AI Product Owner

AI Product Owner

Uno de los desafíos más grandes al tratar de desarrollar un producto es encontrar cuál es el valor que realmente necesitan los usuarios y cómo validar que entregamos ese valor.

Para lograrlo, básicamente usamos un proceso de prueba y error, apoyados por el proceso empírico de Scrum y los ciclos de retroalimentación que brinda.

La idea es definir el valor como una hipótesis a partir del entendimiento del cliente y sus necesidades, crear un incremento de producto y validar la entrega de valor. Aquí el problema era que muchas veces la creación de ese incremento de producto podía llevar días, semanas o hasta meses, provocando retraso en los comentarios y aumento del riesgo para descubrir y validar lo que realmente es importante en el producto para la entrega de valor.

El Product Owner tenía entonces muchos frentes con los que interactuar: clientes, interesados, equipo Scrum, analizar a la competencia, definir el producto con la visión y objetivos, participar del refinamiento, enfocarse en la validación del valor desde el producto, promover la absorción y evolución del producto, trabajar en el orden del Product Backlog, su gestión, proyección, adaptación, etc. Una lista de actividades que parece extensa y difícil de abarcar en muchas situaciones.

Hoy la inteligencia artificial redefine la gestión ágil de producto. Muchas actividades que el Product Owner realizaba pueden ser automatizadas o reducidas en complejidad, tiempo y esfuerzo.

El desarrollo guiado por especificaciones es un nuevo enfoque que permite la generación de código por la IA, desde especificaciones; esto brinda enormes posibilidades para acelerar la entrega de incrementos de producto y recibir retroalimentación. Pero esto no cambia el hecho de que nos enfrentamos a problemas complejos, donde la mejor manera de enfrentarlos es a través de un proceso empírico como el que ofrece Scrum.

En este nuevo contexto aparecen nuevos desafíos para el Product Owner y el equipo Scrum sobre cómo adaptar la IA al proceso de desarrollo y la gestión de producto, pero manteniendo y mejorando la creatividad, autogestión e innovación.

Desde automatizar la toma de información de los clientes hasta la definición del Product Backlog, la IA puede ser un apoyo que, usado adecuadamente, permite mejorar la entrega de valor.