Si tus desarrollos no cumplen las expectativas, es porque no tienes el equipo adecuado

Crear una aplicación móvil exitosa va mucho más allá de tener una buena idea. Requiere planificación, estrategia y, sobre todo, un equipo de desarrollo que entienda cómo transformar tu visión en una solución digital funcional y atractiva. Si tus desarrollos no están alcanzando los resultados que esperabas, el problema podría no estar en la idea, sino en el equipo detrás de ella.

¿Por qué tu equipo de desarrollo marca la diferencia?

El desarrollo de una app no se trata solo de escribir código. Es un proceso que involucra diseño UX/UI, arquitectura de software, integración con sistemas, pruebas rigurosas y una estrategia de crecimiento. Un equipo inexperto o mal estructurado puede llevar a problemas como:

-Fallas de rendimiento: Apps que se bloquean, consumen demasiados recursos o no funcionan correctamente en todos los dispositivos.
-Experiencia de usuario deficiente: Interfaces confusas, navegación poco intuitiva o falta de optimización para el usuario final.
-Lanzamientos tardíos: Equipos sin una metodología de trabajo eficiente pueden retrasar el desarrollo, impactando el tiempo de salida al mercado.
-Problemas de escalabilidad: Una app mal construida no podrá crecer junto con tu negocio, obligándote a rehacer partes clave del desarrollo.

Mobilenik: El equipo que necesitas para llevar tu app al siguiente nivel

En Mobilenik, sabemos que el éxito de una app no depende solo del código, sino de la estrategia y el equipo que la construye. Nos especializamos en el desarrollo de aplicaciones móviles innovadoras, ofreciendo un servicio integral que abarca desde la ideación hasta el lanzamiento y optimización continua.

¿Por qué elegirnos?

-Desarrollo centrado en el usuario
Diseñamos apps con una experiencia de usuario (UX) impecable, asegurándonos de que sean intuitivas, atractivas y funcionales.

-Tecnología de vanguardia
Utilizamos las herramientas y frameworks más avanzados para garantizar aplicaciones rápidas, seguras y escalables.

-Metodología ágil
Trabajamos con metodologías ágiles para entregar avances constantes, adaptándonos rápidamente a cambios y optimizando cada fase del desarrollo.

-Equipo multidisciplinario
Desde diseñadores UX/UI hasta desarrolladores y especialistas en estrategia digital, en Mobilenik reunimos el talento necesario para hacer realidad tu app.

No se trata sólo de desarrollar, sino de desarrollar bien

Si tu aplicación no cumple con las expectativas, es momento de replantear quién está a cargo de su desarrollo. Mobilenik no solo crea apps, sino que garantiza que sean exitosas desde el día uno.

¿Listo para potenciar tu aplicación? Contáctanos AQUÍ y trabajemos juntos en un desarrollo que realmente marque la diferencia.

El restablecimiento de las expectativas: 7 formas en que la IA está redefiniendo las expectativas de los clientes

Hay un sinfín de especulaciones sobre las capacidades futuras de la IA. Esto genera ruido y parálisis en los equipos de producto, que necesitan construir hoy. La verdadera señal a la que los equipos de producto deben prestar atención es cómo están cambiando las expectativas de sus clientes en este momento.

Navegando por las arenas movedizas de la IA

Creo firmemente en la IA. Tenemos nuevas limitaciones y posibilidades en torno a los productos que podemos crear y cómo los hacemos crecer.

Pero con este enorme cambio ha llegado el ruido inevitable:

-Predicciones grandilocuentes sobre la IA
-Afirmaciones que no son reales (o que omiten muchos detalles), como promesas de precisión perfecta o automatización completa sin supervisión humana.
-Malentendidos sobre lo que la IA puede hacer realmente y lo que sigue siendo ciencia ficción.
-Exageraciones de marketing que confunden la automatización básica con las verdaderas capacidades de la IA.

Así que cuando se trata de crear productos en esta era de cambio a la IA, pueden surgir fácilmente algunos problemas.

Las expectativas de los clientes y el colapso del PMF

El ajuste del mercado de productos es un hito clave que hay que alcanzar, pero a menudo se interpreta erróneamente como un momento estático en el tiempo. La realidad es que la base de clientes cambia constantemente y las expectativas de los consumidores crecen sin cesar.
La clave de este concepto es que los cambios tecnológicos aceleran el ritmo de cambio de las expectativas de los clientes. Específicamente, con el cambio de la IA estamos viendo que cambian tan rápido que puede causar algo que llamamos Colapso de la Adecuación del Producto al Mercado:

Con la IA, cuando un caso de uso funciona, la adopción es mucho más rápida. Las potentes herramientas de IA están fácilmente disponibles a un coste mínimo o nulo, y los usuarios pueden incorporarlas a sus flujos de trabajo inmediatamente. Como mínimo, la IA está provocando que la pendiente del umbral de PMF sea mucho más pronunciada que en anteriores cambios tecnológicos, y cuando un caso de uso realmente alcanza el umbral de PMF «se dispara».
Las expectativas de los clientes no están aumentando a un ritmo predecible y lineal durante largos periodos de tiempo, sino que están aumentando exponencialmente. De repente, las soluciones «suficientemente buenas» parecen obsoletas cuando los usuarios se dan cuenta de que pueden recibir respuestas más eficientes, hiperpersonalizadas y casi instantáneas de las plataformas impulsadas por IA. Esto crea un colapso del ajuste del producto al mercado.

«Un lugar para crear» → »Haz el trabajo por mí»
Muchos productos de software que utilizamos hoy en día son herramientas que nos permiten crear diferentes contenidos y experiencias. Canva, Notion, Google Docs, Gmail, etc. Pero, ¿y si ese trabajo lo hicieran por nosotros? La IA está cambiando las expectativas de los clientes de «dame una herramienta donde pueda crear» a «haz el trabajo por mí». En algunos casos, esto convierte a los productos de IA de una «herramienta que uso» a un «compañero de equipo al que asigno trabajo». Generan el primer borrador y luego pueden ofrecer inspiración, sugerir mejoras y co-crear.

«Talla única, hago a medida» → »A medida para mí»
Muchos productos B2B están hechos de una manera que requiere que el cliente haga una fuerte personalización de su proceso, flujo de trabajo y datos. Tomemos como ejemplo la categoría CRM. Configurar un CRM requiere tanto trabajo que existe una industria de servicios multimillonaria en torno a los integradores de sistemas que configuran Salesforce y otros CRM para satisfacer sus necesidades. Pero, ¿y si eso no fuera necesario? La IA está empezando a cambiar las expectativas de los clientes: de «Tendré que hacer mucho trabajo a medida para que la herramienta se adapte a mis necesidades» a «A medida que adopte el producto, se adaptará a mis necesidades y a mi forma de trabajar».

«Yo haré el trabajo ocupado» → »El trabajo ocupado está hecho para mí»
Muchos productos requieren que realices un montón de tareas manuales para que el equipo obtenga valor de ellos. Como señala Michael Pici, cofundador de Day.ai, la mayoría de las veces el valor que obtienes es menor que el que aportas. Como equipo de producto, probablemente el que más nos afecta es JIRA. El tiempo necesario para crear tareas, mantenerlas actualizadas y prepararlas a lo largo del tiempo. Pero, ¿qué pasaría si esto ocurriera por ti a través de tu flujo de trabajo natural? La IA está cambiando las expectativas de los clientes de «yo haré el trabajo ocupado» a «el trabajo ocupado se hace por mí».

«Pagaré por asiento» → »Pagaré por salida»
En los últimos 20 años, muchos consumidores de productos esperan pagar por asiento o por mes. El cliente hace algún cálculo aproximado en su cabeza si su uso del producto es aproximadamente de mayor valor que lo que está pagando. El valor real está a un paso del precio. Pero, ¿y si se pudiera pagar por el valor real y el resultado obtenido? Los productos de IA están cambiando la expectativa del cliente de «pagaré por asiento y espero que todo el mundo obtenga valor» a «pagaré cuando la herramienta complete una tarea valiosa para mí».

«Esperaré» → »Lo espero ya»
La IA también está cambiando las expectativas de los clientes en cuanto a la rapidez y comodidad con la que entregas el valor. En otras palabras, los usuarios se están volviendo «más perezosos». (¡como si no fuéramos ya lo suficientemente perezosos!)

«Aprenderé este flujo de trabajo» → »La interfaz se adapta a mí»
Hoy en día, los productos de software se construyen con estructuras rígidas de menús, entradas de formularios y flujos de trabajo estáticos. Esto significa que cada vez que un usuario adopta un nuevo producto necesita aprender todos esos patrones para obtener valor de la herramienta.

Pero, ¿y si la experiencia del usuario pudiera cambiar dinámicamente para adaptarse a sus necesidades? En lugar de seguir cursos o leer documentos de ayuda, los usuarios podrían querer productos impulsados por la IA que observen sus necesidades y personalicen las interfaces automáticamente.

«La herramienta no tiene contexto» → »La herramienta puede ver lo que estoy haciendo»
La IA permite al software adaptar sus funciones y contenidos en función del contexto actual del usuario. Imagina el asistente de IA que sabe lo que estás haciendo y has hecho en tu ordenador independientemente de la app en la que te encuentres.

Evolucionar y adaptarse

Estos siete cambios en las expectativas de los clientes representan tanto un reto como una oportunidad para los equipos de producto. Aunque el ritmo del cambio puede parecer abrumador, el camino a seguir está claro: hay que centrarse menos en predecir las capacidades futuras a largo plazo de la IA y más en comprender cómo está cambiando las expectativas de los clientes. No todos estos cambios se aplicarán a todos los productos. Entender cuáles son los más importantes para sus casos de uso será el primer paso.

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¿Apuesta por la IA? Primero hay que considerar la adecuación entre el producto y el mercado

El auge de la IA no está yendo según lo previsto. Las organizaciones luchan por convertir las inversiones en IA en flujos de ingresos fiables. Las empresas están encontrando que la IA generativa es más difícil de desplegar de lo que esperaban. Las startups de IA están sobrevaloradas y los consumidores están perdiendo interés. Incluso McKinsey, después de pronosticar 25,6 billones de dólares en beneficios económicos de la IA, admite ahora que las empresas necesitan una «cirugía organizativa» para desbloquear todo el valor de la tecnología.

Sin embargo, antes de apresurarse a reconstruir sus organizaciones, los líderes deberían volver a lo básico. Con la IA, como con todo lo demás, la creación de valor empieza por la adecuación del producto al mercado: Comprender la demanda que se intenta satisfacer y asegurarse de que se utilizan las herramientas adecuadas para la tarea.

La prisa por aplicar la IA a todos los problemas imaginables da lugar a muchos productos que son sólo marginalmente útiles, además de algunos que son francamente destructivos. Un chatbot gubernamental, por ejemplo, indicó erróneamente a los empresarios de Nueva York que despidieran a los trabajadores que se quejaban de acoso. Turbotax y HR Block, por su parte, lanzaron bots que daban malos consejos hasta la mitad de las veces.

El problema no es que nuestras herramientas de IA no sean lo bastante potentes o que nuestras organizaciones no estén a la altura del reto. Es que estamos utilizando martillos para cocinar tortitas. Para obtener un valor real de la IA, tenemos que empezar por volver a centrar nuestras energías en los problemas que estamos tratando de resolver.

La falacia del Furby
A diferencia de otras tendencias tecnológicas, la IA es especialmente propensa a cortocircuitar los procesos existentes en las empresas para establecer la adecuación entre el producto y el mercado. Cuando utilizamos una herramienta como ChatGPT, es fácil tranquilizarse por lo humana que parece y asumir que entiende nuestras necesidades como los humanos.

Esto es análogo a lo que podríamos llamar la falacia Furby. Cuando estos juguetes parlanchines salieron al mercado a principios de la década de 2000, mucha gente -incluidos algunos funcionarios de inteligencia- supuso que los Furby aprendían de sus usuarios. En realidad, los juguetes se limitaban a ejecutar cambios de comportamiento preprogramados; nuestro instinto de antropomorfizar a los Furbys nos llevó a sobrestimar su sofisticación.

Del mismo modo, es fácil atribuir erróneamente intuición e imaginación a los modelos de IA, y cuando parece que una herramienta de IA nos entiende, es fácil saltarse la difícil tarea de articular claramente nuestros objetivos y necesidades. Los informáticos llevan décadas enfrentándose a este reto, conocido como el «problema de la alineación»: Cuanto más sofisticados se vuelven los modelos de IA, más difícil resulta dar instrucciones con suficiente precisión, y mayores son las consecuencias potenciales de no hacerlo

Volver a lo básico
Dado que los sistemas de IA no pueden encontrar su propio camino hacia la adecuación del producto al mercado, depende de nosotros, como líderes y tecnólogos, satisfacer las necesidades de nuestros clientes. Esto significa seguir cuatro pasos clave, algunos conocidos de las clases de Business 101 y otros específicos de los retos del desarrollo de la IA.

1-Entender el problema. Aquí es donde la mayoría de las empresas se equivocan, porque parten de la premisa de que su principal problema es la falta de IA. Eso les lleva a la conclusión de que «añadir IA» es una solución en sí misma, ignorando las necesidades reales del usuario final.

2-Definir el éxito del producto. Descubrir y definir qué hará que su solución sea eficaz es vital cuando se trabaja con IA, porque siempre hay compensaciones.

3-Elige tu tecnología. Una vez que entienda lo que quiere conseguir, trabaje con sus ingenieros, diseñadores y otros socios sobre cómo conseguirlo. Puede considerar varias herramientas de IA, desde modelos de IA genérica hasta marcos de aprendizaje automático (ML), e identificar los datos que utilizará, las normativas pertinentes y los riesgos para la reputación.

4-Pruebe (y vuelva a probar) su solución. Ahora, y sólo ahora, puede empezar a crear su producto. Demasiadas empresas se precipitan en esta fase, creando herramientas de IA antes de comprender realmente cómo se van a utilizar. Inevitablemente, acaban buscando problemas que resolver y enfrentándose a retos técnicos, de diseño, legales y de otro tipo que deberían haber tenido en cuenta antes.

Sin embargo, independientemente del tipo de producto de IA que se esté creando, hay algo que permanece constante. La única forma de generar valor es conseguir que el producto se adapte al mercado y crear tecnologías que satisfagan los deseos y necesidades reales de los clientes. Las empresas que lo hagan bien saldrán ganando en la era de la IA.

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Product manager y product market fit

Los product managers o directores de producto son quienes crean estrategias para construir productos, supervisan la ejecución de estos productos y hacen el seguimiento de la reacción de los usuarios ante el producto.
Resumidamente, los directores de producto tienen la responsabilidad de identificar las necesidades de los consumidores y satisfacerlas a través del desarrollo y entrega de productos. Todo el proceso incluye desde la investigación del producto hasta el plan de marketing. Por ello, el director de producto trabaja transversalmente con diversos departamentos de la organización.
Funciones del product manager
Las funciones principales del product manager son:
.Identificar qué problemas y necesidades tiene el consumidor para saber qué productos crear.
.Garantizar que los productos se creen y se entreguen correctamente.
.Analizar cómo responden los usuarios a dichos productos y obtener ideas para su mejora continua.
.Optimizar los procesos anteriores e identificar constantemente puntos de mejora en los diferentes procesos.
.Definir una visión para el producto y una hoja de ruta calendarizada para testar el valor con el mercado.
.Analizar periódicamente las necesidades de los usuarios para mejorar la entrega de valor. Esto a través de metodologías tanto cualitativas como cuantitativas.
.Analizar las macrotendencias de su sector y tendencias en la tipología de producto para tener una solución actualizada.
.Coordinar y monitorizar la percepción de la marca y del producto por los diferentes segmentos de clientes.
.Priorizar las funcionalidades del producto traduciéndolo a ROI. Es decir, se priorizarán aquellas funcionalidades que generen un mayor retorno en las cuentas de la empresa.
Product market fit es el proceso de ajustar el producto en el mercado y evaluar la rentabilidad empresarial, sabiendo si el producto cumple con las necesidades del público.
Este proceso incluye la etapa de validación de los clientes potenciales, estudiando la posible reacción positiva y las estrategias de ventas posteriores.
Se basa en tres ideas:
.Un cliente dispuesto a pagar por tu servicio o producto.
.Lo que te cuesta conseguir tener el producto acabado es menor de lo que vas a recibir por él.
.Comprobar que el mercado está receptivo a nuestra idea de negocio y puede ser rentable.
Optimizar el product market fit es una de las tareas relevantes de un product manager, ya que significa que el producto se ajusta perfectamente a las necesidades y deseos del mercado objetivo.
El product market fit consta de dos etapas. Primero hablamos del customer discovery, que incluye reflexiones, análisis y la elección del tipo de cliente que se busca. Después se pasa a la etapa de customer validation, tiempo en que se produce el encaje entre cliente y producto, se empieza a vender y el volumen de negocio crece paulatinamente.
En resumen, el trabajo estratégico del product manager ayuda a lograr los objetivos del producto, supervisa la eficiencia del equipo técnico y coordina la organización, los clientes externos y los usuarios finales; todo ello con el objetivo final de lograr empresas más competitivas.

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Qué significa Product Market Fit y cómo lo aprovecha el Product Manager

¿Quieres saber cómo crear productos que sean un éxito en el mercado? Entonces debes conocer el concepto del Product Market Fit. Este término clave en el mundo del Product Management se refiere a la combinación perfecta entre el producto que ofreces y las necesidades y deseos de tu mercado objetivo.
¿Qué es Product-Market Fit?
Product Market Fit es el proceso de ajustar el producto en el mercado y poder evaluar la rentabilidad de la empresa sabiendo si el producto cumple justo con las necesidades de las personas. Se confirma cuando el proceso de validación de clientes comprueba que has localizado a un grupo de potenciales clientes y que reacciona de forma positiva a tu servicio o producto; ofreces algo que interesa de verdad a un grupo y lo empiezas a vender.
Se basa en tres conceptos:
.Un cliente dispuesto a pagar por tu servicio o producto.
.Lo que te cuesta conseguir tener el producto acabado es menor de lo que vas a recibir por él.
.Comprobar que el mercado está receptivo a nuestra idea de negocio y puede ser rentable.
Especialmente al iniciar una Startup, empresa o un proyecto de negocio es fundamental conseguir el Product Market Fit ya que sin él no se podrá hacer realidad.
¿Por qué es importante el Product Market Fit?
Lograr el Product Market Fit es uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los Product Managers. Pero, ¿por qué es tan importante lograr el Product Market Fit? En resumen, porque significa que tu producto se ajusta perfectamente a las necesidades y deseos de tu mercado objetivo. Aquí algunas razones adicionales:
.Reduce el riesgo de fracaso de tu producto y te ayuda a evitar costosos errores de desarrollo y marketing.
.Un producto que logra el Product Market Fit es más fácil de vender y de comercializar, lo que se traduce en mayores ganancias y una mayor satisfacción para tus clientes.
.Al entender claramente las necesidades y deseos de los clientes, los Product Managers pueden tomar decisiones informadas.
.Cuando un producto logra el Product Market Fit, es más probable que los clientes lo compren y lo recomienden a otros, lo que se traduce en mayores ganancias para la empresa.

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