Caja de herramientas IA del Product Owner

Resume esta entrevista con un cliente de [producto]. Devuelve:
1. Contexto del cliente (rol, empresa o situación) en 2 líneas.
2. Problemas que menciona, cada uno con una cita literal entre comillas.
3. Lo que hace hoy para resolverlo (alternativas actuales).
4. Lo que yo he supuesto y él no ha confirmado.
5. Tres preguntas para la siguiente conversación.
No incluyas soluciones ni recomendaciones de producto.

Transcripción:
[pega aquí]

Adjunto un CSV con [número] comentarios de clientes (columnas: fecha, canal, texto).
Paso 1: propón una taxonomía de 6 a 10 categorías mutuamente excluyentes, con una definición de una línea y un ejemplo real de cada una.
Paso 2: espera a que yo la valide.
Paso 3: clasifica cada comentario y devuelve una tabla con categoría, número de comentarios, porcentaje y las 2 citas más representativas.
Marca los comentarios que no encajen en ninguna categoría en lugar de forzarlos.

Investiga el mercado de [categoría de producto] en [país o región] para los próximos 2 o 3 años.
Quiero: tendencias principales, 5 competidores relevantes con su propuesta de valor, segmentos poco atendidos y señales de cambio (regulación, tecnología, hábitos).
Cita la fuente de cada dato con su fecha. Separa claramente hechos con fuente de tus interpretaciones. Si un dato no lo puedes verificar, dilo.

Esta es mi visión de producto: [visión].
Critícala desde 4 perspectivas, con 3 objeciones cada una: un cliente escéptico, la dirección financiera, el principal competidor y el equipo de desarrollo.
Al final, lista los 5 supuestos más arriesgados de la visión ordenados por impacto si fueran falsos, y una forma barata de comprobar cada uno.

Ayúdame a convertir esta idea en una hipótesis comprobable: [idea].
Formato:
- Creemos que [cambio] hará que [usuario] [comportamiento].
- Lo sabremos si [métrica] pasa de [valor actual] a [valor] en [plazo].
- Lo probaremos con [la prueba más pequeña posible] y [quién].
- Si falla, haremos [decisión].
Propón también 2 pruebas aún más baratas que construir la funcionalidad.

Crea un prototipo interactivo (artifact HTML) de [pantalla o flujo] para [usuario].
Debe permitir completar esta tarea: [tarea]. Usa datos de ejemplo realistas y marca en pantalla que es un prototipo.
Incluye 3 variantes de la pantalla clave para comparar. No hace falta que funcione de verdad, solo que la persona pueda recorrer el flujo.

Prioriza estos elementos del backlog para el Product Goal [Product Goal]: [lista o adjunto].
Para cada uno estima valor (1-5) y esfuerzo (1-5), y escribe en una línea el supuesto detrás de cada estimación.
Devuelve una tabla ordenada y agrupa en: hacer ahora, siguiente, más adelante, no hacer.
Marca las estimaciones más dudosas para que yo las revise con el equipo.

Prepara un documento de decisión de una página sobre: [decisión].
Secciones: contexto (3 líneas), opciones (2 a 4, incluida "no hacer nada"), criterios de decisión, evaluación de cada opción con evidencia, recomendación, riesgos y cómo sabremos en [plazo] si nos equivocamos.
No elijas tú: deja la recomendación marcada como propuesta.

Divide esta épica en historias de usuario pequeñas y verticales (cada una aporta valor por sí sola): [épica].
Formato: Como [usuario], quiero [acción], para [beneficio].
Para cada historia: 3 criterios de aceptación y el chequeo INVEST (marca la letra que falla, si alguna falla).
Propón el orden en que entregarlas para aprender antes, y señala la historia mínima que ya podríamos enseñar a un usuario.

Usa el conector de Jira y revisa las 40 primeras incidencias del backlog del proyecto [clave], por orden.
Detecta: historias sin criterios de aceptación, demasiado grandes (más de [N] puntos o sin estimar), posibles duplicados, elementos que no encajan con el Product Goal [Product Goal] y elementos sin tocar en más de 90 días.
Devuelve una tabla con clave, problema y propuesta. No modifiques nada en Jira.

Quiero automatizar esta tarea: [tarea, por ejemplo "resumen semanal del feedback de clientes para el equipo"].
Diseña el flujo: disparador, fuentes de datos, pasos, qué hace la IA en cada paso, dónde revisa una persona antes de publicar, y qué pasa si falla una fuente.
Propón la herramienta más sencilla para hacerlo (Zapier, Make, n8n o un agente de Claude) y por qué.

Evalúa si esta tarea se puede delegar en un agente de IA: [tarea].
Responde a cada pregunta con sí, no o depende, y por qué:
1. ¿El resultado se puede comprobar fácilmente?
2. ¿Un error se puede deshacer?
3. ¿Toca datos personales o decisiones sobre personas?
4. ¿Qué permisos mínimos necesitaría?
5. ¿Quién responde del resultado?
Conclusión: delegar, delegar con revisión o no delegar todavía.