El Papel Vital de la Colaboración Interfuncional en el Desarrollo de Productos de IA Centrado en el Usuario

En la carrera por desarrollar experiencias de inteligencia artificial (IA) de vanguardia, las empresas están invirtiendo fuertemente en diversos modelos y tecnologías. Pero, ¿qué se necesita para crear un producto de IA que satisfaga efectivamente las necesidades del cliente? Las perspectivas de expertos de Capital One, Pinterest y Slack, compartidas en VB Transform 2024, revelan que la colaboración interfuncional es clave.

"Puedes explorar todas las posibilidades en IA, pero una vez que estás en un entorno industrial construyendo un producto, se necesita un esfuerzo colectivo para lograrlo," afirmó Deepak Agarwal, VP de Ingeniería en Pinterest. "Hoy en día, requiere ingeniería, diseño, gestión de productos, análisis de datos e incluso supervisión legal."

Agarwal, quien anteriormente lideró la ingeniería de IA en LinkedIn, subrayó la importancia de adoptar una mentalidad centrada en la IA. Establecer una cultura donde los equipos colaboran puede crear experiencias excepcionales para los clientes.

Navegando la Innovación y Desafíos en IA

Tradicionalmente, los productos de software se desarrollaban a través de procesos deterministas que incluían prácticas estandarizadas para pruebas y iteración. Este método proporcionaba a los equipos un camino claro para mejorar la calidad de la aplicación. Sin embargo, la aparición de la IA generativa ha complicado este panorama, introduciendo un enfoque no determinista con múltiples variables que afectan el ciclo de desarrollo.

Los desarrolladores de hoy deben estar atentos al ritmo acelerado de la innovación en IA, mientras aseguran la calidad, seguridad y rendimiento de sus aplicaciones. Deben considerar una multitud de factores, desde la selección de modelos hasta la calidad de los datos y la formulación de consultas de los usuarios.

“Antes, podías esbozar un diseño en Figma y predecir la experiencia del usuario con bastante precisión,” explicó Jackie Rocca, VP de Producto en Slack. “Ahora, con la IA y los modelos de lenguaje grandes (LLMs), predecir resultados se ha vuelto mucho más complejo. Hemos pasado a un entorno de prototipado rápido que enfatiza la iteración.”

En este contexto acelerado, las empresas corren el riesgo de pasar por alto desafíos fundamentales, como integrar el equipo de desarrollo de IA con aquellos responsables de ofrecer productos funcionales al consumidor. Fahad Osmani, VP de IA/ML y Diseño de Experiencia de Software en Capital One, señaló que muchos equipos pasan por alto a los interesados vitales, especialmente a aquellos involucrados en la evaluación de riesgos y el cumplimiento.

Más preocupante es que, cuando los equipos colaboran, a menudo optimizan dentro de sus departamentos sin considerar el ecosistema más amplio.

Fomentando la Colaboración Interfuncional

Para abordar estas brechas, Rocca recomienda que las organizaciones prioricen la colaboración entre diferentes equipos. Este enfoque asegura un enfoque centrado en el cliente mientras se aprende e itera continuamente sobre los productos de IA. Por ejemplo, aunque la expectativa en Slack era lanzar un chatbot de IA, el equipo redirigió sus esfuerzos hacia características de IA generativa que se enfocan en las necesidades del usuario.

“Dimos un paso atrás para identificar los principales desafíos de los usuarios en Slack, como la sobrecarga de información y las dificultades de búsqueda,” dijo. “Decidimos desarrollar características como búsqueda impulsada por IA y resúmenes de canales para mejorar la experiencia del usuario.”

Osmani y Agarwal reiteran el valor de la colaboración interfuncional en el descubrimiento de problemas. Abogan por esfuerzos combinados a través de roles para triangulizar retroalimentación de diversas fuentes, incluyendo pruebas A/B y telemetría, lo que permite una comprensión más profunda del contexto y los problemas del usuario antes de avanzar al desarrollo.

“Involucrar roles diversos desde el principio conduce a ideas sorprendentes, a diferencia de perseguir primero un caso de negocio o una prueba de tecnología,” aconsejó Osmani. “He visto resultados mucho mejores cuando todas las partes están involucradas desde la definición del problema hasta las pruebas de concepto y usabilidad.”