Para impulsar la adopción de la IA, desarrolle las habilidades de gestión de producto de su equipo

Gran parte de la conversación sobre cómo trabajar eficazmente con la IA generativa se ha centrado en la ingeniería de prompts. Estas habilidades son útiles, pero solo representan una parte de la historia. El verdadero beneficio aparece cuando los empleados aprenden a aplicar la IA generativa en su trabajo diario de una manera que mejore la forma en que trabajan. Esto exige definir problemas valiosos dentro de los flujos de trabajo, evaluar posibles soluciones, experimentar con rapidez e integrar nuevas prácticas de manera sostenible en el trabajo cotidiano, disciplinas que son fundamentales para la gestión de productos.

Si todos los empleados deben actuar como gestores de producto a la hora de adoptar la IA generativa, los directivos desempeñan un papel clave en la creación de las condiciones que hacen que este conjunto de habilidades sea visible, valorado y útil. Este artículo muestra cómo se aplican estas habilidades en la práctica y qué pueden hacer los directivos para fomentarlas.

DEFINA EL PROBLEMA A RESOLVER Y SU VALOR

A diferencia de muchas tecnologías previas en el entorno laboral, la IA generativa es ampliamente aplicable y evoluciona con rapidez.

Los empleados necesitan desarrollar la capacidad de descubrir por sí mismos qué puede hacer la tecnología para apoyar su trabajo. Un gestor de producto comienza por especificar cómo se define el valor para los usuarios (qué necesidades tienen y cuáles son las más críticas). Esta es también la forma en que los empleados deben comenzar al abordar la IA generativa: decidiendo si buscan ahorrar tiempo, mejorar la calidad, reducir errores y/o ampliar el rango creativo.

EVALÚE LAS OPCIONES TECNOLÓGICAS

Para desarrollar un producto de manera eficaz, los gestores de producto evalúan constantemente el abanico de soluciones técnicas disponibles y la forma en que cada una funciona, con el fin de identificar qué herramienta es la más adecuada para la tarea. De manera similar, existen distintos tipos de herramientas de IA generativa, por lo que vincular la herramienta correcta con el problema puede resultar complicado.

Los líderes pueden ayudar a los empleados a navegar este entorno enseñándoles a evaluar las herramientas de IA generativa en función de sus necesidades específicas, considerando:

-- La interfaz y el flujo de trabajo.

-- La integración de datos.

-- La capacidad de la herramienta.

Para educar a los empleados sobre estas herramientas en constante cambio, establezca reuniones, boletines informativos y otros recursos que sirvan como ejemplo y demuestren su uso.

EXPERIMENTE

Una gestión de productos eficaz depende de la experimentación a lo largo del ciclo típico de desarrollo. Esto permite refinar rápidamente el valor de una solución. De manera similar, el ensayo y error es necesario para que los empleados prueben soluciones y desarrollen flujos de trabajo con IA que realmente generen valor.

INTEGRE

Los gestores de producto saben que una funcionalidad brillante es inútil si no encaja en el ecosistema existente del usuario.

Los líderes pueden ayudar a los empleados a cerrar esta brecha fomentando dos tipos de interoperabilidad:

1. Técnica. Anime a los empleados a preguntarse: "¿A dónde necesito realmente que vaya esta información?" En lugar de copiar manualmente resúmenes generados por IA en un sistema de seguimiento de proyectos, un empleado con mentalidad de producto busca formas de automatizar esa transferencia.

2. De procesos. Las herramientas de IA generativa a menudo pueden modificar el orden necesario de las operaciones dentro de un equipo. Cuando una persona automatiza una tarea, se genera un efecto en cadena para quien recibe posteriormente ese trabajo. Los directivos deben ayudar a los empleados a rediseñar roles y rutinas, asegurando que el nuevo flujo de trabajo potenciado por IA no genere cargas desiguales ni cuellos de botella.

La adopción de la IA generativa en el trabajo rara vez fracasa porque las personas no sepan redactar buenos prompts. Fracasa porque los empleados tienen dificultades para visualizar cómo la IA encaja en sus flujos de trabajo reales, y porque los primeros intentos suelen percibirse como ineficientes, frágiles o difíciles de sostener. Los directivos que logran el mayor impacto no resuelven esto imponiendo su uso ni ofreciendo más capacitación técnica: hacen visible el camino hacia el valor.