Hay pocas cosas más humanas que nuestra tendencia a la suposición. Asumimos, rellenamos los huecos, nos contamos historias que parecen tener sentido, pero en el desarrollo de productos, esto puede ser una condena silenciosa. La fe ciega en la intuición, en los frameworks de moda o en los dogmas metodológicos, ha llevado a más de un producto a estrellarse antes siquiera de despegar. ¿Y si el éxito no dependiera de qué tan bien qué pensamos lo que quiere el usuario, sino de qué tan rigurosamente lo descubrimos. Hoy hablaremos de desarrollo de producto basado en evidencia, del arte y ciencia, de buscar primero la verdad, aunque a veces sea incómoda. Porque al final, en el mundo real, lo que cuenta no es lo que creemos, sino lo que podemos demostrar. Para ello nos acompaña Guido Lonetti, Head of product en DLocal.
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¿Qué es para ti el mundo real?
Para mí, el mundo real es un sinsentido, un accidente cósmico. No debería haber ocurrido, pero por problemas energéticos y de materia, aparecimos. Va a durar muy poco. La historia de la humanidad va a ser solo un centímetro en la inmensidad del universo. No deberíamos tomarnos tan en serio. Es impresionante cómo, si haces un zoom out y ves la tierra, la vida, la Vía Láctea, y la inmensidad del universo, te das cuenta de lo pequeño que somos. Entonces, ¿por qué tomarnos tan en serio los problemas del día a día? Es como esa frase: “Baila como si nadie te estuviera mirando. Diviértete, equivócate, prueba más cosas.”
¿Qué significa el desarrollo de producto basado en evidencia?
El desarrollo de producto basado en evidencia busca reducir el riesgo al construir productos. Se basa en el método científico: partimos de una hipótesis, usamos métodos empíricos y observamos datos y hechos. El objetivo es evitar el fracaso al construir productos, lo cual se logra mediante la recolección de evidencia que nos permita validar nuestras suposiciones antes de continuar. Es un proceso de aprendizaje continuo para evitar el autoengaño y tomar decisiones informadas.
En el mundo del product management hay respuestas predeterminadas muy fáciles.
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¿Cómo identificas cuando la evidencia es suficiente para seguir adelante con una decisión?
La clave es entender el riesgo. Si el riesgo de fracaso es alto, vale la pena hacer un descubrimiento más profundo. Si el riesgo es bajo, puedes actuar con menos evidencia. A mí lo que me ayuda es usar un framework llamado "curva de la verdad", que compara la cantidad de evidencia con el esfuerzo necesario para obtenerla. Así puedes decidir si es necesario continuar con la investigación o si puedes proceder con lo que ya tienes.
¿Cuánto confías en la evidencia que tienes para tomar decisiones?
Hay personas con más aversión al riesgo y otras con mayor tolerancia. Algunos tienen una intuición muy fuerte y no necesitan tanta evidencia, porque confían en su sentido. Eso es lo que pasa, en ocasiones. Si bien la evidencia es clave, hay quienes confían más en la intuición, y eso tiene un lugar. Pero la clave es no tomar decisiones a ciegas. La intuición se debe usar como hipótesis y luego validarse con la evidencia.
¿Qué papel juega la intuición en este proceso?
La intuición tiene un papel importante cuando tienes mucha experiencia en un área, como en el product management. Con el tiempo, desarrollamos un músculo intuitivo. Sin embargo, es crucial usar esa intuición como una hipótesis fuerte que luego debe ser validada. No debemos dejarla guiar nuestras decisiones sin evidencia, porque el riesgo es grande. Es un equilibrio entre el arte (intuición) y la ciencia (evidencia).
¿Cuál ha sido una situación en la que pensabas que una hipótesis era correcta y la evidencia demostró lo contrario?
En N26, trabajábamos en el producto de inversiones. Inicialmente, pensábamos que los usuarios no adoptarían fondos gestionados, que eran más conservadores. Pero al hacer las entrevistas de usuarios y obtener evidencia, descubrimos que había una gran demanda. De hecho, el producto resultó ser uno de los más exitosos en términos de adopción. Esta experiencia me enseñó que a veces nuestras hipótesis pueden estar equivocadas y que la evidencia realmente puede sorprendernos.
El problema es cómo usamos la intuición, si la usamos ciegamente para tomar decisiones sin buscar evidencia o si la usamos como una hipótesis fuerte que tenemos que salir a validar.
Errores comunes en Product Discovery
¿Qué otros errores comunes ves en los procesos de discovery?
En el proceso de discovery, uno de los errores más comunes es el sesgo de confirmación. Este sesgo ocurre cuando las personas tienden a buscar y enfocarse únicamente en la evidencia que respalda lo que ya creen, en lugar de estar abiertas a la posibilidad de que sus suposiciones puedan estar equivocadas. Es muy fácil caer en la trampa de confirmar nuestras ideas, especialmente cuando estamos emocionalmente invertidos en ellas. Cuando esto sucede, no estamos verdaderamente escuchando lo que los usuarios nos están diciendo; solo estamos buscando señales que validen nuestras creencias previas.
Otro error muy frecuente es hablar con las personas equivocadas. A veces, especialmente en entornos de startups o equipos pequeños, los diseñadores o los product managers terminan validando ideas con personas cercanas o con expertos en el tema, pero no con los usuarios reales a quienes se dirige el producto. Los expertos pueden ser muy útiles en algunas fases del proceso, pero no necesariamente representan las necesidades y comportamientos de tu público objetivo. Por ejemplo, puedes hablar con diseñadores o con personas del mismo campo que tienen una visión muy especializada, pero si el producto está destinado a un público general o a usuarios sin experiencia técnica, sus respuestas pueden no reflejar la realidad del mercado. Validar ideas con el público equivocado puede llevar a una mala interpretación de las necesidades del usuario.
El desarrollo de producto basado en evidencia se basa en el método científico: hipótesis, método empírico y observación de datos.
Un tercer error importante es hacer demasiada investigación. Esto puede sonar contradictorio, pero es cierto que muchos equipos caen en la trampa de hacer más investigación de la necesaria, alargando innecesariamente la fase de discovery. Esto puede ser particularmente perjudicial porque, al invertir demasiado tiempo en investigación, puedes retrasar el progreso del proyecto. A veces, el exceso de datos no ayuda a tomar decisiones más rápidas o efectivas, sino que, por el contrario, puede generar parálisis por análisis. El enfoque ideal es hacer lo suficiente para obtener evidencia que valide o refute las hipótesis, pero no tanta que te retrase o te haga dudar constantemente de lo que ya has aprendido.
La clave aquí es encontrar un equilibrio entre la cantidad de investigación y la velocidad de desarrollo. En muchas ocasiones, la mejor evidencia proviene de pequeñas pruebas rápidas, como entrevistas con usuarios o pruebas de concepto mínimas, en lugar de hacer investigaciones exhaustivas que retrasan el proceso de desarrollo. Un producto debe construirse y probarse con usuarios reales para obtener datos más relevantes y concretos, en lugar de basarse solo en teorías o suposiciones.
En resumen, los errores en el proceso de discovery pueden ser causados por no escuchar a las personas adecuadas, caer en el sesgo de confirmación o realizar una investigación que, aunque exhaustiva, no ayuda a tomar decisiones rápidas y precisas. Es importante ser consciente de estos sesgos y errores y asegurarse de que el proceso de discovery sea lo más eficiente posible, manteniendo siempre un enfoque centrado en el usuario y un balance adecuado entre investigación y acción.
La incertidumbre es la cuantificación del riesgo, y debemos usar técnicas más económicas para reducir ese riesgo antes de lanzarnos a la creación de un producto.
Evidencia y regulación
¿Qué particularidades ves en el uso de la evidencia en sectores tan regulados como las fintech?
El uso de la evidencia en sectores como el de las fintech presenta varios desafíos únicos debido a la regulación estricta y las restricciones operativas que caracterizan a la industria financiera. A diferencia de otros sectores tecnológicos, donde se pueden realizar pruebas y experimentar con mayor libertad, en fintech hay limitaciones significativas que afectan cómo y qué tipo de evidencia se puede generar.
Uno de los principales desafíos es la imposibilidad de realizar ciertos tipos de experimentos debido a las regulaciones. Por ejemplo, en algunos casos, no podemos hacer pruebas A/B con precios o condiciones de productos, ya que eso podría generar diferencias en la experiencia de los usuarios y, en sectores muy regulados como la banca, esto puede ser un riesgo legal. Un ejemplo de esto en mi experiencia fue cuando estábamos intentando encontrar el precio óptimo para un producto que queríamos vender, pero debido a la regulación no podíamos simplemente poner dos precios diferentes y ver cuál era más efectivo. Este tipo de experimentos está prohibido por la normativa, ya que podría dar lugar a prácticas comerciales injustas.
Por lo tanto, en fintech, la evidencia no siempre puede provenir de experimentos directos o de pruebas de mercado tradicionales. En su lugar, debemos retroceder y buscar formas alternativas de obtener información, como las entrevistas con usuarios o la observación directa de cómo interactúan los usuarios con nuestros productos en contextos específicos. Aprendemos mucho de estas conversaciones y de cómo las personas usan nuestras herramientas, y podemos ajustar la experiencia del producto con base en esos datos.
El objetivo del desarrollo de productos basado en evidencia es reducir el riesgo de fracaso mediante la validación de nuestras suposiciones antes de continuar.
En mi experiencia en DLocal, por ejemplo, aprendimos mucho al hablar directamente con los usuarios sobre sus necesidades, especialmente cuando comenzamos a desarrollar productos como criptomonedas o productos de inversión. Al principio, las hipótesis eran inciertas, pero al validar nuestras ideas directamente con los usuarios, pudimos obtener evidencia concreta de que había una demanda real por un producto de inversión fácil de usar, lo que nos llevó a darle forma a nuestra propuesta de valor. Esto también nos enseñó la importancia de educar a los usuarios, ya que muchos no sabían cómo empezar a invertir, lo cual se convirtió en un punto clave de evidencia para el diseño de nuestra estrategia.
Otro aspecto importante es que, aunque las restricciones existen, la evidencia sigue siendo clave para tomar decisiones informadas. Incluso en un sector altamente regulado, si no tenemos datos claros sobre lo que funciona o no, es muy difícil construir productos exitosos. Por eso, aunque las pruebas directas no siempre son posibles, siempre buscamos formas indirectas de obtener la información necesaria: desde las entrevistas cualitativas hasta los estudios de comportamiento de los usuarios. La combinación de técnicas cualitativas y cuantitativas nos permite construir productos que, a pesar de las restricciones, realmente resuelvan las necesidades del mercado y cumplan con los estándares regulatorios.
En resumen, la particularidad del uso de la evidencia en fintech es que, debido a las restricciones regulatorias, no siempre podemos aplicar las mismas técnicas de experimentación que en otros sectores. Sin embargo, esto no significa que la evidencia sea menos importante. Al contrario, tener evidencia confiable y basada en el comportamiento real de los usuarios sigue siendo crucial para el éxito de cualquier producto fintech, y debemos ser creativos y meticulosos para obtenerla de formas alternativas que se alineen con los requerimientos legales del sector.
¿Cómo ha cambiado tu forma de trabajar a lo largo de los años?
Mi forma de trabajar ha evolucionado significativamente a lo largo de los años, especialmente en cómo abordo el desarrollo de productos y el uso de la evidencia para tomar decisiones. Cuando empecé en el product management, hace más de 15 años, la dinámica era muy diferente. En aquel entonces, el "gut feeling" o la intuición jugaba un papel central en la toma de decisiones. Teníamos que basarnos más en lo que creíamos que sabía el usuario y lo que pensábamos que funcionaría, sin contar con tantas herramientas de validación empírica como hoy.
Un buen diseñador, piensa en el usuario y tiene su trabajo centrado en el usuario. Y un gran diseñador lo hace teniendo en cuenta el negocio también.
En mis primeros años, la evidencia no era la estrella del proceso de desarrollo de productos. Muchos de los proyectos se basaban en suposiciones y en intuiciones que venían tanto de los fundadores como de los primeros product managers. A menudo tomábamos decisiones basadas en la experiencia personal y en lo que pensábamos que los usuarios querían, lo que no siempre resultaba ser acertado.
Sin embargo, con el tiempo y especialmente después de trabajar con Marty Cagan, Ben Horowitz, y otras figuras influyentes en el campo del product management, me di cuenta de la importancia de integrar la evidencia objetiva en cada etapa del proceso de desarrollo. Comenzamos a incorporar más datos, analítica y research para validar nuestras ideas antes de lanzarlas al mercado. Fue un cambio importante pasar de trabajar con intuiciones y opiniones a ser más sistemáticos en la búsqueda de datos que respaldaran nuestras decisiones. Este cambio fue muy marcado con la llegada de la idea de "product discovery" y el enfoque más científico que se adoptó en el sector.
En esta etapa de mayor madurez, también aprendí a reconocer que no siempre tenemos que esperar tener evidencia perfecta antes de tomar decisiones. La combinación de ciencia y arte es lo que define el product management. El arte está en desarrollar una intuición que te permita identificar buenas oportunidades de producto, pero la ciencia es lo que te ayuda a confirmar esas intuiciones y a minimizar los riesgos. Con el tiempo, la evidencia se ha convertido en una parte fundamental de mi proceso de toma de decisiones. Ahora, siempre que empezamos a construir un nuevo producto o funcionalidad, tratamos de validar nuestras hipótesis antes de hacer una inversión significativa de tiempo y recursos.
A medida que el mercado se ha ido digitalizando más y el user feedback se ha vuelto más accesible y rápido, también cambiaron mis metodologías. Hace unos años, pasábamos mucho más tiempo en investigación profunda para encontrar las respuestas, mientras que ahora, gracias a las herramientas y la tecnología disponible, podemos hacer pruebas más rápidas y tomar decisiones más ágiles. Esta rapidez nos permite iterar de forma constante, sin miedo al fracaso, sino con la mentalidad de que cada iteración nos acerca más a la solución correcta.
En resumen, mi forma de trabajar ha pasado de una introspección guiada por la intuición a una práctica basada en evidencia, pero sin dejar de lado la creatividad y la capacidad de asumir ciertos riesgos. Ahora veo el "discovery" como un proceso constante, que debe equilibrarse con una gran cantidad de datos, pero también con el coraje de seguir ciertas hipótesis que pueden abrir nuevas puertas, aunque no tengamos toda la evidencia aún. El cambio ha sido gradual, pero fundamental para evolucionar y adaptarme a los nuevos desafíos del product management.
Construir productos sin evidencia es como navegar en la niebla confiando solo en la intuición. Puede que lleguemos a puerto o puede que nos estrellemos contra las rocas sin siquiera verlo venir. El desarrollo de producto basado en evidencia no garantiza el éxito, pero minimiza el autoengaño, ese enemigo silencioso que tantas veces nos desvía. En tiempos de ruido, urgencia y soluciones fáciles, apostar por la verdad puede ser nuestro mayor acto de rebeldía. Si te ha resonado esta conversación con Guido, te invito a dejar tu reflexión en los comentarios, a compartir el episodio con quien creas que lo necesita y, a suscribirte para no perderte futuras charlas que invitan a pensar. Un fuerte abrazo y os espero en el mundo real.
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