La inteligencia artificial está transformando la manera en que las empresas diseñan productos digitales, interactúan con sus clientes y toman decisiones. Sin embargo, incorporar nuevas herramientas no garantiza mejores resultados. El verdadero desafío consiste en comprender qué necesita el usuario, identificar dónde se encuentra el problema y utilizar la tecnología adecuada para resolverlo. En entrevista para Neuron IT Talks, Sebastián Vega, Senior Digital Product Owner de Takeda, comparte por qué el futuro de los productos digitales dependerá menos de acumular funcionalidades y más de construir experiencias capaces de adaptarse al contexto, anticipar necesidades y generar valor para el negocio.
De productos que responden a experiencias que se anticipan
Durante años, muchos productos digitales han funcionado bajo una lógica sencilla: el usuario realiza una solicitud y el sistema entrega una respuesta predeterminada. La inteligencia artificial abre la posibilidad de cambiar este modelo hacia experiencias capaces de interpretar el contexto, reconocer intenciones y facilitar decisiones.
Para Vega, esta evolución representa uno de los cambios más importantes en el diseño de productos. Ya no se trata únicamente de ejecutar instrucciones, sino de desarrollar soluciones que comprendan mejor qué busca una persona y puedan responder de manera más pertinente.
Este cambio también modifica la forma en que las organizaciones deben pensar sus estrategias digitales. En lugar de comenzar por una tecnología o funcionalidad específica, necesitan partir del problema que desean resolver y del valor que esperan generar para sus usuarios.
La diferencia parece sutil, pero tiene implicaciones importantes: una herramienta puede funcionar correctamente desde el punto de vista técnico y, aun así, ofrecer una experiencia deficiente si no responde a una necesidad real.
La tecnología no crea valor por sí sola
La popularidad de la inteligencia artificial ha llevado a muchas empresas a explorar soluciones como chatbots, automatizaciones y agentes inteligentes. Sin embargo, adoptar una herramienta porque se ha convertido en tendencia no significa que sea la respuesta adecuada.
Vega señala que uno de los errores más comunes consiste en enamorarse de la tecnología antes de comprender el problema. Los chatbots son un ejemplo claro: aunque pueden resolver consultas específicas, no necesariamente mejoran la atención al cliente cuando ofrecen respuestas limitadas o reproducen las mismas barreras de los procesos tradicionales.
A esto se suman otros factores que pueden reducir el impacto de una iniciativa digital: datos poco confiables, información desconectada entre áreas, falta de capacitación y ausencia de métricas para evaluar los resultados.
La calidad de los datos resulta especialmente relevante porque la inteligencia artificial depende de la información disponible para interpretar situaciones y generar respuestas. Sin una base confiable, integrada y adecuada para el objetivo planteado, incluso una solución sofisticada puede quedarse lejos de su potencial.
También es necesario que las personas sepan utilizar las herramientas. Entregar tecnología avanzada sin desarrollar las capacidades de los equipos puede provocar que solo aprovechen una pequeña parte de sus posibilidades.
Por eso, la transformación digital no comienza con la compra de una plataforma. Comienza con una pregunta de negocio, continúa con la evaluación de los procesos y los datos disponibles, y requiere medir si la solución realmente mejora la experiencia y los resultados.
La personalización dejó de ser suficiente
Durante mucho tiempo, personalizar una comunicación o reconocer el nombre de un cliente era una manera de diferenciarse. Hoy, esas prácticas se han convertido en expectativas básicas. El reto ya no consiste únicamente en personalizar un mensaje, sino en entender el contexto, la intención y el momento en que una persona necesita interactuar con una empresa.
Vega compara la personalización superficial con características que ya se consideran estándar en un producto: aquello que antes sorprendía ahora forma parte de lo esperado. En consecuencia, las organizaciones necesitan evolucionar hacia experiencias más relevantes y menos invasivas.
Un ejemplo es el uso de promociones generalizadas. En temporadas comerciales como el Día de las Madres, los consumidores reciben mensajes similares de numerosas marcas, muchas veces sin que exista una relación directa con sus intereses o su intención de compra.
Una experiencia más pertinente podría ofrecer información o un incentivo cuando el cliente se encuentra en un contexto favorable para tomar una decisión, siempre que exista una base legítima para utilizar esos datos y se respeten sus preferencias de privacidad.
El cambio también implica replantear los canales de comunicación. En lugar de enviar mensajes por todos los medios disponibles, las empresas deben comprender dónde y cómo prefiere interactuar cada usuario. La meta es construir una conversación útil, no aumentar la cantidad de impactos publicitarios.
En este escenario, la experiencia comienza a desplazarse hacia el usuario, quien cada vez tiene más capacidad para decidir qué información busca, cómo la recibe y qué alternativas considera. Para las empresas, esto significa que no basta con tener presencia digital: necesitan ser relevantes cuando surge una necesidad.
Diseñar para el usuario exige salir de la sala de juntas
Otro de los desafíos está en la distancia que puede existir entre quienes toman decisiones y quienes utilizan realmente un producto. A medida que los profesionales avanzan dentro de las organizaciones, pueden ganar perspectiva estratégica, pero también perder contacto con la operación cotidiana y con las dificultades que enfrentan los clientes.
Vega advierte que los responsables de negocio no necesariamente representan la voz del usuario. Sus opiniones y experiencia son valiosas, pero deben complementarse con información directa sobre las necesidades y el comportamiento de las personas.
Esta desconexión puede llevar a desarrollar funcionalidades que nadie necesita, procesos demasiado complejos o soluciones que intentan resolver problemas equivocados. En ocasiones, el usuario solo requiere una herramienta sencilla, mientras que la empresa termina construyendo una plataforma con más funciones de las que realmente se utilizan.
La simplicidad, por tanto, también forma parte de la innovación. Un producto digital no genera más valor por acumular características, sino por resolver una necesidad de manera clara y efectiva.
Además, el trabajo no termina cuando una solución se lanza. Es necesario evaluar su impacto, observar cómo se utiliza y ajustar aquello que no funciona. Sin métricas ni aprendizaje continuo, las organizaciones corren el riesgo de mantener experiencias ineficientes solo porque ya forman parte de sus procesos.
La inteligencia artificial necesita criterio humano
La inteligencia artificial generativa y la IA agéntica ofrecen posibilidades complementarias. La primera puede acelerar tareas como la creación de contenido, la documentación y la definición de procesos; la segunda puede avanzar hacia sistemas capaces de adaptarse al contexto, ejecutar acciones y completar determinadas etapas de un flujo de trabajo.
Ambas pueden reducir los tiempos de desarrollo y permitir que las empresas respondan con mayor rapidez a las necesidades de sus usuarios. Sin embargo, una mayor capacidad de automatización no elimina la necesidad del juicio humano.
Para Vega, el conocimiento de la industria, del producto y de sus tendencias sigue siendo indispensable para evaluar si los resultados generados por la inteligencia artificial tienen sentido. Una respuesta convincente no necesariamente es correcta, y reconocer esa diferencia requiere pensamiento crítico.
De ahí que identifique dos capacidades esenciales para los profesionales que quieran mantenerse vigentes: aprender continuamente y desarrollar criterio para cuestionar los resultados de la tecnología. También destaca la importancia de comprender los datos, la arquitectura de información y la lógica de programación como conocimientos cada vez más transversales.
La transformación no consiste únicamente en enseñar a los equipos a utilizar nuevas herramientas. También exige prepararlos para interpretar sus resultados, detectar errores y decidir cuándo conviene utilizarlas.
La ventaja competitiva comienza por entender el problema
Al imaginar los productos digitales de los próximos diez años, Vega anticipa experiencias más conversacionales, presentes en la vida cotidiana, pero menos dependientes de pantallas e interfaces tradicionales. Estos productos podrán interpretar distintos tipos de contexto y deberán reconocer no solo cuándo responder, sino también cuándo actuar.
Para llegar a ese escenario, las organizaciones no necesitan comenzar por el proyecto más ambicioso. El primer paso es comprender el recorrido del usuario, localizar el punto de fricción y determinar si la inteligencia artificial es realmente la solución. En algunos casos, una mejora sencilla del proceso puede resolver el problema con menos complejidad y mejores resultados.
La pregunta decisiva no es cuánta inteligencia artificial utiliza una empresa, sino qué consigue gracias a ella. Las organizaciones que logren conectar tecnología, datos, capacidades humanas y necesidades reales estarán mejor posicionadas para construir productos relevantes y relaciones duraderas con sus clientes.
En un entorno donde cada vez más empresas pueden acceder a herramientas similares, la diferencia no estará en adoptar primero la tecnología de moda, sino en saber para qué utilizarla, cómo medir su impacto y cuándo es necesario cambiar de rumbo. La innovación comienza cuando la tecnología deja de ser el objetivo y se convierte en un medio para crear valor.
