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IA para Investigación y Desarrollo de Producto
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IA para Investigación y Desarrollo de Producto

Usa IA generativa en todo el ciclo de producto: discovery, síntesis, PRDs, prototipos y experimentos defendibles.
Last updated 9/2026
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What you'll learn

  • Construir patrones de prompt reutilizables con rol, contexto, restricciones y formato de salida explícitos
  • Correr un escaneo de mercado y competencia con fuentes verificadas en noventa minutos, con una regla de dos fuentes
  • Decidir cuándo los datos sintéticos son defendibles usando un test de decisión escrito, y pilotear una encuesta con ellos
  • Convertir miles de registros no estructurados en oportunidades priorizadas con trazabilidad completa hasta la cita
  • Escribir un PRD que sobreviva a un revisor adversarial y generar historias de usuario con mejor cobertura de casos límite
  • Convertir una especificación en un prototipo navegable y correr una prueba de concepto de tres variantes en un día
  • Diagnosticar un embudo que falla, dimensionar bien un experimento y construir tu primer conjunto de evaluación
  • Aplicar confidencialidad, sesgo, PI, consentimiento y transparencia de la Ley de IA de la UE a tu propio trabajo

Course content

10 sections • 51 lectures • 5h 30m total length
  • Bienvenida: lo que vas a poder hacer al terminar7:32
  • Dónde ayuda la IA generativa — y dónde no8:04
  • El cuello de botella de discovery de Brightline7:23
  • Cómo usar este curso: herramientas, labs, plantillas, proyecto final6:28
  • Quiz de la Sección 1 — Encaje en el ciclo y límites de la IA
  • Tarea 1 — Costea tu propia brecha

Requirements

  • No se requiere programar ni ningún prerrequisito técnico
  • Acceso a un asistente de IA de uso general (Claude, ChatGPT o Gemini)
  • Para dos labs, una herramienta de prototipado de nivel gratuito
  • Datos reales tuyos: cada tarea pregunta por tu producto, no por el caso de estudio

Description

Este curso utiliza inteligencia artificial.

La mayoría de la formación de IA para product managers se queda en «aquí tienes doce prompts».

Este curso enseña el flujo de trabajo: cómo entra la evidencia a un sistema de IA, qué se le permite decidir, cómo se verifica la salida y qué puedes defender frente a una parte interesada, un revisor legal o un regulador. Porque la diferencia entre un equipo de producto que usa bien la IA y uno que simplemente avanza más rápido en la dirección equivocada no es el prompt. Es si alguien lo revisó.

Vas a ver cómo se planta un precio inventado de un competidor en una fuente, cómo lo arrastra una consulta de investigación, cómo se repite con una cita adjunta y cómo pasa por cuatro personas competentes antes de que alguien lo note. Vas a ver a un panel de usuarios sintéticos aprobar con entusiasmo una funcionalidad que jefas de sala reales rechazan en los primeros diez minutos de la primera sesión. Vas a ver puntajes de priorización moverse en tres corridas idénticas.

Qué lo hace distinto

  • Honesto sobre los datos sintéticos. Una sección entera sobre dónde son defendibles los encuestados generados y dónde no — respaldada por el hallazgo de que ~97 % de los investigadores ya usa IA en algún punto de su flujo de trabajo mientras que solo cerca del 8 % usa regularmente herramientas de encuestados sintéticos.
  • Trazabilidad como disciplina. Cada hallazgo se liga a una cita real con un ID de fuente. Cada afirmación de mercado lleva dos fuentes independientes.
  • Regulación realmente vigente. Qué te obliga hoy el Artículo 50 de la Ley de IA de la UE, frente a lo que se movió a diciembre de 2027 y agosto de 2028.
  • Un solo caso continuo. Brightline Software, una empresa B2B de 480 personas que hace programación de turnos para el sector salud, con 14 000 tickets de soporte sin leer y un ciclo de once semanas de idea a prototipo.

Con qué te vas a quedar

15 recursos descargables, 10 quizzes, 9 tareas, un examen final de práctica de 30 preguntas y un proyecto final de calidad de portafolio.

Para quién no es este curso

  • Quien busque un paquete de prompts. Los prompts están aquí, pero el lab te hace reescribir los doce.
  • Quien espere reemplazar la investigación de usuarios con participantes simulados. La sección 4 argumenta lo contrario, extensamente y con la evidencia.

Who this course is for:

  • Product managers que quieren IA en el flujo de trabajo, no en la demo
  • Investigadores de UX y de mercado que escalan el trabajo cualitativo sin perder trazabilidad
  • Líderes de producto que necesitan responder «¿de dónde salió ese número?»
  • Cualquiera que tenga que defender un hallazgo asistido por IA frente a alguien escéptico