Educador de gestión de productos y exdirector de producto afirma que los ciclos de trabajo y las hojas de ruta se crearon para una era más lenta del trabajo de producto

Ed Biden ocupó puestos de CPO y SVP en empresas tecnológicas antes de fundar Hustle Badger y convertirse en formador de gestión de productos.

Hablamos con Ed para entender cómo la IA está cambiando el sector. Esto es lo que nos contó.

El puesto nunca había cambiado tan rápido

Llevo más de doce años trabajando en gestión de productos y nunca había visto que el puesto cambiara tan rápido.

Empecé a desarrollar juegos para móviles y redes sociales en París y Berlín a principios de la década de 2010. Después me incorporé a Rocket Internet, donde aprendí a lanzar nuevas empresas en semanas en lugar de trimestres. Tras mudarme al Reino Unido, dirigí el área de producto en Depop antes de la adquisición por parte de Etsy, ocupé puestos de CPO en YunoJuno y FutureLearn, y dirigí producto a gran escala como SVP en Jobandtalent mientras la empresa superaba los mil millones de euros de ingresos.

Fundé Hustle Badger para enseñar una gestión de productos pragmática y moderna. En aquel momento, la mayor parte de la formación en gestión de productos consistía en teoría al estilo de un MBA o en venerar marcos de trabajo; ninguna de las dos opciones encajaba con la caótica realidad de dirigir equipos de producto. Quería crear lo que me habría gustado tener como profesional: cursos prácticos, una comunidad y eventos semanales basados en lo que funciona.

Desde 2024, la IA se ha convertido en uno de los principales focos de lo que enseñamos. Imparto cursos por cohortes sobre cómo crear con IA, desplegar agentes de IA y qué cambia para los responsables de producto cuando las herramientas evolucionan tan rápido. La audiencia está formada principalmente por PM sénior y CPO que intentan liderar la transformación en sus propios equipos.

Cómo las herramientas de programación con IA están cambiando la gestión de productos

Hace un año, teníamos contratada una agencia para todo lo relacionado con la parte técnica de Hustle Badger. Somos un equipo pequeño y ninguno de nosotros tiene formación en ingeniería, así que dábamos por hecho que cualquier cosa que fuera más allá del SaaS disponible en el mercado requería una empresa externa.

Eso ha cambiado. Ahora realizamos todo nuestro trabajo técnico internamente utilizando herramientas de programación con IA: herramientas internas personalizadas, integraciones con terceros, migraciones de plataformas y nuevas funcionalidades orientadas a los clientes. Es el mismo alcance de trabajo para el que una empresa típica contrataría a un pequeño equipo de ingeniería.

Para ello utilizo exclusivamente la pestaña de código de Claude Desktop. Le doy a Claude un resumen, le pido que investigue el tema y presente opciones, después le doy comentarios y sigo trabajando hasta obtener el resultado que prefiero.

La mayoría de los responsables de producto subestiman lo que ha cambiado como consecuencia de estas herramientas de programación con IA. Las ventajas evidentes fueron la velocidad y el coste. Lanzamos en días lo que antes tardaba semanas y no pagamos las tarifas de una agencia. Las ventajas menos evidentes fueron los cambios en el ciclo de comentarios. Cuando una persona sin conocimientos técnicos puede crear un prototipo, lanzar e iterar algo por sí misma, no aplazamos las decisiones. Ya no existe el «déjame consultarlo con el equipo de desarrollo» ni el «lo priorizaremos en el próximo sprint». La distancia entre decidir y hacer se reduce a horas.

Y hay una implicación más amplia. El umbral de quién necesita aprender a utilizar herramientas de IA ha cambiado. No se trata solo de los ingenieros ni de los diseñadores: se trata de cualquiera cuyo trabajo implique crear o dar forma a algo. Si un equipo sin conocimientos técnicos puede gestionar un producto de software real, cualquier responsable de producto debería preguntarse qué podría hacer su propio equipo si todos adoptaran estas herramientas con la misma intensidad.

Por qué las tareas de producto deben dividirse en tres categorías

Divido las tareas en tres categorías.

La primera incluye todo lo que la IA hace ahora de principio a fin. En nuestro caso, eso incluye escribir código, incorporar a nuevos estudiantes y realizar parte de la promoción en nuestros canales sociales.

La segunda incluye las actividades en las que interviene la IA, pero la decisión final corresponde a una persona. Esto abarca todos nuestros debates sobre arquitectura técnica, el desarrollo de contenidos y parte de la actividad en redes sociales. La IA potencia casi todo lo que hacemos y la aprovechamos especialmente en nuestras actividades de mayor impacto.

La tercera es lo que sigue siendo explícitamente humano. Incluye las conversaciones en directo con clientes, las relaciones comerciales y la enseñanza, que todavía imparto personalmente. También incluye decisiones editoriales como la voz, las posturas que adoptamos y las cosas que nos negamos a decir. Asimismo, incluye todo lo que requiere interpretar el ambiente, generar confianza o mantener las propias convicciones cuando alguien las cuestiona.

La razón no es que la IA no pudiera simular ninguna de estas cosas, sino que el valor reside en que haya una persona presente o en que una persona asuma la responsabilidad de la decisión.

Ed States

Divido las tareas en tres categorías. La razón no es que la IA no pudiera simular ninguna de ellas, sino que el valor proviene de que haya una persona presente o de que un ser humano asuma la responsabilidad de la decisión.

Cómo los chatbots de IA pueden cambiar la navegación de un sitio

Una de nuestras integraciones de IA más importantes es un chatbot en nuestro sitio web que utiliza nuestra biblioteca de contenidos: artículos, material de cursos, publicaciones y marcos de trabajo. Ahora es una de las principales formas en que las personas interactúan con el sitio, junto con la navegación.

Eso, por sí solo, cambió la forma en que las personas descubren nuestros contenidos. Construimos una biblioteca extensa durante varios años, y la mayor parte era, en la práctica, invisible. Las personas llegaban a un único artículo desde un buscador y se marchaban. El chatbot permite a los visitantes describir un problema con sus propias palabras y los dirige a las tres o cuatro piezas que lo responden.

Por qué la IA hace necesario rediseñar la planificación de sprints y de capacidad

El sistema que la mayoría de los líderes de producto debería estar rediseñando activamente es la planificación de sprints y de capacidad.

Invité a Johnny Quach, CPO de MotorK, a un evento de Hustle Badger. MotorK es una empresa SaaS vertical con quince años de trayectoria, no una empresa nativa de IA. Ahora han eliminado los sprints, han eliminado Jira —los tickets se redactan directamente en Cursor porque el modelo lee la base de código y produce tickets más completos que una persona— y han reducido los equipos entre un treinta y un treinta y cinco por ciento.

Están refactorizando aplicaciones enteras en días, cuando el equipo de ingeniería había estimado originalmente que tardarían meses. Como dijo Johnny, las metodologías que utiliza la mayoría de las empresas para organizar los equipos parten de una capacidad X. Cuando cambias la capacidad en un orden de magnitud, todo el sistema queda de repente diseñado para el problema equivocado.

Ese es el rediseño que la mayoría de los líderes de producto aborda con demasiada cautela. Todos los marcos en los que se apoyan la mayoría de los equipos —Scrum, SAFe, sprints de dos semanas, planificación trimestral— se construyeron para un entorno en el que la capacidad variaba entre un diez y un veinte por ciento al año. Los ritmos de planificación tenían sentido a ese ritmo. Pero los equipos que utilizan bien la IA están viendo ahora cómo la capacidad cambia entre cinco y diez veces más en cuestión de meses.

Cada elemento derivado de ese supuesto —como la duración del sprint, los puntos de historia, la planificación de dependencias y los compromisos del plan de ventas— se convierte en una capa de fricción, no en una herramienta de coordinación.

Consejos poco populares

Aquí tienes tres consejos, todos poco populares.

Primero, haz el trabajo tú mismo. No puedes delegar el aprendizaje de estas herramientas ni liderar una transformación de equipo que no entiendas desde dentro. Veo a CPO encargando estrategias de IA, organizando retiros ejecutivos y aprobando presupuestos para herramientas para todos menos para ellos mismos. Los líderes que lo hacen bien son los que dedican una hora al día, todos los días, a utilizar las herramientas que usan sus equipos. No hay atajos.

Segundo, deja de esperar a tener claridad. La tentación ahora mismo es posponer las decisiones importantes hasta que se calme la situación, porque la frontera de los modelos avanza cada seis semanas y comprometerse con una pila tecnológica parece prematuro. La situación no se va a calmar. Los líderes que están triunfando son los que realizan rápidamente apuestas pequeñas y reversibles, aprenden de ellas y actualizan sus decisiones con rapidez.

Tercero, redefine para qué existe tu equipo. Un equipo que entregaba bien en 2024 no es necesariamente un equipo que entregue bien en 2026. El cuello de botella ha pasado de «¿Podemos construirlo?» a «¿Sabemos qué merece la pena construir?». Eso cambia a quién contratas, qué mides, cómo te organizas y cómo es un buen rendimiento.

La cuestión de fondo: No se trata de un cambio de herramientas, de procesos ni de contratación. Son las tres cosas a la vez, sucediendo rápidamente, y afecta a todos los aspectos del funcionamiento de una organización de producto.

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