¿Que aprenderás con este artículo?

La inteligencia artificial (#IA) puede ayudar al product manager y product owner a automatizar muchas de sus actividades.

Este artículo verás como hacerlo, y veremos tres ejemplos: cómo analizar a los stakeholders, cómo escribir un mapa de historias, y como analizar una historia. Te animas a explorar como? 👇

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¿Qué hace un Product Manager?

El trabajo de Product Manager, y el rol asociado de Product Owner en Scrum, son polifacéticos y esenciales para el éxito de cualquier producto. Estos profesionales actúan como la voz del cliente dentro de la empresa, asegurándose de que las características del producto se alineen con las necesidades del mercado y los objetivos de la empresa.

Su labor incluye la definición de la visión y de la estrategia del producto, así la priorización del trabajo y la colaboración estrecha con los equipos de diseño y desarrollo.

Para este artículo utilizaremos el marco de trabajo de gestión de producto de Roman Pichler, que incluye un catálogo amplio de responsabilidades y actividades del Product Manager (PM en adelante). Algunas de estas actividades también corresponden al Product Owner (PO en adelante).

¿Cómo la IA puede facilitar las tareas del Product Manager?

La inteligencia artificial (IA en adelante) abre un abanico de posibilidades para los PM, permitiéndoles no solo ser más eficientes en su trabajo, sino también aumentar el impacto de sus actividades.

Veamos un ejemplo de posibles aplicaciones de la IA a unas cuantas tareas del PM del marco de Roman:

Análisis de Tendencias de Mercado: Los algoritmos avanzados pueden detectar cambios emergentes en las preferencias de los consumidores a partir de datos de encuestas o usos del producto, permitiendo a los PM anticiparse y adaptar el producto proactivamente.Evaluación detallada de la competencia: La IA puede realizar un seguimiento continuo de las actividades de la competencia, a través del análisis textual de su página web y redes sociales, ofreciendo comparaciones en tiempo real y destacando oportunidades para diferenciar el producto.Planificación de roadmaps dinámicos: Con la IA, los PM pueden construir roadmaps que se ajusten automáticamente a cambios en el mercado o en la retroalimentación de los usuarios, manteniendo el producto relevante.Optimización de la estrategia de precios: La IA puede simular diversos escenarios de precios y promociones para maximizar los ingresos y la adopción del producto.Desarrollo de campañas de marketing personalizadas: Utilizando IA para analizar los perfiles (personas en UX) y comportamientos de usuarios, los PM pueden crear campañas de marketing altamente personalizadas y efectivas.Priorización de funcionalidades basada en datos: La IA puede predecir el impacto potencial de las características propuestas, ayudando a priorizar aquellas que ofrecerán el mayor valor.Mejora continua del producto: Algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar áreas del producto que requieren atención, sugiriendo mejoras basadas en la utilización y el feedback del usuario.

Como se ve en estos casos de uso, la IA proporciona numerosas herramientas a la hora de dar soporte al trabajo del PM, como:

Análisis y simulaciones de datos estructurados y desestructurados.Identificación de patrones.Análisis y comprensión de textos.Creación de contenidos de texto e imagen.

A continuación profundizaremos en tres casos de uso del soporte de la IA al PM:

Entender y negociar con stakeholders.Definir el alcance de una iniciativa con la técnica Story Mapping.Definición de una historia de usuario.

 

Ejemplo 1: aplicar la IA a negociar con stakeholders

La IA puede ser de gran ayuda para preparar la colaboración con stakeholders clave como los entrenadores en el caso de estudio de los gimnasios GymTonic y la introducción de GymAPP, la nueva App de clientes.

A través del análisis de datos y la generación de insights, la IA puede revelar cómo la introducción de GymAPP podría impactar su trabajo diarioanticipar posibles resistencias identificar argumentos convincentes que alineen la App con sus necesidades.

Por ejemplo, si la IA descubre que los entrenadores pasan mucho tiempo creando rutinas personalizadas para los clientes, podría proponer que la GymAPP automatice parte de este proceso, liberando tiempo para que los entrenadores se centren en proporcionar una atención más personalizada.

Veamos un ejemplo de prompt para ChatGPT, utilizando la estructura CO-STAR descrita en el primer capítulo:

Y el resultado es:

 

Ejemplo 2: aplicar la IA a Crear un Story Mapping

El story mapping es una técnica clave para comprender y organizar las funcionalidades de un producto en una narrativa coherente y orientada al usuario.

La IA puede ayudar al PM a agilizar la creación de Story Maps, p.e.:

Analizar las entrevistas con los usuarios respecto a las actividades del usuario y las funcionalidades de GymAPP.Identificar posibles nuevas funcionalidades de soporte a las actividades del usuario.Agrupar las funcionalidades en entregas coherentes a un objetivo de negocio.

En el caso de GymAPP, la IA podría analizar patrones de uso y comentarios de los usuarios para identificar las funciones más populares y los puntos de dolor en la experiencia del usuario. Esto puede resultar en un story map que priorice nuevas funciones que automaticen la personalización de entrenamientos o que introduzcan elementos de gamificación para aumentar la motivación y la adherencia al ejercicio.

Un ejemplo del uso de ChatGPT4 para asistir al product manager en la creación de un mapa de historias es este prompt:

 

Y el resultado es:

  

Ejemplo 3: aplicar la IA a crear una historia de usuario

En el desarrollo ágil, las historias de usuario son declaraciones breves que capturan las necesidades del usuario desde una perspectiva de valor.

La inteligencia artificial (IA) puede enriquecer este proceso extrayendo información valiosa de datos existentes, como patrones de comportamiento del usuario y preferencias, para formular historias de usuario que reflejen con precisión las necesidades reales y cómo el producto podría satisfacerlas.

P.e. si sabemos que los usuarios valoran poder “registrar el progreso del entrenamiento”, podemos preguntar a ChatGPT p.e.:

¿Para qué quiere esto el usuario?¿Qué funcionalidades del producto pueden cubrir esa necesidad?¿Cómo podemos medir el éxito de esta historia?

Siguiendo con esta historia de usuario:

«Como usuario de fitness,
quiero poder registrar el progreso de mi entrenamiento 
para tener consistencia en los entrenamientos y recibir recomendaciones personalizadas que me ayuden a mejorar.»

Escribimos el prompt para ChatGPT:

 

Y el resultado es:

 

incluso podríamos pedirle a ChatGPT que ayude a escribir el cógido Gherkin para seguir analizando la funcionalidad. 

 

Resumen

La IA puede automatizar parcial o totalmente muchas de las tareas de un product manager, permitiédole:

Tener más tiempo para dedicar a las actividades más estratégicas y complejas, así como colaborar con los actores clave.Tomar más decisiones informadas en datos.Comenzar a hacer actividades de valor añadido para las que no tenía tiempo o conocimientos.

En el próximo capítulo veremos ¿Cómo potenciar el trabajo del agile coach con IA?. ¡No te lo pierdas!

 

¡Pon en marcha lo aprendido!

Emplea un minuto en reflexionar sobre estas preguntas.

¿Cómo me ayuda la IA a automatizar las tareas del product manager?¿Cómo me ayuda la IA a desarrollar mejores historias de usuario?¿Cómo me ayuda la IA a identificar métricas para seguir la estrategia del producto?

Mejor aún si puedes anotar las respuestas en tu cuaderno de aprendizaje. Y todavía mejor si tuiteas sobre esto y referencias a este artículo. #agile_con_IA 🤗

👉 Te espero en el siguiente capítulo para aprender como la IA puede ayudar al Agile Coach.

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