Fotografía del evento "¿Cómo escalar productos y fortalecer tu estrategia de crecimiento?
Hoy desarrollar software es más fácil que nunca. Saber si estamos creando la solución correcta, no tanto.
La inteligencia artificial (IA) está acelerando el trabajo de los equipos. Si hace algunos años la prioridad era construir más rápido, hoy la pregunta está en cómo saber si estamos desarrollando aquello que realmente genera valor para los usuarios.
En ese contexto, Continuum como partner de Pendo en Chile, reunió a líderes de producto de distintas áreas de BICE para abordar cómo están enfrentando ese desafío. A través de experiencias concretas, compartieron cómo están utilizando datos y experimentación para tomar decisiones, validar hipótesis y orientar la evolución de sus plataformas digitales.
Durante años, una de las principales preocupaciones de los equipos fue acelerar el desarrollo y reducir los tiempos de entrega. Hoy, el avance de la inteligencia artificial está cambiando rápidamente ese escenario.
“La IA hace que sea fácil construir software (...), pero hace que sea más difícil saber si lo que construiste es realmente bueno”, planteó Alejandro Dao, Lead Product Manager Pendo.io.
Si lanzar nuevas soluciones es cada vez más rápido, entender cómo las personas interactúan con ellas pasa a ser igual de importante. ¿Qué funciones usan con mayor frecuencia? ¿En qué parte del recorrido abandonan una tarea? ¿Qué experiencias realmente les aportan valor? Sin ese contexto, avanzar más rápido no necesariamente significa avanzar mejor.
Para responder a esas preguntas, los equipos necesitan comprender el comportamiento de sus usuarios. Es justamente ahí donde entra Pendo. La plataforma integra en un solo lugar información que habitualmente está distribuida en distintas herramientas. De esa forma, es posible identificar qué funcionalidades generan mayor adopción y detectar oportunidades de mejora antes de definir en qué vale la pena seguir invirtiendo.
Sin embargo, contar con datos no garantiza mejores decisiones.
Jonathan Ortiz, Senior Account Executive en Pendo, planteó que uno de los principales desafíos en las organizaciones no es la falta de información, sino la dificultad para entender qué ocurre a lo largo de la experiencia digital.
En BICE Vida, el proceso comenzó al detectar que muchas personas abandonaban un flujo antes de completar una acción. A partir de esa observación, el equipo formuló hipótesis y analizó el recorrido de los usuarios para identificar dónde estaba el problema antes de decidir cómo intervenir.
“El método no es burocracia. Es la diferencia entre que haya datos y que haya ruido”, resumió Dunieska Castañeda, subgerente de Experiencia de Bice Vida. Según explicó, ese enfoque permitió instalar una cultura de experimentación en la empresa donde los supuestos se validan antes de tomar decisiones y la evidencia orienta las prioridades del equipo.
Esa misma lógica quedó reflejada en el relato de Andy Bermúdez, Product Lead en BELIV by BICE. En una primera etapa, desarrollaron una sección de videos convencidos de que sería una de las funcionalidades más utilizadas por sus usuarios. Sin embargo, al analizar el comportamiento a través de Pendo, el equipo descubrió que las personas encontraban mayor valor en otras experiencias.
En lugar de seguir invirtiendo en una funcionalidad que no estaba teniendo el impacto esperado, decidieron replantear sus prioridades y enfocar sus esfuerzos en aquello que sí estaba generando valor.
Esa idea volvió a aparecer durante el panel de conversación, donde los distintos participantes coincidieron en que, aunque la IA puede acelerar el desarrollo y entregar más información, el criterio para definir prioridades y decidir qué construir sigue dependiendo de las personas.
Los casos compartidos durante el encuentro evidenciaron que el verdadero desafío ya no está solo en desarrollar más rápido, sino en aprender continuamente de los usuarios.
Las experiencias de BICE Vida y BELIV demostraron que los datos pueden cambiar el rumbo de un producto cuando los equipos están dispuestos a cuestionar sus hipótesis y ajustar sus decisiones a partir de la evidencia.
En ese contexto, herramientas como Pendo permiten transformar el comportamiento de los usuarios en información útil para orientar las decisiones e incorporar ese aprendizaje a la evolución continua de sus plataformas.