El software moderno, especialmente en dispositivos conectados, está adoptando un modelo disruptivo que interrumpe consistentemente al usuario con notificaciones y tutoriales, un fenómeno que el analista Mike Swanson denomina "software de asiento trasero". Esta práctica, inaceptable en otros contextos, se ha normalizado, marcando un cambio de herramientas operables a canales que operan sobre sus usuarios, según un análisis publicado en blog.mikeswanson.com.
Históricamente, el software se distribuía en medios físicos con un estado fijo tras la compra, ofreciendo aislamiento al usuario durante su uso. Si bien esta era previa a internet presentaba desafíos con errores y parches lentos, proporcionaba una experiencia de producto estable y predecible. El feedback de los usuarios era escaso pero significativo, requiriendo que los desarrolladores se esforzaran por obtenerlo.
La llegada de internet permitió actualizaciones post-lanzamiento, mejorando la seguridad y la calidad al permitir correcciones rápidas de errores graves. Esta conectividad, inicialmente beneficiosa, abrió un canal bidireccional donde el software no solo recibía instrucciones, sino que también podía enviar datos a sus creadores. Inicialmente, esto se limitó a informes de fallos y verificaciones de licencias, facilitando la mejora continua del producto.
Sin embargo, este canal de comunicación se expandió rápidamente hacia la recopilación de datos de uso detallados, impulsada por la adopción de herramientas de analítica web como Google Analytics. Las preguntas pasaron de "¿Cómo se usa esto?" a "¿Cómo podemos optimizar el comportamiento del usuario?", introduciendo métricas como DAU, retención y embudos de conversión.
El peligro reside en la aparente objetividad de las métricas, que pueden llevar a la Ley de Goodhart: cuando una medida se convierte en objetivo, deja de ser una buena medida. Swanson señala que los equipos pueden optimizar por lo que es medible, como ocultar una característica impopular en lugar de eliminarla, porque los datos respaldan la acción, incluso si la acción no sirve al usuario final.
A/B testing se convirtió en una herramienta central, transformando al equipo de producto de constructores a experimentadores constantes sobre los usuarios. Este enfoque experimental hace que cada interacción se sienta provisional y fomenta la optimización por el rendimiento más rápido, incluso si no se alinea con una visión general del producto.
Una consecuencia menos discutida es que la dependencia excesiva en la experimentación basada en datos puede hacer que una visión de producto sólida se vuelva opcional. Respaldar una decisión basada en métricas es menos arriesgado que defender una opinión o visión, lo que permite que el juicio y el gusto sean reemplazados por la iteración constante y el impulso ciego.
Este lento desplazamiento, donde la iteración guiada por métricas eclipsa la dirección estratégica, moldea el software contemporáneo. El producto evoluciona, pero lo hace sin una brújula clara, guiado únicamente por la inercia de los resultados medibles inmediatos, según el análisis de Swanson.
