Lo que los PMs No Técnicos Realmente Necesitan Saber sobre la IA

Galen Low: ¿Cuáles son tus mejores consejos para los gestores de proyectos que necesitan actuar como ese traductor entre equipos multifuncionales que están trabajando en o usando IA?

Kesha Williams: En vez de perseguir herramientas, realmente piensen en el resultado de negocio. ¿Cuáles son los problemas que estamos intentando resolver? Enfóquense primero en el qué y luego en el cómo.

Galen Low: ¿Cuál es tu opinión sobre las certificaciones relacionadas con la IA, por qué alguien debería obtenerlas y, ¿vale realmente la pena?

Kesha Williams: Me encantan las certificaciones. Las certificaciones pueden conseguirte la entrevista, pero no te conseguirán el trabajo. Es importante tener esa parte práctica y un portafolio online donde muestres los proyectos que realmente has desarrollado usando esas tecnologías.

Galen Low: ¿Todo líder de proyectos necesita convertirse en un ingeniero de sistemas para seguir siendo relevante en una economía potenciada por la IA?

Kesha Williams: Ese es un gran punto de partida, y yo diría que no. Para mí, es más acerca de—

Galen Low: Bienvenidos al pódcast de The Digital Project Manager — el espacio que ayuda a los líderes de entrega a trabajar de forma más inteligente, entregar con mayor fluidez y liderar a sus equipos con confianza en la era de la IA. Soy Galen, y cada semana exploramos estrategias reales, tendencias emergentes, marcos probados, y alguna que otra historia de guerra desde las trincheras del proyecto. Ya sea que estés manejando grandes proyectos de transformación, coordinando flujos de trabajo con IA, o simplemente intentando mantener el caos bajo control, este es tu sitio. Vamos allá.

Hoy hablaremos de cómo los líderes de proyectos pueden volverse traductores más efectivos al facilitar conversaciones sobre IA entre los equipos técnicos y los interesados del negocio, y cómo esto podría ser la clave para no convertirnos en otro despliegue fallido de IA.

Hoy me acompaña Kesha Williams, fundadora y socia gerente de KeySoft, una consultora que ayuda a las organizaciones a adoptar la IA mediante estrategia, habilitación de ingeniería y compromiso de los desarrolladores. Kesha tiene una profunda experiencia en la intersección de estrategia de IA, ingeniería, educación e influencia. Tiene más de 25 años de experiencia en ingeniería de software, arquitectura empresarial e innovación en IA, que utiliza para desplegar IA en entornos reales y complejos.

Recientemente, también ha adaptado sus programas de formación para audiencias menos técnicas y ha finalizado su primer bootcamp intensivo de 15 días de IA en colaboración con LinkedIn Learning.

Kesha, muchas gracias por acompañarme hoy.

Kesha Williams: Gracias, Galen. Estoy súper emocionada de estar aquí y tener esta conversación.

Galen Low: Yo también estoy emocionado. Me encanta lo que haces. Pones tanta energía en tu trabajo. Eres muy activa. No sé cómo lo haces. Veo mucha educación pasar por tu feed de LinkedIn. Sé que tienes varios cursos en LinkedIn Learning y otros cursos también. Tengo muchas ganas de profundizar en esto.

Sé que tu audiencia normalmente es más técnica y tú has estado expandiéndote hacia personas menos técnicas.

Kesha Williams: Así es.

Galen Low: Lo valoro mucho. Espero que hoy nos movamos por diferentes temas, pero por si acaso, aquí tienes la hoja de ruta que he trazado para nosotros. Para empezar, quería plantear una gran pregunta de las que mi audiencia seguro querrá saber la respuesta, y luego me gustaría profundizar en tres cosas.

Primero, por qué es importante que los PMs no técnicos entiendan la IA. Luego me gustaría explorar cómo los PMs pueden ser buenos traductores entre los interesados técnicos y de negocio en temas de IA, y formas de mejorar en eso. Finalmente, solo quiero escuchar tu perspectiva sobre el futuro del rol del gestor de proyectos en proyectos que implican IA o que buscan soluciones nativas de IA.

Kesha Williams: Suena como una gran conversación.

Galen Low: Ambiciosa, pero lo lograremos.

Kesha Williams: Así es.

Galen Low: Muy bien, quería empezar con una gran pregunta complicada, solo para dar contexto. Mucha gente en mi comunidad se siente, no sé, diría que bastante ansiosa sobre la IA y cómo cambia las expectativas sobre su rol actual y su carrera y en qué habilidades deben enfocarse.

Entonces mi gran pregunta es: ¿todo líder de proyecto tiene que convertirse en ingeniero de sistemas para seguir siendo relevante en una economía impulsada por la IA?

Kesha Williams: Ese es un gran lugar para empezar, y diría que no. Si miras lo que está ocurriendo ahora en la industria con muchas de estas herramientas de IA, low-code y no-code, ni siquiera necesitas saber programar o tener un fondo técnico para construir un agente de IA o incluso una aplicación.

Para mí, es más acerca de entender el pensamiento sistémico: ¿qué es la IA? ¿Qué puede hacer? ¿Cómo puedo aplicarla en mi rol actual? ¿Cómo puedo aplicarla en un proyecto? Así que no, no tienes que convertirte en ingeniero de sistemas ni ser muy técnico para seguir siendo relevante y comprender cómo usar la IA y aplicarla.

Galen Low: Genial. Me encanta, y seguro que todos los que están oyendo acaban de suspirar de alivio. Pero también me gusta ese matiz, porque veo que en el ecosistema tech actual hay una presión, aunque no sepas programar, igual deberías tener esa mentalidad. Pero me gusta lo que dices de que igualmente necesitas un enfoque de pensamiento sistémico.

Y lo vemos todo el tiempo, o al menos yo lo veo en mi entorno, la gente que está haciendo “vibe coding” y que después necesita depurar y hacer QA igual. Aunque no programes, tienes que saber qué quieres que haga la herramienta y cómo.

Kesha Williams: Exacto. Y una vez lo pongas en producción, ¿quieres decir que tengo que actualizarlo, mejorarlo, mantenerlo? Creía que ya había terminado.

Galen Low: ¿Qué tal unos DevOps con feeling? Honestamente creo que es un gran punto de partida porque la gran pregunta es: ¿cuánto conocimiento técnico es el adecuado o cómo se adquiere ese tipo de pensamiento sistémico?

Y quería saber tu perspectiva porque tú misma eres muy técnica. Eres ingeniera, arquitecta de soluciones y empresarial, has dirigido equipos de desarrolladores y has construido una audiencia muy grande y activa sobre eso. Recientemente, como comenté, has extendido tu trabajo hacia públicos menos técnicos.

Por ejemplo, ese bootcamp de 15 días que hiciste con LinkedIn Learning, llevó a las personas por un viaje hacia la IA. De hecho bastante profundo, empezando desde lo más básico hasta cosas bastante avanzadas. ¿Por qué es importante para ti llevar tu experiencia educativa y tus conocimientos en IA a las masas?

Kesha Williams: Para mí es importante porque la IA está tocando cada industria, cada rol, todos los niveles en las organizaciones y no quiero que nadie se quede atrás. Viendo el poder de la IA y lo que puede hacer en cuanto a productividad y automatización, es un momento muy emocionante para estar en tecnología y quiero que todos abracen la IA y averigüen cómo encaja en su día a día.

Galen Low: ¿Te encuentras con suposiciones o mitos falsos y malas percepciones sobre la IA? Parte de lo que haces es desmitificar esta tecnología para quienes no tienen la base. ¿Ves que tu trabajo es también cortar con esos mitos o discursos de miedo sobre lo que es la IA y cómo afecta a los puestos de trabajo, sean técnicos o no?

Kesha Williams: Definitivamente, diría que Hollywood y todas las películas de ciencia ficción no han ayudado. Me lo han puesto mucho más difícil, pero mi objetivo siempre ha sido desmitificar la IA y el aprendizaje automático y hacer que estas tecnologías complejas sean accesibles. Pero como dije, Hollywood no ha ayudado nada.

Galen Low: Está el factor Hollywood y esa avalancha de artículos, que aunque sean creíbles, están presentados de forma que buscan captar la atención.

Sabes, como “antiguo jefe de IA de Google dice que la AGI llegará en siete años”. O todos esos “gurús” de IA. Está todo enmarcado para generar esa reacción de "Oh, Dios mío". Por supuesto, quienes lideran la IA piensan en las implicaciones, porque cuando amplías la línea temporal lo suficiente, las cosas cambiarán muchísimo. Pero como decías, lo importante es llegar a un vocabulario y entendimiento común, aunque no al mismo nivel técnico.

Está impactando a todos y a todas las expectativas sobre los trabajos. Y cuanto mejor lo entendamos o tengamos un vocabulario compartido, mejor podremos dialogar sobre ello. Cuando empecé —yo vengo de la gestión de proyectos digitales—, en mis primeros días trabajando con equipos de desarrollo, ellos eran frontend y backend engineers y yo no entendía nada de lo que decían. Deploy, git... Era una curva de aprendizaje solo el hecho de poder empezar un diálogo significativo.

¿Cómo ves las formaciones que estás realizando? Creo que tienes tu curso de IA para el día a día y has hecho ese bootcamp de 15 días. ¿Qué impactos o aprendizajes has visto en tus estudiantes?

Kesha Williams: Bueno, como dijiste, lancé el desafío de IA para cada día, el reto de 15 días, con LinkedIn Learning.

Hoy es de hecho el día 15, el último día. Estoy súper emocionada con los resultados. He recibido mucho feedback, he visto transformar la aprensión en entusiasmo y personas que ahora identifican dónde pueden integrar la IA en su trabajo diario para ahorrar tiempo y ser más productivos.

Una alumna me dijo que usó la IA para una tarea y le tomó 30 minutos, cuando de otra manera habría tardado varios días. Por cosas como esa creé el reto de 15 días de IA, especialmente para personas no técnicas, para que pudieran entender conceptos básicos y las bases de la IA y cómo aplicar esto a su vida cotidiana.

Galen Low: Me encanta eso. Da la sensación de ser muy práctico, de verdad hacerlo. Anécdota: Ayer jugábamos a Exploding Kittens, el manual dice “No leas estas instrucciones. Es la peor forma de aprender este juego. Mira este vídeo y prueba”. Y pensé, eso aplica perfectamente a la IA. Mucha gente, yo mismo, sentí más ansiedad antes de probar las herramientas que después. Como la bandeja de entrada con mil mensajes que da miedo abrir: la ansiedad es mayor antes de ver qué hay realmente.

Me gusta esa idea de guiar el aprendizaje por fundamentos. ¿Qué hacen hoy los alumnos en el día 15?

Kesha Williams: El día 15 trata de crear tu primer agente de IA sin programar, todo con una interfaz drag and drop. La idea es que todo el reto conduce hasta ese punto.

Galen Low: Me encanta. El día uno es “¿Qué es la IA?” y el día 15 es “crea un agente”.

Kesha Williams: Básicamente, así es.

Galen Low: Buenísimo, eso nos lleva al tema más jugoso: cómo los gestores de proyectos menos técnicos pueden mitigar riesgos en sus iniciativas con IA, facilitando las conversaciones adecuadas entre interesados técnicos y de negocio y todo lo que hay en medio.

Estamos acostumbrados a polarizar entre técnico y no técnico, pero en realidad es traducir entre partes con habilidades y puntos de vista distintos. Primero, ¿debería recaer en los PMs ese papel de traductor en conversaciones sobre IA? ¿Es buena idea?

Kesha Williams: Definitivamente es una buena idea. Los PMs ya están haciendo traducciones: traducen riesgos, cronogramas, tienen esas conversaciones. Así que me parece natural que los PMs asuman esa función de traductor cuando se trata de la IA.

Galen Low: Es cierto, en el rol ya hay mucha traducción.

Kesha Williams: Así es.

Galen Low: Además, hablábamos antes de las publicaciones sobre agentes y MCP como nuevos APIs, y recuerdo mis inicios como PM novato preguntándome: “¿qué es una API?” Era ese elemento para integrar sistemas, unir piezas.

Kesha Williams: Así es.

Galen Low: Y tenía que traducírselo a los interesados del negocio. Explicarles por qué era vital tomar pasos como construir un diccionario de datos, investigar la documentación, hacer un MVP o prueba de concepto.

Veo que con la IA pasa lo mismo, pero diferente: todo evoluciona y cada día aparece un nuevo modelo, un nuevo avance. ¿Tus mejores consejos para los PMs que hacen de traductores entre equipos multifuncionales trabajando en IA? ¿Podemos ver ejemplos de conversaciones que pueden definir el éxito o fracaso de un proyecto?

Kesha Williams: Claro. Mi primer consejo sería no perseguir las herramientas, como mencionaste. Literalmente todos los días hay cambios o nuevas herramientas.

En lugar de perseguir herramientas, piensen en el resultado del negocio. ¿Cuáles son los problemas que queremos resolver? Es un principio de siempre en gestión de proyectos: primero el qué, después el cómo. Ese es mi principal consejo: piensa en el resultado, no en la herramienta, porque si no te pierdes fácilmente.

Además, los PMs no necesitan ser técnicos, pero sí entender los conceptos de IA. Si alguien menciona un modelo, debes saber qué es. Si se habla de prompt engineering, debes entenderlo. Si se habla de agentes, igual. Entender estos conceptos de alto nivel y cómo encajan en el desarrollo.

Y sobre la segunda parte de tu pregunta, los ejemplos de conversaciones:...

Galen Low: Sí, ejemplos de conversaciones que pueden ir mal y que son importantes para el éxito del proyecto.

Kesha Williams: Claro. Supongamos que eres PM en un proyecto de IA y tienes a un ingeniero de machine learning, que te dice: “el modelo está listo, la precisión es buena”. Una conversación que puede ir mal sería que el PM diga: “Perfecto, a producción”.

Pero hacen falta preguntas adicionales del PM, como entender qué es un modelo y qué es precisión: la precisión mide el desempeño. Una pregunta clave sería: ¿qué significa precisión en este contexto?

Otra sería: ¿cuál es el proceso de mantenimiento y reentrenamiento tras el paso a producción? Porque en IA hay un fenómeno llamado ‘drift’ o deriva de modelo, donde la información del mundo real cambia y afecta la calidad de las predicciones. Así que es esencial, antes de pasar a producción, acordar mantenimiento y reentrenamiento, ya que esto impactará el resultado del sistema. Es preguntar lo correcto en los proyectos de IA que ponemos en marcha.

Galen Low: Ese punto sobre la deriva es vital.

Incluso los PMs más técnicos vienen del mundo determinista: si funciona en pruebas, funciona siempre. Pero en IA es probabilístico, no determinista. Es todo un cambio de perspectiva para evaluar soluciones. Y lo del mantenimiento continuo es esencial, ¡qué riesgo lanzar algo pensando que está listo y no considerar el mantenimiento! Y pasarle esa pregunta al patrocinador del proyecto y no tener respuesta...

Kesha Williams: Hecho, ya está entrenado, listo para usar.

Galen Low: Está bien, funciona, seguirá funcionando perfecto. Pero eso puede salir muy mal.

Me gusta la pregunta de “¿qué significa precisión en este caso?”, ¿cuál es el siguiente paso? Y sumaría: ¿qué permite esto? ¿En qué parte del proceso estamos? A veces colaboro para entender el punto, porque tendré que explicárselo a los interesados: “¿puedo decir esto?” y alguien me corrige: “¡No! No lances el sistema aún”. Son esas preguntas colaborativas las que permiten entender y a veces esa es la mayor brecha.

Muchos PMs se frustran porque sienten que su equipo no entiende su trabajo, pero ¿les has contado lo que haces y por qué lo necesitas? El equipo de IA dice: “el modelo está listo”, y tú: “genial, gracias”, pero no saben qué necesitas tú para tus stakeholders. Y no tienen oportunidad de decirte detalles que necesitas para explicar, o recomendaciones de cómo comunicarlo. Ese diálogo es crucial, igual que antes todo el mundo era determinista, ahora hay que explicar que puede haber deriva y no es por un fallo, sino por la naturaleza de la tecnología.

Kesha Williams: Ese es el gran cambio de mentalidad cuando creamos sistemas de IA. Y tu apunte sobre la colaboración es muy relevante, esas habilidades blandas cobran aún más importancia ahora en la era de la IA.

Galen Low: Exacto, y enlazando con tu anterior punto: todos necesitamos unas bases para tener este tipo de conversaciones, y debe ser algo colaborativo porque todos debemos aprender juntos.

Kesha Williams: Así es.

Galen Low: No ha pasado suficiente tiempo y todo cambia tanto, que no hay verdaderos maestros, quizá sí expertos, pero no maestros.

Kesha Williams: Así es.

Galen Low: Y todos debemos ir descubriéndolo juntos. Diste grandes ejemplos antes y me gustaría profundizar en cómo alguien puede empezar: tanto un PM como cualquier persona que se sienta no suficientemente técnica para comprender IA.

¿Qué consejos darías a quienes deben actuar de traductores? ¿Dónde pueden aprender lo suficiente como para conducir estas conversaciones? ¿A qué fuentes recurres tú o recomiendas para estar al día y formarse en fundamentos? Dijiste que no hay que perseguir todas las herramientas, de acuerdo, pero ¿a dónde deben ir?

Kesha Williams: Recomiendo mis cursos en LinkedIn Learning y, más en concreto, el desafío de 15 días porque comenzamos con fundamentos muy simples, para entender los conceptos y cómo la IA puede ayudarte en tu día. No se trata de desarrollar sistemas, sino de aumentar tu productividad y ayudar en las tareas diarias. Y al prácticar, comprenderás los conceptos y tal vez inventes nuevas formas de usar la IA.

Además, sugiero seguir mi página de LinkedIn “Kesha on AI” y mi substack con el mismo nombre. Desde la próxima semana empezaré a publicar consejos cortos de IA para quien esté suscrito a mi substack. Así que empezaré a subir consejos para ayudar a la gente a comprender lo básico y llevarlos a lo largo del viaje por la IA.

También hay muchos otros recursos como la Open AI Academy, que ofrece webinars y cursos gratuitos. Ahí aprendo sobre recursos nuevos. De nuevo, LinkedIn Learning donde tengo varios cursos, en Pluralsight tengo cursos tanto técnicos como no técnicos sobre prompt engineering, identificar habilidades de IA en los equipos y cómo mejorar esas competencias.

Hay muchos sitios donde aprender.

Galen Low: Me gusta ese enfoque, y mencionaste algo que me hace reflexionar: en la gestión de proyectos a veces hablamos de equipos que usan IA, otras de equipos que construyen soluciones con IA como parte de su arquitectura, y otras de usar IA para gestionar nuestros propios proyectos en el día a día. Muy acertado ese desglose porque al final todo parte de ciertas bases.

Una pregunta sobre Open AI Academy y otras fuentes: es fácil profundizar demasiado, y a veces me preocupa no entender nada o acabar haciendo cosas demasiado técnicas. ¿Alguna recomendación para no ir demasiado lejos y saber si un recurso es de mi nivel o para programadores avanzados?

Kesha Williams: Es cierto, si llegas a un punto donde tienes que abrir un Jupyter Notebook o escribir código en Python, te has pasado de nivel. En mis cursos, primero explico el concepto y luego una actividad práctica. Si la parte práctica te resulta demasiado compleja, simplemente mira los vídeos conceptuales, asegúrate de entender los conceptos, porque esos son transferibles a cualquier herramienta.

Aunque sea un curso técnico, mira los vídeos conceptuales e ignora la parte de manos a la obra si se complica demasiado.

Galen Low: No lo había oído así pero tiene mucho sentido: no dejes de verlo si te interesa, aunque no entiendas todo, puedes llevarte algo útil. Soy fan de escuchar la jerga: me sentaba a escuchar a los arquitectos, aunque no todo me sonara, iba captando palabras y conceptos, y así podía ir haciéndome preguntas más inteligentes, aunque fueran tontas, quizás iniciaban un diálogo útil.

Kesha Williams: No hay preguntas tontas.

Galen Low: Así es, sobre todo en IA, todo cambia tan rápido...

Kesha Williams: Exacto. Estamos aprendiendo todos, juntos.

Galen Low: Esto puede ser polémico, ¿cuál es tu opinión sobre las certificaciones en IA? Sé que hay unas orientadas a desarrolladores y otras a PMs, como Cognilytica (ahora PMI Cognilytica), centradas en construir sistemas probabilísticos y entender la gestión del dato a nivel de proyectos. Pero tú has apostado por el aprendizaje práctico en pequeñas dosis. ¿Qué opinas de las certificaciones y para qué sirven?

Kesha Williams: Me encantan las certificaciones. Siempre digo que pueden conseguirte la entrevista, pero no el trabajo. Lo más importante es la parte práctica: poder hacer de verdad lo que te piden. Pero una certificación te da una base sólida para comprender los conceptos y cómo encajan. Sin embargo, para roles técnicos es esencial ese portafolio de proyectos realizados.

Ese es mi consejo sobre las certificaciones.

Galen Low: Buen punto. Me gusta la idea del portafolio online, y sé que algunos pensarán que eso es para desarrolladores, pero en tu reto de 15 días, el último día es construir un agente.

¿Recomiendas que incluso los PMs tengan ejemplos en su portafolio de cosas construidas con IA o demostraciones de uso real?

Kesha Williams: Hoy, con la IA como está y el futuro que se avecina, tener eso como PM te pone por delante de otros que no lo tengan.

Es crucial, porque de aquí a un año, tres o cinco, la IA impactará en todos los sectores y roles. Hay que descubrir dónde encaja la IA en nuestro día a día y cómo automatizar tareas repetitivas y aumentar la productividad.

De lo contrario, se quedarán atrás, esa es la cruda realidad.

Galen Low: Es un tren de alta velocidad, incluso si quisiéramos sería difícil volver atrás...

Kesha Williams: Eso no va a pasar.

Galen Low: También en desarrollo, pero me gusta lo que dices de que la certificación te lleva a la entrevista, pero no garantiza el empleo.

Si tuvieras que contratar a un desarrollador —o a cualquier persona—, ¿qué pregunta harías en la entrevista para saber si realmente sabe de IA o solo ha hecho un curso y tiene el certificado pero no la experiencia que buscas?

Kesha Williams: Para un desarrollador, vería si utiliza IA para programar. Si la usa, ¿qué herramientas y en qué parte del ciclo de desarrollo? Pido ejemplos reales. Es importante que la gente dé ejemplos prácticos, no sólo teoría.

Galen Low: Eso incluso aplicaría a roles no técnicos: “¿Qué agentes has creado para ayudarte a gestionar proyectos? Cuéntame cómo los usas”. Te robaré la pregunta.

Kesha Williams: Y ¿qué herramienta usaste y por qué? Porque hay muchísimas opciones para construir agentes: Copilot sin programar, Amazon Bedrock, Salesforce... todas las plataformas ofrecen algo. Saber qué eligió la persona y el porqué es muy relevante.

Galen Low: Buenísimo. Ya que lo mencionamos hablemos un poco del futuro. No podemos preverlo mucho, todo cambia rápido. Mañana podría aparecer la AGI y destruir el mundo, como dice Hollywood...

Kesha Williams: Eso diría la ciencia-ficción.

Galen Low: Sí, o tal vez solo mejoras marginales en asistentes de IA en los próximos años. Pero ahora mismo la IA está siendo integrada en tareas repetitivas y administrativas.

Kesha Williams: Exacto.

Galen Low: El aumento de productividad es la prioridad y se materializa en forma de agentes autónomos. Puedes crear uno en 14 días, y el día 15 crear tu propio agente; no está tan lejos del alcance.

Kesha Williams: Exacto.

Galen Low: ¿Crees que esto cambia el rol del PM en la entrega de soluciones técnicas nativas de IA?

Si es así, ¿cuál sería tu consejo para que los PMs se preparen para un futuro puesto de IA aún inexistente pero seguro que afectará sus funciones?

Kesha Williams: Todo se reduce a entender qué es la IA, los conceptos y cómo aplicarla a tu día a día para aumentar tu productividad. Hay mucho miedo sobre si la IA va a reemplazar roles.

No creo que eso deba preocuparnos ahora. Lo más importante es no quedarse atrás: averiguar cómo usar la IA en tu trabajo para ser mejor, mejor que el resto. Así puedes ayudar a ti mismo y a tu organización a progresar.

Galen Low: Me encanta y me gusta ese énfasis en los conceptos.

Algunos fundamentos están cambiando, pero me gusta tu consejo de estar al día no persiguiendo herramientas sino entendiendo los conceptos principales y cómo van evolucionando en nuestros trabajos. Así luego podemos extrapolar sin hundirnos en los detalles técnicos.

Kesha, muchas gracias. Ha sido divertidísimo. Por un poco de diversión extra, ¿te gustaría hacerme una pregunta?

Kesha Williams: Sí. Ahora me toca a mí: hemos estado hablando de IA, así que ¿cómo usas tú la IA en tu día a día? Y si no la usas, ¿por qué?

Galen Low: Sí la uso, aunque no mucho. La tengo como un socio de pensamiento, un “Jarvis de Ironman”: por ejemplo, para formular emails. No soy de los que usan IA para el primer borrador, prefiero escribirlo yo y pedir al AI que me desafíe: “Actúa como un sponsor de proyecto exigente, CTO, estos son tus intereses, esto es nuestra relación, dime si objetarías algo de mi mail”. Así saco lo mejor del AI porque suelo dudar de mis propios borradores y me gusta mejorarlos hasta no poder mirarlos más. El AI me ayuda a ver nuevos ángulos, y aunque a veces sea halagador, igual leo todo para asegurarme que no me estoy pasando de bueno. Me ayuda en esas tareas repetitivas donde hace falta un poco de criterio.

Quiero probar más los agentes autónomos. Hemos desarrollado algunos GPT personalizados para mejorar nuestros procesos. Estoy entusiasmado con tareas repetitivas que requieren juicio y un poco de interacción. Pero lo fundamental es primero identificar en qué puede ayudar, poner en orden los datos y referencias, igual que formar a una persona. La tecnología no es el problema, sino cómo entrenarla y darle contexto. Antes era igual con personas.

Kesha Williams: Has dado un gran punto: pronto los PMs gestionarán agentes junto a personas. Así que empieza a pensar en la IA como un miembro más del equipo. Eso viene en camino.

Galen Low: Me gusta. Hablaba con otro invitado sobre cómo sería una revisión de desempeño de un agente, probablemente habrá que hacerla, y a veces damos mejor feedback al modelo que al compañero. Pero lo que dices sobre la cultura de equipo es clave: la IA tiene capacidad pero la responsabilidad sigue siendo humana.

No te puedes excusar y decir “culpo al agente”. En reuniones, he visto a gente culpar a sus colegas (“diseño falló…”), pero con IA será interesante ver cómo se equilibra la rendición de cuentas y cambiará la cultura de equipo, ya que ciertas tareas recaerán en agentes y automatizaciones.

Kesha Williams: Exacto. Y por eso el tema de la gobernanza de la IA es clave.

Galen Low: Tendremos que hablar de eso pronto, porque viene antes de lo que creemos.

Kesha Williams: Así es.

Galen Low: Por hoy lo dejamos aquí. Kesha, muchísimas gracias por tu tiempo, disfruté mucho esta charla, aprendí un montón y me encanta lo que haces. Tengo muchas ganas de ver tu Substack. Para quien esté tan motivado como yo, ¿dónde puede encontrarte?

Kesha Williams: Definitivamente sígueme en LinkedIn, publico mucho ahí. También en mi web de empresa KeySoft, www.keysoft.tech, puedes encontrar más información sobre mí y mis servicios.

Galen Low: Perfecto, dejaré los enlaces en las notas del episodio. Kesha, gracias de nuevo.

Kesha Williams: Gracias, un placer. Ha sido una conversación estupenda.

Galen Low: Eso es todo por hoy en el pódcast de The Digital Project Manager. Si te ha gustado esta charla, suscríbete donde escuches tus pódcast. Y si quieres más tácticas, casos prácticos y recursos, visita thedigitalprojectmanager.com.

Hasta la próxima, gracias por escucharnos.