Medir el éxito

La frase más útil de todas las ofertas es de OpenAI: el éxito se mide por "adopción en producción, impacto medible en el flujo de trabajo y retroalimentación basada en evaluaciones que cambia las hojas de ruta de producto y de modelo".

Tres criterios, y ninguno es "se entregó".

Adopción en producción

No es que el sistema exista: es que se use. Un despliegue que nadie usa es un despliegue fallido con buena documentación.

Impacto medible en el flujo de trabajo

La palabra que hace el trabajo es medible. Si no podés decir qué mejoró y en cuánto, la conversación sobre valor se vuelve una cuestión de opiniones — y en esa conversación siempre gana quien tiene más poder, no quien tiene razón.

Por eso el flujo concreto que elegiste en el descubrimiento vuelve acá: era el que se podía medir.

Evaluaciones que cambian la hoja de ruta

Esta es la parte que distingue el rol. La retroalimentación no se queda en el cliente: cambia el producto y el modelo. GitLab lo formula como convertir los descubrimientos de campo en "mejoras duraderas del producto y arquitecturas de referencia". Striim lo llama ser "la voz del cliente".

Un FDE que resuelve el mismo problema en cinco clientes y no lo lleva al producto hace la mitad del trabajo.

GitLab menciona además la evaluación de modelos. En un despliegue de IA, la evaluación es el instrumento con el que se sabe si algo mejoró.