¿En qué consiste el trabajo de un Product Manager de televisión?
El trabajo de un Product Manager en el mundo de la televisión no varía mucho al de otro ecosistema. Básicamente tenemos que identificar necesidades de usuario o de negocio y trasladarlo hacia una experiencia que el usuario pueda entender y usar.
En la TV vivimos en un mundo muy cambiante, las empresas OTT han cambiado las reglas de juegos y tenemos que adaptar nuestro servicio a las nuevas tendencias de consumo que tienen los usuarios, sin olvidar que hay experiencias muy asentadas como la tv lineal que tenemos que seguir promoviendo y evolucionando.
Nuestra realidad es que tenemos que conectar tecnología, negocio y contenidos para dar al usuario una experiencia que aporte valor real. Nuestra misión es la de generar una experiencia lo más completa posible al usuario, aportando una visión estratégica y apoyándonos en equipos multidisciplinares para construirla.
¿Cuáles son sus principales características?
En general, todos los productos digitales están en plena renovación, pero si juntamos el mundo de la TV con las nuevas tendencias de IA aplicadas al producto, hace que sean necesarios combinar ciertas características para adaptarse a las necesidades de usuarios:
- Visión técnica y estratégica: no basta con entender IA, también hay que saber cómo esa tecnología puede impactar en un negocio de vídeo (plataformas de streaming, CTV, FAST, OTT).
- Orientación a datos: tomar decisiones a partir del análisis de métricas (engagement, retención, consumo, calidad de streaming), y usar modelos predictivos para priorizar nuevas funcionalidades.
- Empatía con el usuario: la IA personalizada solo tiene sentido si se basa en lo que el usuario realmente necesita. Hay que balancear entre “dar más IA” y “no invadir”, especialmente con datos sensibles.
- Capacidad para colaborar multidisciplinarmente: aunque suene a tópico, el trabajar en equipos multidisciplinares es fundamental. Entender correctamente cada matiz de la necesidad y cómo impactará la solución dada al usuario solo se puede hacer si se tienen diferentes puntos de vista a la hora de conceptualizar el producto. Contamos con la suerte de colaborar con profesionales de diferentes campos como psicólogos, diseñadores, ingenieros, expertos en BI, responsables del negocio, expertos en contenidos… que permiten dar esa visión holística en la construcción de la solución.
- Adaptabilidad rápida: el mundo del video y la IA está cambiando aceleradamente: nuevas normativas, modelos de negocio, infraestructura en la nube, edge computing, formatos de video, experiencias de consumo…
- Ética y gobernanza: manejar IA implica responsabilidad: uso de datos, transparencia, sesgos y privacidad son más importantes que nunca.
¿Qué beneficios aporta?
El uso de la IA en los productos tiene claros beneficios que llegan al usuario final:
- Mejora de la experiencia de usuario: la IA puede ofrecer recomendaciones más relevantes, incluso basadas en el estado de ánimo o en el contexto del usuario.
- Eficiencia de costes: automatizar tareas (resúmenes, doblaje, subtítulos, etc.) con IA generativa reduce tiempos y costes de producción.
- Monetización más inteligente: mediante anuncios personalizados en CTV o interacciones basadas en IA, se puede maximizar el valor publicitario.
- Innovación competitiva: al integrar IA de forma estratégica, la plataforma se diferencia frente a otras y se prepara para las tendencias futuras como las experiencias interactivas.
¿Qué perfiles profesionales se dedican a ello?
Para asumir este rol, los perfiles profesionales suelen venir de combinaciones como:
- Ingenieros de datos / Machine Learning, que entienden cómo entrenar y desplegar modelos de IA para video (recomendación, adaptación, generación).
- Product managers tradicionales con experiencia en OTT, streaming, CTV, que han aprendido IA para incorporar estas capacidades en sus productos.
- Expertos de media / streaming, como ingenieros de video, arquitectos de sistemas de entrega, que comprenden los desafíos de ancho de banda, latencia y calidad.
- Diseñadores UX / investigación de usuario, que entienden cómo diseñar interacciones más humanas con sistemas inteligentes (voz, chat, resumen, descubrimiento).
- Responsables negocio, que entienden la estrategia comercial y cómo es el día a día del cliente.
- Profesionales de ética y gobernanza de datos, especialmente relevantes ahora, para asegurar que las soluciones de IA respeten la privacidad, regulaciones y principios éticos.
¿Cómo definirías un asistente de video impulsado por IA?
Lo definiría como un servicio que te acompaña en toda la experiencia de TV, desde el descubrimiento de contenidos hasta el disfrute. No solo reacciona, sino que anticipa y facilita:
- Es un sistema conversacional o predictivo que puede sugerir contenido según quién eres, cómo te sientes, cuándo estás viendo.
- Puede resumir episodios o películas: si no tienes tiempo, te ofrece un resumen personalizado con los momentos que más te interesan.
- Es capaz de explicar, analizar o incluso generar contenido: dar contexto, hacer doblajes automáticos, recrear escenas o adaptar narrativas con IA generativa.
- Ofrece un modelo de interacción natural para el usuario, ya sea voz o texto, en función del dispositivo y del caso de uso que el usuario está invocando.
- Y todo esto con inteligencia responsable: asegurando privacidad, respeto por el usuario y transparencia en cómo opera la IA.
¿Qué papel juega el cliente?
El cliente es el centro absoluto. En un producto de TV con IA, su papel es aún más relevante que en una televisión tradicional porque:
- Sus expectativas han cambiado: no solo quiere ver “algo”, quiere que la plataforma actúe casi como un asistente, le anticipe deseos o necesidades.
- Hay una dimensión de confianza: para que use esta IA asistente, debe transmitirle seguridad, tanto a nivel de cómo se trata la información de usuario como de la calidad de la información que ofrece. El típico dicho de “si no es fiable siempre, no es fiable nunca” es extrapolable también a la interacción entre el usuario y el servicio.
Además, su feedback es clave: validar funciones, probar nuevas capacidades (resúmenes, publicidad interactiva, generación de contenido) y adaptar los modelos en base a ese retorno es fundamental
