Durante años he enseñado un taller de descubrimiento de producto, tanto en mis cursos de Certified Scrum Product Owner como en empresas que me contratan para descubrir sus propios productos. La dinámica es siempre parecida: un grupo de personas frente a una pizarra, con notas adhesivas, tratando de entender un problema y de imaginar el producto que lo resuelve.
Hace un tiempo empecé a sumar un participante nuevo a esos talleres: la inteligencia artificial. No para reemplazar a las personas, sino como un descubridor más del equipo.
Los resultados cambiaron la forma en que pienso el descubrimiento de producto. En este artículo te cuento por qué, cómo lo hago y te comparto un pedido real que uso con mis estudiantes.
El descubrimiento tiene que ser rápido y barato
Empiezo por una idea que guía todo lo demás: el descubrimiento de producto debe ser rápido y barato.
No porque no sea importante, sino porque lo que viene después es más caro. Desarrollar el producto cuesta dinero. Lanzarlo cuesta más. Y operarlo en el mercado, con clientes reales, es lo que más recursos consume. Cada semana y cada peso que se gastan en un descubrimiento interminable son semanas y pesos que no estarán disponibles cuando el producto más los necesite.
He visto empresas pasar meses estudiando un producto antes de construir nada. Cuando por fin llegan al mercado, el problema cambió, la competencia se adelantó o simplemente se quedaron sin presupuesto para lanzarlo bien.
Descubre varios productos, no uno solo
Aquí está la parte que más sorprende: como siempre existe el riesgo de descubrir el producto equivocado, conviene descubrir varios.
En lugar de apostar todo a una sola idea, la estrategia es descubrir varios productos posibles, llevarlos hasta un MVP y luego quedarse solo con el que demuestre que sirve. Los demás se abandonan, y eso no es un fracaso: es exactamente lo que el proceso está diseñado para hacer.
Hasta hace poco, esto era difícil de hacer en la práctica. Descubrir un producto ya llevaba tiempo; descubrir tres o cuatro parecía un lujo. La IA cambió esa ecuación. Hoy permite acelerar la capacidad de descubrir y desarrollar varios esqueletos que caminan para distintos productos, y luego llevar los más prometedores al MVP.
Un esqueleto que camina es la versión más básica de un producto que ya funciona de punta a punta: tiene todas sus partes esenciales conectadas, aunque cada una sea mínima. No es bonito ni completo, pero camina. Y eso permite probarlo.
Los dos errores más comunes
1. Buscar el producto perfecto
El primer error es querer descubrir el producto perfecto antes de construir nada. Se agregan talleres, estudios, validaciones y documentos, con la esperanza de eliminar toda la incertidumbre antes de invertir.
Pero la incertidumbre no se elimina en una sala de reuniones. Se reduce poniendo algo en manos de usuarios reales. Un producto bueno que llega temprano tiene más probabilidades de éxito que uno casi perfecto que llega tarde.
2. Creer que el producto se descubre una sola vez
El segundo error es pensar que el descubrimiento es una fase: primero se descubre y después solo se construye.
En realidad, el descubrimiento nunca termina. Cada Sprint, cada incremento y cada conversación con usuarios es una oportunidad para descubrir algo nuevo sobre el producto. Un equipo que deja de descubrir cuando empieza a construir termina construyendo, con mucha eficiencia, lo que ya no hace falta.
La IA como el sexto miembro del equipo
La forma en que uso la IA en los talleres es simple: la invito a participar como un miembro más del equipo de descubrimiento.
El grupo trabaja como siempre: discute, escribe notas, dibuja en la pizarra. Después de cada ejercicio, le muestra a la IA lo que hizo (una foto de la pizarra alcanza) y le pide su opinión como lo haría con un colega con experiencia.
Lo valioso no es que la IA “haga el trabajo”. Es que trae algo que al grupo le cuesta tener: perspectivas y ángulos de pensamiento distintos. Los modelos de IA fueron entrenados con una cantidad enorme de conocimiento, y eso les permite señalar puntos ciegos, cuestionar supuestos y sugerir ideas en las que nadie en la sala había pensado.
Y lo más importante: la IA potencia el descubrimiento sin dejar a las personas de lado. Las decisiones siguen siendo del equipo. La IA no siente el problema; las personas sí. Por eso su lugar es el de un descubridor más, no el de quien decide.
Cómo pedirle ayuda a la IA: contexto, rol y pedido concreto
La calidad de lo que aporta la IA depende casi por completo de cómo se lo pides. En mis talleres, cada pedido tiene tres partes:
- Contexto: qué está haciendo el equipo, qué técnica está usando y qué lleva hecho hasta ahora.
- Tu rol: quién es la IA dentro del equipo y qué experiencia se espera que aporte.
- Pedido concreto: qué necesitas exactamente, con instrucciones claras sobre el resultado esperado.
Este es un pedido real que uso con mis estudiantes en el curso de CSPO, en el ejercicio de User Story Mapping:
Contexto
- Somos un equipo de 5 personas y estamos haciendo un taller de descubrimiento de producto. Escogimos hacer un producto muy similar a Instagram.
- Para este descubrimiento estamos usando la metáfora del Esqueleto que Camina, en el cual identificaremos características de producto y luego las descompondremos en Product Backlog Items usando la técnica de User Story Mapping. Todo esto lo verás en la primera captura de pantalla.
- En la segunda captura de pantalla verás el avance que tuvimos trabajando por 15 minutos.
Tu rol
- Como IA, eres el sexto miembro de nuestro equipo. Conoces más que nosotros acerca de Scrum y conceptos asociados, y tienes años de experiencia en talleres de descubrimiento de producto.
Pedido concreto
- Quiero que revises primero nuestras características y veas si nos faltó alguna. Toma en cuenta que queremos ser la versión mejorada de Instagram.
- Quiero que, siguiendo nuestra lógica de descomposición, descompongas las características en PBIs y crees un User Story Map.
Fíjate en algunos detalles que hacen que funcione:
- Le muestra el trabajo del equipo, con capturas de la pizarra. La IA no empieza de cero; continúa lo que el grupo ya pensó.
- Le pide que revise antes de crear. Primero busca lo que falta en el trabajo del equipo y recién después propone.
- Le pide que siga la lógica del equipo, no que imponga la suya. Así el resultado se integra con lo que el grupo ya decidió.
Más allá del User Story Mapping
El mismo enfoque funciona en todos los ejercicios del taller. Algunos ejemplos de lo que le pido a la IA en otros momentos:
- Al analizar el problema y el mercado: que valide si el problema vale la pena, que señale quién más podría comprar la solución y que analice pros y contras de cada solución posible, incluso sugiriendo soluciones que el grupo no vio.
- Al definir las fronteras del producto: que busque argumentos que podrían convertir nuestros “sí” en “no” y nuestros “no” en “sí”, es decir, qué podría pasar en el mercado que obligue a expandir el producto.
- Al revisar el objetivo, los impulsores y los riesgos: que evalúe si el objetivo no expandió el alcance, que estime qué tan probables son los impulsores y los riesgos, y que diga objetivamente si vale la pena continuar.
En todos los casos, la IA no decide. Pregunta, cuestiona y propone. El equipo decide.
Lo que cambia para un Product Owner
Para un Product Owner, esto significa algo muy concreto: ya no tiene que elegir entre descubrir bien y descubrir rápido. Con la IA como parte del equipo, es posible explorar más ideas, con más perspectivas, en menos tiempo, y llevar varios esqueletos que caminan hasta el MVP para quedarse con el que de verdad funciona.
El descubrimiento sigue siendo un trabajo profundamente humano. Pero ya no tiene por qué ser lento ni caro.
Aprende a descubrir productos con IA
En mi curso Certified Scrum Product Owner hacemos el taller completo de descubrimiento de producto, con la IA como un miembro más del equipo en cada ejercicio. Y si tu empresa necesita descubrir un producto nuevo, también lo facilito como servicio de consultoría.
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