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El uso de la IA en el desarrollo de productos está revolucionando la forma en que las empresas impulsan la innovación y responden a las necesidades de los usuarios. Frente a estos cambios masivos, los líderes tecnológicos actuales deben asegurarse de que sus esfuerzos tengan un impacto real y no sean sólo palabras vacías.
Una base sólida consiste en una comprensión clara de las necesidades de los clientes, la dinámica del mercado y el panorama tecnológico. Esto requiere una combinación equilibrada de centrarse en el usuario, limitar intencionalmente la mejora de la IA a áreas relevantes y garantizar que los requisitos y procesos básicos estén listos para integrarse. Herramientas de inteligencia artificialDe esta manera, las organizaciones pueden crear soluciones innovadoras, sostenibles y fáciles de usar que liberen el verdadero valor de la IA en la innovación de productos.
Vicepresidente de Ingeniería de Box Corporation.
Centrarse en los usuarios
La IA está de moda en este momento, pero contrariamente a los recientes ciclos de exageración, el lenguaje natural y las capacidades de razonamiento en grandes modelos de lenguaje (Maestro de leyes) tiene el potencial de tener un amplio impacto en una amplia gama de productos. Pero añadir IA a un producto que funciona bien sólo para mantenerse al día con las tendencias sólo confunde a los usuarios.
Antes de implementar la IA, las empresas deberían preguntarse si la IA ya está abordando problemas o brechas. La evaluación del usuario es clave. ¿Cómo puede mejorar la inteligencia artificial? Experiencia del empleado ¿Sin olvidar la estrategia de producto? También pueden ser importantes las interacciones que podrían beneficiarse de una interfaz de lenguaje natural o flujos de trabajo manuales que pueden optimizarse.
Un ejemplo conocido: al buscar en la plataforma online AirBnB, los usuarios filtran opciones según criterios como el precio o el número de habitaciones. Reemplazar un filtro simple con usuarios que escriben una pregunta en lenguaje natural no abre nuevas posibilidades y crea un flujo más complejo con un mayor riesgo de resultados inesperados. Sin embargo, incluso con múltiples filtros, no siempre es fácil encontrar lo que buscas. Es difícil modelar la larga cola de normas subjetivas como filtros eficaces. La capacidad de la IA para comprender los matices del lenguaje natural puede marcar una gran diferencia. Con la búsqueda impulsada por IA, no hay límites para la personalización. Al mismo tiempo, no se deben sacrificar los filtros rápidos, útiles y funcionales.
Si bien es relativamente fácil crear una demostración convincente utilizando nuevas tecnologías de inteligencia artificial, desarrollar un producto útil es todo un desafío. Crear un proceso paso a paso le permite aprender de los comentarios de los usuarios, lo cual es crucial para crear una experiencia valiosa y convincente.
¡Cuidado con los ajustes prematuros!
Uno de los aspectos interesantes de esta última ola de IA es su capacidad de hiperpersonalización. Lo que antes requería una comprensión humana de los matices y las intenciones ahora puede convertirse en datos digitales y estar ampliamente disponibles.
La fascinación por la tecnología no debería ser una barrera para aprender todo sobre el desarrollo práctico de productos. Si bien ajustar un modelo personalizado puede parecer tentador, es una forma de optimización prematura que limita una variedad de opciones antes de encontrar el producto adecuado. El ajuste prematuro del modelo de IA ralentiza la tasa de iteración y aumenta los costos de mantenimiento, lo que en última instancia obstaculiza la velocidad de la innovación.
Entonces, ¿cómo se crea una experiencia personalizada? Se trata del reclamo. Un reclamo es un excelente lugar para establecer el tono de la interacción: confianza, ajustes culturales o de la industria, voz de la marca y más. Debe transmitir cualquier información privada que deba utilizar el formulario. El mensaje también debe resumir el contexto que se debe proporcionar a los nuevos empleados para completar la tarea.
Este enfoque proporciona la flexibilidad para mejorar y adaptarse gradualmente a medida que evoluciona la tecnología subyacente y la comprensión de cómo utilizarla. El grado de complejidad en la estructuración de la tarea es, en última instancia, un diferenciador clave para el producto. Los modelos de IA son como cajas negras: una consulta conduce a una respuesta. Incluso los pequeños cambios pueden provocar grandes cambios en la calidad. La implementación temprana del proceso de garantía de calidad permite una evaluación efectiva de las mejoras y una rápida detección del deterioro.
La base para una innovación rápida
Para mantenerse al día con el ritmo de cambio en la IA, el equipo debe poder evolucionar rápidamente. Una base sólida comienza con la construcción de una plataforma de IA que allana el camino para los desarrolladores y permite iteraciones rápidas y coherencia en todo el producto. También se debe considerar la estandarización en términos de proveedores y modelos aprobados, un marco de consulta básico, un enfoque para las pruebas de calidad y patrones y funciones básicos para extraer datos relevantes de fuentes de datos comunes que sirvan como contexto para la consulta.
Aunque simplificar una plataforma de IA puede implicar muchos desafíos, no debería hacerse excesivo énfasis en la centralización. No se trata de la tecnología, sino de cómo se integra en el producto. Los equipos responsables de un aspecto específico del producto están en la mejor posición para identificar y optimizar los casos de uso apropiados. Por lo tanto, todos los miembros del equipo de desarrollo de productos deberían poder utilizar la IA con éxito en sus propios campos.
Enumeramos la mejor herramienta de productividad.
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