Durante los últimos meses he visto una cantidad enorme de productos, demos, startups y proyectos personales construidos alrededor de inteligencia artificial. Algunos son realmente interesantes. Otros parecen soluciones buscando un problema.
Hay un patrón que aparece una y otra vez: muchas personas intentan vender la tecnología.
La conversación empieza con el modelo utilizado, la arquitectura de agentes, el framework de automatización, la cantidad de herramientas conectadas o las capacidades sorprendentes del sistema. Todo eso puede ser técnicamente atractivo, especialmente para quienes trabajamos en software, pero rara vez es lo que más le importa a quien tiene que tomar una decisión de compra.
Si algo me enseñaron más de veinte años trabajando en tecnología es que los usuarios compran resultados.
No compran bases de datos. Compran acceso a información.
No compran APIs. Compran integración.
No compran automatización. Compran tiempo.
No compran inteligencia artificial. Compran soluciones.
La tecnología es importante, por supuesto. Sin ella no existe el producto. Pero desde la perspectiva del cliente, la tecnología es un mecanismo, no el objetivo.
Hace algunos años muchas empresas promocionaban que estaban construidas sobre microservicios. Antes de eso hablaban de cloud. Antes de eso hablaban de SOA. Antes de eso hablaban de arquitecturas distribuidas.
Cada generación de tecnología encuentra su propio vocabulario y sus propias modas.
Sin embargo, cuando uno observa los productos que realmente sobreviven, la propuesta de valor suele estar expresada en términos mucho más simples.
Te ayuda a vender más.
Te ayuda a cometer menos errores.
Te ayuda a atender más clientes.
Te ayuda a tomar mejores decisiones.
Te ayuda a ahorrar tiempo.
Eso es lo que permanece cuando la tecnología deja de ser novedosa.
La inteligencia artificial está recorriendo un camino parecido. Hoy todavía existe cierto efecto de fascinación. Una demo capaz de responder preguntas, generar contenido o ejecutar tareas automáticamente sigue siendo llamativa. Pero la velocidad con la que aparecen nuevas herramientas está reduciendo rápidamente el valor diferencial de la tecnología en sí misma.
Lo que ayer parecía imposible, hoy está disponible para cualquiera con una suscripción mensual.
Y probablemente dentro de algunos meses sea aún más común.
Eso cambia la conversación.
Si todos tienen acceso a modelos potentes, entonces la ventaja competitiva ya no está en poseer la tecnología. Está en entender mejor el problema.
He estado pensando bastante en esto mientras construyo algunos proyectos personales. Cada vez me resulta menos interesante preguntarme qué puede hacer la IA y más interesante preguntarme qué problema específico estoy resolviendo.
Por ejemplo, en Founder hay bastante tecnología detrás. Modelos, automatizaciones, generación de contenido y distintos experimentos de IA forman parte de cómo el producto evoluciona. Pero nadie jugaría Founder porque utiliza inteligencia artificial. Si el proyecto tiene algún valor, será porque ayuda a aprender sobre estrategia empresarial, competencia y toma de decisiones de una manera entretenida.
Lo mismo ocurre con GoPlanify. Técnicamente podría describirse como una combinación de automatización, generación de contenido y asistentes inteligentes. Sin embargo, lo que realmente importa es algo mucho más simple: ayudar a una familia a decidir qué cocinar durante la semana sin tener que pensar todos los días en el mismo problema.
Ninguno de esos resultados depende de que el usuario entienda cómo funciona la tecnología.
De hecho, probablemente sea mejor si nunca tiene que pensarlo.
Porque la respuesta a la pregunta correcta suele ser mucho más difícil.
Es relativamente sencillo crear un agente que responda preguntas.
Es mucho más difícil encontrar un problema real por el cual alguien esté dispuesto a cambiar un proceso existente, modificar un hábito o pagar dinero.
La historia de la industria del software está llena de ejemplos de tecnologías impresionantes que nunca encontraron suficiente valor para los usuarios.
También está llena de soluciones aparentemente simples que terminaron construyendo negocios enormes porque resolvían un problema concreto mejor que las alternativas.
Por eso sospecho que la próxima etapa de la IA será menos acerca de los modelos y más acerca de los casos de uso.
Menos acerca de los agentes.
Más acerca de los resultados.
Menos acerca de explicar cómo funciona la tecnología.
Más acerca de demostrar qué cambia para el usuario después de adoptarla.
Quizás esa sea una de las razones por las que muchas de las habilidades clásicas de producto siguen siendo tan relevantes. Entender usuarios, descubrir problemas, validar hipótesis, simplificar experiencias y medir impacto continúa siendo tan importante como siempre.
Las herramientas cambiaron.
La necesidad de crear valor para alguien sigue exactamente donde estaba.
Related Sparkio Products
Founder Interactive business history simulator inspired by the stories and decisions behind the world's most influential companies.
GoPlanify Appointment scheduling platform created to simplify booking experiences for businesses and customers.