¿Es mejor un Product Owner con perfil técnico en Data Science?

En el mundo del desarrollo de productos digitales, el rol del Product Owner (PO) es clave para maximizar el valor del trabajo del equipo. Sin embargo, en equipos de Data Science, donde los desafíos técnicos son únicos y complejos, me surge una pregunta recurrente: ¿Es mejor si el PO tiene un perfil técnico?

A partir de mi experiencia como Agile Coach en equipos de Data Science, he visto distintos enfoques en la elección del PO: desde expertos en negocio hasta profesionales con un fuerte conocimiento técnico.

A mi entender ambos modelos tienen ventajas y desafíos. En este artículo, analizaremos los pros y contras que he podido identificar de contar con un PO técnico en equipos de datos y exploraremos cómo encontrar el equilibrio adecuado.

El Rol del Product Owner en Equipos de Data Science

El PO es responsable de definir y priorizar los objetivos del producto basado en el valor que generan para el negocio. En equipos de Data Science, este rol se vuelve aún más desafiante debido a la naturaleza exploratoria de los proyectos, los ciclos de experimentación y la necesidad de traducir conceptos altamente técnicos en resultados comprensibles para stakeholders no especializados.

En este contexto, algunas organizaciones optan por un PO con formación técnica en ciencia de datos, ingeniería de datos o analítica avanzada. ¿Es esta una buena decisión? Veamos los pros y contras.

Pros de Tener un PO con Perfil Técnico en Equipos de Data Science

1️⃣ Mejor comprensión de la complejidad técnica

Un PO con conocimientos en modelos de Machine Learning, procesamiento de datos o infraestructura en la nube entiende las limitaciones técnicas del equipo y puede definir requerimientos más realistas. Esto reduce malentendidos y evita que se sobreestimen las capacidades de los modelos o algoritmos.

2️⃣ Comunicación más efectiva con el equipo

Los Data Scientists y Data Engineers suelen utilizar un lenguaje técnico complejo. Un PO con formación técnica puede actuar como un puente más efectivo entre ellos y el negocio, asegurando que las necesidades empresariales se traduzcan correctamente en tareas técnicas viables.

3️⃣ Priorización basada en factibilidad técnica y valor

Al comprender mejor la dificultad de las tareas, un PO técnico puede priorizar de manera más efectiva, considerando no solo el impacto en el negocio, sino también la factibilidad de implementación y el esfuerzo técnico requerido.

4️⃣ Menos dependencia de roles intermedios

En algunos equipos, el gap entre negocio y tecnología se cubre con un Data Science Lead o un Technical BA (Business Analyst). Si el PO ya tiene conocimientos técnicos, puede reducirse esta necesidad, agilizando la toma de decisiones.

Contras de Tener un PO con Perfil Técnico en Equipos de Data Science

1️⃣ Riesgo de enfocarse demasiado en lo técnico y perder de vista el negocio

Uno de los riesgos más grandes de un PO técnico es caer en la trampa de priorizar "lo más interesante técnicamente" en lugar de "lo más valioso para el negocio". Esto puede llevar a que el equipo trabaje en modelos avanzados que nunca llegan a producción o en tareas que no generan impacto real.

2️⃣ Dificultad para simplificar y comunicar a stakeholders no técnicos

A veces, un PO técnico puede sobrecargar de detalles técnicos a los stakeholders del negocio, dificultando la toma de decisiones. Explicar modelos de Machine Learning a un ejecutivo sin background técnico requiere habilidades de storytelling y enfoque en impacto más que en algoritmos.

3️⃣ Posible micromanagement del equipo técnico

Un PO con formación técnica puede caer en la tentación de decirle al equipo cómo hacer su trabajo en lugar de enfocarse en el qué y el por qué. Esto puede afectar la autonomía del equipo y generar fricción con roles como Data Engineers o Data Scientists.

4️⃣ Dificultad para balancear el mindset técnico y de producto

Un PO técnico puede inclinarse más hacia el lado de la ingeniería, lo que puede hacer que se descuiden aspectos clave de gestión de producto como la experiencia del usuario, la estrategia de negocio o la alineación con otros equipos.

¿Cuál es el Mejor Enfoque? Encontrando el Equilibrio

No hay una única respuesta correcta. En algunos equipos de Data Science, un PO técnico funciona bien, especialmente si el equipo tiene alta autonomía y trabaja en productos altamente especializados (ej. modelos de predicción financiera o sistemas de recomendación).

En otros casos, un PO con un fuerte enfoque en negocio, pero con suficiente conocimiento técnico para comprender los desafíos del equipo, puede ser la mejor opción. Aquí algunas recomendaciones clave:

✅ Si el PO es técnico, debe entrenarse en habilidades de negocio, storytelling y priorización basada en impacto.

✅ Si el PO no es técnico, debe desarrollar un entendimiento básico de Data Science para comunicarse con el equipo.

✅ El PO no reemplaza a un Data Science Lead o a un arquitecto de datos. Su enfoque debe estar en la estrategia y no en los detalles de implementación.

✅ Se puede complementar el PO con un Technical BA o un Data Science Lead, si se requiere mayor soporte en la traducción entre negocio y tecnología.

En definitiva, el éxito de un equipo de Data Science no depende solo de si el PO es técnico o no, sino de qué tan bien se alinean el equipo, el negocio y la estrategia del producto.

Conclusión

Los equipos de Data Science presentan retos únicos en la gestión de producto. Tener un PO con un perfil técnico puede ser una ventaja en términos de comunicación y entendimiento de los desafíos, pero también puede traer riesgos si se pierde el foco en el negocio.

Lo verdaderamente importante no es que el PO sea o no técnico, sino que tenga las habilidades necesarias para conectar el valor del negocio con las capacidades del equipo, priorizar correctamente y comunicar de manera efectiva.

¿Qué modelo ha funcionado mejor en tu equipo? ¿Has trabajado con un PO técnico en Data Science? ¡Déjanos tu experiencia en los comentarios!