¿La IA está convirtiendo a tu equipo en una fábrica de funcionalidades?

Tu equipo lanza más que hace dos años. ¿También están subiendo tus ingresos?

Desde que despegaron las herramientas de programación con IA, la petición que más escuchamos de los clientes es alguna versión de «¿Pueden añadir <insertar 5 nuevas funcionalidades al azar>?». Podemos construirlas más rápido que nunca, pero la mayoría no moverá ni una sola métrica, porque nadie comprobó primero si los usuarios las querían.

Cada día GitHub registra más y más pull requests, pero, como puedes imaginar, la mayoría nunca se fusionan ni llegan a producción. Esa brecha tiene nombre: la paradoja de la productividad con IA.

La IA también cambia lo rápido que la gente se siente. En un ensayo aleatorizado de METR, desarrolladores experimentados que trabajaban en bases de código que ya conocían tardaron alrededor de un 19 % más en completar tareas con herramientas de IA. Aun así, creían que eran más rápidos.

A juzgar por estos datos, el buen software rara vez se ha visto frenado por la velocidad de escritura. La parte lenta y tediosa siempre ha sido decidir qué construir: qué atraerá a más clientes y hará que los actuales se queden más tiempo.

Así que, cuando construir sale tan barato, construir lo equivocado también sale barato. Así es como los equipos acaban convertidos en una fábrica de funcionalidades.

Fábrica de funcionalidades (feature factory, s.) – término crítico para un equipo de producto y desarrollo que mide su éxito por la cantidad de funcionalidades que lanza (output) en lugar del valor real o del problema que resuelve para los usuarios (outcome)

Cuando el desarrollo avanza tan rápido, es fácil perderse en reuniones retrospectivas y en listas de ideas que a alguien se le ocurrieron mientras cocinaba o estaba en el gimnasio. La creatividad no es el problema. Un cliente sin ella nunca habría creado un producto; los problemas empiezan cuando las ideas se construyen sobre el optimismo en lugar de sobre los datos.

¿Recuerdas cuando salieron las primeras API de IA? De repente, la próxima funcionalidad de todos los productos era «IA». No había una razón clara de por qué el producto necesitaba IA, qué datos podía usar para generar algo valioso, cuánto costaría ni cómo encajaría en el flujo de trabajo del cliente… Podría seguir, pero ya te haces una idea.

Antes era diferente. Cuando una funcionalidad compleja suponía esperar uno o dos meses, los clientes se tomaban su tiempo: pensaban bien el enfoque, contrastaban sus suposiciones con datos reales de usuarios y solo entonces decidían si la funcionalidad merecía el esfuerzo.

La IA eliminó ese periodo de espera y, con él, se fue la «reflexión». Lo que queda es una baja adopción de funcionalidades, y para el cliente eso significa haber gastado dinero en desarrollo sin recuperar ni un euro.

La IA también nos ha acelerado el desarrollo: los agentes de IA programan nuevas funcionalidades → nuestros ingenieros las revisan, así que dedican menos tiempo a escribir código y más a la arquitectura, los compromisos técnicos, las revisiones y las decisiones de producto. La mayor parte de ese tiempo ahorrado lo dedicamos a la priorización de funcionalidades: decidir qué merece la pena construir antes de empezar a escribir código.

Así funciona en un proyecto con un cliente:

1. Un product manager cuestiona el brief. Cada proyecto lo dirige un PM que entiende el negocio del cliente. Cuando llega a nuestra mesa una lista de cinco nuevas funcionalidades, la primera pregunta es qué problema del cliente resuelve cada una y si acerca el producto a donde debería estar dentro de dos años.
2. Analizamos los datos que el producto ya tiene. Antes de planificar nada nuevo, comprobamos cómo usa la gente las funcionalidades actuales: a cuáles vuelven, cuáles ignoran y dónde abandonan.
3. Cada funcionalidad tiene una especificación clara. Redactamos especificaciones estructuradas que indican qué hace la funcionalidad, para quién es y cómo sabremos que ha funcionado. Ponerlo por escrito suele ser el momento en que una idea débil se cae por completo, lo cual es mucho más barato que descubrirlo después del lanzamiento.
4. Prototipamos antes de construir. Diseñamos las funcionalidades en Figma y usamos IA para convertirlas en prototipos interactivos, con los que presentamos la idea a nuestro cliente y, idealmente, a algunos de sus clientes.
5. Lanzamos en sprints y revisamos los resultados. El trabajo sale en sprints; si vemos que una funcionalidad no está funcionando con los usuarios, lo detectamos pronto y ajustamos el siguiente sprint en lugar de apilar más funcionalidades encima.

Con este flujo de trabajo llevamos a Reggy de una idea a un MVP que les aseguró la financiación y, después, a una plataforma que consiguió sus primeros clientes.

Los equipos de desarrollo ya pueden usar la IA para lanzar más, y eso no va a cambiar, pero más desarrollo ≠ más clientes. Los equipos que obtienen valor real de la IA usan el tiempo que les ahorra para analizar datos de uso, hablar con sus clientes y decir que no a la mayoría de las ideas de la lista.

Así que la próxima vez que surja un «¿Pueden añadir estas cinco funcionalidades?», empieza con una pregunta: ¿cuáles de ellas van a usar de verdad tus usuarios?

Si tu backlog no deja de crecer mientras las nuevas funcionalidades no te traen más clientes, conoce al equipo detrás de nuestro proceso y cuéntanos tu idea.