Por qué el PRD de siempre no salva las funciones de IA en 2026: qué añadir a la especificación

Los product managers y los desarrolladores de productos de IA se enfrentan a un problema nuevo: el PRD habitual, con historias de usuario y criterios de aceptación, deja de funcionar para las funciones basadas en LLM. Empiezan a fallar cuando el equipo aún intenta describir qué es exactamente lo que va a construir.

Por qué el formato clásico de PRD no sirve

El comportamiento de una función de software clásica es determinista: con la misma entrada, el sistema devuelve el mismo resultado, y los criterios de aceptación pueden formularse como una lista de comprobación clara. El comportamiento de una función de IA basada en un LLM depende de muchas más variables: la redacción del prompt, el modelo elegido, la calidad de los datos con los que se evalúa el resultado y una serie de casos límite difíciles de enumerar de antemano. Una especificación escrita en el formato antiguo, simplemente, no cubre estas fuentes de incertidumbre.

• El problema aparece al describir la tarea, no solo en el lanzamiento
• El PRD clásico no tiene en cuenta que el comportamiento de la función depende del prompt y del modelo
• Tampoco considera los datos para evaluar la calidad ni los casos límite de una función con LLM
• Se propone ampliar la especificación con nuevas secciones que aborden estos riesgos

Qué añadir a la especificación

La idea central es completar el PRD con secciones que describan no solo el comportamiento deseado de la función, sino también cómo medirá el equipo la calidad de las respuestas del modelo, qué datos usará para evaluarlas y cómo reaccionará ante desviaciones tras el lanzamiento a producción. Así, parte del trabajo que antes se hacía a raíz de un incidente pasa a la fase de planificación: el equipo define de antemano qué casos límite se consideran críticos y cómo monitorizarlos.

Qué significa esto

El paso de funciones deterministas a productos basados en LLM cambia la propia práctica de documentar el producto: en lugar de criterios de aceptación fijos, los equipos incorporan directamente a la especificación métricas de calidad, conjuntos de datos de prueba y planes de monitorización de riesgos. Refleja un cambio más amplio en el sector: los productos de IA no necesitan solo nuevas funciones en el PRD, sino un formato de documento completamente nuevo.