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Tenemos que hablar de producto

Juan Nozaleda y Alvaro Perez Bello
Tenemos que hablar de producto
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  • Adiós al botón: diseñar productos en la era del diálogo
    Durante décadas, diseñar un producto digital era, en gran parte, decidir dónde poner los botones.Un buen botón tenía que ser claro, accesible, visible. La interfaz era una coreografía visual entre lo que el usuario necesitaba y lo que el producto podía ofrecer. Y el lenguaje de esa coreografía eran menús, iconos, formularios, sliders. Nos acostumbramos a trabajar bajo la idea de que el usuario tenía que aprender “cómo se usa” una herramienta.Eso se acabó.Con la irrupción de los modelos de lenguaje y las experiencias conversacionales, estamos entrando en una nueva etapa: el producto como diálogo. Y con ello, la experiencia discreta (basada en opciones prediseñadas) da paso a una experiencia continua (basada en intenciones y contexto).Del botón al contextoEn mitad de la conversación con Javier Vélez, no pude evitar soltarlo:“El gran holocausto de esta revolución va a ser la eliminación de muchos botones.”Y lo sostengo. Si la máquina entiende lo que quiero decirle, ¿para qué necesito que me dé una lista de botones preaprobados? ¿Por qué tiene que haber una papelera para borrar o un lápiz para editar, si puedo simplemente pedir “borra esto” o “cambia esto”?La experiencia deja de estar prepartida en bloques de funcionalidad y pasa a ser una conversación viva con una herramienta que me entiende, razona, pregunta y actúa.Esto no es simplemente una tendencia de UI. Es un cambio de paradigma.El fin de la interfaz como la conocíamosDurante años, UX ha sido una traducción: del pensamiento humano al lenguaje de la máquina. Y en esa traducción, los botones jugaron un papel central. No por casualidad: los heredamos directamente del mundo físico. En las máquinas industriales, los controles eran botones físicos, interruptores, palancas. El botón era la forma más explícita y binaria de operar un sistema: encender, apagar, aceptar, cancelar. Cuando el software empezó a reemplazar a las interfaces mecánicas, simplemente las copiamos. Así nacieron los botones digitales: como metáforas visuales de los mecanismos físicos que ya conocíamos. Esa herencia definió cómo se construyó el software durante décadas. Pero ahora, por primera vez, tenemos tecnología capaz de operar más allá de lo binario, más allá del “haz esto o lo otro”. Ahora ocurre lo contrario: es la máquina la que se está adaptando a nosotros.Ya no diseñamos interacciones cerradas, sino espacios de entendimiento. Ya no pensamos en flujos estáticos, sino en contextos dinámicos. Y, como consecuencia, el foco del diseño se desplaza desde la superficie hacia el núcleo semántico del producto.Los caminos predefinidos (“paso 1, luego paso 2, luego confirmación”) empiezan a diluirse. El usuario no tiene que seguir un flujo; puede expresar lo que necesita en sus propios términos. El producto debe ser capaz de reinterpretar y responder, no solo de ejecutar. Ya no diseñamos pantallas, diseñamos diálogos. Y eso exige otro tipo de sensibilidad: entender cómo se formula una intención, cómo se responde con precisión y cómo se construye una experiencia que se siente natural, pero sigue estando controlada y guiada. El trabajo de un product manager o diseñador deja de ser definir qué botones debe tener la pantalla, y pasa a ser definir qué capacidades debe tener la máquina para entender al usuario. El diseño es semántico, no visual. El producto es un sistema de interpretación, no una maqueta navegable.No todo es una caja de textoAhora bien, el péndulo no debe irse al extremo. Como advertimos en el episodio, uno de los riesgos actuales es pensar que basta con poner “una caja de chat” y darle poder a un modelo de lenguaje. El resultado es a menudo una experiencia ambigua, opaca o frustrante.Diseñar buenos productos dialógicos no es lo mismo que reemplazar tu producto con un GPT en una caja gris. Se trata de crear experiencias que:* entienden la intención del usuario,* saben hacer follow-up,* tienen agencia,* y están perfectamente alineadas con los límites del sistema.Aquí es, dónde pensar qué quiero hacer con el producto, cobra más importancia que nunca. Las decisiones ya no están en la estética ni en el layout, sino en cómo modelamos intenciones, acciones y respuestas. Es diseño de comportamiento.¿Qué hacemos con todo lo aprendido?Todo lo que sabíamos de UX, arquitectura, design systems y flows no desaparece. Pero ya no es suficiente.Estamos entrando en la era de los productos centrados en lenguaje y habilitados por inteligencia. Una era donde el valor no está en el pixel-perfect, sino en la capacidad del sistema de conversar y resolver. Una era donde diseñar un producto no es hacer que el usuario aprenda cómo usar la herramienta, sino hacer que la herramienta entienda al usuario.🎧 ¿Quieres profundizar?Este artículo nace de una conversación con Javier Vélez, experto en estrategia tecnológica y transformación digital. En el último episodio de Tenemos que hablar de producto, hablamos sobre:* cómo la IA reconfigura el diseño de producto,* qué va a pasar con las interfaces tradicionales,* y por qué el futuro no es un botón, sino una intención bien entendida.👉 Puedes escuchar el episodio completo en YouTube o en tu plataforma favorita. Te prometo que, después de escucharlo, te vas a replantear más de un Figma. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit www.alvaroperezbello.com
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    1:04:18
  • Medir para entender, entender para accionar
    Hay algo casi mágico en ver cómo una decisión tomada desde el dato correcto transforma una experiencia de usuario. No es magia, claro. Es analítica digital bien hecha.Pero ¿cuántas veces creemos estar midiendo bien… cuando en realidad solo estamos sumando eventos?En equipos de producto, hablar de datos es fácil. Lo difícil es medir lo que realmente importa: ese momento de fricción en el funnel que parece invisible, ese comportamiento del usuario que se diluye entre dashboards.Medir bien no es coleccionar KPIs. Es saber hacer la pregunta correcta y construir el sistema adecuado para responderla. Medir bien es una decisión de diseño.¿Qué significa medir bien?* Medir bien es priorizar la comprensión sobre el volumen.* Medir bien es evitar el vanity data y centrarse en el comportamiento.* Medir bien es tener claridad sobre lo que se quiere accionar después del insight.No se trata de tener una herramienta cara ni de montar un stack sofisticado. Se trata de cultura. De saber que sin una buena medición, las decisiones de producto son, en el mejor de los casos, apuestas intuitivas.En Decathlon lo tienen claroTuve la suerte de conversar con Jorge López, Head of Digital Analytics en Decathlon España, y hablar de todo esto. De cómo entienden el rol del dato, de cómo usan Amplitude, y de cómo han logrado identificar puntos críticos en el funnel de conversión que no eran visibles con herramientas tradicionales.👉 Puedes ver la entrevista completa aquí:Si estás en un equipo de producto, datos o UX, creo que te va a dar buenas ideas y quizá alguna inspiración. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit www.alvaroperezbello.com
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    10:42
  • T2E15 - ¿Qué pinta el CFO en el desarrollo de producto? | Jaime Medina (Startup CFO)
    “Un mal producto con buena gestión financiera no va a ningún lado. Pero un buen producto con mala gestión… te pierde el partido.” — Jaime Medina, CEO de Startup CFOHace unos días grabamos un episodio con Jaime Medina, fundador de Startup CFO, en el que hablamos sobre un tema que rara vez se discute con profundidad: la relación entre el equipo de producto y el CFO.En el ecosistema startup estamos muy acostumbrados a pensar en producto como algo casi autónomo: diseño centrado en el usuario, decisiones basadas en datos de uso, discovery continuo… pero, ¿cuántas veces involucramos a Finanzas de verdad?Jaime tiene una visión muy clara: el CFO no está para revisar facturas ni hacer reporting por obligación. Está para ayudar a tomar mejores decisiones. Especialmente, las de producto.💸 El CFO no es un deliverable. Es una herramienta estratégicaUno de los mensajes más potentes de Jaime fue este: el reporting no es el trabajo del CFO, es su herramienta. No sirve para entregar un PDF cada mes, sino para detectar que estamos invirtiendo en la dirección equivocada, o que estamos gastando sin retorno real."¿Por qué estamos metiendo pasta en inbound si outbound tiene mejor conversión?"En otras palabras, el CFO tiene que estar tan cerca del negocio como del Excel.🔁 ¿Tu producto es recurrente o simplemente lo quieres creer?Otra joya que dejó Jaime es la crítica al sesgo aspiracional que tenemos en producto (y como founders): creer que tenemos un modelo de negocio recurrente cuando en realidad el caso de uso no lo es.Puedes cobrar por suscripción. Pero si el usuario solo tiene necesidad una vez al año, tienes un problema de retención disfrazado de MRR.“Imagínate que haces un SaaS para organizar bodas. Por muy recurrente que quieras que sea… no lo es.”📊 Habla el idioma del CFO (si quieres que te aprueben el roadmap)¿Quieres convencer al CFO de que priorice una funcionalidad? Jaime fue muy claro: habla en términos de retorno de inversión.* ¿Cómo afectará esa funcionalidad al churn?* ¿Reducirá el cash payback?* ¿Incrementará el ticket medio?La clave está en presentar las apuestas del roadmap como escenarios con impacto financiero estimado, no solo como mejoras de UX.🧪 Elimina incertidumbre, pero con cabezaFinalmente, Jaime recuperó la esencia del enfoque lean: una startup es una máquina de eliminar incertidumbre. Pero no lo haces por intuición, lo haces con datos. Y si los datos no están, al menos modela hipótesis con rangos, escenarios, riesgos.“Apunta al caso optimista, toma decisiones en el base, y finańciate para el peor.”🧠 ¿Qué debería hacer un Product Manager diferente mañana?* Agenda una reunión con Finanzas. En serio. Conócelos, explícales tu mundo.* Comparte tus métricas de uso con contexto financiero.* Empieza a pensar en unit economics. Pero desde el cash.* Usa cohortes, no averages. No caigas en la trampa de la “media de la teta y el huevo”.* No compres features milagro. Mide. Compara. Decide.Este episodio es oro puro si alguna vez te has preguntado: ¿cómo puedo justificar el impacto de producto más allá de lo cualitativo?Puedes escucharlo completo aquí → This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit www.alvaroperezbello.com
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    52:07
  • T2E14 - La IA que no es viral… pero mueve millones | Daniyal Shahrokhian (Insud Pharma)
    Últimamente todo lo que escuchamos sobre inteligencia artificial tiene que ver con prompts, ChatGPT, generación de imágenes o vídeos. Pero hoy quería traeros una conversación muy distinta.Invité a Daniyal Shahrokhian al podcast para hablar de la otra IA.La que no se hace viral en redes, pero que se lleva usando desde hace años para resolver problemas reales en empresas. La que requiere datos bien montados, procesos duros de entrenamiento, validación y precisión. Y la que —aunque no tenga nombre de chatbot— mueve millones.Durante una hora hablamos de:* Cuál es la diferencia real entre IA generativa y la que él llama "discriminativa".* Qué tipo de datos se usan para entrenar modelos en el mundo real (y por qué eso es más difícil de lo que parece).* Cómo funcionan técnicas como el transfer learning y qué es eso de congelar capas de un modelo.* Qué retos hay al aplicar IA en industrias como la farmacéutica.* Y por qué el mayor problema no es montar el modelo, sino conseguir y limpiar los datos.Me gustó mucho una reflexión de Dani:“No aprendas IA porque sí. Aprende IA cuando veas un problema concreto que quieras resolver. Así es como realmente se aprende.”Si te interesa entender cómo se aplica la IA más allá del hype, o si estás pensando en usarla en tu empresa, te recomiendo que lo escuches entero.🎧 Aquí tienes el episodio completo → This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit www.alvaroperezbello.com
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    57:50
  • T2E13 - Analizar 300 millones de jugadores: así lo hacen en Minecraft | Álvaro Gil (Mojan)
    El otro día entrevisté a Álvaro Gil, analista de datos en Mojang Studios, la empresa detrás de Minecraft, y aún sigo pensando en todo lo que aprendí.Imagínate tener que analizar el comportamiento de más de 300 millones de jugadores, cada uno con su estilo, su ritmo y su forma única de jugar. Ahora imagina que de ese caos tienes que sacar ideas claras que ayuden a mejorar el juego más vendido de la historia. Eso es lo que hace Álvaro cada día.Durante la conversación hablamos de todo:✅ cómo funciona el equipo de Data Analytics dentro de Mojang,✅ qué tipo de datos se recopilan en el juego (¡sin saber la edad ni el género del jugador!),✅ cómo usan plataformas como Databricks para manejar volúmenes gigantes de datos,✅ y cómo han conseguido que los desarrolladores usen los datos sin que se sientan dirigidos por ellos.Uno de los momentos que más me gustó fue cuando hablamos de data storytelling. Álvaro lo explicaba con claridad: no basta con tener los mejores insights si nadie los entiende o si no sabes venderlos. En su día a día, eso significa a veces hacer presentaciones sin un solo número, porque lo importante es el mensaje, no el decimal.También hablamos mucho sobre el papel de la inteligencia artificial en su trabajo. Spoiler: no va a reemplazar a los analistas, pero sí les va a liberar mucho tiempo para centrarse en lo que realmente importa: pensar mejor, entender el contexto, trabajar con los stakeholders y aportar valor más allá del código.💡 Si estás en el mundo del análisis de datos, el diseño de producto, el desarrollo o el gaming, este episodio es para ti.👉 Puedes ver el episodio completo aquí:Nos vemos en el próximo. This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit www.alvaroperezbello.com
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    55:33

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Acerca de Tenemos que hablar de producto

En este podcast Juan y yo, traeremos cada mes a una persona de producto que se esté enfrentando a los retos de la profesión cuando no trabajas en Airbnb o Spotify. Cuando ya te has leído la teoría, ¿cómo puedes dar el siguiente paso? www.alvaroperezbello.com
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Generated: 7/12/2025 - 8:39:06 AM