Recientemente, un especialista en inteligencia artificial abordó la complejidad de los modelos de aprendizaje automático al analizar un sistema que, a pesar de prometer resultados sobresalientes teóricamente, ofrecía una experiencia de usuario insatisfactoria. Aunque los indicadores mostraban mejoras en precisión, velocidad y reducción de errores, la percepción de los usuarios no cumplía con las expectativas generadas por el modelo. Esta discrepancia llevó al experto a una reflexión: la verdadera innovación no solo reside en el modelo, sino en su aplicación e integración en el producto final.
Este profesional cambió su enfoque hacia las iniciativas de aprendizaje automático, pasando de una mentalidad centrada en la eficacia del modelo a cuestionarse: “¿Esto mejora la experiencia del producto?” Según su experiencia, la clave está en la lenta evolución de la confianza del usuario frente al rápido avance de los modelos. Por ello, los gerentes de producto juegan un papel crucial al conectar estas dos realidades, gestionando las expectativas y el comportamiento del usuario.
El trabajo de los gerentes de producto en aprendizaje automático aplicado se considera un puente entre la innovación y la aplicación práctica. Se espera que utilicen habilidades de aprendizaje automático para lograr resultados significativos en el producto. Esta tarea no es sencilla, ya que el éxito implica no solo métricas técnicas, sino también la comprensión de las necesidades humanas detrás de las interacciones con el producto.
A menudo, los modelos que muestran buen rendimiento en métricas internas pueden no traducirse en éxito comercial si no mejoran la experiencia del usuario. Por ejemplo, un modelo de predicción de abandono puede ser preciso, pero sin generar un cambio tangible si no lleva a acciones concretas. Las métricas del modelo pueden informar sobre el rendimiento, pero no capturan la esencia emocional que guía a los usuarios en sus decisiones.
Por lo tanto, la responsabilidad del gerente de producto es optimizar no solo el rendimiento del modelo, sino también el impacto en la confianza y el comportamiento del consumidor. Deben plantearse cuáles son las métricas relevantes y cómo se comunican al usuario final. En organizaciones orientadas a productos, la alineación entre el rendimiento del modelo y la experiencia del usuario es decisiva.
Un aspecto crucial en este proceso es la colaboración con investigadores. La interacción entre gerentes de producto y expertos en investigación puede ofrecer nuevas perspectivas y enriquecer el proceso de toma de decisiones. El cambio de una mentalidad de negociación a una de exploración puede resultar en una mejora significativa en la calidad de los insights obtenidos.
Finalmente, adoptar un pensamiento sistémico se presenta como una herramienta valiosa, permitiendo a los gerentes de producto entender mejor cómo funcionan los sistemas dentro de sus productos, aun sin gestionar directamente la inteligencia artificial. Este enfoque promueve la gestión de sistemas invisibles que deciden lo que los usuarios ven y sienten, y cómo confían en el producto. De esta manera, el trabajo de un gerente de producto de aprendizaje automático no solo se trata de gestionar modelos, sino de gestionar el significado detrás de las experiencias de usuario.
