Cómo las startups de IA redefinen la adecuación producto-mercado: Perspectivas de NEA e ICONIQ

A pesar de todos los discursos que prometen una era transformadora, las startups de inteligencia artificial (IA) se enfrentan a una pregunta fundamental que ha perseguido a las empresas tecnológicas durante décadas: ¿Cómo se sabe cuándo se ha alcanzado el esquivo «santo grial» de la adecuación del producto al mercado (Product-Market Fit o PMF)?

La adecuación del producto al mercado ha sido objeto de un estudio exhaustivo a lo largo de los años, con innumerables libros y metodologías dedicadas a dominar este arte. Sin embargo, como ocurre con tantos paradigmas tecnológicos, la irrupción de la IA está redefiniendo las prácticas establecidas y obligando a una reconsideración profunda de lo que significa lograr el PMF en este nuevo panorama.

En un reciente evento en San Francisco, expertos de la industria compartieron sus perspectivas sobre este desafío. Ann Bordetsky, socia de New Enterprise Associates (NEA), destacó la magnitud del cambio: «Honestamente, no podría ser más diferente de todos los manuales que a todos nos han enseñado en tecnología en el pasado. Es un juego de pelota completamente diferente».

El principal factor que impulsa esta transformación es el vertiginoso ritmo de cambio en el ecosistema de la IA. Bordetsky enfatizó que «la tecnología en sí no es estática», lo que significa que el PMF no es un objetivo fijo, sino un blanco en constante movimiento.

La Durabilidad del Gasto: Un Nuevo Indicador Clave

Aun así, existen formas en que los fundadores y operadores pueden evaluar si su producto está resonando en el mercado. Joshi Murali, socio de ICONIQ Capital, señaló a la audiencia que uno de los mejores indicadores es la «durabilidad del gasto».

Murali explicó que la IA se encuentra todavía en una fase temprana de la curva de adopción en muchas empresas, lo que significa que gran parte del gasto actual se centra en la experimentación más que en una integración profunda. Sin embargo, esta tendencia está cambiando.

«Cada vez más, vemos que la gente realmente pasa de los presupuestos de IA experimentales a la oficina central de los presupuestos de CXO», afirmó Joshi. «Profundizar en eso es muy crítico para garantizar que sea una herramienta, una solución, una plataforma que llegó para quedarse, en lugar de algo que simplemente están probando y probando».

Métricas Clásicas y Datos Cualitativos: Una Visión Híbrida

Joshi también sugirió que las startups no deben abandonar las métricas clásicas, como los usuarios activos diarios (DAU), semanales (WAU) y mensuales (MAU). La pregunta clave es: «¿Con qué frecuencia sus clientes interactúan con la herramienta y el producto por el que pagan?»

Bordetsky estuvo de acuerdo, añadiendo que los datos cualitativos son esenciales para matizar las métricas cuantitativas. Estas últimas pueden sugerir un buen PMF, pero no siempre lo confirman plenamente. «Si hablas con clientes o usuarios, incluso en entrevistas cualitativas, lo que tendemos a hacer mucho desde el principio, eso se ve muy claramente», explicó.

Entrevistar a personas en la suite ejecutiva también puede ser extremadamente útil, según Joshi. Las startups deberían preguntar: «¿Dónde se ubica esto en la pila tecnológica?» y pensar en cómo pueden volverse «más pegajosas como producto en términos de los flujos de trabajo principales» de una organización.

El PMF como un Continuo Evolutivo

Finalmente, es crucial que las startups de IA conciban la adecuación del producto al mercado no como un destino, sino como un viaje continuo. «La adecuación del producto al mercado no es una especie de punto en el tiempo», dijo Bordetsky. «Se trata de aprender a pensar en cómo comenzar con un poco de adecuación del producto al mercado en su espacio, pero luego fortalecerlo con el tiempo».

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