¿Qué hace un product manager hoy?

Hay roles que nacen en silencio y, sin embargo, terminan definiendo el curso de una industria. El product manager es uno de ellos. Surgió como una figura que traducía necesidades del mercado en decisiones tácticas; hoy, en plena adopción de la inteligencia artificial, se ha convertido en algo más complejo: un intérprete del futuro posible, alguien capaz de leer patrones, anticipar fricciones y moldear soluciones antes de que los usuarios sepan que las necesitan.

En tiempos marcados por la experimentación ágil, la validación temprana y la presión por innovar, esta capacidad de “hacer que las cosas pasen” deja de ser un atributo operativo y se convierte en un diferencial competitivo.

Funciones esenciales del product manager: más allá de la descripción tradicional

La aceleración de la inteligencia artificial, los nuevos modelos de negocio basados en datos y la presión por innovar colocan al PM en un rol que combina análisis, narrativa, criterio ético y capacidad de ejecución.

En Project and Product Management, Layla Scheli subraya que el PM acompañará todas las etapas del ciclo de vida del producto, sosteniendo una visión clara que permita orientar decisiones y movilizar equipos en la dirección correcta . Esta perspectiva resulta clave para comprender por qué, en 2025, el rol ya no es operativo, sino profundamente estratégico.

A continuación, se desarrollan las funciones esenciales que definen su trabajo actual.

Investigación estratégica y entendimiento profundo del usuario

La base del trabajo de un PM es la comprensión continua del usuario. No alcanza con recopilar métricas: el desafío está en interpretar motivaciones, tensiones y expectativas que cambian rápidamente. Scheli destaca que el PM debe utilizar la investigación de mercado como una herramienta para comprender necesidades reales y anticipar comportamientos, integrando evidencia cuantitativa con observación cualitativa del contexto.

El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2024), elaborado por CEPAL, revela un crecimiento acelerado de la adopción de IA en sectores como finanzas, retail, logística y servicios públicos. Sin embargo, también subraya que muchas iniciativas fracasan por falta de claridad en el problema a resolver o por un uso limitado de investigación centrada en el usuario. Esto exige que el PM sea meticuloso al definir la necesidad real antes de avanzar con soluciones basadas en IA. 

Por ejemplo, en una plataforma de servicios médicos, un aumento repentino de consultas abandonadas no es un “dato” sino un síntoma. El PM debe analizar el recorrido del usuario, revisar puntos de fricción, entrevistar pacientes y determinar si el abandono responde a dudas de privacidad, falta de claridad o problemas de usabilidad. Su función es transformar señales dispersas en comprensión accionable.

Comunicación de visión y alineación entre UX, ingeniería y negocio

El product manager sostiene la dirección del producto en medio de intereses, ritmos y lógicas muy diferentes. Scheli describe que el PM ocupa una posición de enlace que requiere transmitir la estrategia con claridad para evitar que los equipos trabajen en direcciones divergentes.

Este rol se volvió aún más relevante en un contexto donde, según el HLB Survey of Business Leaders, los ejecutivos latinoamericanos reconocen la innovación y la IA como motores de crecimiento, pero también señalan que la falta de coordinación interna es uno de los principales riesgos para la transformación digital.

El PM debe equilibrar tres lenguajes:

• el de UX, que busca diseñar experiencias fluidas,
• el de ingeniería, que evalúa complejidad y viabilidad técnica,
• y el de negocio, que necesita claridad sobre impacto, costos y tiempos.

Una empresa de transporte urbano quiere integrar un sistema inteligente de asignación de rutas. UX quiere que el sistema sea comprensible; ingeniería necesita definir la arquitectura; negocio evalúa su aporte al ahorro operativo. El PM formula una visión que alinea expectativas y permite actuar sin perder coherencia estratégica.

Diseño de propuestas de valor basadas en IA y datos

La inteligencia artificial transforma la manera de identificar valor. Un producto ya no se define solo por lo que hace, sino por lo que aprende y por su capacidad de adaptarse al entorno. Esto obliga al PM a evaluar qué oportunidades de IA merecen inversión, bajo qué condiciones y con qué implicaciones éticas.

El análisis de J.P. Morgan Private Bank citado en el compendio estima que la economía latinoamericana podría capturar alrededor de USD 100 mil millones en la próxima década si logra integrar IA en su estructura productiva, especialmente en servicios digitales y optimización operativa. Este potencial solo se materializa cuando los productos se diseñan con un propósito claro, una gestión rigurosa de datos y una propuesta de valor bien articulada.

Por su parte, el Programa Especializado en IA aplicada a Product Management llevado adelante por ADEN Business School enfatiza que diseñar valor en IA implica identificar casos de uso significativos, comprender los riesgos del modelo y articular beneficios tanto para el cliente como para el negocio, manteniendo principios de gobernanza y ética desde el diseño.

Se puede plasmar en un ejemplo. Un retailer quiere implementar un sistema de recomendaciones. El PM evalúa no solo la precisión del modelo, sino también el riesgo de sesgos, la transparencia hacia el usuario, la disponibilidad de datos y el impacto esperado en retención y ticket promedio. El valor no está en la IA en sí, sino en su capacidad de resolver un problema real de manera confiable.

Product owner vs product manager: diferencias actuales en la práctica

Aunque ambos roles colaboran estrechamente, sus responsabilidades son distintas. Scheli plantea que el product owner se orienta a la ejecución dentro del marco ágil, colaborando directamente con el equipo de desarrollo y asegurando que los requerimientos se traduzcan correctamente en incrementos de producto. El product manager, en cambio, opera en un horizonte estratégico: define la visión, analiza oportunidades, evalúa riesgos y guía la evolución del producto en el tiempo.

En el contexto de IA, esta diferencia se intensifica:

• El PM define los casos de uso algorítmicos, los criterios de éxito y los riesgos.
• El PO traduce esas decisiones en historias de usuario, prioridades de sprint y entregables concretos.

Ambos roles son necesarios, pero es el PM quien asegura que el producto avance hacia un propósito estratégico y ético.

Del concepto al MVP: cómo se valida un producto en la era de la IA

Validar un producto nunca fue tan desafiante como hoy. Los ciclos de innovación son más cortos, los usuarios más exigentes y los modelos de IA introducen comportamientos nuevos que no siempre pueden anticiparse desde la teoría. 

Esto obliga al product manager a dominar una disciplina que combina velocidad, prudencia y experimentación rigurosa. El MVP deja de ser solo un entregable: es un mecanismo de aprendizaje que define si un producto merece existir.

Layla Scheli plantea que el PM no debe buscar validación tardía, sino aprendizaje temprano: avanzar con una solución mínima que permita verificar si la propuesta de valor realmente resuelve un problema, reduce una fricción o genera un beneficio concreto. Su visión sobre el rol sugiere que un producto no se construye “completo” y luego se evalúa: se construye para aprender, no para confirmar supuestos. 

El método lean startup y su aporte al product management moderno

El método lean startup, desarrollado inicialmente por Eric Ries, transformó la forma en que las organizaciones abordan la innovación. En lugar de invertir grandes cantidades de tiempo y recursos en productos que podrían no encontrar mercado, se propone un ciclo continuo de construir – medir – aprender.

Esta lógica se vuelve indispensable en entornos donde la inteligencia artificial introduce incertidumbre adicional:

• No siempre se puede prever cómo reaccionará el usuario ante un algoritmo.
• Un modelo puede fallar, sesgarse o no generar suficiente valor práctico.
• El costo de equivocarse en grande es más alto que nunca.

Por eso, el PM utiliza lean startup no como metodología rígida, sino como marco mental:

• Diseña hipótesis claras.
• Define qué evidencia sería suficiente para validarlas o descartarlas.
• Construye la versión más pequeña posible que permita obtener esa evidencia.

MVP como herramienta de reducción de riesgo y aprendizaje validado

El Minimum Viable Product hoy no se interpreta como un producto “reducido” o “liviano”, sino como una pregunta estratégica: ¿Cuál es el menor esfuerzo necesario para aprender lo más importante?

Un MVP puede ser una interfaz simulada, un chatbot no automatizado, un flujo manual detrás de una pantalla o una versión artificial del modelo final (fake door test). Lo relevante no es la tecnología, sino la evidencia.

Scheli enfatiza que el PM cumple un rol central al supervisar la coherencia entre visión, diseño y validación. El MVP le permite verificar si la propuesta de valor cumple con el objetivo estratégico y si el usuario responde como se espera. 

Cuándo un MVP es especialmente crítico en productos con IA:

• Cuando se desconoce si el usuario confía en una decisión automatizada.
• Cuando no está claro si la automatización aporta valor o complejidad.
• Cuando los datos necesarios aún no están disponibles.
• Cuando el modelo podría amplificar riesgos éticos o regulatorios.

Prototipado de baja y alta fidelidad en productos digitales

El prototipado es una de las herramientas más versátiles del PM. No siempre es necesario construir un MVP completo; a veces basta un prototipo para responder preguntas más acotadas sobre interacción, utilidad o percepción del usuario.

Prototipado de baja fidelidad

• Bocetos en papel.
• Wireframes simples.
• Flujos navegables sin funcionalidad.

Permite aprender rápido y barato.

Prototipado de alta fidelidad

• Interacciones detalladas.
• Interfaces casi idénticas a la versión final.
• Simulación de comportamientos inteligentes.

Se utiliza cuando se necesita validar percepciones finas o demostrar valor a stakeholders internos.

Scheli plantea que el PM debe supervisar cómo estas herramientas convergen hacia decisiones estratégicas, actuando como puente entre diseño, tecnología y negocio. Por ejemplo, una empresa de turismo quiere integrar recomendaciones personalizadas de destinos. El prototipo de baja fidelidad permite validar si la idea es interesante; el prototipo de alta fidelidad permite evaluar si el formato visual genera confianza antes de invertir en modelos de machine learning.

Creación de prototipos impulsados por IA

La IA amplió el repertorio de herramientas posibles para prototipar:

• Generadores de interfaces que producen pantallas a partir de descripciones textuales.
• Simuladores de comportamiento de usuario que predicen flujos probables.
• Modelos conversacionales que permiten prototipos de chatbots sin construir lógica de negocio.
• Herramientas de automatización low-code/no-code, útiles para testear procesos sin ingeniería compleja.

Para el PM, estas herramientas no sustituyen la validación, pero aceleran el aprendizaje. La clave no está en la velocidad técnica, sino en la capacidad de usarlas para responder preguntas relevantes: ¿qué problema resolvemos?, ¿qué evidencia necesitamos?, ¿qué riesgo reduce este prototipo?

Ejemplos de prototipos en diferentes industrias

• Retail: Un asistente de compra inteligente se simula con respuestas generadas manualmente antes de desarrollar el modelo conversacional.
• Finanzas: Una pantalla de preaprobación de crédito se muestra como prototipo estático para medir confianza antes de automatizar decisiones.
• Salud: Un flujo de clasificación de síntomas se prototipa en alta fidelidad para validar si los usuarios comprenden la instrucción antes de incorporar IA clínica.
• Educación: Una experiencia de aprendizaje adaptativo se prueba con variaciones manuales de contenido para evaluar impacto en la motivación del estudiante.
• Logística: Un sistema de predicción de demanda se simula con cálculos simples en hojas de cálculo para validar utilidad antes de entrenar un modelo.

Cómo se forma un product manager: certifications, courses y nuevas rutas profesionales

Las transformaciones impulsadas por la IA, la aceleración del ciclo de vida de los productos y la creciente interdisciplinariedad del rol obligan a los profesionales a buscar caminos de aprendizaje estructurados, rigurosos y profundamente prácticos.

Aunque muchos PMs provienen de áreas diversas —ingeniería, diseño, marketing, negocios— la experiencia ya no es suficiente. Las organizaciones de Latinoamérica están demandando perfiles capaces de tomar decisiones informadas por datos, liderar productos con IA, manejar criterios éticos y comprender cómo cada decisión impacta en el usuario, la operación y el negocio.

Es aquí donde los mejores product management courses se convierten en rutas formativas estratégicas.

El Programa Especializado en IA aplicada a Product Management de ADEN está diseñado precisamente con ese enfoque:

• enseña a identificar oportunidades donde la IA aporta valor real;
• entrena en diseñar propuestas de valor con IA centradas en el usuario;
• guía al participante a desarrollar y validar MVPs de productos impulsados por IA;
• incorpora criterios de métricas, gobernanza, ética y responsabilidad;
• y promueve un mindset AI-first, necesario para liderar en organizaciones que están transformando su cultura hacia lo digital.

El participante aprende a navegar tensiones reales: priorizar funcionalidades, trabajar con científicos de datos, evaluar impacto de un modelo, construir pilotos escalables y liderar procesos de adopción interna. Todo esto desde una metodología que combina teoría, práctica, simulación y acompañamiento experto. 

Lo que distingue a un buen PM no es coleccionar cursos, sino saber integrar teoría, análisis y criterio ético en decisiones concretas. Por eso, las certificaciones son valiosas cuando potencian un proyecto profesional claro y se acompañan de práctica activa.

La oferta formativa de ADEN para product managers cuenta precisamente con esa particularidad: combina certificación internacional con certificación ejecutiva, generando un doble aval académico que fortalece la credibilidad profesional del participante.

Preguntas frecuentes para el gerente de producto

Las siguientes respuestas abren una ventana clara y directa a nuevas inquietudes.