En mi reciente entrevista Live With Tim O’Reilly, hablé con Marily Nika, autora de la construcción de productos con IA y una de las voces más reflexivas en la intersección de la IA y la gestión de productos. Hablamos sobre lo que significa construir productos en la era de la IA, y cómo se está redefiniendo el papel del gerente de productos en tiempo real. Este es un tema cercano y querido para mí mientras trabajo con el equipo O’Reilly para tomar la amarga lección de corazón y repensar todos nuestros procesos y productos a la luz de las nuevas capacidades de la IA. (Para una perspectiva adicional, ver también la crítica de Drew Breunig de la amarga lección aplicada a la estrategia de IA corporativa). Marily comenzó en la gestión de productos de IA en Google en 2013, antes de que la mayoría de nosotros incluso lo llamara. Hoy, argumenta, este ya no es un conjunto de habilidades de nicho. Se está convirtiendo en el trabajo. «Todos los gerentes de productos serán gerentes de productos de IA», dijo. Pero también advirtió contra lo que llamó la «trampa de objetos brillantes», utilizando AI solo para mantenerse al día con la exageración. Los buenos PM deben mantenerse en tierra en los puntos de dolor del usuario y la estrategia de productos. La IA debe usarse solo cuando sea la mejor solución posible. «Los casos de uso no han cambiado», señaló Marily. «La gente todavía quiere las mismas cosas. Lo que ha cambiado es cómo podemos resolver para ellos». El flujo de trabajo de prototipos rápido de Marily de las partes más emocionantes de nuestra conversación fue escuchar sobre el rápido flujo de trabajo de prototipos de Marily utilizando la perplejidad para la investigación de usuarios, los GPT personalizados para la generación de especificaciones en su propia voz y V0 para las maquetas UI. Con estas herramientas, ella puede pasar de idea a prototipo funcional en horas, no semanas. «Cada semana bloqueo el tiempo en mi calendario solo para la experimentación de AI. Me ha hecho un PM mucho mejor», dijo. No había pensado en limitar una búsqueda a Reddit para extraer los puntos de dolor del usuario. Eso es brillante. Uno de nuestros asistentes en vivo hizo una pregunta reflexiva: ¿Existe algo como «PM de Vibe»? Aquí está la respuesta de Marily: también discutimos cuándo priorizar la velocidad del esmalte sobre la velocidad, y si la IA puede ayudarnos a hacer ambas cosas. «La IA es un control deslizante, no un interruptor. Tienes que decidir cuánto usarlo en cada etapa», señaló. También presentó tres tres arquetipos de gerentes de productos emergentes: AI Builder PMS, que trabajan en los modelos de Modelos de PMS, que crean novedosas UX con esos PMS de Modelsi, que continúan para desarrollar la IA para amplificar el trabajo de los productos tradicionales. O’Reilly Live Training Curriculum para la gestión de productos centrados en la IA. La extracción se reúne con la implementación hablamos sobre un tema cercano a mi corazón: el primer ministro como traductor entre estrategia e implementación. Estoy muy influenciado por el trabajo de mi esposa Jen Pahlka sobre la transformación del gobierno, como se describe en su libro Recoding America. En su narración, la gestión de productos es la habilidad de dar forma no solo a qué hacer al desarrollar un producto, sino también qué no hacer. El gobierno es, en muchos sentidos, un caso extremo, con mandatos desarrollados por miembros no técnicos del Congreso y su personal, o por agencias administrativas, con poca atención a los detalles de cómo se implementarán esos mandatos, ¡si la implementación implícita funcionará, o incluso si las especificaciones son implementables! Pero esas lecciones también son a menudo sorprendentemente relevantes para aquellos de nosotros en el mundo corporativo. Dos historias se quedan en mi mente. El primero es sobre un primer ministro en los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid que se enfrentó a una especificación que pensó que no era implementación. Los mandatos contradictorios del Congreso significaban que los médicos deberían inscribirse para un programa tres meses antes de recibir la información que necesitaban para tomar esa decisión. Cambiar la especificación habría sido casi imposible. Así que tomó la audaz decisión de anularlo, razonando que el Congreso había especificado informes trimestrales porque no entendieron que sería posible crear una API para proporcionar actualizaciones en tiempo real. El segundo es sobre un líder del proyecto que reconoció que el proyecto como se especifica no funcionaría, pero dijo: «Si nos dicen que construamos un bote de concreto, construiremos un bote concreto». En su respuesta a mi diatriba extendida, enfatizamos marítimamente que, si bien los PM no ejecutan la entrega diaria, deben comprender las compensaciones entre la latencia, el costo, la UX, la privacidad y la viabilidad, especialmente en el desarrollo de AI. No necesita construir un bote concreto solo porque alguien le dijo. Herramientas al equipo y adopción de AI del equipo de las mejores preguntas de asistentes de la hora, una que fue tan buena que lo estoy usando como parte del encuadre de una publicación más larga en la que estoy trabajando en los grupos de IA para grupos » (Esta pregunta fue de alguien identificado solo como DP. Por alguna razón, muchos de nuestros clientes corporativos no quieren que sus empleados sean identificados por su nombre o afiliación en el chat para nuestros eventos en vivo, lo cual es una lástima. DP, si usted lee esta publicación, comuníquese. Me encantaría. Me encanta que chat con usted. El uso de la IA todavía está a menudo en conjunto y reservado en los equipos, la gente teme que estén «engañando» al usarlo, señaló. Pidió que los equipos sean abiertos y colaborativos sobre sus flujos de trabajo de IA: cree bibliotecas rápidas compartidas, use herramientas de grupo como NotebookLM y normalice el uso de IA con agentes y sistemas compartidos. Se me ocurrió en base a su respuesta de que NotebookLM puede tener un buen comienzo como una plataforma para el trabajo de IA compartidos de los desarrolladores de AI compartidos, ya que se dedica a muchas de las características de colaboración de Google Drive y la familia de Google de la familia de la familia de Google de la familia de la familia de las aplicaciones de productos de Google. De manera similar, la IA para los desarrolladores se basa en GitHub para la mayoría de sus capacidades de «Groupware», pero eso destaca cómo los LLM son realmente débiles en esta área. Apoyarse en la infraestructura externa no es un sustituto de las características nativas. Por ejemplo, ¿cómo podría una instancia de LLM tener una memoria de grupo, no solo la memoria de usuario? ¿Cómo podría incluir el control de versiones? ¿Cómo podríamos compartir un flujo de trabajo de IA en comparación con el solo envío de enlaces a los resultados, por lo que solíamos enviar archivos de Word y Excel antes de 2005, cuando Google Docs nos enseñó que había una mejor manera? ¿Cómo podría alguien en salud entrar en la gestión de productos de IA? Marily dio un poderoso recordatorio: no necesitas ser un experto en IA para comenzar. Ahora es tiempo. No importa cuál sea su trabajo hoy, puede aprender, experimentar y construir con IA. Apóyate a tu experiencia en la salud. Ella contó una historia de uno de sus cursos en vivo de gestión de productos en la plataforma O’Reilly que ilustró cómo un usuario había realizado la transición de una pequeña compañía de hardware a una oportunidad de AI HealthTech en Apple. Ambos acordamos: todavía estamos temprano. A pesar de todo el bombo sobre los líderes actuales del mercado, la IA de hoy apenas está rascando la superficie. Es posible que algunos de los jugadores dominantes de hoy no sobrevivan. Muchas aplicaciones nativas de AI asesinas aún no se han inventado. El futuro de la IA todavía está en juego, y depende de nosotros construirlo. Gracias a Marily por compartir su experiencia con nosotros, y para todos los clientes de O’Reilly cuyas preguntas son una parte tan importante de nuestros eventos en vivo, incluidas este. Nuestro próximo evento AI Codecon, codificando para el futuro mundo de agente, resaltará cómo los desarrolladores ya están utilizando agentes para construir experiencias innovadoras y efectivas con AI. Esperamos que se una a nosotros el 9 de septiembre para explorar las herramientas, los flujos de trabajo y las arquitecturas que definen la próxima era de programación. Es gratis para asistir. Recuércese ahora para guardar su asiento.