En los productos tradicionales, el lanzamiento es un momento: un antes y un después.
Una versión que pasa de beta a live, una nota de prensa, un “ya está disponible”.
Pero con los productos impulsados por inteligencia artificial, esa lógica deja de funcionar. Porque la IA no termina de lanzarse nunca. Su valor no está en el día en que se publica, sino en cómo aprende y mejora con el tiempo.
El Go-To-Market de un producto con IA no es una línea de meta, es el inicio de una evolución permanente.
De la foto al proceso
Cuando lanzas un producto tradicional, entregas una promesa cerrada: esto hace X, cuesta Y, y funciona así.
En cambio, al lanzar un producto con IA, entregas una promesa viva: esto hoy hace X, pero mañana lo hará mejor.
El problema es que esa promesa viva también es un riesgo. Porque cuando la mejora depende del aprendizaje del modelo, el usuario puede percibir que el producto aún no está “maduro”.
Por eso, los equipos de producto que trabajan con IA tienen que repensar por completo su estrategia de Go-To-Market: no solo cómo lanzar, sino cómo comunicar la evolución, cómo gestionar la incertidumbre y cómo crear confianza en lo imperfecto.
Un nuevo tipo de lanzamiento
Lanzar un producto de IA no se parece a lanzar una app o un SaaS.
Hay tres grandes diferencias que cambian las reglas del juego:
La versión 1.0 nunca es definitiva
Los modelos necesitan datos reales para mejorar. El producto que se lanza no es “final”, sino una base que se entrena con cada usuario.
El producto no se comporta igual para todos
Dos personas pueden tener experiencias completamente distintas. El mensaje deja de ser “funciona igual para todos” y pasa a ser “se adapta a cada uno”.
La propuesta de valor evoluciona en público:
Los fallos o sesgos del modelo se corrigen con exposición real. El Go-To-Market también es un ejercicio de humildad: reconocer que la versión inicial no es perfecta, pero que está diseñada para aprender rápido.
Caso: el lanzamiento de Copilot
Cuando GitHub presentó Copilot, el producto estaba lejos de ser infalible. A menudo generaba código incorrecto o sugerencias poco útiles. Pero el equipo fue transparente desde el principio:
“Copilot no reemplaza al desarrollador; es un asistente que aprende contigo.”
Esa frase cambió las reglas del juego. Ya no se esperaba precisión absoluta, sino colaboración progresiva. El lanzamiento fue un éxito, no porque el modelo fuera perfecto, sino porque se comunicó como un proceso vivo, no como un producto acabado.
La comunicación como diseño
En los productos con IA, comunicar el lanzamiento es parte del diseño del producto.
No es solo marketing, es diseño de expectativas.
Tres principios clave:
Comunicar el aprendizaje, no solo la funcionalidad
El usuario debe entender que el producto va a mejorar con su uso.
Ejemplo: Notion AI muestra claramente “Esta función aprende de cómo la usas”.
Mostrar límites con transparencia
“Puede contener errores” o “Generado automáticamente” no restan confianza. La aumentan.
Celebrar la mejora continua
Cada iteración del modelo es parte de la narrativa del producto. “Ahora entiende mejor el contexto” no es una nota técnica, es una historia de progreso.
Estrategias de GTM adaptadas a IA
Un Go-To-Market efectivo para productos con IA es una conversación continua, no una campaña puntual.
Algunas estrategias que están funcionando:
Lanzamientos iterativos públicos
Fases progresivas, betas por invitación, comunidades piloto.
Ejemplo: Midjourney creció dentro de Discord antes de abrirse al público.
Comunidad como canal de mejora
Los usuarios no son audiencia, son co-entrenadores. Feedback, ejemplos, y sugerencias nutren el modelo.
Métricas narradas
No basta con decir “el modelo mejora”: hay que mostrarlo. Comparativas, ejemplos, cambios visuales. Cada mejora debe sentirse tangible.
Feedback como feature
El botón “Esto fue útil / no fue útil” es parte del producto, no un elemento decorativo.
GTM de productos internos: el cliente es tu propio equipo
No todos los productos con IA se lanzan al mercado. Algunos se lanzan dentro de las propias organizaciones, para optimizar flujos, automatizar procesos o asistir a equipos internos. Y aquí el Go-To-Market cambia completamente.
El reto ya no es captar atención, sino ganar confianza y adopción. Porque dentro de una empresa, la resistencia al cambio puede ser mayor que fuera.
1. Vender la utilidad, no la tecnología
Los usuarios internos no quieren saber qué modelo usas, sino cómo les ahorra tiempo o errores. La narrativa del GTM debe centrarse en valor tangible: tiempo, claridad, reducción de carga manual.
2. Integrar con lo que ya existe
Nadie quiere abrir otra herramienta. El éxito de un GTM interno depende de integrarse en los flujos actuales: Slack, Jira, Notion, correos, dashboards.
Cuanto más invisible, más adoptado.
3. Apoyarse en embajadores internos
Antes que una campaña, crea una red de early adopters dentro del equipo.
Son los que validan el valor real y ayudan a evangelizar el producto desde dentro.
4. Medir adopción como aprendizaje, no como éxito
Si una feature no se usa, no significa que haya fracasado. Significa que aún no resolvió un problema real o que el equipo no la entiende. En IA, el usage gap es feedback, no derrota.
5. Comunicar la evolución con transparencia
En entornos internos, la comunicación es aún más crítica. La confianza se gana mostrando avances concretos: ejemplos de mejora, comparativas, correcciones de errores.
El mensaje clave: “esto no es magia, es mejora continua”.
Gestionar la incertidumbre: el arte de la confianza imperfecta
El mayor obstáculo de los productos con IA no es técnico: es psicológico.
El usuario —interno o externo— debe aceptar que el producto está aprendiendo.
Y eso solo ocurre si hay transparencia y coherencia.
El caso de ChatGPT lo ilustra bien:
“El modelo no siempre tiene razón, pero siempre está aprendiendo.”
Esa frase define una relación basada en confianza imperfecta. Y esa confianza es lo que mantiene al usuario en el ciclo de mejora.
El rol del PM en el Go-To-Market de IA
El product manager ya no gestiona un “día de lanzamiento”. Gestiona un viaje de aprendizaje compartido. Su trabajo no termina cuando el producto sale, empieza ahí.
Debe diseñar el GTM como una narrativa que evoluciona: cómo cambia el producto, qué aprende de los usuarios, y cómo comunicar cada paso con claridad y coherencia.
El takeaway
Los productos impulsados por IA no se lanzan para ser perfectos. Se lanzan para aprender en público. El éxito del Go-To-Market no está en la campaña ni en el hype, sino en la capacidad de construir confianza, comunidad y continuidad.
En la era de la IA, el lanzamiento no es un evento. Es el comienzo de una conversación entre el producto, el modelo y las personas que lo hacen crecer.
