¿Qué aprenderas en este artículo?
La clave para sacarle partido real a la IA en las organizaciones es la gestión del cambio, tanto en su aplicación a los productos, como en entendimiento y uso por parte de las personas y procesos.
Contenidos del artículo
- 1 La gestión del cambio real con IA en las empresas importa más que el hype
- 2 Mucha confusión, poco contexto organizativo
- 3 IA no es solo ChatGPT… ni es nueva
- 4 💌 Recibe estos artículos en tu buzón cada semana
- 5 Adoptar IA es más que comprar tecnología
- 6 La IA como parte del producto
- 7 La IA como apoyo en estrategia, descubrimiento y entrega
- 8 ¿Y qué pasa con los Product Owners?
- 9 ¿Qué aporta el curso PSPO-AIE?
- 10 Reflexión y acción
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La gestión del cambio real con IA en las empresas importa más que el hype
En 2025 es difícil no tener una opinión sobre la inteligencia artificial. Cada semana aparecen artículos que afirman que cambiará el mundo, eliminará empleos o lo hará todo por nosotros. Sin embargo, muchas de estas narrativas omiten lo esencial: el verdadero cambio no se produce al incorporar la tecnología, sino al integrarla con éxito en el funcionamiento real de una organización. Y eso implica gestión del cambio.
Por eso, más allá del debate sobre herramientas y algoritmos, la conversación que realmente importa hoy es cómo afecta la IA a la cultura, los procesos y la estrategia de las empresas. No es una cuestión de “cuándo llegará la disrupción”, sino de cómo nos preparamos para incorporarla de manera sostenible y con impacto.
Mucha confusión, poco contexto organizativo
Los discursos predominantes sobre IA suelen moverse entre dos extremos. Por un lado, están los que anuncian una revolución tecnológica inminente, con predicciones apocalípticas o milagrosas. Por otro, voces más escépticas señalan que los efectos reales sobre productividad o empleo son mucho más lentos de lo esperado.
En medio, muchas organizaciones se sienten presionadas por el mercado y por sus competidores, sin un plan claro. Esta tensión se traduce en decisiones reactivas: compras de licencias e infraestructura de AI, pilotos sin propósito claro o equipos confundidos sobre cómo usar la IA.
El problema no es la tecnología. Sigue siendo cómo ofrecer mejores productos y servicios para los clientes de manera más eficiente. El uso de la AI debe estar ligado a conseguir objetivos de negocio, y validar su aportación de manera incremental. Y además, hacerlo sin romper el equilibrio interno
IA no es solo ChatGPT… ni es nueva
Aunque los modelos generativos han disparado el interés, la IA lleva décadas usándose en productos y servicios cotidianos. Algunos ejemplos son los recomendadores, la detección de fraude, o el mantenimiento predictivo. Lo que ha cambiado ahora es su accesibilidad.
Herramientas como ChatGPT, Synthesia o Midjourney permiten a cualquier profesional experimentar con IA sin saber programar. Pero pensar que “IA = ChatGPT” es un error.
Hay múltiples tipos de IA: simbólica, estadística, generativa… Cada una con aplicaciones y limitaciones distintas. Y entenderlas ayuda a tomar mejores decisiones sobre dónde aplicar la IA con sentido.
Sin esta perspectiva, es fácil sobrevalorar sus capacidades o subestimar los riesgos éticos y organizativos que conlleva.
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Adoptar IA es más que comprar tecnología
Uno de los errores más comunes es pensar que la adopción de IA se resuelve con una compra: una licencia de software, un acuerdo con un proveedor o una demo que sale bien. La realidad es mucho más compleja.
Para que la IA funcione de verdad en una organización se necesita reformular procesos, entrenar a las personas, rediseñar la toma de decisiones y cambiar la forma en que se mide el éxito. Es decir, una gestión del cambio en toda regla.
Y como cualquier cambio, genera resistencias, dudas y fricciones. Las empresas que triunfan no son las que “implementan IA”, sino las que construyen capacidades organizativas para aprender a usarla, evaluarla y adaptarla continuamente.
La IA como parte del producto
Cada vez más, los productos digitales llevan IA en su interior: desde chatbots y motores de recomendación hasta asistentes personalizados. Esto significa que el equipo de producto debe entender la IA no solo como herramienta de eficiencia interna, sino como una dimensión clave del diseño de experiencia de usuario.
Además, incorporar IA cambia cómo evoluciona el producto: requiere entrenamiento, gobernanza de datos, ciclos de mejora continua y criterios éticos.
Product Owners y Product Managers que entienden esto están mejor preparados para tomar decisiones de diseño, priorización y validación de funcionalidades.
Ya no se trata sólo de “qué funcionalidades entregamos”, sino de “cómo aprende y mejora” nuestro producto en el tiempo.
La IA como apoyo en estrategia, descubrimiento y entrega
Más allá del producto final, la IA también transforma el proceso para crearlo.
- En la estrategia, permite simular escenarios, detectar patrones de oportunidad y analizar grandes volúmenes de datos.
- En el descubrimiento, acelera el análisis de entrevistas, la generación de hipótesis o el diseño de experimentos.
- Y en la entrega, reduce el tiempo de construcción de prototipos o documentación.
Herramientas como ChatGPT, Notion AI, Miro AI o Dovetail pueden ser aliados potentes en cada fase, si se usan con criterio. Pero para que esto funcione, hace falta que los equipos estén preparados no solo técnicamente, sino en cómo integrar estas herramientas en su forma de colaborar, reflexionar y decidir.
¿Y qué pasa con los Product Owners?
El rol del Product Owner es especialmente sensible a este cambio. Por definición, está en el cruce entre negocio, cliente y equipo. La IA afecta a los tres lados.
Por eso, un PO que quiera ser relevante en los próximos años no puede limitarse a conocer herramientas, sino que necesita nuevas competencias: entender la IA como parte del producto, facilitar decisiones basadas en datos, evaluar riesgos éticos, coordinarse con expertos en datos y gobernanza, y mantener el foco en el impacto para el cliente.
En resumen: pensar estratégicamente, actuar con visión de producto y liderar con criterio. La IA no elimina el rol del PO. Lo transforma.
¿Qué aporta el curso PSPO-AIE?
El curso Professional Scrum Product Owner – Applied AI Essentials (PSPO-AIE) de Scrum.org está diseñado precisamente para preparar a los Product Owners ante este nuevo escenario. Durante 8 horas intensivas, trabajamos en tres dimensiones:
- Comprender los fundamentos de la IA y sus usos responsables.
- Aplicar IA en cada fase del ciclo de vida del producto.
- Ampliar la capacidad del PO para influir en la estrategia y en la creación de valor.
Todo con ejercicios prácticos, casos reales y herramientas que puedes empezar a usar desde el día siguiente.
Si quieres ir más allá del hype y convertir la IA en una ventaja real para tus equipos y productos, este curso puede ser un excelente primer paso.
Reflexión y acción
La conversación sobre IA en las empresas no puede quedarse en titulares, demos o miedos. Lo que marcará la diferencia no es quién tenga más modelos entrenados, sino quién consiga adaptar su organización, su cultura y sus equipos para usar la IA con propósito.
Si eres Product Owner, este cambio no es opcional: es parte de tu evolución. ¿Estás preparad@ para liderarlo?
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