La gestión de productos para agentes de IA es fácilmente la forma más salvaje de gestión de productos de la historia. La gestión de productos típica es tratar de descubrir cómo diseñar interfaces y software para que las personas interactúen con sistemas deterministas. El usuario generalmente conoce todo el contexto para hacer su trabajo con éxito, por lo que generalmente es cuestión de clavar la lógica comercial subyacente y la experiencia de usuario circundante. Pero con los agentes de IA, el usuario que más le importa es el agente, y no sabe nada de forma predeterminada. Felizmente correrán en cualquier dirección para realizar la tarea, a menudo sin éxito. Entonces, como PM (o ingeniero), básicamente pasas tu tiempo tratando de realizar ingeniería inversa de "qué necesitaría un humano como contexto para realizar esta tarea", y luego descubres cómo diseñar sistemas para que el agente obtenga esos datos en la secuencia correcta, con las herramientas e instrucciones adecuadas. Algunos de estos sistemas son completamente invisibles para el usuario humano, pero parte del oficio es igualmente cómo el usuario final interactuará con el agente para proporcionar este contexto. Luego, a menudo es un ensayo y error interminable que trabaja para obtener puntos incrementales de calidad en cada etapa. Esta es especialmente la razón por la que las personas con una profunda experiencia en el dominio, o aquellas que pueden adquirirla rápidamente, lo harán extremadamente bien construyendo agentes de IA. La capacidad de anticipar el contexto que el agente necesitaría para tener éxito es un gran factor determinante en la eficacia del agente. Esto explica en parte por qué los agentes de codificación han funcionado tan bien desde el principio; porque sus constructores entienden profundamente el dominio que están trabajando para automatizar. Pero claramente vamos a ver rápidamente este mismo resultado en todos los campos (legal, atención médica, finanzas, etc.) a medida que surja la ingeniería de contexto y una nueva generación de gerentes de producto.

Vamos a mirar hacia atrás en el mundo que era anterior a la IA y estar absolutamente asombrados por lo lento que era todo. Cada semana en Box, a medida que obtuvimos AI-first, destacamos un flujo de trabajo en el que alguien creó internamente un agente de IA para automatizar algún proceso. Pueden ser cosas como un proceso de recursos humanos, alcance de ventas, respuesta a RFP, manejo de un flujo de trabajo de cumplimiento, redacción de documentación, etc. Por lo general, mi reacción inmediata es "No puedo creer que tuviéramos que hacer todo este trabajo manualmente". La cantidad de tiempo que tenemos que dedicar a investigar, escribir o mover datos entre pasos solo para llegar a lo que * realmente * estamos tratando de hacer (como contratar a alguien, cerrar un trato, etc.) es una locura. Y curiosamente, como resultado de este ejercicio, también veo muchas áreas en las que estaría dispuesto a invertir *más* en personas como resultado de que el proceso se vuelva más eficiente. El cálculo del ROI cambia repentinamente en muchos tipos de trabajo cuando los agentes pueden acelerar el proceso o aumentar la producción. Se avecinan tiempos salvajes en la era del trabajo de IA primero.

Sí, aún deberías estudiar informática. La forma de aprovechar al máximo la IA es tener una comprensión básica de su oficio. La IA entonces es un multiplicador de fuerza en lo que puedes lograr. Esto se aplica a todos los campos, ya sea médico, abogado, artista, comercializador o ingeniero.