{"id":38675,"date":"2026-10-29T13:30:40","date_gmt":"2026-10-29T16:30:40","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nu.com\/?p=38675"},"modified":"2026-10-29T13:39:30","modified_gmt":"2026-10-29T16:39:30","slug":"de-usar-la-ia-a-operar-con-la-ia-que-cambia-en-la-gestion-de-producto-cuando-desaparecen-los-cuellos-de-botella","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nu.com\/es\/de-usar-la-ia-a-operar-con-la-ia-que-cambia-en-la-gestion-de-producto-cuando-desaparecen-los-cuellos-de-botella\/","title":{"rendered":"De usar la IA a operar con la IA: qu\u00e9 cambia en la gesti\u00f3n de producto cuando desaparecen los cuellos de botella"},"content":{"rendered":"\n

Escrito por: Nubank Editorial<\/em> y Cinthia Scarlatti<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Para muchos product managers, el primer contacto con la IA ocurre a trav\u00e9s del texto: un modelo resume una reuni\u00f3n, pule un documento o reformula un mensaje para los stakeholders. Estos usos ahorran tiempo. Sin embargo, en su mayor\u00eda dejan intacto el trabajo en s\u00ed: las mismas tareas, en el mismo orden, solo que hechas un poco m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n

El cambio m\u00e1s significativo comienza cuando la pregunta pasa de \u00ab\u00bfc\u00f3mo puede ayudarme la IA a escribir esto?\u00bb a \u00ab\u00bfqu\u00e9 partes de mi trabajo todav\u00eda tienen que depender de la cola de otra persona?\u00bb. Una vez que esa pregunta est\u00e1 sobre la mesa, la IA deja de ser una asistente de redacci\u00f3n y empieza a formar parte de c\u00f3mo se preparan las decisiones, c\u00f3mo se realizan los an\u00e1lisis y c\u00f3mo un proyecto lleva su propio seguimiento. En otras palabras, el verdadero cambio no es pasar de trabajar sin IA a usarla, sino de usar la IA a operar con ella.<\/p>\n\n\n\n

Esa idea gu\u00eda la forma en que Cinthia Scarlatti, Lead Product Manager de Nubank<\/strong>, ha ido reorganizando su propio trabajo. Scarlatti es Lead PM de Growth en la expansi\u00f3n de Nu en Estados Unidos, tras una etapa en CX Platforms, donde trabaj\u00f3 en las plataformas internas que usan los agentes de atenci\u00f3n al cliente, incluidos productos de IA creados para ellos. Tambi\u00e9n es AI Champion de la unidad de negocio del mercado estadounidense de Nu y mentora de otros PMs. En mayo de 2026, comparti\u00f3 su experiencia en el PM3 Summit, una conferencia de gesti\u00f3n de producto, en una sesi\u00f3n titulada \u00abDe usar IA a operar com IA\u00bb (De usar la IA a operar con la IA). El PM3 Summit es un importante evento de tecnolog\u00eda en S\u00e3o Paulo que, en 2026, reuni\u00f3 a m\u00e1s de 800 l\u00edderes de producto en torno al tema ‘Lead with AI’, para debatir c\u00f3mo la inteligencia artificial est\u00e1 redefiniendo la funci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Su punto de partida fue una pregunta sencilla: si la IA puede asumir una parte cada vez mayor de la ejecuci\u00f3n, \u00bfqu\u00e9 merece realmente el tiempo de un product manager?<\/p>\n\n\n\n

Definir el problema siempre fue el trabajo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La respuesta a la que llega Scarlatti no es nueva para la gesti\u00f3n de producto. Es la habilidad que los PMs ya practican todos los d\u00edas: describir un problema con la claridad suficiente para que otra persona pueda actuar sobre \u00e9l. Lo que cambia es qui\u00e9n puede ser esa \u00abotra persona\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

En su opini\u00f3n, el PM se convierte en arquitecto de flujos de trabajo. El PM define qu\u00e9 importa y c\u00f3mo es un buen resultado; la IA ayuda a refinar el problema, implementar una soluci\u00f3n y ejecutar los pasos repetitivos; y el PM toma las decisiones a partir de lo que recibe. Por eso operar con IA va m\u00e1s all\u00e1 de escribir mejores prompts. Requiere repensar los procesos que un PM aprendi\u00f3 a seguir e identificar d\u00f3nde puede entrar la IA para eliminar una dependencia, no solo para acelerar una tarea.<\/p>\n\n\n\n

Aqu\u00ed no hay una receta universal, y Scarlatti deja claro que sus ejemplos buscan inspirar, no ser replicados. A lo largo de su carrera, ha trabajado en productos internos y externos, y tanto en un producto con m\u00e1s de diez a\u00f1os de historia como en otro todav\u00eda en discovery. Cada uno de esos contextos tiene cuellos de botella distintos.<\/p>\n\n\n\n

Lo que se traslada es el m\u00e9todo. Antes de pensar en agentes o herramientas, ella mapea el proceso: d\u00f3nde est\u00e1n las dependencias, d\u00f3nde el trabajo pasa de una persona a otra y d\u00f3nde se encuentran los verdaderos cuellos de botella. Las oportunidades para la IA suelen aparecer exactamente en esos puntos. Los tres casos que siguen responden a esa l\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n

Un prompt escrito como un requisito de producto<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El primer caso comenz\u00f3 con una auditor\u00eda interna, que identific\u00f3 un error en las indicaciones que se mostraban a los agentes de atenci\u00f3n al cliente en M\u00e9xico al gestionar casos de un cliente fallecido: el sistema dirig\u00eda a los agentes al correo de soporte de Brasil en lugar del de M\u00e9xico. La correcci\u00f3n era urgente, y el equipo de ingenier\u00eda responsable ya ten\u00eda varias entregas prioritarias y un plazo ajustado.<\/p>\n\n\n\n

A primera vista, parec\u00eda un simple cambio de texto. En la pr\u00e1ctica, no lo era. Las indicaciones estaban organizadas por idioma, no por pa\u00eds, e idioma y pa\u00eds son cosas distintas. M\u00e9xico y Colombia usan espa\u00f1ol, as\u00ed que cambiar el texto en espa\u00f1ol habr\u00eda modificado tambi\u00e9n la instrucci\u00f3n para los agentes colombianos, sin motivo alguno. La correcci\u00f3n adecuada deb\u00eda cambiar el comportamiento para M\u00e9xico y mantener intacta Colombia.<\/p>\n\n\n\n

La idea clave de Scarlatti fue que, para un equipo de ingenier\u00eda que ya estaba al l\u00edmite de su capacidad, el ahorro de tiempo vendr\u00eda de que alguien que conociera el producto describiera el problema con la precisi\u00f3n suficiente para que un agente de IA lo ejecutara. As\u00ed que escribi\u00f3 un prompt para Cursor, un asistente de programaci\u00f3n con IA, con la misma estructura que usar\u00eda para una historia en Jira: el problema, el comportamiento actual, el comportamiento deseado y las restricciones. El comportamiento deseado establec\u00eda que los agentes de cada pa\u00eds siempre deb\u00edan ver la informaci\u00f3n de contacto de su propio pa\u00eds, independientemente del idioma de la interfaz.<\/p>\n\n\n\n

A partir de ah\u00ed, el flujo qued\u00f3 as\u00ed:<\/p>\n\n\n\n

Solicitud en Slack \u2192 an\u00e1lisis de la PM \u2192 Cursor + GitHub \u2192 pull request \u2192 aprobaci\u00f3n de ingenier\u00eda<\/p>\n\n\n\n

Cursor investig\u00f3 c\u00f3mo la plataforma gestionaba la internacionalizaci\u00f3n, la parte del c\u00f3digo que maneja distintos idiomas y regiones, y confirm\u00f3 que el cambio deb\u00eda hacerse por pa\u00eds y no por idioma, lo que evit\u00f3 cualquier impacto en Colombia. Propuso dos opciones de implementaci\u00f3n. Scarlatti eligi\u00f3 la m\u00e1s robusta, y el agente la implement\u00f3, cre\u00f3 la branch y abri\u00f3 el pull request. El cambio super\u00f3 todas las verificaciones automatizadas y fue aprobado por un ingeniero del equipo.<\/p>\n\n\n\n

El paso de aprobaci\u00f3n importa. La PM no se salt\u00f3 a ingenier\u00eda; lleg\u00f3 con un cambio bien definido y revisable, en lugar de un ticket a la espera de ser priorizado. Seg\u00fan describe Scarlatti, el lead time de este tipo de solicitud pas\u00f3 de m\u00e1s de una semana, siguiendo el camino habitual de ticket, priorizaci\u00f3n y entrega, a menos de un d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

El principio es uno que los PMs ya conocen: la estructura de un buen documento de requisitos tambi\u00e9n puede guiar una implementaci\u00f3n con IA, seg\u00fan la complejidad del problema.<\/p>\n\n\n\n

Cuando el cuello de botella es el acceso, no la complejidad<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El segundo caso vino de Operaciones. Tras el lanzamiento parcial de un nuevo flujo de UX para los agentes de atenci\u00f3n al cliente, surgieron reportes de un posible bug t\u00e9cnico. Para entender qu\u00e9 estaba pasando, el equipo necesitaba saber qu\u00e9 motivos de contacto seleccionaban los agentes en un conjunto espec\u00edfico de chats.<\/p>\n\n\n\n

Los PMs necesitan este tipo de datos todo el tiempo, para validar hip\u00f3tesis, responder a los stakeholders y negociar plazos. Muy a menudo, la pregunta en s\u00ed es sencilla. El obst\u00e1culo es el acceso: normalmente, el an\u00e1lisis requerir\u00eda que un analista de datos o un ingeniero con acceso a Databricks priorizara la solicitud, o el PM tendr\u00eda que encontrar tiempo de concentraci\u00f3n para escribir las queries manualmente.<\/p>\n\n\n\n

Scarlatti le pas\u00f3 a Cursor algunos IDs de chats de ejemplo y le pidi\u00f3 que investigara. Su perfil todav\u00eda no estaba autenticado en Databricks, as\u00ed que el agente primero configur\u00f3 la autenticaci\u00f3n, usando Glean, la herramienta de b\u00fasqueda empresarial de la compa\u00f1\u00eda, a trav\u00e9s de una conexi\u00f3n Model Context Protocol (MCP) para encontrar por s\u00ed mismo la documentaci\u00f3n relevante. Fue un paso que, seg\u00fan ella, no habr\u00eda sabido hacer sin preguntarle a alguien. Luego, el agente localiz\u00f3 los datasets correctos y cruz\u00f3 m\u00e1s de uno de ellos para construir un an\u00e1lisis detallado. Cuando una tabla requiri\u00f3 acceso especial a datos personales, cambi\u00f3 a otro dataset que conten\u00eda solo los campos necesarios para responder la pregunta.<\/p>\n\n\n\n

El resultado lleg\u00f3 en una sola sesi\u00f3n de pocos minutos. Todos los chats en cuesti\u00f3n ten\u00edan el mismo motivo de contacto espec\u00edfico, lo que indicaba que los agentes no estaban usando el nuevo flujo. En otras palabras, se trataba de un problema de experiencia y capacitaci\u00f3n de los agentes humanos, no de un bug t\u00e9cnico. Era precisamente la informaci\u00f3n que Scarlatti necesitaba para responder a los stakeholders y negociar las fechas de lanzamiento. Los agentes humanos recibieron una capacitaci\u00f3n de refuerzo, y se puso en marcha una mejora en la experiencia para ayudar a evitar el mismo error.<\/p>\n\n\n\n

La velocidad viene con la responsabilidad sobre los datos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Pasar de la pregunta a la respuesta en una sola sesi\u00f3n cambia la forma en que funciona el discovery. Preguntas como cu\u00e1ntas conversaciones de atenci\u00f3n al cliente mencionan un determinado conjunto de palabras clave ya no tienen que esperar a la disponibilidad de otra persona.<\/p>\n\n\n\n

Lo que no cambia, en opini\u00f3n de Scarlatti, es que el criterio cr\u00edtico le corresponde al PM. El trabajo sigue empezando por definir el problema y la pregunta espec\u00edfica que hay que responder. Contin\u00faa con la validaci\u00f3n de las dimensiones del an\u00e1lisis: nombres de columnas, filtros, tama\u00f1o de la muestra y el origen de cada tabla. Y termina pregunt\u00e1ndose si el resultado tiene sentido antes de usarlo en una decisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

La IA ayuda a construir y ejecutar la query, pero la interpretaci\u00f3n es responsabilidad del PM. La ganancia son decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas y mejor informadas, siempre que el rigor anal\u00edtico no se convierta en el paso que se omite.<\/p>\n\n\n\n

Un agente que devuelve tiempo para pensar<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El tercer caso trata menos de una tarea puntual y m\u00e1s de una nueva forma de trabajar. En ese momento, Scarlatti estaba formando un nuevo equipo y empezando un nuevo producto desde cero, un producto exigido por la regulaci\u00f3n que todav\u00eda estaba en discovery. El contexto era denso: decenas de documentos, m\u00e1s de diez stakeholders, m\u00e1s de ocho canales de Slack dedicados al proyecto y decenas de reuniones de alineaci\u00f3n y discovery cada semana, adem\u00e1s de su propio diario de notas.<\/p>\n\n\n\n

Sin un sistema bien estructurado, un proyecto as\u00ed pierde informaci\u00f3n: las decisiones tomadas en reuniones se pierden, los hilos de Slack desaparecen de la vista y las preguntas quedan abiertas sin respuesta. Mantener esa estructura suele costarle a un PM, o a otras personas del equipo, horas de documentaci\u00f3n. Son horas que podr\u00edan dedicarse a la experiencia del cliente y a entender el problema en mayor profundidad.<\/p>\n\n\n\n

Su respuesta fue el Daily Digest, un agente creado con Claude Cowork que se ejecuta todos los d\u00edas h\u00e1biles a las 18:30. Sigue siete pasos:<\/p>\n\n\n\n

P\u00e1gina de Open Questions \u2192 canales de Slack del proyecto \u2192 diario de la PM \u2192 Google Calendar y transcripciones de reuniones \u2192 Open Questions actualizadas \u2192 resumen diario \u2192 borrador de actualizaci\u00f3n en Slack<\/p>\n\n\n\n

El agente lee la p\u00e1gina viva de preguntas abiertas en Confluence, revisa los canales de Slack del proyecto en busca de los hilos del d\u00eda, lee el diario de la PM y consulta en el calendario las reuniones del proyecto que se realizaron, recopilando sus transcripciones. Con ese contexto, actualiza las preguntas abiertas con lo que avanz\u00f3 y lo que sigue pendiente, redacta un resumen del d\u00eda y de cu\u00e1nto avanz\u00f3 el proyecto desde el anterior, y prepara un borrador de mensaje para el canal del proyecto para mantener a todos alineados.<\/p>\n\n\n\n

Cada d\u00eda, esto genera cuatro resultados: un archivo de resumen diario, un borrador de actualizaci\u00f3n de estado para Slack, una p\u00e1gina de Open Questions actualizada en Confluence y una p\u00e1gina de Meeting Notes con palabras clave y enlaces a las transcripciones completas. La p\u00e1gina de Open Questions se ha convertido en una pieza central del proyecto. Re\u00fane las preguntas planteadas en Slack, reuniones y documentos, las organiza por ID, categor\u00eda (como UX o Compliance) y fecha y, una vez que se responde una pregunta, el agente a\u00f1ade los pr\u00f3ximos pasos. Hasta ahora se han mapeado m\u00e1s de 60 preguntas. Desde su presentaci\u00f3n en el PM3 Summit, ha seguido evolucionando el agente y estima que le ahorra alrededor de 1 hora al d\u00eda, tiempo que dedica a decidir de verdad y a buscar respuestas y conexiones que ayuden a resolver cada uno de los temas, desarrollando un mejor producto para los clientes.<\/p>\n\n\n\n

El PM como arquitecto del flujo de trabajo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

En conjunto, los tres casos describen el mismo cambio. La IA ejecuta y documenta. El PM analiza, valida y decide. El rol se aleja de la ejecuci\u00f3n y se acerca a decidir qu\u00e9 se debe hacer, c\u00f3mo debe fluir el trabajo y qu\u00e9 cuenta como un buen resultado.<\/p>\n\n\n\n

Ese cambio se apoya en herramientas con roles espec\u00edficos. Cursor funciona como un copiloto t\u00e9cnico para explorar c\u00f3digo, repositorios y pull requests, mientras que Claude Cowork se encarga de skills, automatizaciones recurrentes y an\u00e1lisis. Gemini y ChatGPT cubren revisiones de texto y una segunda opini\u00f3n sobre los resultados de Claude en escenarios complejos. Figma Make y Claude Design cubren wireframes y prototipos r\u00e1pidos. Las conexiones MCP con herramientas como Glean, Databricks, GitHub, Atlassian, Slack, Miro y Google Drive dan a estos agentes acceso al contexto de la empresa que necesitan.<\/p>\n\n\n\n

El contexto es lo que une el stack. Un agente capaz de leer la documentaci\u00f3n correcta, encontrar el dataset adecuado o ver las conversaciones del d\u00eda es mucho m\u00e1s \u00fatil que un modelo m\u00e1s potente trabajando de forma aislada.<\/p>\n\n\n\n

Empieza con un paso y luego construye un sistema<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Para los PMs que quieran avanzar en la misma direcci\u00f3n, las recomendaciones de Scarlatti son deliberadamente pr\u00e1cticas. El primer agente no tiene que ser perfecto ni estar construido con la mejor herramienta disponible. Puede empezar con lo que el equipo de TI de la empresa ya permita y mejorar mediante la iteraci\u00f3n. El prompt puede seguir la estructura que los PMs ya usan para los requisitos: el problema, el comportamiento actual y el comportamiento deseado.<\/p>\n\n\n\n

A partir de ah\u00ed, el objetivo es construir sistemas y no interacciones aisladas. Las skills, el contexto compartido y la documentaci\u00f3n viva hacen que cada sesi\u00f3n alimente a la siguiente, en lugar de empezar desde cero cada vez. En todo momento, los PMs deben confiar en lo que saben de su producto. La IA puede ejecutar y ayudarles a pensar mejor, pero decidir qu\u00e9 problema vale la pena resolver sigue siendo su responsabilidad.<\/p>\n\n\n\n

Por eso mismo, Scarlatti no lo plantea como una IA que reemplaza a los product managers, ni a ninguno de los otros roles que los rodean. Lo que cambia es la distribuci\u00f3n de la autonom\u00eda. Los PMs dependen menos de las colas de otras personas para an\u00e1lisis y cambios peque\u00f1os, y todos los involucrados ganan m\u00e1s espacio para enfocarse en lo que m\u00e1s importa: el cliente. <\/p>\n\n\n\n

Todav\u00eda es pronto, y las pr\u00e1cticas descritas aqu\u00ed seguir\u00e1n cambiando a medida que cambien las herramientas. Pero es probable que la lecci\u00f3n de fondo se mantenga: cuando la ejecuci\u00f3n deja de ser el cuello de botella, la calidad del trabajo de un PM depende, m\u00e1s que nunca, de lo bien definido que est\u00e9 el problema.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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