La gestión de productos para agentes de IA es, sin duda, la forma más salvaje de gestión de productos en la historia. La gestión de productos típica consiste en averiguar cómo diseñar interfaces y software para que las personas interactúen con sistemas deterministas. El usuario generalmente conoce todo el contexto para realizar su trabajo con éxito, por lo que generalmente se trata de clavar la lógica empresarial subyacente y la experiencia del usuario (UX) circundante. Pero con los agentes de IA, el usuario que más te importa es el agente, y por defecto no sabe nada. Estará encantado de correr en cualquier dirección para realizar la tarea, a menudo sin éxito. Así que, como PM (o ingeniero), básicamente pasas tu tiempo tratando de desentrañar "qué necesitaría un humano como contexto para realizar esta tarea", y luego averiguar cómo diseñar sistemas para proporcionar al agente esos datos en la secuencia correcta, con las herramientas adecuadas y las instrucciones. Algunos de estos sistemas son completamente invisibles para el usuario humano, pero parte del arte es igualmente cómo el usuario final interactuará con el agente para suministrar este contexto. Luego, a menudo es un ensayo y error interminable trabajar para obtener puntos de calidad incrementales en cada etapa. Esto es especialmente por qué las personas con una profunda experiencia en el dominio, o aquellas que pueden adquirirla rápidamente, tendrán un gran éxito construyendo agentes de IA. La capacidad de anticipar el contexto que el agente necesitaría para tener éxito es un factor determinante enorme en cuán efectivo será el agente. Esto explica en parte por qué los agentes de codificación han funcionado tan bien desde el principio; porque sus creadores comprenden profundamente el dominio que están trabajando para automatizar. Pero claramente vamos a ver rápidamente este mismo resultado en todos los campos: legal, salud, finanzas, etc. - a medida que la ingeniería de contexto y una nueva generación de gerentes de producto surjan.

Vamos a mirar hacia atrás en el mundo que existía antes de la IA y quedaremos absolutamente asombrados por lo lento que era todo. Cada semana en Box, a medida que nos volvemos prioritarios en IA, destacamos un flujo de trabajo donde alguien internamente construyó un agente de IA para automatizar algún proceso. Pueden ser cosas como un proceso de recursos humanos, alcance de ventas, responder a RFPs, manejar un flujo de trabajo de cumplimiento, redactar documentación, y así sucesivamente. Normalmente, mi reacción inmediata es "No puedo creer que solíamos tener 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 donde estaría dispuesto a invertir *más* en personas como resultado de que el proceso se vuelva más eficiente. El cálculo del ROI de repente cambia en muchos tipos de trabajo cuando los agentes pueden realmente acelerar el proceso o aumentar la producción. Tiempos salvajes por delante en la era del trabajo prioritario en IA.

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