Durante gran parte de la historia del software, construir era caro.

No me refiero solamente al costo económico. Construir requería tiempo, equipos especializados, coordinación, planificación y una cantidad significativa de esfuerzo técnico. La capacidad de desarrollo era un recurso escaso y, por lo tanto, gran parte de la gestión de producto consistía en decidir cuidadosamente dónde invertir esa capacidad limitada.

La aparición de herramientas basadas en inteligencia artificial está empezando a cambiar esa dinámica.

Hoy es posible generar prototipos, crear funcionalidades, escribir documentación, producir pruebas automatizadas e incluso desarrollar aplicaciones completas en una fracción del tiempo que hubiera sido necesario hace apenas unos años. La velocidad de construcción está aumentando de forma notable y todo indica que esta tendencia continuará.

Es fácil interpretar este fenómeno como una victoria de la ingeniería. Sin embargo, creo que el impacto más profundo puede producirse en la disciplina de producto.

Cuando construir era difícil, muchas organizaciones estaban limitadas por su capacidad de ejecución. Había más ideas que recursos disponibles para implementarlas. En ese contexto, cualquier mejora en productividad generaba beneficios evidentes.

Pero a medida que la construcción se vuelve más accesible, aparece un nuevo problema: la cantidad de cosas que podemos construir supera ampliamente la cantidad de cosas que deberíamos construir.

La escasez ya no está en la implementación.

La escasez está en el criterio.

He visto proyectos fracasar por razones muy distintas a problemas técnicos. Productos bien construidos que resolvían problemas poco importantes. Funcionalidades que nadie utilizaba. Iniciativas que consumían meses de trabajo sin generar valor para clientes ni para el negocio. En la mayoría de esos casos, el problema no era la calidad de la ejecución. El problema era que la organización estaba respondiendo incorrectamente a una pregunta más fundamental: ¿qué vale la pena construir?

La inteligencia artificial no responde esa pregunta.

Puede ayudarnos a desarrollar una solución más rápido. Puede generar alternativas. Puede acelerar experimentos. Puede reducir significativamente los costos de implementación. Pero sigue siendo necesario comprender usuarios, identificar necesidades reales, validar hipótesis y entender cómo una solución encaja dentro de una estrategia más amplia.

De hecho, cuanto más fácil se vuelve construir, más importante resulta tener claridad sobre el problema que intentamos resolver.

Durante años, la disciplina de producto fue vista en algunas organizaciones como una función de coordinación entre negocio y tecnología. Creo que esa visión siempre fue limitada, pero se vuelve todavía más insuficiente en un mundo donde la ejecución es cada vez más abundante.

El verdadero valor del producto nunca estuvo en administrar backlogs o escribir historias de usuario. Su valor está en reducir incertidumbre. En descubrir qué problemas merecen atención. En comprender a los usuarios mejor que los competidores. En tomar decisiones sobre dónde enfocar recursos limitados para maximizar el impacto.

Nada de eso desaparece con la IA.

Si acaso, se vuelve más importante.

Cuando una organización puede construir diez veces más rápido, también puede desperdiciar recursos diez veces más rápido. La velocidad amplifica tanto las buenas decisiones como las malas.

Por eso sospecho que algunas de las ventajas competitivas más importantes de la próxima década no vendrán de quién tenga acceso a los mejores modelos de IA. Es probable que provengan de quién comprenda mejor a sus clientes, quién identifique oportunidades más relevantes y quién sea capaz de traducir esas oportunidades en productos que generen valor real.

La historia de la tecnología está llena de ejemplos donde una nueva herramienta redujo el costo de producir algo. Lo que rara vez cambia es el valor de saber qué merece ser producido.

Y quizás esa siga siendo una de las capacidades más importantes que una organización puede desarrollar.