25 sept 2025
2 min leer
Producto dirigido por IA: Cómo cambiamos el desarrollo de productos en Beam
"La mejor forma de predecir el futuro es inventarlo"
- Alan Kay
Durante décadas, el desarrollo de productos seguía patrones predecibles: recoger opiniones, analizar, priorizar, planificar, construir, probar, lanzar, repetir.
Cuando empezamos a construir Beam AI, estábamos creando una plataforma para agentes autónomos de IA, pero nuestro propio desarrollo de productos era dolorosamente manual. La planificación de sprints llevaba horas. La síntesis de la investigación del usuario era un cuello de botella.
Entonces nos convertimos en nuestro primer cliente.
El viejo libro de jugadas se está rompiendo
La mayoría de los equipos de producto todavía operan como si estuviéramos en 2015. Comentarios en hojas de cálculo, síntesis de investigación manual, reuniones de alineación interminables.
La IA agentiva no es una herramienta más. A diferencia de la IA reactiva que espera instrucciones, los sistemas agénticos persiguen objetivos de forma autónoma. Dividen los objetivos en pasos, se adaptan a las condiciones y se coordinan entre flujos de trabajo.
Para los equipos de producto, no se trata de automatizar tareas. Se trata de aumentar la toma de decisiones.
Cómo reconstruimos todo
Nuestro agente de investigación monitoriza las conversaciones de los clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana: Slack, tickets de soporte, llamadas de ventas. Cuando los clientes mencionan la "fiabilidad de la conexión", nuestros gestores de proyectos obtienen información. Tomamos decisiones estratégicas con un contexto que antes tardábamos días en recopilar.
Nuestro agente de planificación planifica de 2 a 3 sprints por adelantado, señalando posibles conflictos. Revisamos las recomendaciones y ajustamos las hojas de ruta con semanas de antelación en lugar de apresurarnos el día del lanzamiento.
Nuestros agentes de ejecución supervisan los commits y la velocidad, alertándonos de los riesgos con soluciones sugeridas. Aprobamos los planes y evitamos sorpresas de control de calidad.
Los tres cambios
De reactivo a predictivo. En lugar de analizar el feedback de ayer, predecimos los problemas de los usuarios de la próxima semana basándonos en patrones de uso.
De secuencial a paralelo. Mientras un agente analiza el feedback, otro modela soluciones. Revisamos las opciones más rápido, decidimos más rápido.
De centrado en el ser humano a colaborativo. Los agentes aportan ideas y recomendaciones. Los humanos toman las decisiones. La IA procesa los patrones, los humanos definen la visión
El resultado
Hace seis meses, un competidor lanzó una función que habíamos considerado. Antes, nos habríamos apresurado a crear una imitación.
En lugar de eso, nuestros agentes sacaron a la luz análisis de la competencia, modelaron alternativas e identificaron vías de desarrollo. Revisamos las opciones, tomamos decisiones y ofrecimos soluciones superiores en la mitad de tiempo.
El camino a seguir
El futuro no es humano contra IA. Es humano + IA como equipos integrados.
Empieza con un cuello de botella. Elija la síntesis de comentarios de los usuarios si su equipo pasa días categorizando manualmente los tickets de soporte y las entrevistas con los usuarios. Elige el análisis competitivo si estás constantemente detrás de la inteligencia de mercado. Elige el mapeo de dependencias si la planificación de la integración acaba con la velocidad de tus sprints.
Crea un agente de IA que supervise, procese y ofrezca información para su revisión humana. Una vez que funcione, amplíelo a los flujos de trabajo adyacentes
