Ajuste del producto al mercado en productos de IA

Eres un fundador de IA. Has puesto tu corazón y alma en construir una herramienta potenciada por IA. La herramienta transforma sin esfuerzo artículos científicos complejos en resúmenes comprensibles en segundos. Estás bastante seguro de que tu producto va a revolucionar la forma en que los investigadores leen artículos científicos en todo el mundo. Tienes una verdadera oportunidad de convertirte en la próxima gran startup unicornio en el espacio de la IA. Pero después de lanzar el producto, silencio total. Los investigadores no se están apresurando a usar tu producto. Sin descargas, sin clientes de pago, nada más que un ensordecedor silencio.

Y, oh, tienes tres inscripciones: tú, tu cofundador y ese amigo de la universidad que convenciste para que lo probara. Entonces, ¿qué salió mal? ¿Cómo es que tu idea de un millón de dólares se convirtió de repente en una isla desierta de la que nadie quiere formar parte?

La respuesta: el monstruo llamado Ajuste del Mercado del Producto (PMF).

Lograr el Ajuste del Mercado del Producto es muy importante para cualquier producto que desees poner en el mercado. No solo es importante, es necesario. Solo para que estemos en la misma página, el ajuste del mercado del producto puede implicar cosas ligeramente diferentes dependiendo de la naturaleza del producto. Sin embargo, aunque los detalles pueden diferir, lograr el PMF se reduce esencialmente a esto: tu producto resuelve un problema real para una base de clientes bien definida de una manera que es valiosa y que te distingue de la competencia.

Desafortunadamente, cuando se trata de aplicaciones de IA, los emprendedores a menudo se encuentran atrapados en el atractivo del "factor deslumbrante" en lugar de centrarse en ofrecer un valor real y lograr el ajuste del mercado del producto. No,  no estoy acusando a los emprendedores de IA de ser ingenuos acerca de la diferencia. En las aplicaciones de IA, la línea entre una exhibición tecnológica llamativa y el PMF a menudo se difumina por la exageración de la IA. Esto da como resultado productos que pueden impresionar con hazañas técnicas pero que no logran proporcionar una propuesta de valor concreta para un mercado definido, lo que eventualmente se apaga después de que el factor de sorpresa pierde su novedad.

¿Cuándo puedes decir que tienes Ajuste del Mercado del Producto?

Como fundador, probablemente has tenido que lidiar con el PMF unas cuantas veces, pero si no lo has hecho, vamos a obtener una dosis saludable de lo que se trata el PMF. Así que, antes de que puedas decir que un producto de IA ha logrado el ajuste del mercado del producto, hay algunas variables que necesitan estar en casi perfecta sinergia:

1. Problema real: El producto debe resolver un problema que sea tanto real como lo suficientemente doloroso para el público objetivo. Los productos de IA, a pesar de su sofisticación, pueden perder el rumbo al abordar problemas que o bien no existen (una solución en busca de un problema) o no son lo suficientemente dolorosos como para justificar una solución de IA. Ejemplo: Construir un IA que traduzca documentos legales a la perfección a otro idioma. Suena impresionante sobre el papel, pero ¿es una solución a un problema real? ¿Es el problema doloroso suficiente? Los abogados pueden estar cómodos con herramientas de traducción gratuitas existentes porque tendrían que obtener supervisión humana de todos modos. No caigas en la trampa de construir un producto de IA para resolver un problema solo porque la pila actual de IA lo hace fácil.

2. Base de clientes bien definida: Una IA genérica para todos probablemente no resonará. El producto debe abordar un segmento de mercado bien definido y considerable.

3. Valioso: Tu IA necesita proporcionar un valor demostrable al cliente. ¿Les ahorra tiempo y dinero, o mejora la eficiencia? ¿Hace algo que no podrían hacer por su cuenta? ¿El valor merece el precio?

4. Te distingue: El panorama de la IA está abarrotado. ¿Qué hace que tu producto sea único? ¿Resuelve el problema mejor que las soluciones existentes (humanas o de otro tipo)? ¿Es más barato? ¿Más rápido? ¿Más fácil de usar?

Asegurarte de que tu producto de IA cumpla con todas las condiciones es crítico para el éxito, pero no es exactamente tan fácil de lograr como parece. Esto nos lleva a una parte increíblemente importante para asegurar que tu producto tenga ajuste en el mercado: el descubrimiento. Estas son las aguas turbias del desarrollo de productos donde los errores de cálculo pueden ser muy costosos.

Abraza la Fase de Descubrimiento

¿Alguna vez tienes esa sensación incómoda cuando te das cuenta de que has estado viendo una película durante horas y... no tienes absolutamente ni idea de lo que está pasando? La trama divaga, los personajes se sienten vacíos y todo parece un espectacular desperdicio de dos horas. Hubo bonitos fuegos artificiales y los personajes se veían bien con sus trajes, ¡pero no hubo nada de recompensa emocional!

Ese es el tipo de riesgo que corres cuando lanzas un producto de IA sin una sólida fase de descubrimiento. Pones tu corazón y alma en construir esta herramienta impresionante, pero si no has tomado el tiempo para asegurarte de que todas las variables clave del PMF se alineen, terminas con un producto que es todo brillo y ninguna sustancia.

La fase de descubrimiento es donde obtienes una buena comprensión de tu mercado objetivo, sus puntos de dolor, desafíos y expectativas. Al explorar a fondo el mercado y sus necesidades, puedes evaluar mejor si tu solución de IA de un millón de dólares realmente aborda un problema genuino o es una solución en busca de un problema.

La fase de descubrimiento incluye actividades como investigación de mercado, entrevistas con usuarios, análisis de la competencia y recopilación de datos. Es básicamente donde reúnes todas las ideas para validar tus suposiciones, refinar tu visión del producto, y si es necesario, tomar el paso desafortunado pero valiente de abandonar la idea.

Sin hacer esto para tu producto de IA, arriesgas crear una solución que falla por completo, desperdiciando recursos en algo que nadie quiere (desarrollar un producto de IA es costoso) y fracasando en destacar en un mercado abarrotado. El descubrimiento es el fundamento esencial que asegura que tu producto de IA esté diseñado para resolver problemas reales y brindar valor duradero. Hablando de valor duradero, es muy importante construir productos de IA con una visión de longevidad.

Construyendo para la Longevidad: Productos de IA que Resistirán la Prueba del Tiempo

Exploremos las cosas desde la perspectiva de la IA Generativa. El mundo de la IA Generativa es acelerado. Tomemos GPT-4, lanzado en marzo de 2023, seguido de Claude 2 en julio y Gemini en diciembre. Ahora, en abril de 2024, Claude 3 vuelve a sacudir las cosas, y el ciclo continúa. Cada lanzamiento trae avances significativos, pero para los desarrolladores que construyeron en versiones anteriores de modelos alternativos, estas actualizaciones pueden ser disruptivas. Imagina invertir tus esfuerzos en un producto impulsado por GPT-4, solo para ver que Llama 3 de código abierto aparece solo unas semanas después. Llama 3 podría lograr resultados similares por una fracción del costo, poniendo en riesgo el ajuste de mercado de tu producto y tu resultado final. ¿Puedes realmente decir que tu producto está bien posicionado cuando los competidores pueden ofrecer prácticamente la misma funcionalidad a un precio significativamente más bajo? Esto destaca el desafío de construir sobre modelos de IA de rápida evolución. Al construir aplicaciones de IA, aceptas la realidad de que la tecnología de IA se mueve a un ritmo vertiginoso. Esto es lo que asegura que tu producto no resulte ser solo una moda pasajera. Necesitas:

Enfocarte en la Funcionalidad Principal

Sé que esto se ha repetido un poco en exceso, pero en serio, no te dejes atrapar por características de moda. La tentación de hacerlo es muy fuerte cuando se trata de IA. En su lugar, prioriza las funcionalidades principales que resuelven una necesidad fundamental para tus usuarios y que probablemente seguirán haciéndolo durante mucho tiempo. Por ejemplo, una herramienta de detección de fraudes de IA para negocios debería centrarse más en identificar patrones fraudulentos en transacciones financieras, una necesidad que persistirá mientras exista el comercio. Esto no puede y no protegerá tu producto para el futuro, pero es una de las mejores maneras de asegurar que siga siendo relevante durante mucho tiempo. La gente a menudo usa la analogía de la música al tratar de enfatizar el enfoque en la funcionalidad principal de tu producto de IA. Dicen: así como un músico se centra en la música, céntrate en el núcleo de tu producto.  En la música, la funcionalidad principal – la melodía, el ritmo y la letra – puede existir independientemente de los instrumentos utilizados para crearla. Una canción escrita para piano se puede traducir fácilmente a guitarra o violín. Sin embargo, en las aplicaciones de IA Generativa, la funcionalidad principal y la plataforma tecnológica subyacente están inextricablemente vinculadas. La forma en que una aplicación aprovecha las capacidades de un modelo de IA Generativa define su funcionalidad principal, punto.

Aprendizaje y Mejora Continua

Las herramientas de IA no deberían ser estáticas. De todas las maneras, intenta construir mecanismos para que tu producto de IA aprenda y mejore con el tiempo. Esto podría incluir hacer posible que la herramienta se restrinja regularmente.  Un filtro de spam de IA, por ejemplo, debería aprender constantemente nuevas tácticas de spam para mantener su efectividad, o los spammers aprenderán a eludirlo eventualmente, haciendo que tu producto no sea apto para resolver el problema objetivo.

Apertura, Escalabilidad y Adaptabilidad

Diseña tu solución de IA con escalabilidad y modularidad en mente. Esto te permite integrar fácilmente futuros avances y adaptarte a las cambiantes necesidades. Digamos que construiste una herramienta de reconocimiento de imágenes para identificar diferentes razas de perros. ¿Qué pasa cuando tu base de usuarios quiere funcionalidad adicional? Con una arquitectura abierta, podrías fácilmente agregar funcionalidad para reconocer razas de gatos si la necesidad surge en el camino. ¿Llama 3 es la nueva favorita de la comunidad? Una arquitectura abierta debería permitirte cambiar las cosas.

Consideraciones Éticas y IA Responsable

Esto puede no parecer un factor clave para un producto de IA visto desde el enfoque de la longevidad. Sin embargo, lo es. No se trata solo de una preocupación ética; es un riesgo comercial. No quieres que tu producto de IA reciba un golpe con el martillo más adelante, especialmente si te cruzas con la ley. Muchos productos tecnológicos populares han caído en llamas debido a prácticas no éticas; no quieres ser el siguiente. Por ejemplo, una herramienta de IA para contrataciones podría enfrentarse a problemas en el futuro si fue entrenada con datos históricos de tu empresa, que podrían contener sesgos inconscientes contra ciertos géneros, etnias o antecedentes educativos. Si construir un equipo de IA responsable dedicado no es factible, considera contratar a un asesor con esta experiencia específica. Su orientación será invaluable para navegar por las complejidades del desarrollo ético de la IA.

Mentalidad para Fundadores de IA: No seas un destello pasajero

La revolución de la IA está en pleno apogeo. Aquí está la mentalidad ganadora para los fundadores de IA que quieren evitar convertirse en una moda olvidada:

1. Prioriza la Solución de Problemas sobre la Exageración:

• Resiste el atractivo de características llamativas que impresionan pero no resuelven problemas reales. Enfócate en la utilidad genuina. Sé el analgésico, no el truco de fiesta.

• ¿Te encanta tu idea de producto? Genial. A menos que quieras ser el único cliente de tu producto, los usuarios potenciales deberían ser tu obsesión. Habla con ellos sin descanso. Entiende sus flujos de trabajo, frustraciones y necesidades más profundas. ¿Tu IA realmente mejora sus vidas? Repite.

2. Abraza la Agilidad en un Paisaje que Cambia Rápido:

• El panorama de la IA cambia como las arenas del desierto. Construye con una arquitectura abierta. Esto permite que integres fácilmente avances futuros y te adaptes a las necesidades cambiantes de los usuarios.

• No construyas una herramienta estática. Integra mecanismos para que tu IA aprenda y mejore de manera orgánica.

3. Construye para la Longevidad, No Solo para el Próximo Titular:

• No persigas tendencias. Prioriza las características que abordan necesidades fundamentales de los usuarios y que tienen relevancia duradera.

4. Defiende la IA Responsable:

• La Ética Importa (y puede hacerte o romperte): La IA trae consigo cargas éticas. La IA responsable no se trata solo de tener una buena conciencia; es buena para el negocio.

Al adoptar esta mentalidad ganadora, puedes evitar convertirte en una moda olvidada. Recuerda, la fiebre del oro de la IA recompensa a quienes solucionan problemas reales, no solo a aquellos con las herramientas más llamativas.

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