Tu CEO leyó sobre ChatGPT en Forbes, tu board pregunta por “la estrategia de IA”, y tu competencia presume sus “nuevas capacidades de inteligencia artificial”. Mientras tanto, tú sabes que 95% de las implementaciones de IA generativa fallan en alcanzar el ROI esperado.
Como director de producto, seguramente ya conoces esta presión. La diferencia esta vez es que con la implementación de funcionalidades de IA generativa en tu producto, los riesgos pueden ser más altos. El 52% de usuarios están más preocupados que emocionados sobre IA (comparado con 37% en 2021), y cuando las implementaciones fallan, 88% de usuarios simplemente no regresa.
Según el reciente reporte del MIT con expertos del sector tanto del lado corporativo como desarrolladores, el 95% de las organizaciones no obtienen ningún beneficio de estas implementaciones. Pero aquí está la parte interesante: hemos visto el otro lado de la moneda. Implementaciones de IA que potencian la satisfacción de usuarios a través de entregar un buen UX. Mientras las empresas invierten miles de millones en desarrollar modelos más sofisticados, la evidencia sugiere que están subestimando la importancia de la experiencia de usuario, según el reporte de MIT el UX es una de las 3 principales barreras.
Errores que hunden a la mayoría
Empecemos por lo que está saliendo mal. Porque si entiendes estos patrones, tienes la mitad del camino ganado.
El síndrome de “IA everywhere”
La tentación es obvia: si IA es bueno, más IA debe ser mejor. El resultado es predecible pero doloroso. Según datos de Adjust, 24% de usuarios desinstala apps el primer día cuando hay sobrecarga de funcionalidades. Imagínate perder un cuarto de tus usuarios antes de que siquiera entiendan la propuesta de valor de la última actualización.
La realidad es que los usuarios necesitan tiempo para adoptar cada nueva capacidad. No pueden procesarlo todo de una vez, especialmente cuando involucra cambiar la forma en que trabajan.
La caja negra que nadie confía
Aquí está el problema más sutil: tu IA puede ser técnicamente brillante, pero si los usuarios no entienden por qué sugiere lo que sugiere, simplemente no van a confiar y por tanto no la van a usar.
Un ejemplo real que vemos seguido: un CRM implementa IA para priorizar leads, pero no explica los criterios. Los vendedores, que han estado en el negocio por años, miran las sugerencias y piensan “esto no tiene sentido según mi experiencia”. Resultado: función invisible, inversión desperdiciada.
La confianza se construye con transparencia. No necesitas exponer algoritmos complejos, pero sí dar contexto suficiente para que las decisiones de la IA tengan sentido para quien las usa.
Ignorar que la IA va a fallar
Este es el más peligroso porque parece obvio pero todo el mundo lo olvida. Tu IA va a cometer errores, va a malinterpretar inputs, va a dar respuestas que no tienen sentido. La pregunta no es “si” va a pasar, sino qué van a ver tus usuarios cuando pase.
El patrón típico es devastador: usuario prueba la función nueva → IA da respuesta incorrecta → usuario se frustra → nunca vuelve a intentarlo. Y así tu tasa de adopción se va al piso, sin importar cuánto mejores el modelo después.
Cómo hacerlo bien: framework comprobado
Ahora que sabemos qué evitar, hablemos de cómo hacerlo correctamente. En UZER, después de trabajar en multiples implementaciones, hemos observado y condensado el proceso exitoso en tres fases claras.
Fase 1: Entender antes de construir
Antes de escribir una línea de código, necesitas mapear exactamente dónde tus usuarios se frustran. No todos los problemas necesitan IA – algunos necesitan mejor copywriting, otros mejor arquitectura de información. IA debe ir solo donde realmente agrega un valor único.
Esta fase también es donde estableces tus métricas baseline. Si no mides antes, no puedes analizar las mejoras después. Es básico, pero la cantidad de equipos que se saltan este paso es sorprendente.
Fase 2: Prototipar la experiencia, no la tecnología
Aquí está el secreto: Diseña la experiencia completa a través de Mockups antes de entrenar cualquier modelo. Usa respuestas “hardcodeadas” para probar si la interacción hace sentido para el usuario.
En UZER realizamos User Testing con cinco a ocho usuarios probando prototipos que nos enseñan más sobre la UX correcta para la IA que cien horas de fine-tuning de modelos. También es donde diseñamoss los estados de carga, error y éxito. La IA no es instantánea, y los usuarios necesitan entender qué está pasando mientras procesas.
Fase 3: Rollout inteligente
Empieza con tus power users – ellos entienden mejor tu producto y van a darte feedback más útil. También van a ser más tolerantes con problemas iniciales si ven el valor potencial.
Realiza A/B test no solo “con IA vs sin IA”, sino diferentes formas de presentar la IA, diferentes niveles de intervención, diferentes tonos de comunicación. Y mantén foco en métricas de experiencia, no solo en precisión técnica del modelo.
¿Cómo validar rápidamente?
Antes de que apruebes cualquier implementación de IA, usa esta validación rápida. Los equipos en el 5% exitoso pueden responder “sí” con confianza a todas estas preguntas:
¿La IA resuelve un problema real y documentado de los usuarios? No una hipótesis o algo que “sería cool”, sino algo que sabes que les causa frustración medible.
¿Se diseñaron los flujos de error cuando la IA se equivoca? Debe haber forma fácil y obvia de corregir outputs, volver al método manual, y reportar errores.
¿Tu equipo incluye expertise tanto en IA como en experiencia de usuario? Los mejores resultados vienen cuando ambas perspectivas están representadas desde el día uno. No con UX junior o con equipos de UX de empresas de desarrollo o marketing que por lo general no saben del todo lo que significa UX, sino con equipos o agencias experimentados y especializados.
¿Tienes métricas baseline claras y plan de rollback? Si la implementación afecta negativamente métricas clave, necesitas poder revertir rápidamente mientras iteras.
¿Validaste la experiencia con usuarios reales antes de construir tecnología? Los equipos exitosos nunca construyen primero y preguntan después.
La diferencia entre el 95% y el 5%
La IA generativa está aquí para quedarse. Los directores de producto que aprendan a implementarla correctamente van a tener ventaja competitiva real. Pero como demuestra MIT, la mayoría lo está haciendo mal.
¿Qué separa al 5% exitoso del 95% que falla? No es la sofisticación del modelo de IA. Es la disciplina para aplicar frameworks probados que priorizan la experiencia del usuario desde el día uno.
Los equipos exitosos entienden que implementar IA no es un proyecto técnico – es un proyecto de cambio de comportamiento. Y cambiar comportamiento requiere entender profundamente a los usuarios y diseñar experiencias que hagan que la nueva tecnología se sienta natural, útil y confiable.
La buena noticia es que estos frameworks son replicables. No necesitas reinventar la rueda – necesitas ejecutar consistentemente lo que sabemos que funciona.
¿Quieres aplicar este framework a tu implementación de IA? En UZER ayudamos a equipos de producto a evitar los errores del 95% y crear experiencias que generen adopción real. Conversemos sobre tu proyecto aquí.
