Bienvenido, bienvenida a Rodobo, un boletín quincenal que explora la relación entre el diseño de producto, la experimentación, analítica y las empresas.
Ya de vuelta después de un gran verano, vuelvo también a esta newsletter con ganas de escribir, retomar conversaciones y seguir pensando en cómo podemos trabajar mejor. Y precisamente durante estos meses he pensado bastante en qué significa hacerlo en un momento en el que tenemos herramientas capaces de hacer cada vez más cosas por nosotros. Porque trabajar mejor no debería consistir únicamente en hacer más y más rápido, sino también en entender qué merece nuestro tiempo, qué debemos seguir pensando nosotros y qué tiene sentido delegar. Me explico.
Cuando empecé a investigar más sobre experiencia de usuario y producto digital leí un libro llamado “No me hagas pensar”. De ese libro aprendí lo fundamental, una premisa básica, facilitar al máximo que para que los usuarios completen un proceso no deberían tener que pensar. Esta idea está integrada en las aplicaciones que tú y yo usamos hoy en día. La compra de un solo click de Amazon Prime, el feed de TikTok, estas experiencias están diseñadas para que no pensemos cuando usamos el móvil.
Este mismo principio podríamos llevárnoslo a las herramientas de IA generativa. Todo es un chatbot. Absolutamente todo. Porque todos sabemos la forma de interactuar con un chat. Ya desde la época de los buscadores nos enseñaron a escribir en una caja de texto y recibir resultados. Y es genial, yo utilizo la IA generativa todos los días. Claude Code, ChatGPT, Gemini, Lovable, las utilizo todas las semanas para aprender de todo.
Para mí es como un juego. He usado la IA para planificar mis comidas, para investigar sobre qué coche comprar, planificar objetivos, temas burocráticos de mi comunidad de vecinos, lo que sea, cualquier tema. Incluso la he utilizado cuando me quedo en blanco. Y ahí está el problema. Que la usaba para saltarme la parte en la que pienso. Y al final me sentía más desconectado del resultado en sí. Y no solo en el trabajo sino en todo. Simplemente escribo unas palabras, recibo un resultado, lo guardo en un Notion, un Google Drive y ya está, ¿eso es todo?
La mayoría de conversaciones en el trabajo son sobre que la IA acelera muchísimo el trabajo e incluso te permite realizar tareas complejas para las que no tenemos tanto conocimiento, como por ejemplo en programación para perfiles no técnicos. Pero que al mismo tiempo, cuando la utilizamos para pensar por nosotros mismos, el resultado nos genera menos convicción.
No critico el gran progreso de l IA generativa, porque las herramientas son increíbles, pero creo que deberíamos usarlas para pensar mejor en vez de pensar menos. En una de las últimas conversaciones en el podcast, Carlos Herrero recomendó a Santiago Alonso, así que volví a escucharme la conversación que tuve con Santi. Santi incide todo el rato en el concepto de “diagnosticar antes de automatizar”. Pensando en la IA, me da la impresión que todo el mundo la usa para automatizar, para ahorrar tiempo, pero ¿para qué? ¿Qué hacemos con ese tiempo libre?
Y creo que todo lo anterior se puede perfeccionar pensando en tres preguntas sobre cualquier comportamiento que estemos pensando en delegar a la IA.
¿Es un problema de capacidad?
¿Es un problema de oportunidad?
¿Es un problema de motivación?
Por ejemplo, usar la IA para crear un dashboard no saldrá bien si las personas tienen que modificar su comportamiento para mantenerlo actualizado. Me refiero a que el cambio de comportamiento sigue necesitando de personas. Volvamos a lo de “diagnosticar antes de automatizar” y pensamos en “¿por qué necesitamos esta herramienta? ¿Qué esperamos conseguir de ella?”.
Y esa es la parte que requiere de personas. Podemos usar el LLM como apoyo intelectual pero no delegaría la tarea de pensar en un chatbot, porque hay mucho por hacer aún que requiere de inteligencia e intuición, que es importante, complejo, difícil y estratégico. Por eso seguimos poniendo muchas reuniones a lo largo del día. Y por eso creo que generar confianza, gestionar dinámicas de poder complejas que hay en muchas empresas, fomentar seguridad psicológica y probar nuevas formas de trabajar, trabajar por un mismo objetivo, afrontar el fallo y aprender, es complejo como para delegarlo en una IA.
Y reconozco que no soy imparcial en todo esto, pero estas cosas son difíciles de conseguir con una habilidad como la de la IA. No digo que no ayuden, porque claro que ayudan, pero al final somos nosotros quienes hacemos ese trabajo.
Pablo Stanley asegura que el buen gusto está de moda. Lo viví en los años del nocode mientras trabajaba en Minimum. Si el nocode democratizó el crear productos digitales, la diferenciación evidente con respecto al resto se basaba en el gusto, en la atención al detalle, en las referencias que tenías y en la forma en la que las aplicabas. Así lo hicimos. Y así creo que debería ser, porque con la IA me pasa exactamente lo mismo.
De hecho, un estudio de 2024 demostró que la IA generativa potencia nuestra creatividad individual, pero reduce la diversidad colectiva. Esto explica porqué aunque cada una desarrolle su propio gusto, en conjunto todo se sigue pareciendo. Los productos que surgen de la IA son muy similares, y aunque luego sea el mercado quién juzgue estos productos, OpenAI ya está contratando perfiles que valoren el buen gusto, que tengan referencias en cuanto a diseño.
Porque tu gusto, criterio y creatividad provienen de que eres humano, y de que tienes experiencias fuera de una pantalla, escuchando música, dando un paseo, etc. No niego que a medida que la IA generativa sigue sorprendiéndonos, el futuro se vuelve más incierto. Hay quien mira todo esto con una mezcla de preocupación ante la perspectiva de lo que estarán haciendo en los próximos años. No sé dónde nos llevará todo esto, pero lo único que tengo claro es que quiero seguir pensando como punto de partida. Así que por favor, hazme pensar.
Nuevo episodio en el podcast
Con Xavi Pérez Trufero.
Xavi es Chief Product Officer en CARTO, donde lidera las áreas de producto y experiencia de cliente. Anteriormente fue Head of Data dentro de la compañía, con una trayectoria que combina tecnología, datos, producto y negocio.
Entre otros temas hablamos de:
Qué cambia cuando un perfil de data pasa a gestionar producto y cómo afecta a la toma de decisiones
Qué significa construir producto en una empresa tecnológica donde los datos forman parte de la propuesta de valor
Cómo se construye una línea de negocio alrededor de los datos y qué hace que tenga sentido para los clientes
Qué implica convertir los datos en un producto que alguien esté dispuesto a comprar
Producto guiado por datos vs producto guiado por intuición y dónde está realmente el equilibrio
Cómo se construye una cultura de producto en equipos altamente técnicos
Cómo está cambiando la inteligencia artificial la forma de diseñar producto
Qué decisiones no deberían tomarse nunca solo con datos, aunque los tengas
Muchísimas gracias por tu tiempo, Xavi.
Te dejo el episodio aquí abajo y en este enlace.
Lo que he leído/escuchado estas semanas
Estoy leyendo “101 cosas que siempre quisiste saber sobre Diseño”, de Diego Rodriguez (Arketipo).
Un libro con 101 ideas sobre diseño visual que te ayudan a tomar mejores decisiones, tener criterio propio y trabajar mejor con equipos creativos.
Tienes más información en este enlace.
Y además, los enlaces de siempre:
Una frase
We thought that we search Google, but now we understand that Google searches us. Shoshana Zuboff