La evolución y sus ritmos

Sandra Bermúdez
Sep 2, 2018 · 4 min read
Layers of time from longnow.org

Por plataforma entiendo el conjunto de tecnologías que, de manera hilada, abordan un proceso de principio a fin. Es producto cuando toma forma de entrega de valor hacia los otros. Como product manager todavía me cuesta mucho trabajo explicar lo que hago a personas fuera de la industria. “¿O sea, haces apps?”, es la pregunta más frecuente. La segunda, “¿y tú programas?, ¿tú diseñas?”.


Esta semana tuvimos una clase de statistical thinking en Datank. El objetivo fue ejercitar un tipo de pensamiento capaz de abordar fenómenos que puedan modelarse en ciclos de mejora continua (eso, de un modo un poco más complejo e instrumentado con computadoras, es el aprendizaje de máquina o Machine Learning). Los componentes de nuestra observación son: un input, o entrada de datos, un proceso y su variabilidad, un output, o salida.

Los diagramas de flujo y diagramas causales son instrumentos que nos ayudan a dibujar procesos. El fin es aplicar en ellos un pensamiento táctico orientado a intervenir la variabilidad del proceso y maximizar o minimizar el efecto de los outputs.

Hicimos como ejemplo el diagrama de una tarea recurrente del equipo de producto. Francamente era un ejercicio de diseño, entre un service blueprint y un user journey. Lo interesante fue identificar en dónde estaban los factores de variabilidad, esto es, qué acciones dentro del proceso tenían un efecto sobre el input y observarlas con el bagaje de la probabilidad y el lenguaje de la estadística. Aplicar este tipo de pensamiento en nuestros productos nos ayuda a tomar mejores decisiones y actuar inteligentemente en escenarios de incertidumbre.

  • Desde hace tiempo tengo la inquietud de trabajar un framework, o al menos algunas buenas prácticas, para integrar statistical thinking en diseño de producto. Sería especialmente relevante para la estrategia, la definición y priorización de features, los user journeys y obvio, el research.
  • Normalmente es algo ajeno a la práctica del diseño, pero recomendaría ampliamente que todo equipo tenga al menos una ligera introducción al pensamiento estadístico. Adolfo, data scientist de Datank, es EL MEJOR, no sólo es un matemático experimentado, sino que es muy bueno compartiendo lo que sabe, es empático y sabe explicar conceptos complejos con historias y casos amenos e interesantes.
  • Hace un par de años mi entonces jefe “me hizo leer” Thinking fast and slow, de Daniel Kahneman. Fue la primera vez que estuve expuesta a la noción de pensamiento estadístico. Después descubrí a Nassim N Taleb, me compré su caja de Incerto y, bueno, pues básicamente me encariñé mucho con él y sus controvertidas ideas.

Hay dos tipos de estrategia evolutiva; la P y la K. Ambas tienen por objetivo final preservar la especie; que la mayor cantidad de sujetos sobrevivan, se reproduzcan y se adapten.

De la estrategia P imaginemos que su profundidad es poca pero su extensión es amplia. Sus mecanismos de reproducción dan pie a la proliferación de un gran volumen de sujetos, en ciclos de vida cortos. Los sujetos se adaptan a los cambios rápidamente, pero a menudo hay sacrificios significativos de la población. Como especie son estables, pero como individuos volátiles. Su lema podría ser move fast and break things.

La estrategia K es menos discreta y más continua. Genera una menor cantidad de sujetos, pero invierte una gran cantidad de recursos en cada uno de ellos. Cada individuo tiene mucha mayor probabilidad de sobrevivir y aporta más valor en la larga cadena evolutiva. El ejemplo por excelencia somos los humanos, que consumimos 38 semanas de gestación y luego más de 20 años en independizarnos de nuestros padres.

En desarrollo de productos hoy domina el modelo de desarrollo Agile, que claramente corresponde a un tipo de estrategia evolutiva P. Busca adaptarse a un mercado inestable, cambiante y bullicioso. Organiza sus procesos para hacer releases continuos y en escalas de tiempo cortas. Prácticamente todas las metodologías de user research y lean UX son pensadas para operar en un entorno de estas características.

Sin embargo, hay algo que en muchas ocasiones se pasa por alto: el ritmo del ciclo productivo del negocio que soporta el producto. No es lo mismo un retail (B2C) que trabaja con un gran volumen de usuarios en interacciones relativamente cortas, que un servicio B2B que usualmente se extiende por periodos muy largos. En mi caso, por ejemplo, tengo retos de research muy puntuales con mi producto, una plataforma que acompaña a nuestros clientes (otros negocios) en el desarrollo de modelos de massive automation para su cadena operativa.

Para empezar, nuestro user persona es multi-usuario, pero además demora varios meses en completar e integrar uno de nuestros productos (modelos de ML) en su infraestructura. Eso sí, una vez que lo hace el potencial de transformación es súper poderoso. Tenemos pocos clientes y las observaciones que hacemos de ellos son “lentas”. Nuestra investigación es más cualitativa, y aún así, no podemos levantar observaciones lo suficientemente rápido como para validar cada decisión de desarrollo.

En 2012 participé en CENTRO un taller de Design Fiction con Bruce Sterling. Recuerdo que en una sesión nos mostró un modelo de capas concéntricas que representaban los tipos de transformaciones que podíamos observar sobre la realidad. Curiosamente me acabo de encontrar con que la idea es original de Steward Brand en The clock of the long now: time and responsibility. “The six pace layers levels, in descending order from the highest and fastest to the lowest and slowest are: Fashion, Commerce, Infrastructure, Governance, Culture, Nature”. De acuerdo a este modelo, los cambios de mayor impacto, son a la vez los que más tardan en manifestarse, y corresponden al campo de la naturaleza; las mutaciones genéticas, las eras geológicas, las fallas estructurales. Los cambios más volátiles son en el dominio de fashion, donde se registran actualizaciones continuas, muchas de ellas sin efectos colaterales.

Finalmente quiero cerrar con una cita de Steward:

In a healthy society each level is allowed to operate at its own pace, safely sustained by the slower levels below and kept invigorated by the livelier levels above.

    Sandra Bermúdez

    Written by

    Product Manager at Datank.ai

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