Recientemente, un experto en inteligencia artificial se ha enfocado en la complejidad de los modelos de aprendizaje automático al examinar un nuevo sistema que, aunque prometía excelentes resultados en teoría, dejó mucho que desear en términos de experiencia de usuario. A pesar de mejoras en precisión, velocidad y reducción de errores, la percepción de los usuarios no alcanzaba las expectativas. Esto llevó al experto a reconsiderar que la verdadera innovación no está solo en el modelo, sino en su aplicación al producto final.
Este cambio de enfoque hacia las iniciativas basadas en aprendizaje automático implica repensar la pregunta: “¿Esto mejora la experiencia del producto?” Se destaca que la confianza del usuario evoluciona más lentamente que los modelos, convirtiendo a los gerentes de producto en piezas clave para conectar estas realidades y gestionar expectativas.
Los gerentes de producto de aprendizaje automático deben servir como un puente entre la innovación y la práctica, utilizando capacidades de IA para generar impactos significativos. No es sencillo, ya que el éxito no se mide solo en métricas técnicas, sino en entender las necesidades humanas detrás del producto.
A menudo, modelos que sobresalen en métricas internas no logran éxito comercial si no mejoran la experiencia del usuario. Un modelo de predicción de abandono puede ser preciso, pero sin llevar a acciones concretas, su impacto es limitado. Las métricas del modelo informan sobre rendimiento, pero no capturan la esencia emocional que influye en las decisiones de los usuarios.
Así, los gerentes de producto deben optimizar no solo el rendimiento del modelo, sino también su impacto en la confianza y comportamiento del cliente. Determinar cuáles métricas son relevantes y cómo estas afectan al usuario final es fundamental. En organizaciones orientadas a productos, la alineación entre el rendimiento y la experiencia del usuario es crucial.
Un aspecto esencial es la colaboración con investigadores. La interacción entre gerentes de producto y expertos en investigación puede ofrecer nuevas perspectivas y mejorar la toma de decisiones. Pasar de una mentalidad de negociación a una de exploración puede resultar en mejoras significativas en la calidad de los insights.
Finalmente, adoptar un pensamiento sistémico es valioso, permitiendo a los gerentes entender los sistemas de sus productos, incluso sin gestionar directamente la IA. Este enfoque ayuda a gestionar los sistemas invisibles que influyen en lo que los usuarios ven y sienten, y cómo confían en el producto. De este modo, el rol de un gerente de producto de aprendizaje automático va más allá de gestionar modelos, es gestionar el significado detrás de las experiencias del usuario.