Cómo integramos AI en productos sin que sea un gimmick

Todos los roadmaps de producto que vi en los últimos dos años incluyen alguna versión de la misma línea: 'Agregar AI'. A veces viene con un caso de uso específico adjunto. Más a menudo, llega como un mandato -- una directiva estratégica nacida del miedo a que los competidores lo están haciendo, que los clientes lo esperan, o que el mercado va a castigar a quien no lo tenga.

Después de diez años construyendo productos digitales -- y los últimos tres navegando la pregunta de AI en decenas de proyectos -- desarrollé una opinión fuerte: la decisión de AI más valiosa que puede tomar un equipo de producto es la decisión de no usar AI donde no corresponde. La segunda más valiosa es saber exactamente dónde sí corresponde y construirla tan bien que los usuarios nunca piensen en la tecnología.

Este artículo destila lecciones de proyectos reales -- algunos donde la AI transformó la experiencia del producto, otros donde recomendamos en contra y les ahorramos a nuestros clientes meses de esfuerzo desperdiciado. El framework presentado aquí es el que usamos internamente en Xcapit al evaluar integraciones de AI.

La trampa de las AI features

La trampa de las AI features funciona así: alguien en la organización -- un CEO que fue a una conferencia, un miembro del directorio que leyó un artículo, un director de ventas que perdió un deal -- declara que el producto necesita AI. Se asigna un sprint. Se entrena un modelo o se integra una API. Se lanza una funcionalidad. Y después nada significativo cambia.

Los usuarios la prueban una vez, la encuentran poco confiable y vuelven a su flujo de trabajo anterior. La funcionalidad permanece en la interfaz, consumiendo presupuesto de mantenimiento y creando deuda técnica. El equipo exitosamente agregó AI al producto. No agregó exitosamente valor.

Este patrón es notablemente común. Un estudio de 2024 de Pendo encontró que la tasa de adopción promedio de AI features en software empresarial es menor al 25 por ciento después de 90 días. El problema no es la tecnología. Los equipos están trabajando al revés -- empezando con una solución y buscando un problema, en lugar de empezar con una necesidad genuina del usuario y evaluar si la AI es la mejor forma de abordarla.

Señales de que tu AI feature es un gimmick

A lo largo de los años, identifiqué indicadores confiables de que una AI feature es decorativa en lugar de funcional. Reconocer estas señales temprano les ahorra a los equipos invertir en funcionalidades que erosionan la confianza.

• Los usuarios la evitan. La señal más clara es que los usuarios desarrollan workarounds para evitar la funcionalidad. Se saltean el resumen generado por AI y leen el material original. Ignoran la recomendación y aplican sus propios filtros. Si los usuarios consistentemente rodean una funcionalidad, no está resolviendo su problema -- está interponiéndose.
• No mejora las métricas core. Una funcionalidad genuinamente valiosa mueve los números que importan: tasa de completado de tareas, tiempo de resolución, tasa de errores, retención. Si la funcionalidad lleva tres meses en producción y las métricas core están planas, no está agregando valor -- está generando demos impresionantes pero no cambiando resultados.
• Se agregó por marketing. Si la motivación principal fue incluir la palabra 'AI' en los materiales de marketing en lugar de resolver un problema específico del usuario, la funcionalidad es un gimmick por definición. Las funcionalidades motivadas por marketing optimizan para primeras impresiones en lugar de utilidad sostenida.
• Requiere que los usuarios cambien su flujo de trabajo. Las mejores AI features son invisibles. Mejoran los flujos de trabajo existentes en lugar de exigir nuevos. Si los usuarios deben aprender nuevos patrones de interacción o navegar a una interfaz separada, la adopción será baja y el abandono alto.
• El equipo no puede articular qué pasa sin ella. Si sacáramos esta funcionalidad mañana, ¿qué tarea específica se volvería más difícil o lenta? Si la respuesta es vaga, la funcionalidad no está resolviendo un problema real.

Nuestro framework para evaluar integraciones de AI

En Xcapit, cada propuesta de integración de AI pasa por una evaluación de tres filtros antes de llegar al backlog de ingeniería. El framework es deliberadamente simple porque las evaluaciones complejas se convierten en sellos de goma. Los filtros simples obligan a respuestas honestas.

Filtro 1: ¿Resuelve un problema real del usuario?

Antes de discutir modelos o APIs, requerimos una articulación clara del problema del usuario, fundamentada en evidencia -- investigación de usuarios, tickets de soporte, datos de comportamiento u observación. Preguntamos: ¿quién es el usuario, qué está tratando de lograr, qué se lo impide hoy, y cómo la AI va a abordar esa barrera mejor que las alternativas? Si la respuesta no es convincente, exploramos soluciones más simples primero.

Filtro 2: ¿Los datos están disponibles y son suficientes?

La brecha entre 'tenemos datos' y 'tenemos datos que pueden entrenar un modelo útil' es enorme. Este filtro evalúa cuatro dimensiones: volumen, calidad, frescura y acceso. La mayoría de las AI features que fracasan en producción fracasan por problemas de datos, no de modelos. Este filtro atrapa esos fracasos temprano.

Filtro 3: ¿El ROI es claro?

Las AI features son caras -- no solo de construir, sino de mantener, monitorear, re-entrenar y dar soporte. Requerimos un caso de ROI claro que contemple el costo total de propiedad: desarrollo, infraestructura de GPUs, mantenimiento de modelos, pipelines de datos y costo de oportunidad. El ROI debe expresarse en términos de negocio: impacto en ingresos, reducción de costos, mitigación de riesgos o diferenciación competitiva. 'Estaría bueno' no es un caso de ROI.

Dónde la AI realmente agrega valor

Cuando un caso de uso pasa los tres filtros, la AI puede ser transformadora. Las aplicaciones de mayor valor caen en cinco categorías.

• Automatización de tareas cognitivas repetitivas. Clasificación de documentos, procesamiento de facturas, extracción de datos, screening de compliance -- estas tareas de alto volumen son donde la AI entrega ROI inmediato y medible al reducir tanto costos como tasas de error.
• Personalización a escala. Servir contenido, recomendaciones o experiencias diferentes basadas en el comportamiento y contexto del usuario es algo que la AI hace extraordinariamente bien y los sistemas basados en reglas luchan por lograr a escala.
• Detección de anomalías. Identificar patrones inusuales en grandes volúmenes de datos -- transacciones fraudulentas, amenazas de seguridad, fallas de equipos -- es una fortaleza clásica de AI. Los humanos no pueden monitorear millones de puntos de datos en tiempo real. La AI puede, con atención consistente y sin fatiga.
• Interfaces de lenguaje natural. Cuando los usuarios necesitan interactuar con sistemas complejos usando lenguaje natural -- consultar bases de datos, resumir contenido, generar reportes -- los large language models proporcionan una experiencia genuinamente superior comparada con la búsqueda tradicional.
• Analítica predictiva. Pronosticar demanda, riesgo de churn, necesidades de mantenimiento o requisitos de recursos lleva la toma de decisiones de reactiva a anticipatoria -- pero solo cuando las predicciones son lo suficientemente precisas para ser accionables.

El enfoque de implementación: empezar simple, escalar deliberadamente

Uno de los errores más comunes en desarrollo de productos con AI es usar la herramienta más sofisticada primero. Los equipos saltan a integración de LLMs cuando un motor de reglas resolvería el problema más rápido, más barato y más confiablemente. Nuestra filosofía sigue un camino de escalamiento deliberado.

Empezar con reglas. Para cualquier tarea de clasificación o toma de decisiones, empezar con reglas explícitas basadas en expertise del dominio. Las reglas son interpretables, debuggeables y deterministas. Manejan el 80 por ciento de los casos que siguen patrones predecibles. Documentar dónde las reglas fallan -- esas fallas se convierten en datos de entrenamiento para el siguiente paso.

Agregar machine learning cuando las reglas se rompen. Cuando las reglas se vuelven demasiado numerosas o cuando existen patrones que los expertos del dominio no pueden articular, el ML gana su lugar. Empezar con modelos simples -- regresión logística, árboles de decisión, gradient boosting -- antes que redes neuronales. Los modelos más simples son más fáciles de explicar y frecuentemente tienen rendimiento comparable en datos estructurados.

Usar LLMs para tareas de lenguaje. Los large language models son extraordinarios para entender y generar lenguaje natural pero son excesivos para clasificar datos estructurados o hacer cálculos. Reservarlos para tareas que genuinamente requieren comprensión de lenguaje: resumir documentos, extraer entidades de texto no estructurado, responder consultas en lenguaje natural o generar reportes legibles.

La pregunta de los datos: por qué fracasan la mayoría de las AI features

Quiero ser directo sobre algo que la industria de AI no discute lo suficiente: la mayoría de los fracasos de AI features son fracasos de datos, no fracasos de modelos. El modelo rara vez es el cuello de botella.

Los problemas de datos se manifiestan de forma predecible. Volumen insuficiente significa que el modelo memoriza en lugar de aprender. Etiquetado deficiente significa que aprende patrones equivocados. Desajuste de distribución significa que los datos de entrenamiento no representan las condiciones de producción. Concept drift significa que los patrones cambiaron pero el modelo no fue re-entrenado. Cada uno de estos es un problema de infraestructura de datos, no un problema de arquitectura de modelos.

La implicancia práctica: antes de invertir en desarrollo de modelos, invertí en infraestructura de datos. Construir pipelines robustos. Implementar monitoreo de calidad. Crear workflows de etiquetado. Establecer calendarios de re-entrenamiento. Estas inversiones poco glamorosas determinan si las AI features funcionan en producción, no la elección entre GPT-4 y Claude o entre TensorFlow y PyTorch.

Patrones de UX para AI features en las que los usuarios realmente confían

Incluso una AI feature técnicamente excelente va a fracasar si la UX está mal diseñada. La AI introduce incertidumbre -- el output puede estar equivocado, y los usuarios lo saben. Un buen diseño reconoce esa incertidumbre y la convierte en confianza. Estos son los patrones que aplicamos consistentemente.

Progressive Disclosure

Mostrar el output de AI primero, después proporcionar acceso fácil al razonamiento o material fuente detrás. Un resumidor debería presentar el resumen de forma prominente pero hacer trivial ver el texto original. Un motor de recomendaciones debería permitir a los usuarios ver los factores que influyeron en la sugerencia. Esto respeta el tiempo de los usuarios mientras preserva su capacidad de verificar y sobrescribir.

Indicadores de confianza

Cuando el modelo tiene incertidumbre, decírselo al usuario. Un score de confianza, un indicador visual, o una simple etiqueta de 'baja confianza' comunica que el sistema conoce sus limitaciones. Esto es contraintuitivo para equipos entrenados para proyectar confianza, pero aumenta dramáticamente la confianza del usuario. Los usuarios que entienden cuándo el sistema tiene incertidumbre toman mejores decisiones sobre cuándo confiar en él.

Degradación elegante

Las AI features van a fallar. Los modelos van a devolver predicciones de baja confianza, las APIs van a tener timeouts, los casos extremos van a producir outputs sin sentido. Diseñar para estos fallos explícitamente. Cuando la AI no puede proporcionar un resultado útil, caer a una experiencia sin AI. Nunca dejar que una falla de AI se convierta en una falla del producto.

Humano en el loop

Para decisiones de alto impacto, posicionar la AI como asistente en lugar de tomador de decisiones. La AI presenta el análisis y sugiere una acción -- pero un humano toma la decisión final. Esto es esencial en dominios donde los errores tienen consecuencias significativas: salud, finanzas, legal y seguridad. También crea un ciclo de feedback: las correcciones humanas se convierten en datos de entrenamiento que mejoran el modelo con el tiempo.

Cómo medir el éxito de las AI features

Si no podés medir si una AI feature está funcionando, no podés justificar su existencia. Definimos métricas de éxito antes de que empiece el desarrollo. Las métricas que más importan no son métricas de precisión del modelo -- son métricas de producto.

• Tasa de completado de tareas: ¿Qué porcentaje de usuarios que interactúan con la AI feature completan exitosamente su tarea prevista? Alta precisión del modelo con baja tasa de completado de tareas significa que la experiencia está fallando a los usuarios.
• Tiempo ahorrado: ¿Cuánto más rápido logran los usuarios su objetivo comparado con sin la funcionalidad? Medir esto con usuarios reales en flujos de trabajo reales, no en testing controlado. Si no ahorra tiempo significativo, está agregando complejidad sin beneficio.
• Reducción de errores: ¿La AI reduce errores comparada con procesos completamente manuales? Medir tanto errores prevenidos como nuevos errores introducidos. La reducción neta de errores es lo que importa.
• Tasa de adopción: ¿Qué porcentaje de usuarios elegibles usa activamente la funcionalidad después de 30, 60 y 90 días? Adopción decreciente señala que la funcionalidad no está entregando valor sostenido. Distinguir uso de prueba de uso habitual.
• Tasa de sobrescritura: ¿Con qué frecuencia los usuarios rechazan o modifican el output de AI? Una tasa moderada es saludable. Una tasa muy alta significa que la AI no es útil. Una tasa muy baja en dominios de alto impacto puede significar dependencia excesiva.

Lecciones de proyectos reales

Nuestra experiencia en Xcapit nos dio una visión matizada de dónde la integración de AI tiene éxito y dónde no. Sin revelar especificidades de clientes, estos son los patrones.

En un proyecto de servicios financieros, construimos un sistema de detección de anomalías que marcaba patrones de transacciones inusuales para revisión humana. El sistema redujo las pérdidas por fraude en más del 40 por ciento en su primer trimestre. La clave no fue la sofisticación del modelo -- fue la calidad de datos. Pasamos dos meses construyendo el pipeline de datos y tres semanas en el modelo.

En otro proyecto, un cliente quería un chatbot de AI para su plataforma empresarial. Después de la evaluación, recomendamos en contra. Sus usuarios eran especialistas técnicos que necesitaban respuestas precisas, no conversaciones. El sistema de búsqueda existente, mejorado con mejor arquitectura de información, superó a todos los prototipos de chatbot. El cliente ahorró seis meses de desarrollo por no usar AI.

En un tercer proyecto, integramos consultas en lenguaje natural en una plataforma de data analytics. Los usuarios podían hacer preguntas en lenguaje natural y recibir visualizaciones. Esto tuvo éxito porque la necesidad era genuina -- los analistas pasaban horas escribiendo SQL para consultas ad hoc -- y los datos estaban lo suficientemente bien estructurados para una traducción confiable de lenguaje natural. La adopción alcanzó el 70 por ciento en 60 días.

El hilo conductor en todos estos casos es el mismo: la decisión tecnológica estuvo subordinada a la decisión de producto. Empezamos con el usuario, no con el modelo.

Tomar la decisión correcta

Las organizaciones que más se van a beneficiar de la AI no son las que la adoptan más rápido sino las que la adoptan más reflexivamente. Un enfoque disciplinado -- empezar con problemas reales del usuario, exigir preparación de datos, insistir en un ROI claro y medir resultados honestamente -- produce funcionalidades en las que los usuarios confían en lugar de funcionalidades que ignoran.

La trampa de las AI features es evitable. Requiere el coraje de decir 'todavía no' cuando la evidencia no respalda AI, y la convicción de invertir profundamente cuando sí lo hace. Los equipos que dominan esta disciplina construyen productos que son genuinamente mejores -- no porque tengan más AI, sino porque la AI que tienen realmente funciona.

En Xcapit, ayudamos a los equipos a navegar la pregunta de integración de AI con el rigor que merece. Ya sea que estés evaluando dónde encaja la AI en tu roadmap, construyendo tu primera funcionalidad potenciada por AI, o auditando funcionalidades que no están dando resultados, traemos una perspectiva centrada en producto fundamentada en experiencia real de implementación. Contactanos para conversar cómo podemos ayudar -- o para tener una conversación honesta sobre dónde la AI podría no ser la respuesta correcta.