ProductSense y X5: el 97% de los product managers ya usa AI, pero las métricas apenas mejoran

ProductSense y X5 publicaron los resultados de un estudio sobre cómo trabajan los product managers en 2025. La conclusión principal es simple: AI ya se ha convertido en una herramienta cotidiana para casi todos, pero su uso masivo todavía no se ha traducido en un crecimiento igual de masivo de las métricas de producto.

Cómo AI se incorporó al trabajo

En la encuesta participaron 1.220 profesionales — desde product managers hasta Head of Product y CPO. La mayoría se sitúa en el nivel middle, y una parte notable de los encuestados trabaja en grandes compañías de 5.000+ empleados. B2B y B2C lideran por especialización y, a medida que aumenta el seniority, el sesgo hacia B2B se vuelve más fuerte. Esto importa porque es precisamente en las grandes estructuras donde mejor se ve cómo las nuevas herramientas pasan de ser un hábito personal del empleado a convertirse en un proceso corporativo.

La cifra clave del estudio es que el 97% de los encuestados usa AI en el trabajo. Entre los CPO, ese porcentaje llegó al 100%. Al mismo tiempo, el 72% afirma que AI ayuda a ahorrar tiempo: algunos ganan hasta una hora al día, otros entre una y dos horas, y una parte de los especialistas estima el efecto en más de dos horas diarias. AI ya no parece un experimento para entusiastas: para los equipos de producto, se ha convertido en una capa de trabajo tan habitual como analytics, documentos y reuniones.

AI se usa con más frecuencia en tareas donde importan la velocidad y el desarrollo rápido de ideas:

• búsqueda de información;
• generación de ideas;
• análisis de datos;
• análisis competitivo;
• verificación y cuestionamiento de hipótesis.

Al mismo tiempo, los propios managers no tienden a sobrevalorar la calidad de estos asistentes. En el estudio, AI se compara más a menudo no con un experto sólido, sino con un becario que propone opciones con rapidez, pero requiere revisión constante.

Por qué no crecen las métricas

A nivel personal, el beneficio se nota, pero a nivel de negocio el panorama es bastante más modesto. El 77% de los participantes no ve cambios en las métricas de producto, y solo alrededor del 20% habla de crecimiento de los indicadores.

El estudio lleva a una conclusión bastante sobria: la aceleración local de un especialista concreto todavía no significa que toda la empresa vaya a empezar a trabajar más rápido. Si las aprobaciones, los procesos y las dependencias entre equipos siguen igual, la ganancia de tiempo suele disolverse dentro de la organización.

Las cifras de adopción lo confirman. Solo el 34% de las empresas dispone al menos de guías básicas o formación sobre AI. En el 24%, la tecnología ya está recogida en la estrategia y en proyectos piloto. Y solo el 10% ha integrado AI en los procesos con métricas objetivo concretas.

Es decir, la mayoría de los product managers ya ha adaptado AI a su trabajo diario, pero en la mayoría de los casos la propia empresa aún no ha rediseñado su modelo operativo en torno a ello.

De ahí surge la gran paradoja de 2025 para la profesión: los especialistas ya trabajan más rápido, pero el negocio todavía no ha aprendido a convertir esa velocidad en un resultado medible de forma sistemática.

Para el mercado, esta es una señal importante: la siguiente etapa de la competencia no irá por el acceso a herramientas de AI, sino por la calidad de su implantación organizativa.

Habilidades, dinero y el papel

Las habilidades de AI ocuparon el primer lugar en desarrollo en 2025. También lideran los planes para 2026: el 37% de los encuestados piensa seguir mejorándolas. Después vienen analytics, economía y habilidades de gestión.

Al mismo tiempo, en las respuestas se aprecia una brecha entre lo que se considera importante al contratar y lo que la gente realmente incluye en su plan personal de desarrollo. Las empresas siguen valorando mucho analytics, la gestión de proyectos, las soft skills y el trabajo con el equipo, pero en las prioridades individuales domina con mucha más fuerza todo lo que ayuda a acelerar el trabajo actual.

A medida que crecen los ingresos, también cambia el foco del aprendizaje. La parte alta del mercado invierte cada vez menos en eficiencia operativa y más en la capacidad de gestionar la complejidad. De ahí el aumento del interés por las meta-habilidades, especialmente importantes para el nivel senior, Head of Product y CPO.

Al mismo tiempo, el 78.4% de los encuestados no espera ninguna reducción apreciable en el número de product managers, y el 46% cree que el papel será menos operativo y más de director de orquesta. Otro 40% prevé la aparición de roles orientados a AI dentro de la profesión.

En salarios, el estudio registra una horquilla habitual, pero que se amplía de forma visible. Entre los junior, es más frecuente el rango de 80–150 mil rublos; entre los middle, 220–300 mil; entre los senior, 300–550 mil; entre Head of Product y CPO, de 400 a 750 mil y más. Al mismo tiempo, también crece la tensión en el mercado laboral: la proporción de especialistas que buscan activamente un nuevo empleo subió del 18% al 25%, y la cuantía de la compensación se ha igualado en importancia al interés por el producto y por las tareas.

Qué significa esto

Para el product management, AI ya se ha convertido en la norma, pero por ahora sobre todo como acelerador personal y no como fuente de efecto sistémico en el negocio. El siguiente umbral para las empresas no es solo dar a los equipos acceso a modelos, sino integrarlos en procesos, objetivos y responsabilidad para que el ahorro de tiempo se convierta en crecimiento de métricas y del propio papel del product manager.