Durante años, las user stories han sido el artefacto central en la creación de producto. Han servido para alinear equipos y generar conversación. Pero en un contexto donde la construcción empieza a apoyarse directamente en inteligencia artificial y vibecoding, ese nivel de abstracción ya no es suficiente.
Estamos avanzando hacia un nuevo modelo: crear producto a través de especificaciones. No como documentación pesada, sino como el input principal para construir productos donde la IA genera flujos, lógica y código a partir de instrucciones extremadamente precisas.
Aquí el cambio es profundo: lo que define la calidad del producto ya no es cuántas personas lo implementan, sino la calidad del criterio con el que se especifica.
El rol de cada actor en un producto generado con IA
En este modelo, cada disciplina aporta valor desde su propia especificación, construyendo conjuntamente el documento que da forma real al producto:
- Producto / Negocio Define objetivos, alcance, reglas, métricas de éxito, restricciones y prioridades. Aporta el qué y el por qué con el nivel de precisión necesario para evitar interpretaciones abiertas.
- Diseño Aquí aparece uno de los grandes cambios. Los mejores Product Designers ya no serán solo quienes mejor “pinten pantallas”, sino quienes sean capaces de narrar el producto a través de especificaciones.
- Tecnología Define modelos de datos, contratos, lógica, edge cases, límites técnicos y decisiones estructurales. Aporta el criterio que convierte la especificación en algo ejecutable.
La IA no sustituye este trabajo. Lo amplifica. Pero solo funciona bien cuando las especificaciones son claras, coherentes y profundamente contextualizadas.
Un escenario muy cercano
Imaginemos un equipo trabajando en una única herramienta de inteligencia artificial. No hay silos ni handoffs interminables. Todo ocurre en el mismo espacio.
- Producto y negocio definen objetivos, reglas y métricas directamente en la herramienta.
- Diseño narra el flujo completo: entrada del usuario, decisiones, estados, comportamientos e interacciones.
- Tecnología especifica lógica, modelos, límites y condiciones técnicas.
La inteligencia artificial conecta todo ese contexto y construye el producto a partir de esas especificaciones.
No hay grandes equipos ejecutando en paralelo. Hay menos personas, pero cada una aportando criterio desde su disciplina.
El producto no nace del código. Nace de una conversación estructurada convertida en especificación.
De soluciones genéricas a casos de uso extremadamente concretos
Con IA ya no valen soluciones generalistas. Para que el producto se construya correctamente, es necesario bajar al plano y a casos de uso muy concretos, muy específicos.
La IA necesita contexto explícito: de negocio, de producto, de usuario y de decisiones.
Cuanto más preciso es el conocimiento que volcamos en la especificación, más fiel será la ejecución. La calidad del producto generado dependerá directamente de todo lo que sabemos y somos capaces de explicar.
Equipos más pequeños, criterio más fuerte
Este enfoque conduce a equipos más reducidos. No harán falta tantos perfiles ejecutores, sino menos personas con más criterio.
El foco se desplaza de producir artefactos a:
- pensar mejor,
- decidir antes,
- especificar con precisión.
Hoy las herramientas de IA todavía no tienen contexto suficiente. Necesitan que el producto se construya paso a paso, guiado por especificaciones muy bien definidas. Por eso siguen siendo imprescindibles estos tres grandes pilares en cualquier organización:
- Producto (de la mano de negocio),
- Diseño,
- Tecnología.
El futuro del product building no va de escribir más código, va de escribir mejores especificaciones.