Un Documento de Requisitos del Producto (PRD) para IA reduce incertidumbre, alinea a ingeniería con negocio y transforma investigación en software útil. A diferencia del PRD tradicional, aquí definimos datos, métricas de modelo, validación, riesgos éticos, despliegue y observabilidad desde el día cero.

💡 Lección aprendida: por qué un PRD importa

"Hace dos años pensé que podía simplemente decirle a una IA: 'Hazme una app genial' y listo, tendría una app de tareas funcionando... pero terminé con un desastre lleno de errores."

Sin un PRD, la IA básicamente lanza dardos con los ojos vendados. Con un PRD, se reducen conjeturas y bugs. Un PRD bien elaborado responde antes de programar:

  • Visión y alcance: ¿Cuál es la gran idea?
  • Stack tecnológico: React, Firebase, .NET, etc.
  • Flujos de usuario: navegación y decisiones asistidas por IA.
  • Requisitos funcionales: indispensables vs. opcionales.
  • Diseño/UX: sofisticado o minimalista.
  • Modelo de datos: entidades y contratos en backend.

Secciones imprescindibles de un PRD de IA (nivel avanzado)

1) Problema & visión · Contexto, non-goals, restricciones de dominio, riesgos de impacto.
2) Usuarios & casos de uso · Personas, flujos, decisiones automáticas vs. asistidas.
3) Métricas · ML (precision, recall, AUC…), negocio (KPI), costo/latencia, confianza/explicabilidad.
4) Datos · Fuentes, permisos, data cards, particiones, data QA, etiquetado, sesgo.
5) Modelo · Tarea, baselines, loss, constraints, model card, límites de decisión.
6) Experimentos · Diseño, semillas, tracking, ablation, criterios de ship.
7) Integración & UX · Contratos, fallback, mensajes de error, controles del usuario, guardrails.
8) NFRs & SLAs · Latencia, throughput, disponibilidad, costo/req, límites por tenant.
9) Seguridad & cumplimiento · PII, retención, auditoría, trazabilidad.
10) Observabilidad & MLOps · Deriva, data drift, concept drift, alertas, retraining, rollback.

Flujo de vida del PRD en IA

flowchart LR A[💡 Idea] --> B[📋 PRD v0] B --> C[🔍 Descubrimiento de Datos] C --> D[🧪 Experimentos] D --> E[📊 PRD v1: Métricas & SLAs] E --> F[🔗 Integración/UX & API] F --> G[🚀 Despliegue Gradual] G --> H[👁️ Monitoreo & Deriva] H --> I[🔄 Retraining/Actualización] I --> E

Arquitectura de referencia (aplicación con IA)

sequenceDiagram autonumber participant U as 👤 Usuario participant APP as 🌐 App/Web/API participant FEAT as 🏪 Feature Store participant S as ⚡ Servicio de Inferencia participant M as 🤖 Modelo/LLM participant OBS as 📊 Observabilidad U->>APP: Acción/Consulta APP->>FEAT: Solicita features/Contexto FEAT-->>APP: Features APP->>S: Solicita predicción (payload) S->>M: Inferencia M-->>S: Respuesta + thresholds S-->>APP: Output + razones/atributos APP-->>U: UI/Respuesta + controles/feedback APP->>OBS: Métricas (latencia, coste, calidad)

PRD tradicional vs PRD de IA

PRD tradicional PRD de IA
Determinístico, requisitos funcionales cerrados. Probabilístico, define umbrales y tolerancias.
QA funcional y rendimiento estándar. Evaluación de modelo + métricas de negocio.
Datos como entrada fija. Datos como activo vivo (calidad, deriva, sesgo).
Release y mantenimiento reactivo. MLOps continuo: monitoreo, retraining, rollback.

Caso práctico: Detección de fraude en tiempo real

🎯 Objetivo: Recall ≥ 95%, FPR ≤ 5%, latencia < 200ms.
📊 Datos: Transacciones, dispositivos, geolocalización; anonimización + data QA.
🤖 Modelo: Baselines (árboles), ensemble/transformers tabulares; límites de decisión.
🎨 UX: Hold si sospechoso; panel analista con razones (SHAP/features).
🔧 MLOps: Monitoreo diario; alertas por deriva; retraining mensual.
POST /infer/v1/fraud-score Content-Type: application/json { "transaction_id": "ABC123", "amount": 2500.00, "currency": "USD", "user_id": "U789", "timestamp": "2025-08-23T14:00:00Z" } → { "transaction_id": "ABC123", "fraud_score": 0.87, "fraud_flag": true, "reasons": ["velocity", "device_mismatch"], "confidence": "high" }

🚀 Plantilla PRD de IA — lista para copiar

Usa este esqueleto JSON como punto de partida. Incluye secciones técnicas, métricas, contratos y MLOps. Copia, compacta o descarga con un clic.

✅ Plantilla PRD copiada al portapapeles exitosamente
❌ Error al procesar la plantilla JSON 
{
  "product": {
    "name": "<Nombre del producto>",
    "overview": "<Contexto y oportunidad>",
    "non_goals": ["<Fuera de alcance>"]
  },
  "users": {
    "personas": ["<Persona A>", "<Persona B>"],
    "use_cases": ["<Caso 1>", "<Caso 2>"]
  },
  "metrics": {
    "ml": {"primary": "<precision/recall/AUC…>", "thresholds": {"min_recall": 0.95}},
    "business": {"primary_kpi": "<KPI>", "target": "<valor>"},
    "nfr": {"latency_p95_ms": 200, "availability": "99.9%", "cost_per_req": "<USD>"}
  },
  "data": {
    "sources": ["<orígenes>"],
    "security": {"pii": true, "retention_days": 365},
    "splits": {"train": 0.7, "val": 0.15, "test": 0.15},
    "labeling": {"strategy": "<manual/weak>"},
    "quality_checks": ["<tests>"]
  },
  "model": {
    "task": "<clasificación/regresión/NLP…>",
    "baselines": ["<modelos>"] ,
    "loss": "<loss>",
    "constraints": ["<privacidad/interpretabilidad>"]
  },
  "experiments": {
    "design": "<protocolo>",
    "tracking": "<herramienta>",
    "acceptance": {"ship_if": "<condición de métricas>"}
  },
  "integration": {
    "api_contract": {
      "endpoint": "/infer/v1/...",
      "request": {"fields": ["<...>"]},
      "response": {"fields": ["<...>"]},
      "versioning": "v1"
    },
    "ux": {"flows": ["<flujo>"] , "fallbacks": ["<reglas>"]}
  },
  "nfr_sla": {"latency_ms": 200, "throughput_rps": 50, "max_cost_usd_month": 5000},
  "security_compliance": {"audit": true, "pii_handling": "<hash/tokenize>", "policies": ["<GDPR/…>"]},
  "observability_mlops": {
    "metrics": ["latency_p95", "cost_per_req", "accuracy_live"],
    "drift": {"data": true, "concept": true},
    "alerts": {"channels": ["oncall"], "thresholds": {"fpr_gt": 0.05}},
    "retraining": {"cadence": "monthly", "trigger": ["drift", "new_data"]},
    "rollback": {"strategy": "blue/green"}
  },
  "plan": {
    "milestones": [
      {"name": "Descubrimiento de datos", "due": "YYYY-MM-DD"},
      {"name": "MVP modelo", "due": "YYYY-MM-DD"},
      {"name": "Piloto sombra", "due": "YYYY-MM-DD"},
      {"name": "Go-Live gradual", "due": "YYYY-MM-DD"}
    ],
    "owners": {"tech_lead": "<nombre>", "ml_lead": "<nombre>", "pm": "<nombre>"}
  },
  "risks_ethics": {
    "risks": ["<datos insuficientes>", "<bias>", "<ataques adversarios>"],
    "mitigations": ["<plan>"]
  },
  "open_questions": ["<pendientes>"]
}

Buenas prácticas avanzadas

✅ Recomendaciones

  • Golden Metrics: define 1 métrica primaria de modelo y 1 de negocio; evita optimizar 10 a la vez.
  • Contratos de datos versionados: schema registry + validaciones en CI/CD para romper el build si cambian.
  • A/B-Testing canónico: tráfico en shadow → gradual → 50/50; documenta ship_if.
  • Guardrails: límites de decisión, rate limiting, listas de bloqueo/permitidos por tenant.
  • Post-mortems del modelo: cada caída de precisión genera acciones y PRD vNext.

⚠️ Antipatrones a evitar

  • Promesas sin fundamento: No prometar métricas sin datos verificados.
  • Sin plan B: No fijar rollback automático antes del deploy.
  • UX opaca: Interfaces que esconden la incertidumbre del modelo.
  • Retraining sin control: Actualizaciones sin change log ni versionado.
  • Dependencias ocultas: Falta de RACI entre equipos y componentes.

Guardrails de calidad en producción

flowchart TB subgraph "🔍 Ingesta" A[📋 Contrato de datos]-->B[✅ Validaciones\nEsquema] end subgraph "⚡ Inferencia" C[🎯 Thresholds]-->D[🛡️ Fallback reglas] D-->E[👤 Human-in-the-loop] end subgraph "👁️ Observabilidad" F[📊 Monitores]-->G[🚨 Alertas] G-->H[🔄 Auto-rollback] end B-->C E-->F

Roadmap y hitos (Gantt)

%%{init: {"gantt": {"axisFormat": "%d-%b", "barHeight": 24, "barGap": 4, "topPadding": 40, "leftPadding": 120}} }%% gantt title 🗓️ Roadmap PRD de IA dateFormat YYYY-MM-DD section 🔍 Descubrimiento Datos base :done, des1, 2025-09-01, 14d PRD v0 :active, des2, after des1, 15d section 🤖 Modelo MVP : mod1, after des2, 20d Experimentos clave : mod2, after mod1, 14d section 🚀 Lanzamiento Shadow Testing : lan1, after mod2, 10d A/B Test : lan2, after lan1, 10d Go-Live :milestone, go, after lan2, 1d

Métricas foco (distribución)

pie title 📊 Distribución de Métricas Clave "Recall/Precision" : 40 "Latencia" : 25 "Costo/req" : 20 "Fairness" : 15

Buenas prácticas (checklist rápido)

🏥⚖️💰 Casos verticales: PRDs en acción

🏥 Diagnóstico médico

Problema: Detectar melanomas en imágenes dermatológicas

Métrica ML: Sensibilidad ≥ 95% (no perder casos positivos)

Regulación: FDA Class II, HIPAA compliance

UX crítico: "Consulte a especialista" nunca se oculta

Rollback: Automático si precisión < 92%

⚠️ Riesgo: Falsos negativos = vidas en riesgo

🛒 Pricing dinámico

Problema: Optimizar precios en tiempo real

Métrica negocio: Margen bruto +8%, ventas estables

Constraint: No aumentar > 15% vs. precio base

A/B testing: Por región, 4 semanas mínimo

Fairness: Sin discriminación por zona postal

💡 Tip: Monitor competencia + elasticidad precio

💳 Credit scoring

Problema: Evaluar riesgo crediticio sin sesgo

Métrica ML: AUC ≥ 0.85, Equal Opportunity

Regulación: Fair Credit Reporting Act (FCRA)

Explicabilidad: Top 3 factores por decisión

Retraining: Mensual + eventos económicos

📊 KPI: Reducir default rate 12% sin perder clientes

🛠️ Stack tecnológico recomendado por fase

Fase Herramientas Propósito Nivel de adopción
🗄️ Data Pipeline Snowflake + dbt + Great Expectations Warehouse + transforms + quality ⭐⭐⭐⭐⭐ Enterprise
🧪 Experimentación MLflow + Weights & Biases + Optuna Tracking + visualización + hyperparams ⭐⭐⭐⭐⭐ Estándar industria
🚀 Deployment Kubernetes + Seldon + BentoML Orquestación + serving + packaging ⭐⭐⭐⭐ Maduro
👁️ Monitoring Evidently + Whylabs + Arize Drift detection + observabilidad ⭐⭐⭐ Emergente
🔒 Governance DataHub + Monte Carlo + Collibra Linaje + calidad + catálogo ⭐⭐⭐ Especializado

💰 ROI Calculator: ¿Vale la pena tu proyecto de IA?

📊 Inputs del proyecto

💡 Resultados

ROI: 144%
Breakeven: 9 meses
Beneficio neto: $470,000
Costo total: $610,000

✅ Proyecto viable: ROI positivo con payback en menos de 12 meses.

🔥 Hall of Shame: Fracasos épicos por falta de PRD

🤖💬 Chatbot Tay (Microsoft, 2016)

Problema: Sin guardrails contra contenido tóxico

Falla del PRD: No definieron estrategias de moderación

Consecuencia: Contenido racista en 24 horas

Lección: Guardrails ≠ censura, son protecciones críticas

💸 Costo estimado: $10M+ en reputación y desarrollo perdido

👔⚖️ Amazon Recruiting Tool (2018)

Problema: Sesgo contra candidatas mujeres

Falla del PRD: Sin métricas de fairness ni auditoría

Consecuencia: Discriminación sistemática

Lección: Bias testing debe ser requisito, no nice-to-have

📉 Impacto: 4 años de desarrollo cancelados + PR crisis

🚗📱 Uber Predictive Pricing

Problema: Surge pricing en emergencias

Falla del PRD: Sin contexto de eventos externos

Consecuencia: Precios 9x durante crisis

Lección: Context awareness es crítico para ethical AI

🏛️ Resultado: Regulaciones gubern. + caps obligatorios

🏥💊 IBM Watson for Oncology

Problema: Recomendaciones médicas incorrectas

Falla del PRD: Datos sintéticos vs. casos reales

Consecuencia: Hospitales cancelaron contratos

Lección: Data quality > data quantity en healthcare

💰 Pérdida: $62M investment writeoff

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