El nuevo juego de producto con IA

Viernes por la tarde, y el roadmap del próximo trimestre necesita estar cerrado para el lunes por la mañana. Antes, esto era el fin de semana entero: releer el tablero de feedback ticket por ticket, tabular la investigación, armar el PRD, dibujar el gráfico de prioridad. Hoy la IA hace la primera versión de todo eso en minutos: agrupa los tickets, redacta el PRD, hasta sugiere una "persona sintética" que representaría a tu usuario. La pregunta que separa al PM caro del barato ya no es "¿sabes documentar?". Es: "¿sabes qué problema vale la pena resolver ahora, y esa persona que la IA inventó realmente se parece a tu usuario, o es el promedio de un usuario genérico que no existe?".

Viernes, seis de la tarde. Necesitas cerrar el análisis de varianza del mes y todavía escribir el resumen para el directorio del lunes. Antes, esto era tu noche entera: sacar números, revisar, armar la tabla, formatear, escribir. Hoy la IA hace la primera versión de todo eso en minutos. La pregunta que separa al profesional caro del barato ya no es "¿sabes armarlo?". Es: "¿sabes qué quiere decir ese número, y qué hacer con él?".

Le tiras un contrato de sesenta páginas a la IA y le pides un dictamen sobre el riesgo de la cláusula de rescisión. En treinta segundos vuelve un texto impecable, con tono de quien tiene certeza, citando un artículo de ley y un precedente. Casi lo firmas. Solo que ese precedente no existe, y el artículo citado habla de otra cosa.

Lunes por la mañana, y el calendario de la semana necesita los cinco posts listos para el mediodía. Le pides el borrador a la IA, ella entrega textos lindos en minutos. El problema aparece cuando revisas la tasa de engagement que citó para justificar el tono de la campaña: un número que parece de benchmark y no salió de ningún lado.

Necesitas cerrar la selección de una vacante muy disputada y todavía preparar la retroalimentación de tres evaluaciones de desempeño. Antes esto te comía el día entero. Hoy la IA hace el primer corte y el borrador de la retroalimentación en minutos, solo que también te entrega, con la misma confianza de siempre, una tasa de aceptación de oferta que "parece razonable" para el mercado, sin haber mirado nunca tu embudo real, que es mucho más ajustado.

Lunes por la mañana, y la squad quiere saber qué feature entra en el próximo ciclo. Le tiras todo el tablero de feedback a la IA y le pides una priorización. En minutos te devuelve un score de RICE lindo para cada ítem, junto con una frase de "usuario sintético" diciendo cuánto extrañaría la feature X. Parece investigación. No lo es. Esa frase nunca salió de la boca de nadie: es un promedio estadístico disfrazado de comillas de entrevista. La pregunta que separa al PM que entiende de IA del que solo usa la herramienta ya no es "¿sabes correr el RICE?". Es: "¿sabes distinguir el patrón real que vino de tu base de usuarios del patrón promedio que la IA inventó para llenar el vacío?".

Viernes por la tarde, y necesitas actualizar el forecast y enviar tres propuestas pendientes. Antes esto era tu noche entera. Hoy la IA genera el borrador de todo eso en minutos, pero también aplica, con la misma seguridad de siempre, una tasa de conversión de propuesta a cierre que es promedio de mercado, no la de tu embudo en el CRM.

Comienzo de turno, y necesitas entender por qué el SLA se rompió ayer y ajustar la operación para hoy. Antes esto eran horas cruzando planillas de entrega, armando el panel. Hoy la IA saca los datos y redacta el relato en minutos, solo que también estima, con la misma cara de seguridad, una tasa de avería que no coincide con tu operación, que anda peor.

Víspera de auditoría, y necesitas cerrar el mapa de riesgos y revisar si las políticas de LGPD coinciden con la práctica. Antes esto eran días leyendo control por control. Hoy la IA escanea los documentos y redacta la matriz en minutos, pero también asume, con la misma confianza de siempre, una probabilidad de sanción que "parece moderada" para un caso genérico, sin conocer las notificaciones que ya recibiste este año.

Viernes por la noche, y hay un deploy trabado y un incidente en producción para el postmortem. Antes esto era la madrugada entera leyendo logs. Hoy la IA saca los logs y sugiere el parche en minutos, pero también señala, con la misma cara de seguridad, una causa raíz que "parece plausible" para cualquier stack parecido, sin haber cruzado tu historial real de deploys.

Final de sprint, y necesitas sintetizar las entrevistas de investigación antes de la prueba de usabilidad. Antes esto eran horas transcribiendo y agrupando hallazgos. Hoy la IA resume las entrevistas en minutos, solo que también asume, con la misma seguridad de siempre, un punto de abandono que "parece obvio" para un flujo cualquiera, sin haber visto tu última investigación real con usuarios.

Domingo por la noche, y el directorio quiere el análisis de expansión listo para el martes: antes esto era el fin de semana entero cruzando datos de la competencia, corriendo el escenario, armando el deck. Hoy la IA arma la primera versión en minutos, TAM, SAM y curva de adopción listos. El problema es que también entrega, con la misma cara de seguridad, una tasa de penetración que inventó porque "parece razonable" para un mercado genérico, sin haber visto nunca que tu último lanzamiento convirtió mucho menos.