El auge de la inteligencia artificial está cambiando las reglas del juego en el desarrollo de productos digitales. Cada semana aparecen nuevas herramientas, modelos más potentes y promesas de automatización total. Pero más allá de las demos espectaculares y los titulares, la realidad para los equipos de producto es mucho más compleja: ¿cómo diseñar experiencias en las que el comportamiento del sistema no siempre es predecible? ¿Cómo mantener la confianza del usuario cuando la respuesta no es determinista? ¿Y hasta qué punto tiene sentido automatizarlo todo? En su charla, Javier Escribano, Director de Escuela Escribano, desbloquea todas estas incógnitas.
Principales aprendizajes:
-
No todo tiene que salir bien para que funcione: diseñar experiencias basadas en IA implica aceptar el error como parte del sistema. A diferencia de las funcionalidades tradicionales, aquí no hay garantías absolutas. Por eso, es crucial diseñar qué ocurre cuando el modelo falla: cómo se comporta el producto, qué feedback recibe el usuario y cómo protegemos su confianza. La diferencia entre una experiencia frustrante y una aceptable no siempre está en el acierto, sino en cómo se gestiona el tropiezo.
-
Lanzar no es ganar, medir sí: en un entorno donde los modelos evolucionan constantemente, lanzar una funcionalidad no es el final del trabajo, sino el principio. Medir en detalle, observar el comportamiento de la IA y ajustar el producto en base a datos reales es lo que marca la diferencia. No basta con mirar métricas agregadas: hay que entender los microerrores para poder iterar con criterio y rapidez.
-
La obsesión por automatizar cada paso puede ser costosa e ineficiente: a veces, mantener un control humano parcial no solo es suficiente, sino preferible. El diseño de producto con IA requiere decisiones conscientes sobre qué procesos conviene delegar a un modelo y cuáles deben seguir supervisados. El objetivo no es eliminar la intervención humana, sino usarla de forma estratégica.
