Hannah Clark: Genial. Hoy vamos a hablar de algo más a lo que todos quieren entrar: usar la IA de manera efectiva. Creo que todos estamos tratando de entender cómo podemos usar la tecnología de manera más eficiente y práctica. Así que nos vamos a centrar en cómo incorporar la IA en nuestros flujos de trabajo diarios.

Pero antes de profundizar, hablemos un poco sobre lo que pasa en tu vida. Estás liderando un curso por cohortes para ayudar a los PM a aprovechar la IA de manera más efectiva; ¿cómo fue el camino que te llevó hasta ahí?

Tal Raviv: Comencé a trabajar en este curso junto con Maven. Estaba trabajando en la mayoría de las iniciativas de IA generativa en Riverside, liderando esos proyectos. Pero sinceramente no usaba la IA en mi día a día; pensaba, “esto es genial para el producto, pero no me ayuda en mis tareas cotidianas”. Jamás me iba a ayudar con todo lo que necesitaba cubrir. Así que el curso terminó tratándose sobre productividad y cómo crear sistemas productivos para ti mismo y para tu equipo como PM, porque eso realmente multiplica tu productividad.

Te centras en tu organización, gestionas emociones, todas esas cosas poco tecnológicas. Ese es el curso que enseño. Y en paralelo, jugaba mucho con la IA. Lo que marcó el cambio fue verme atrapado entre la espada y la pared en Riverside y darme cuenta de que solo podía lograr mis objetivos aprovechando ChatGPT. Aun así, me resistía, me quejaba, y mi líder técnico me dijo: “Déjame mostrarte cómo se hace”, lo cual me abrió los ojos a un principio básico: la razón por la que no lo usaba bien era porque no le daba suficiente contexto, justo como haría con una persona.

Y ese fue mi cambio mental. Entonces empecé a preguntarme ¿cuánto contexto puedo darle? ¿Y si le doy tanto contexto como le daría a una nueva contratación? ¿Y si tengo una conversación como con una nueva persona en el equipo?

¿Y si empiezo a involucrarla en una iniciativa particular como a una contratación? Cambié mi modelo mental: ¿qué necesitaría una persona para tener éxito? Y haciendo eso en mi tiempo libre mientras enseñaba el curso, me di cuenta que realmente podía ser útil en el trabajo.

Me tomó tiempo, hasta 2024 me cayó el veinte, y con el tiempo lo incorporé al curso. Así que las dos primeras semanas del curso son sobre poner en orden todo lo importante, incluso en la era de la IA. Y la última semana tiene tres sesiones intensivas para construir tu copiloto PM en IA.

Hannah Clark: Perfecto. Tengo ganas de profundizar en esto, especialmente el onboarding. Me parece súper interesante ver la IA como una incorporación. Tengo ganas de escuchar más.

Antes de eso, hablaste sobre tu escepticismo inicial con la IA. Creo que eso es algo común en gestión de producto y otros campos. ¿Por qué crees que la gente es escéptica o dudosa a la hora de pasar de la conciencia a la implementación?

Tal Raviv: Creo que durante los últimos dos años desde que salió ChatGPT, o dos años y medio, no era muy bueno para muchas cosas, o requería tanta edición y pensamiento que era como cuando contratas a alguien muy junior o por qué a veces no contratas a un becario; generaría más trabajo del que resuelve.

Lo que cambió fue que la IA mejoró mucho, las ventanas de contexto aumentaron, las personalidades mejoraron y los modelos se volvieron más inteligentes. Hace poco, en una charla famosa, los jefes de producto de Anthropic y de OpenAI dijeron que la inteligencia ya no es el cuello de botella; lo son el pre-entrenamiento o el contexto, o simplemente qué sabe la IA y a qué ha estado expuesta.

Además, si llegamos a un LLM y solo damos un prompt de una oración —aunque sea el mejor prompt del mundo afinado por un experto— sigue siendo una sola oración, va a devolverte el promedio de internet. Pero nosotros, como individuos, no somos el promedio de internet: aportamos conocimiento propio, combinamos y sintetizamos. Así que el punto de partida es: dale todo ese conocimiento y ve qué puede hacer.

Hannah Clark: Exactamente. Muchas veces esperamos que el chat lo sepa todo, así que debe dar la respuesta perfecta. Pero es como si paras a alguien en la calle y le pides un PRD; hará su mejor intento, pero sin todo tu contexto y conocimiento. Es uno de esos momentos de “claro, tiene sentido”, pero no todos lo hemos internalizado.

Tal Raviv: Te doy otro ejemplo para hacerlo más claro. Cuando explico esto a gente que no es PM, digo que experimento usando la IA como mi nutricionista. Si vas a un nutricionista real, no te presentas y le dices “dime qué comer, cuánto y cuándo”. El nutricionista te haría preguntas. Si simplemente dijeras “no, solo dime”, diría que así no funciona. Pero de alguna manera, así es como tratamos a la IA.

Hannah Clark: Tal cual. Espero que te esté yendo bien con eso.

Quiero hablar de este Copiloto de IA. Es muy interesante, hay tantos ángulos para abordar la efectividad de la IA.

Empecemos por la herramienta. Cuéntame sobre Copiloto de IA. ¿Qué lo hace diferente?

Tal Raviv: Los componentes del Copiloto de IA son Pick, ChatGPT, Claude u otros. A mí personalmente me gusta mucho Claude para esto. Prácticamente, la función de proyectos es de pago, pero realmente vale la pena.

Es muy bueno para lo que voy a describir. Pero esto se puede lograr con cualquier LLM con un poco de manualidad y trabajo extra. Lo primero es usar instrucciones personalizadas o un prompt de sistema para decirle cómo debe comportarse.

Quieres que sea alguien que te desafíe, que te haga preguntas, que no acepte tus supuestos fácilmente. Idealmente, sería ese colega perfecto que te impulsa en ciertos valores o comportamientos. En mi caso, le pido tendencia a la acción, aportar valor pronto al cliente, tomar decisiones aunque falten datos… pero podría ser distinto en otras industrias.

Así que eso es la personalidad que buscas, como en una entrevista de trabajo. Después de contratarlo, tienes que incorporarlo.

Si un nuevo PM se une al equipo, le darías el documento de misión, visión y estrategia, la presentación del cliente ideal… Si fuera un coach, le daría mis últimas evaluaciones, mis retos, el feedback de mi jefe. También algo de “chisme”: tómate un café y te cuento sobre los stakeholders, las fortalezas del equipo, quién necesita más apoyo, las personas con las que cuidar ciertas cosas… y así. Eso es información que alguien absorbe al llegar a la empresa.

Entonces lo contratas, lo incorporas, y luego tienes que ponerlo a trabajar. Le dices “necesito que trabajes en esta iniciativa” o “guíame en esto”. Empiezas un hilo y le cuentas lo poco que sabes, que te llegó de una charla rápida con la fundadora, que hay que ir rápido. Y conversas sobre la iniciativa, y a partir de ahí puedes pedirle resultados distintos.

Puede ser tan simple como pedirle que redacte documentos, pero va mucho más allá. Puede ser tu socio de pensamiento, simular conversaciones difíciles, sugerirte próximos pasos… y las respuestas son geniales. Aquí ocurre la magia: menciona nombres reales de la organización, señala oportunidades para aplicar el feedback de tus evaluaciones, sugiere cuándo involucrar a ciertos stakeholders… Me ha sorprendido la pertinencia y el timing de sus sugerencias. Cuanto más contexto le das —como los chismes de pasillo—, mejor funciona.

Al final, también vale la pena cerrar el ciclo contando qué pasó, hacer retro, y puedes pedirle que resuma lo que ha aprendido de ese hilo para que el conocimiento se acumule para próximas veces. Claude permite hacerlo con un solo clic, en ChatGPT con copiar/pegar. Así, el copiloto se va volviendo más sabio a medida que absorbe lecciones de iniciativas previas.

Hannah Clark: Me he quedado asombrada, sinceramente. Es mucho más completo e impresionante de lo que esperaba.

Dime, ¿esta fue la conversación que tuviste antes con tu colega, o cómo te diste cuenta de que la herramienta tenía esa capacidad de retención, toma de decisiones y hasta inteligencia emocional? Estoy impresionada.

Tal Raviv: No lo sabía. Todo se conectó con ese “momento de bombilla” cuando mi colega me dijo: “Tengo que escribir muchas historias de usuario muy rápido y es mucho trabajo”. Probaron plugins y era más laborioso. Su consejo fue: abre ChatGPT, dale una plantilla, y cuéntale todo lo que tiene que saber sobre esa historia de usuario.

Pensé: demasiado para escribir. Me dijo: “No, dicta, solo habla”. Y aquí otro cambio reciente: el reconocimiento de voz se ha vuelto buenísimo. OpenAI sacó el modelo Whisper y hay muchas apps que lo usan en Mac o móvil.

Comparado con la dictación nativa de Apple o Windows, es mucho más exacto. Así que ahora simplemente mantengo presionado un botón, hablo largo, y es muy preciso. El proceso es hablarle como lo haría con un ingeniero nuevo, y ChatGPT sabe usar el contexto, formatear bien e inferir. Me sorprendió porque, sin ver los diseños, completó cosas que yo nunca pensé, rellenando huecos, ahorrándome edición. Fue el momento de darme cuenta: ¡el contexto lo es todo! Y además aprovecha esa “media verdad” de internet para conectar y sumar valor.

Pensando así, empecé a probar: ¿cuánto contexto puedo darle?

Hannah Clark: Increíble. Vamos a un modo más táctico. Seguro que hay muchos PMs escuchando que ahora están deseando probar esto.

Si ya tienes tu LLM preferido, ¿cuáles son los pasos críticos para empezar a implementarlo como copiloto?

Tal Raviv: Empieza simple. Si no pagas la versión pro, deberías por otros motivos, pero para esto no es obligatorio.

Abre un nuevo hilo y dile cómo debe comportarse. Incluso diría que el paso cero es instalar un buen sistema de dictado como better dictation, superwhisper, Wispr Flow… practica con buen dictado. Todo será más fácil.

Luego inicia un hilo y dile cómo quieres que se comporte; ese es tu prompt de sistema. Solo ponerlo al principio es el 90% del valor. Si puedes, copia y pega la landing page de tu producto, o habla del producto como lo harías en una reunión informal. Aunque no incluyas organigramas o stakeholders o evaluaciones, ese poquito de contexto ya es mucho mejor que nada. Puedes parar ahí y luego si quieres, sumas el contexto de una iniciativa previa —60 segundos de lo que sabes hasta ahora, qué señales has visto, tickets de soporte, etc.— y das enter. Y ves qué pasa.

Hannah Clark: ¿En el curso has visto a otros seguir este proceso? ¿Tienes ejemplos de gente que haya sacado partido a esto?

Tal Raviv: Hicimos algunos grupos beta y empezamos a crear una comunidad. La comunidad es quien más está experimentando y empujando los límites.

Traje ejemplos de los “momentos ajá” de los alumnos: uno creó prototipos impresionantes —no como los demos de Twitter—, con mucha precisión por el contexto aportado. Algunos PMs lo usan para aprender sobre una industria a la que acaban de llegar. Incluso conozco un líder de producto que lo usó para planificación trimestral; fue mucho contexto, más del que nunca he probado.

Muchos lo usan como socio de pensamiento: para conversar, entender y sacar ideas mejores. Para escribir PRDs, hay quien señala que destaca porque la IA le hace muchas preguntas de antemano. Sabe lo que no sabe y te pregunta antes de escribir el PRD, así que le das más contexto. Es genial. La gente está experimentando más allá de lo que yo probé.

Hannah Clark: Increíble. Ya estoy pensando cómo aprovechar esto, porque parece que los principios aquí son aplicables a muchos contextos. Muy interesante.

Entremos un poco en la ingeniería de prompts, porque hablamos de dar contexto y la importancia de diseñar bien tus prompts. ¿Qué mejores prácticas recomiendas para diseñar prompts y dar contexto de calidad?

Tal Raviv: Hubo una etapa donde todo el feed de LinkedIn eran diapositivas y gente cambiando su título a ingeniero de prompts.

Siempre tuve una sensación rara con eso, como que no iba a durar mucho. Eso de tratar los prompts como conjuros mágicos… Y con el tiempo se ha demostrado que no son tan importantes.

Para la ingeniería de prompts, dos cosas: primero, contexto, tratarlo como una persona y usar dictado. Segundo, sé claro con lo que quieres, luego dale enter. Si no te da lo que buscas, piensa por qué y vuelve al mensaje anterior para aclara. Siempre hay un lápiz para editar el mensaje en la mayoría de chats de IA. Creo que esa es la función más infravalorada de Claude o ChatGPT: puedes volver arriba, editar, agregar una frase, pedirle que aborde el tema de otra manera, etcétera.

Lo vuelve a generar y repite todas las respuestas inferiores. Ese lápiz es la mejor herramienta para la ingeniería de prompts, porque al final es prueba y error, como código. Si no funciona, lo ajustas e inmediatamente ves el resultado, sin preocuparte por usar frases especiales. Eso está desapareciendo. La habilidad es iterar, bucear, no tener miedo, es un cambio de mentalidad.

Hannah Clark: Diseñadores web, esto es para ustedes. Tengo 30 segundos para hablarles de Wix Studio, la plataforma web para agencias y empresas. Cuatro cosas que puedes hacer en 30 segundos: adapta tus diseños a cada dispositivo con IA responsiva, reutiliza activos como plantillas y widgets, añade animaciones sin código y fondos degradados desde el editor, y exporta tus diseños desde Figma a Wix Studio con un solo clic. ¡Se acabó el tiempo pero la lista sigue! Pásate a Wix Studio y compruébalo.

Oh, vale. Es práctico pero no intuitivo pensar así sobre el diseño de prompts.

Ahora, cuéntanos por qué decidiste enfocarte en esto como taller y no como producto escalable de IA que ya haga todo esto. ¿Por qué esa decisión?

Tal Raviv: Como PM de carrera y programador, tuve la tentación.

Mi primer impulso fue, “ok, ¿cómo creo un producto aquí?”. Pero al analizarlo, vi que lo que falta no es funcionalidad, ni UI ni efectos de red; lo que falta es permiso, orientación, cambio de mentalidad.

Podría construir un producto y pasarme un año devanándome los sesos con el onboarding, porque todo lo que he descrito sería una incorporación inmensa para alguien solo. Nadie lo haría. Pero puedo ser más útil en vivo con la gente, respondiendo preguntas, animando a que reserven tiempo para aplicar los conceptos y construyendo juntos. Así consigo una activación casi total, por hablar en términos de producto, y con más valor a largo plazo. Además, espero que muchas de las cosas que faltarían sean desarrolladas por OpenAI o Claude. Lo importante es ayudar a la gente a usar bien estas herramientas: los obstáculos están en la mentalidad, los comportamientos y el permiso.

Hannah Clark: Tiene mucho sentido. Crear un producto de IA sabiendo contra quién compites es una apuesta grande. Así que aprovechar mejor las herramientas disponibles es donde mucha gente necesita crecer.

Y hablando de eso, existe la percepción de que estamos atrasados. Mucha gente sabe que podría aprovechar más la IA pero se siente intimidada para empezar. ¿Qué les dirías para ayudarles a superar esa percepción y comenzar a desarrollar habilidades de manera accesible?

Tal Raviv: Hoy hablaba con una directora de producto y me dijo que su organización entera “había perdido el tren de la IA y la productividad en nuestros roles”. Le respondí: no ha pasado ningún tren, todos sienten eso, incluso en empresas a la vanguardia. He escuchado esa frase muchas veces: siento que otros están más adelante. Les aseguro que no es cierto.

Ahora mismo, todo el mundo está igual. Da esa impresión porque todos hablan de esto. Si tienes esa sensación, empieza por experimentar poco a poco. Prueba algo pequeño, aplica los principios: contexto e iteración. Reserva diez minutos para ello. Haz músculo de experimentador y verás que eso te impulsa. Y rápidamente acabarás enseñando a otros. La clave es superar la intimidación y la idea de que ya es tarde. Todos sienten eso.

Hannah Clark: Me alegra que lo digas, porque es verdad. Hay una tendencia a pensar que el auge ya pasó, que estamos detrás y ni vale la pena intentarlo. Pero es más bien como un taxi: lo puedes llamar cuando quieras y decirle a dónde ir. Me gusta ese cambio de enfoque. Agradezco mucho el trabajo de mentalidad que estamos haciendo hoy, Tal.

Has mencionado logros o momentos de éxito, ¿cuál es el más asombroso que has visto con IA, ya sea tuyo o de otros?

Tal Raviv: Para mí, el momento “guau” fue una conversación sobre precios. No es que haya dado la respuesta perfecta, pero fue una conversación excelente.

Incluso cuando se equivocó, me obligó a preguntar por qué sentía que estaba mal y expresarlo. El mejor término es socio de pensamiento: fue como tener a alguien muy inteligente ayudándome a reflexionar ideas, llegar a mejores soluciones sobre cómo agrupar o fijar precios. Es el siguiente nivel del “patito de goma”; probablemente no es la imagen de ciencia ficción sobre la IA, pero muchos me preguntan si no es malo externalizar mis ideas a la IA. Y mi respuesta es que me hace más listo, igual que tener cerca a personas inteligentes. Lo buscamos cuando elegimos trabajo y entorno.

Para mí, pricing fue un momento revelador; no lo resolvió todo pero la conversación fue de máximo nivel.

Hannah Clark: Muy buen ejemplo, porque es un tema sutil. Justo tuvimos una charla con Cem Kansu de Duolingo, que es el jefe de producto allí, y la conversación sobre precios es muy compleja: requiere mucha precaución, y tener una herramienta que te ayude a tomar decisiones y aplicar ese aprendizaje es una enorme ventaja.

Muy fascinante, Tal. Muchas gracias por acompañarnos. Aprendí muchísimo hoy. ¿Dónde pueden encontrarte si quieren tomar tu curso o seguirte online?

Tal Raviv: Claro. LinkedIn es la primera opción. El curso está en Maven para quienes escuchan esto y solo quieren probar y experimentar. También estoy compartiendo ahí mismo el demo y el playbook de Notion donde tengo todos los prompts y pasos —está todo estructurado. Eso lo puedes comprar aparte sin tomar el curso.

El curso sí es ideal para quienes quieren tener acceso, Q&A, horas de oficina y realmente trabajar esto juntos.

Hannah Clark: Genial. Muchas gracias por estar con nosotros. Ha sido un placer absoluto.

Tal Raviv: Gracias.

Hannah Clark: Gracias por escucharnos. 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, en cualquier plataforma donde escuches podcasts.