Esta semana comí con un colega CTO. Está levantando una startup utilizando únicamente agentes IA. Él asume las tareas de orquestador, definiendo la arquitectura y las tareas a completar, revisándolas, corrigiéndolas y aprobándolas cuando considera que cumplen sus requisitos.

Su velocidad de desarrollo es tan alta que incluso se preguntaba si el concepto tradicional de backlog desaparecería. También estuvimos hablando sobre qué papel jugaría la función de producto en un paradigma en el que la programación deje de ser el cuello de botella.

La proporción de ingenieros y PMs está cambiando

Justo también esta semana, Y Combinator publicaba una charla de Andrew Ng, fundador de DeepLearning.AI y Coursera, en la que comentaba el papel crucial que jugará el Product Manager en este contexto.

Ng habla de cómo, en un escenario de programación aumentada con inteligencia artificial, la función de producto se convierte en el nuevo cuello de botella. Ng llega a cuestionar la proporción entre ingenieros y PMs, apoyándose en una petición de uno de sus equipos el cual le solicitó bajar ese ratio a 0.5 ingenieros por PM. Sí, habéis leído bien. Dos Product Manager por cada ingeniero frente al típico ratio de un PM por cada cuatro/seis ingenieros.

Aquí tenéis el vídeo en el momento justo en el que menciona esto:

Por muy sorprendentes que sean las palabras de Ng, tienen sentido. Una vez la programación deja de ser el cuello de botella, decidir qué hacer se convierte en el factor limitante. Y resulta que ese trabajo, que involucra tener un conocimiento profundo del mercado adquirido a base de entrevistar usuarios, entender sus necesidades, prototipar y validar soluciones, es, por naturaleza, lento.

Las palabras de Ng se alinean también perfectamente con mi charla esta semana. Una de las preocupaciones de mi colega, era literalmente que no tenía mucho más que programar. Para poder progresar, necesitaba ese feedback de clientes destilado que debe guíar cualquier desarrollo de producto. Su principal foco era conseguirlo.

El futuro de los equipos de producto

Conforme la IA automatice el flujo de implementación (el cómo), más importante será definir correctamente el qué y el por qué hacemos algo. En un mundo donde la inteligencia artificial pueda generar decenas de soluciones, la habilidad más valiosa será saber qué problemas vale la pena resolver.

Peter Drucker, probablemente el más famoso estratega empresarial, dijo una vez:

“No hay nada tan inútil como hacer con gran eficiencia algo que no debería haberse hecho en absoluto.”

Recupero esta frase porque estoy seguro que precisamente este va a ser uno de los mayores errores estratégicos que veremos cometer con la inteligencia artificial: la creación de cientos de productos y funcionalidades que nunca se debieron hacer en primer lugar.

Por cierto, si asumimos que el ratio de ingenieros va a bajar en los equipos, algo que cómo hemos visto parece bastante previsible, ¿qué creéis que pasará? ¿Se fichará a más Product Managers, Product Designers, etc., o quizás simplemente se reducirán las plantillas de ingenieros? Hace poco Microsoft, cuya cotización y beneficios están en máximos históricos, despidió a 9000 empleados. En esa noticia probablemente yazca la respuesta.