Machine Learning, IA y Design Thinking para pasar de patrones ocultos a prototipos reales

​El discovery de producto tradicional tiene un problema:
muchas decisiones se toman con poca evidencia y demasiado supuesto.
Entrevistas limitadas, hipótesis no validadas y decisiones basadas en intuición suelen guiar lo que los equipos terminan construyendo.
Pero hoy podemos hacer algo distinto.
En esta sesión exploraremos cómo integrar machine learning, análisis de datos e inteligencia artificial dentro del proceso de discovery, utilizando técnicas que normalmente no aparecen en los procesos de innovación.
Partiendo de un caso real analizaremos datos de comportamiento de clientes utilizando modelos de segmentación y árboles de decisión con machine learning, para descubrir patrones que no son visibles a simple vista: combinaciones de variables, fricciones específicas y segmentos con problemas distintos.
A partir de esos hallazgos construiremos:
• arquetipos de usuario basados en datos reales
• customer journeys enriquecidos con insights generados por IA
• oportunidades de producto derivadas de patrones detectados por modelos de machine learning
Luego utilizaremos IA generativa como copiloto del proceso de diseño para expandir la ideación, explorar soluciones y acelerar la creación de conceptos.

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La sesión culminará con la generación de prototipos funcionales creados con IA, permitiendo pasar del análisis de datos a la experimentación de soluciones en cuestión de horas.

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Una exploración práctica de cómo combinar machine learning, inteligencia artificial y design thinking para transformar el discovery en un proceso más profundo, más rápido y basado en evidencia real.