El Product owner y las Inteligencias Artificiales | Scrum Manager Podcast 2x03

Scream manager podcast el espacio donde descubrir mejores formas de gestionar tus proyectos hola y bienvenidos hoy hablaremos de la inteligencia artificial y su papel como soporte para el product owner el product owner es el puente entre el equipo de desarrollo y las necesidades y expectativas del cliente su misión es maximizar el valor del producto y para lograr esto a menudo necesita tomar decisiones críticas sobre qué características desarrollar en qué orden y por qué estas decisiones se ven afectadas por un mercado y unas necesidades cambiantes lo que ayer era una prioridad hoy puede no serlo en entornos inciertos los productos se enfrentan a diario con este desafío cómo mantener el rumbo en un mundo que cambia tan rápido como asegurar que cada función cada historia de usuario responde a las necesidades actuales y también anticipe las futuras en este sentido la inteligencia artificial puede ofrecer herrán en útiles puede ayudar al product owner analizar tendencias de mercado en tiempo real para intentar predecir cambios en las preferencias de los usuarios antes de que se manifiesten pude también recopilar y analizar feedback de los usuarios y producir informes con los que refinar la visión del producto la inteligencia artificial ofrece nue las oportunidades para reaccionar con agilidad y estar preparado para los cambios vamos a ver tres áreas en las que bien integradas las herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar a un product owner análisis predictivo automatización de tareas repetitivas y análisis de feedback de usuarios en primer lugar una de las características más destacables de la inteligencia artificial es su capacidad para analizar grandes cantidades de datos no estructurados esto permite realizar análisis predictivos para la priorización de productos la inteligencia artificial puede emplear modelos de aprendizaje automático para anali zar tendencias de mercado y datos de comportamiento de nuestros usuarios identificando patrones gracias a datos históricos y actuales estos modelos pueden ayudar a predecir qué características o productos tendrán mayor demanda o aceptación en un futuro estos datos pueden incluir desde interacciones en redes sociales hasta métricas de engagement en aplicaciones propias priorizar así la pila del producto puede dar más garantías de que los recursos se invierten en áreas con mayor retorno potencial aportando valor a usuarios y negocio esta capacidad de anticiparse a las necesidades y deseos de los usuarios puede transformar completamente la estrategia de desarrollo de productos no obstante conviene analizar y cuestionar las previsiones las inteligencias artificiales tienen la desventaja de ser como cajas negras producen resultados sin que el usuario tenga claro cómo llegan a estas conclusiones el product owner sigue necesitando entender el producto y las tender encías actuales del mercado para juzgar si las predicciones parecen razonables o no otra forma de utilizar las inteligencias artificiales en nuestro beneficio es en la automatización de tareas repetitivas un voto un sistema de gestión inteligente puede automatizar tareas rutinarias que consumen tiempo como por ejemplo actualizar backlog clasificar tareas según su prioridad o inicializar pruebas de código utilizando algoritmos de reconocimiento de patrones y procesamiento de lenguaje natural estas herramientas pueden entender el contexto y los requisitos de las tareas asignadas organizándolas de manera eficiente para el protocolo leer esto se traduce en una reducción significativa de la carga administrativa que le permite concentrarse en la planificación estratégica para el product owner esto se traduce en una reducción significativa de la carga administrativa lo que le permite concentrarse en la planificación estratégica la toma de decisiones y la interacción con el equipo y los stake holders por último también podemos utilizar la inteligencia artificial para comprender mejor las necesidades del cliente las inteligencias artificiales pueden analizar patrones en el feedback de los usuarios a gran escala por ejemplo pueden analizar comentarios en las plataformas digitales encuestas o interacciones en el servicio de atención al cliente e identificar tendencias y sentimientos predominantes usando técnicas de procesamiento de lenguaje natural este las herramientas pueden desglosar el feedback en categorías temáticas destacar áreas de preocupación recurrentes y detectar cambios en las percepciones y expectativas de los usuarios esto ofrece una visión clara y cuantificable de las veces