Vale, vamos a hacer que sea un día muy ocupado entonces. No es una fantasía de productividad perfecta donde cada hora tiene un objetivo hermoso y nada va mal.
9:00-9:40 - revisemos novedades y correo. Espera, ¿en serio quieres perder tu valioso tiempo así?
Honestamente, esto es probablemente lo más fácil de automatizar primero.
Yo querría Slack + Gmail + Linear/Jira → n8n → un único resumen, y que ese resumen ya me estuviera esperando antes de empezar a trabajar de verdad.
No un enorme resumen de IA, sólo las cosas que pueden afectar el día.
Resume solo lo que pueda afectar las decisiones de producto de hoy. Ignora los mensajes meramente informativos. Muestra bloqueos, problemas de clientes, decisiones ya tomadas y preguntas pendientes para mí.
Así que, en vez de leer 200 mensajes, recibo algo como: bug del checkout arreglado, un cliente está cabreado, hay una decisión de onboarding pendiente y ventas volvió a preguntar por la función X.
Bien, el siguiente.
10:00-10:45 - backlogs
Ahora tenemos cosas de hoja de ruta, tareas, tal vez una pila de retroalimentación que de alguna manera se multiplicó de la noche a la mañana.
Yo usaría Productboard o Jira Product Discovery, pero realmente no quiero copiar manualmente cada ticket de soporte o comentarios de clientes en él.
Soporte, notas de entrevistas, notas de ventas, etc. pueden pasar por n8n primero y unirse a los elementos existentes de la hoja de ruta si hay una coincidencia clara.
Lo que quiero que haga la IA aquí no es «priorizar mi roadmap por mí». Quiero que muestre dónde hay evidencias reales y dónde nos hemos inventado algo porque un stakeholder lo mencionó tres veces.
Y para Linear/Jira, lo mismo. Que la IA aporte contexto a la tarea, marque duplicados, datos que faltan y una estimación del impacto en clientes. Si no hay evidencias suficientes, le obligaría a escribir UNKNOWN.
De lo contrario, cada tarea estúpida de alguna manera se vuelve estratégicamente importante.
10:45-11:15 - hemos ahorrado bastante tiempo. Podemos tomar un segundo desayuno con YouTube de fondo
Honestamente, sí.
Si el resumen matutino y la limpieza del backlog te ahorraron 40 minutos, por favor no llenes enseguida esos 40 minutos con otro dashboard.
Segundo desayuno. YouTube. Café si te gusta eso. Lo que sea.
Las herramientas de productividad también deben devolverte algo de vida, no solo ayudarte a trabajar más en el mismo día.
Sobre las 11:30 - investigación de mercado, pero sin aburrirse
Yo automatizaría la parte repetitiva.
Digamos que me importan 10 competidores. Absolutamente no quiero “investigación” todos los 10 cada semana de cero.
Quiero que sus páginas de precios, de producto, los changelogs y quizá las menciones en Reddit se vigilen en segundo plano, y que solo me avisen cuando algo haya cambiado de verdad.
competitor pages → n8n → compare with previous version → AI → tell me what materially changed
Quizá cambiaron los precios. Quizá lanzaron un plan enterprise. Quizá el onboarding ahora es completamente distinto. Quizá eliminaron una función sin hacer ruido.
Eso es útil.
Una nueva 4 página “competidor visión general” cada semana no lo es.
12:00... entrevistas
Lo sé, no es una tarea cotidiana, pero vamos a incluirlo por el bien de una simulación de día REALMENTE ocupado.
Yo todavía haría la entrevista real, obviamente. Este es un lugar donde realmente no quiero subcontratar la parte interesante.
Pero después, sí, no quiero pasar 30 minutos limpiando notas.
Granola → Dovetail, tal vez con un pequeño paso LLM en el medio.
Extrae lo que realmente le causa problemas al cliente, qué alternativa utiliza ahora y todo lo que haya dicho que contradiga lo que creemos actualmente sobre el producto. Conserva sus propias palabras cuando sean útiles.
Me gusta especialmente la parte de “contradictos lo que creemos”.
De lo contrario los resúmenes de clientes se ponen sospechosamente cómodos y de alguna manera confirman todo lo que ya pensabas.
Para esta entrega, exportar o copiar las notas en su repositorio de investigación, o construir un conector aprobado. La flecha no significa que hay una integración nativa Granola-Dovetail. Las integraciones apoyadas por Granola
14:00 - análisis después de unas llamadas
Esto podría ser aburrido y exhaustivo hace sólo unos años. No ahora tho. He aquí por qué.
Si algo raro sucede en Amplitude o Mixpanel, como la activación de repente cae, realmente no quiero que la IA me diga por qué.
Quiero que AI me ayude a averiguar qué comprobar primero.
Así que digamos que la activación va de 42% a 31%.
En lugar de mirar diez tableros de instrumentos, puedo pedirle que sugiera qué segmentos vale la pena comprobar primero sobre la base de los datos reales disponibles.
Fuente de tráfico. Dispositivo. Geografía. Lanzamiento reciente. Lo que sea relevante.
Los datos analíticos siguen siendo la fuente de verdad.
AI me ayuda a llegar a la parte interesante más rápido.
15:00 - PRD
Vale, vale, definitivamente no es una tarea cotidiana, pero oye, ¿te acuerdas de un día ocupado?
Aquí es donde yo usaría Claude o ChatGPT, pero con el contexto ya sacado del elemento hoja de ruta, análisis y comentarios de los clientes.
No:
write me a PRD for feature X
porque así es como se obtiene tres páginas de nada hermoso.
Más bien:
Aquí están el problema del cliente, los datos analíticos y las restricciones de ingeniería. Redacta el PRD basándote únicamente en esta información. No inventes requisitos. Señala claramente las suposiciones.
Y luego:
Lee esto como si fueras un ingeniero. ¿Qué no está claro o se puede interpretar de dos maneras diferentes?
Normalmente me gusta más la segunda pregunta que la primera.
16:30 - tiempo de prototipo
Toda la diversión del día.
Personalmente, me encanta el prototipado, y hoy en día con IA es sólo una pura alegría.
Aquí es donde yo abriría Lovable, Replit o v0 y construir la maldita cosa.
Los datos falsos están bien. La mitad de trabajo está bien. Si todo el punto es mostrar una interacción para el diseño, la ingeniería o un cliente, usted no necesita toda la aplicación.
Construye un prototipo sencillo y clicable para este flujo: [WORKFLOW]. Usa datos ficticios. Céntrate únicamente en la interacción principal. No añadas funciones extra al azar.
Honestamente, a veces explicar la idea durante 40 minutos es peor que construir algo feo en 20.
Fin del día - algunas notas finales, recordatorios, programación
Yo automatizaría esta parte también, pero mantenla corta.
Reúne las decisiones de hoy, nuevas tareas, notas de entrevistas, tal vez cambios de análisis y pregunta:
¿Qué aprendimos realmente hoy? ¿Qué suposiciones se reforzaron, cuáles se debilitaron y qué decisiones todavía NO deberíamos tomar?
Después guárdalo en algún lugar útil: quizá Notion, quizá tu registro de producto o simplemente una nota diaria privada.
Y si hay seguimientos, programálos mientras estén frescos.
Esa es una especie de la versión de IA para PMs que realmente me gusta.
No es “la AI hace la gestión de productos para usted”.
Más bien: todo el aburrido transporte de información, limpieza, agrupamiento y análisis de primera pasada ocurre en el fondo, mientras que usted mantiene las partes donde su juicio realmente importa.