Del Entendimiento a la Estrategia: Cómo Aplicar el Razonamiento de la IA en tu Producto
Para integra la IA de forma exitosa en tu producto, no basta con usar herramientas; es crucial entender su lógica interna. El verdadero potencial transformador reside en comprender cómo «piensa» y cómo podemos aplicar su razonamiento para construir estrategias visionarias, en lugar de quedarnos en optimizaciones tácticas.
Este post que se nutre de una reciente sesión impartida por Manu Abuín, se desglosa este desafío. Descubrirás a pensar estratégicamente con la IA, pasando de resolver problemas del pasado a diseñar soluciones para el futuro. Estamos en un punto de inflexión similar a la llegada de internet, donde no se trata de reemplazar empleos, sino de reinventar procesos.
Te dejamos la sesión aquí:
Los 3 Tipos de Razonamiento de la Inteligencia Artificial
Toda la magia de herramientas como ChatGPT se basa en tres tipos de razonamiento. Dominarlos es el primer paso para aplicarlos de forma consciente en tu producto.
Razonamiento Deductivo: De la Regla al Caso Específico
El razonamiento deductivo parte de una premisa o regla general que se considera verdadera para llegar a una conclusión específica. Es un modelo lógico y rígido.
- Ejemplo práctico: Si la regla general es «todas las plantas de tomate necesitan luz solar para crecer», la deducción lógica es que «mis nuevas plantas de tomate necesitarán luz solar».
- Aplicación en producto: Una IA en un recomendador de hipotecas puede usar reglas basadas en datos (ej. «los usuarios con X ingresos prefieren Y tipo de hipoteca») para ofrecer una opción con una certeza casi del 100%.
- Limitaciones: Su rigidez es su mayor debilidad. Si las reglas iniciales son erróneas, las conclusiones también lo serán. Carece de creatividad, ya que no puede operar fuera de su marco predefinido.
Razonamiento Inductivo: Generalizando desde los Datos
La inducción funciona a la inversa: observa datos específicos para crear una nueva regla general. Es el corazón del Machine Learning y el Deep Learning.
- Ejemplo práctico: Si observo que mis tomates crecen más grandes y saludables cuando los riego con regularidad, induzco que «el riego regular mejora la calidad de los tomates».
- Aplicación en producto: Netflix y Spotify son maestros en esto. Analizan millones de datos de consumo para encontrar patrones y recomendarte series o canciones con una alta probabilidad de acierto, creando una experiencia altamente personalizada.
- Limitaciones: Depende críticamente de la calidad y cantidad de los datos. Si los datos son insuficientes, sesgados o de baja calidad, las generalizaciones serán incorrectas.
Razonamiento Abductivo: La Búsqueda de la Mejor Explicación
La abducción comienza con una observación y busca la explicación más probable, generando hipótesis. Es el razonamiento más cercano al método científico.
- Ejemplo práctico: Si encuentro mis plantas marchitas, mi primera hipótesis (la más plausible basada en mi experiencia) es que les falta agua. Podría haber otras (una plaga), pero empiezo por validar la más probable.
- Aplicación en producto: En un recomendador de hipotecas, si un usuario introduce el dato «me siento inseguro sobre mi capacidad de pago», una IA abductiva podría generar la hipótesis de que necesita flexibilidad y recomendarle productos con periodos de gracia u opciones de pago flexibles.
- Estado actual: Este es el punto más débil de la IA actual. Como se destacó en la sesión, la IA aún lucha por contextualizar correctamente, lo que puede llevar a resultados absurdos o imprecisos. Necesita la supervisión humana para validar las hipótesis que genera.
De la Táctica a la Estrategia: Visión Micro vs. Visión Macro
Comprender estos razonamientos te permite elevar tu perspectiva. Cuando se integra la IA, es vital diferenciar entre dos enfoques:
- Visión Micro (Táctica): Consiste en usar herramientas de IA para resolver problemas concretos y finitos. Ejemplos: «las 10 mejores herramientas para SEO» o usar ChatGPT para regar una planta. Es cortoplacista y, como apuntaba Marshall McLuhan con el «efecto retrovisor», a menudo se enfoca en resolver problemas del pasado con tecnología nueva.
- Visión Macro (Estratégica): Implica integrar la IA en procesos y estrategias más amplios para alcanzar objetivos comunes a largo plazo. No se pregunta «¿cómo puedo usar una IA para priorizar features?», sino «¿cómo podemos construir un sistema de gestión de producto impulsado por IA que se anticipe a las tendencias del mercado?». Este es el enfoque que genera una ventaja competitiva sostenible.
La Ventaja Competitiva es Pensar en IA
La revolución no está en las herramientas, sino en entender su lógica. Al dominar el razonamiento deductivo, inductivo y abductivo, los equipos de producto pueden tomar decisiones más inteligentes. El verdadero desafío es cómo integra la IA tu equipo para construir el futuro.
Ahora pregúntate, ¿tu equipo está resolviendo problemas de ayer o construyendo las soluciones del mañana?
credits by @freepik
Preguntas Frecuentes (FAQ)
- ¿Cuál es la diferencia clave entre razonamiento inductivo y deductivo? La deducción va de lo general a lo específico (aplica una regla), ofreciendo certeza. La inducción va de lo específico a lo general (crea una regla a partir de datos), ofreciendo probabilidad.
- ¿Por qué el razonamiento abductivo necesita supervisión humana? Porque requiere un profundo entendimiento del contexto y sentido común para elegir la mejor hipótesis. La IA puede generar opciones, pero los humanos aún son mejores para discernir cuál es la más relevante y precisa.
- ¿Cómo empiezo a pasar de una visión micro a una macro? Utiliza un framework como el canvas «AI First». En lugar de buscar una herramienta, define un desafío estratégico y piensa cómo un sistema donde se integra la IA podría abordar ese desafío de manera completa.
¿Quieres seguir avanzando en el rol del Product Manager? Te animamos a que eches un vistazo a nuestro curso Digital Product Manager 😃
