Agentes de IA con mirada de producto: de la idea a producción, por Javi Platón

Nadie tiene claro todavía cómo se construye bien un agente de IA. Yo tampoco. Pero sí veo un patrón en los equipos a los que les está funcionando: no empiezan por la tecnología, empiezan por el problema. Es decir, construyen agentes con mirada de producto.

📅 Be Product X: agentes de IA con mirada de producto. Jueves 29 de octubre, 18:30, en Zoom. 👉 Apúntate al evento

En este artículo te cuento cómo veo la vida de un agente de principio a fin, en cinco fases. Y al final te dejo un evento donde personas que ya han construido agentes cuentan casos reales.

1. ¿De verdad necesitas un agente?

Es la pregunta que más se salta. Y la más cara de saltarse.

Antes de construir nada, hazte estas preguntas:

¿Qué problema resuelve? Si no lo puedes explicar en una frase, todavía no es un problema, es una idea.
¿Cuál es la métrica de éxito? Tiempo ahorrado, tickets resueltos, conversión. Una, y medible.
¿Sale a cuenta? Un agente tiene coste por uso, coste de mantenimiento y coste de errores. El ROI tiene que aguantar los tres.
¿Lo has probado con un prototipo? Un prompt, una hoja de cálculo o un proceso manual te dicen mucho antes de escribir una línea de código.

Si no tienes respuesta a las cuatro, no necesitas un agente. Necesitas Discovery.

2. Diseño: workflow o agente

No todo lo que lleva IA tiene que ser un agente.

Workflow. Pasos definidos y predecibles. La IA hace una parte concreta. Más fácil de controlar.
Agente. Decide qué pasos dar y qué herramientas usar. Más flexible, pero más difícil de prever.

Mi consejo: empieza por el workflow y dale autonomía solo donde aporta. Y decide desde el día uno tres cosas: qué herramientas puede usar, cuánta autonomía tiene y dónde revisa una persona.

3. Evals antes de producción

Aquí es donde se separan los equipos que llegan a producción de los que se quedan en la demo.

Casos límite. Qué pasa cuando el usuario pide algo raro, ambiguo o fuera de alcance.
Guardrails. Qué no puede hacer el agente nunca, pase lo que pase.
Criterio de calidad. Qué es una buena respuesta, escrito antes de lanzar, no después.

Si no puedes medir si funciona, no sabes si funciona.

4. Operación: el agente no se termina al lanzarlo

Un agente en producción es un producto vivo. Hay que vigilar:

Observabilidad. Qué está haciendo y por qué.
Costes. Lo que cuesta cada conversación, y cómo crece con el uso.
Calidad que se degrada. Lo que funcionaba en septiembre puede no funcionar en diciembre.

Y lo más importante: lo que aprendes del uso real vuelve a Discovery. El ciclo no se cierra nunca.

5. El rol del AI Product Manager

En los procesos de AI Product Manager que estoy viendo, las empresas no buscan a alguien que sepa de modelos. Buscan a alguien que sepa decidir qué construir, medirlo y explicar por qué.

En cada fase, el PM tiene un papel claro: define el problema y la métrica, decide el nivel de autonomía, escribe el criterio de calidad y convierte el uso real en aprendizaje. Si quieres profundizar en cómo cambian los roles, te recomiendo Product Manager vs Product Engineer con la IA, de Manu López. Y para diseñar productos con IA, el framework PRAXIS de Manu Abuín.

El evento: Be Product X, agentes de IA con mirada de producto

Si quieres ver todo esto con casos reales, el jueves 29 de octubre a las 18:30 hacemos un Be Product X en Zoom. Un evento clandestino: personas que ya han construido agentes cuentan lo que les funcionó y lo que no.

Modera: Manu Abuín, Senior AI Product Leader y autor de PRAXIS.
Ponentes: confidencial. Lo que se cuenta allí se queda allí.
Duración: 75 minutos, con tus preguntas por el chat.
Máximo 100 personas. Cero ventas.

👉 Apúntate al evento

¿Estás construyendo un agente ahora mismo? Cuéntame en qué fase estás, que lo leo todo.

💬 Compártelo por WhatsApp con quien le pueda servir.

Sobre el autor: Javi Platón

Product Manager y Headhunter de Producto

Fundador de Be Product, comunidad de profesionales de producto, y headhunter en Product Hunter, donde selecciona Product Managers, Product Owners, Heads of Product y CPOs.
Senior Product Manager freelance desde 2019 en SaaS B2B, EdTech, marketplaces y ERP, con clientes como SDi (Ardia), Trazable, Wonest o The Valley Business School. Antes fue Head of Growth en The Hero Camp y pasó ocho años en Wonest, hasta CMO.
Profesor de Product Management en LinkedIn Learning, coach ejecutivo y de equipos por el CEC, y ahora formándose como Product Engineer en Cardan School.
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