Shubha Govil es una líder de productos consumada con más de dos décadas de experiencia entregando plataformas y aplicaciones SaaS empresariales. A lo largo de su carrera, ha encabezado iniciativas en organizaciones tecnológicas líderes, incluyendo Cisco TelePresence, WebEx, Amazon S3, EC2, Twilio Flex y Medable. El historial de Shubha incluye impulsar estrategias de productos visionarias, fomentar una estrecha colaboración entre los equipos de ingeniería y los equipos de comercialización, y supervisar el desarrollo, las asociaciones y las actividades de fusiones y adquisiciones para impulsar el crecimiento del negocio.

Más allá de sus responsabilidades profesionales, Shubha es una coach de liderazgo coactiva comprometida con la mentoría de estudiantes, profesionales en mitad de su carrera y líderes de productos de startups a través de organizaciones como AnitaB.org, UC Berkeley y UC Davis.

El primer valor verdaderamente único que estamos lanzando es Sauce AI Insights. Utiliza estos datos para permitir insights y automatización en muchos flujos de trabajo que consumen tiempo para los equipos de QA y lanzamiento, ahorrándoles horas cada día. Puede descubrir automáticamente patrones de fallos en las pruebas a través de plataformas, suites de pruebas o módulos, así como detectar cambios en el comportamiento del software con el tiempo.

En su papel actual como Directora de Producto en Sauce Labs, Shubha continúa combinando el liderazgo estratégico con una mentalidad centrada en el cliente para dar forma a productos innovadores e impulsar una ejecución líder en la industria.

¿Podrías contarnos un poco sobre tu trayectoria profesional hasta tu rol como Directora de Producto en Sauce Labs, y qué te atrajo de la empresa?

Me uní a Sauce Labs como Directora de Producto en junio de 2024, trayendo conmigo una carrera que comenzó en la gestión de productos en plataformas de aplicaciones móviles para dispositivos de sincronización de la era pre-iPhone como el Palm Pilot y el Blackberry. El aspecto más emocionante de ese trabajo inicial fue la digitalización de procesos basados en papel, lo que permitió una recolección de datos más rica y una toma de decisiones más rápida. La IA no era lo que es hoy, pero los datos que recopilamos sentaron las bases para la innovación futura.

Luego me uní a Cisco, trabajando en Cisco TelePresence, un producto de videoconferencia en persona. Tras la adquisición de WebEx por parte de Cisco—una de las primeras empresas en la nube/SaaS—lideré su integración en TelePresence, permitiendo a los usuarios unirse a reuniones sin problemas desde una sala de conferencias o sus portátiles. Este fue el precursor de Zoom. Durante los siguientes 11 años, lideré múltiples equipos de productos entregando video móvil, aplicaciones de colaboración y plataformas y herramientas para desarrolladores.

A continuación, me trasladé a AWS, donde trabajé en S3 Storage y EC2 Compute durante el pico de la adopción de la nube en toda la empresa. Este período también aceleró el auge de los lagos de datos en la nube para el análisis de big data y la IA/ML, transformando cómo pensaba sobre los datos. Los datos son el petróleo que alimenta las aplicaciones—permitiendo experiencias de usuario personalizadas y proporcionando insights críticos para que los equipos de productos e ingeniería construyan el producto correcto de manera eficiente y rentable.

Después de AWS, lideré dos productos muy diferentes—Twilio Flex, una plataforma de centro de contacto en la nube personalizable, y Medable, una plataforma impulsada por datos e IA para digitalizar ensayos clínicos. A pesar de sus diferencias, ambos aprovecharon los datos y la IA para resolver problemas complejos.

Hoy, Sauce Labs está navegando otra transición de la industria como una plataforma crítica para la misión que ayuda a los equipos de DevOps a construir y lanzar productos con velocidad, fiabilidad y confianza.

Dado el panorama en rápida evolución de las pruebas de software, ¿en qué innovaciones o desarrollos de productos más significativos se está centrando Sauce Labs en este momento?

Esto puede no ser una sorpresa, pero hoy, si eres una empresa en el espacio de desarrollo y pruebas de software, la IA y la automatización son impulsores clave de innovación, eficiencia y ventaja competitiva. Cada hoja de ruta de productos debe demostrar valor para los clientes que está impulsado por avances continuos en GenAI. Nuestros clientes han confiado en nosotros para impulsar la ejecución de pruebas a lo largo de su viaje de desarrollo de aplicaciones, con más de 8 mil millones de pruebas ejecutadas a lo largo de los años. Sauce Labs está en una posición única para ofrecer una plataforma robusta, impulsada por datos y soluciones impulsadas por IA sin igual adaptadas a las necesidades distintivas de cada cliente.

El primer valor verdaderamente único que estamos lanzando es Sauce AI Insights. Utiliza estos datos para permitir insights y automatización en muchos flujos de trabajo que consumen tiempo para los equipos de QA y lanzamiento, ahorrándoles horas cada día. Puede descubrir automáticamente patrones de fallos en las pruebas a través de plataformas, suites de pruebas o módulos, así como detectar cambios en el comportamiento del software con el tiempo. Sauce AI Insights ofrece calidad impulsada por datos para los clientes, convirtiendo los datos de prueba en insights accionables para que los líderes de ingeniería puedan priorizar lo que importa, detectar problemas antes e impulsar la calidad continua.

Además, estamos añadiendo un Asistente de IA basado en lenguaje natural para que los clientes puedan agilizar la toma de decisiones y acelerar la calidad simplemente haciendo preguntas en inglés sencillo.

¿Cómo han influido las tendencias recientes en DevOps, CI/CD y transformación digital en tu hoja de ruta de productos y prioridades?

La automatización e inteligencia impulsadas por IA están transformando fundamentalmente cómo los clientes evolucionan sus procesos de DevOps y CI/CD, jugando un papel crítico en la aceleración de la transformación digital. La IA y el aprendizaje automático ahora están integrados en todo el ciclo de vida de entrega de software—desde la construcción y prueba hasta la implementación y el monitoreo. Esto permite la seguridad y el cumplimiento integrados antes en el ciclo de desarrollo, mejorando la velocidad, la fiabilidad y la resolución de incidentes.

Una prioridad clave en nuestra hoja de ruta de productos es simplificar la integración y automatización a través de herramientas modernas de CI/CD y AIOps, empoderando a los equipos de ingeniería de plataforma para hacer más mientras simplifican y consolidan sus cadenas de herramientas de DevOps. Hoy, nuestra plataforma permite una integración CI/CD sin problemas y pruebas automatizadas. Mirando hacia adelante, las integraciones de pila completa combinadas con flujos de trabajo unificados de DevOps y MLOps—más la observabilidad impulsada por IA—impulsarán aún más la gobernanza, la trazabilidad y la eficiencia operativa.

En tu experiencia, ¿cuáles son los mayores desafíos que enfrentan los clientes con las pruebas y la entrega continua, y cómo los aborda Sauce Labs?

Hoy, los líderes de productos y tecnología buscan aliviar el dolor de entregar productos de calidad de manera rentable mientras ofrecen experiencias digitales críticas tanto a consumidores como a empresas. Además, la IA está transformando fundamentalmente cada aspecto del desarrollo de software empresarial—automatizando tareas complejas desde la codificación y las pruebas hasta la implementación, acelerando la toma de decisiones a través de insights de datos, y permitiendo la creación de aplicaciones más inteligentes, adaptativas y personalizadas.

También hay un cambio de paradigma en las interfaces de usuario de las aplicaciones, con la interacción humano-tecnología evolucionando desde una interfaz web o móvil fija a una interfaz dinámica de IA Agéntica. Los flujos agénticos están impulsando un crecimiento explosivo en las interacciones agente-a-modelo LLM y datos, con el auge de estándares de interoperabilidad abierta como los servidores MCP. A medida que estos flujos de trabajo agénticos evolucionan, la definición de calidad del software está cambiando para abordar las capas adicionales de riesgo que plantean para las empresas.

En Sauce Labs, como líder en garantía de calidad confiado por las principales marcas del mundo, nuestra visión es empoderar la innovación y permitir la confianza para las aplicaciones de hoy y los flujos de trabajo impulsados por IA del mañana.

Nos centramos en ofrecer un enfoque de calidad centrado en la plataforma de extremo a extremo que soporta todos los principales marcos y tecnologías de prueba desde el primer momento. Este enfoque reúne datos de calidad en tiempo real, proporciona insights habilitados por IA sobre qué hacer a continuación, y utiliza IA para aumentar significativamente la eficiencia de ingeniería dedicada a la calidad.

Esto empodera a los desarrolladores al principio del SDLC así como a los propietarios de aplicaciones al final del ciclo de lanzamiento, aprovechando la red global más performante y escalable de dispositivos móviles y de escritorio físicos y virtuales para pruebas en el mundo real, junto con las mejores herramientas para pruebas beta con usuarios reales, y para rastrear analíticas de fallos en producción.

¿Qué pasos tomas para fomentar una cultura de producto que fomente la colaboración, la creatividad y el pensamiento centrado en el usuario entre tus equipos?

Una cultura de producto próspera y colaborativa se construye sobre una base de visión, profunda empatía por el cliente, transparencia y empoderamiento. Como líder de producto, una gran parte de mi rol es definir una visión centrada en el cliente convincente, permitir un entendimiento compartido de esa visión a través de equipos funcionales, y empoderar a los equipos para impulsar la ejecución en torno a ella.

Alineamos nuestros OKRs a nivel de empresa y los cascamos a los equipos. Es un proceso iterativo, con un enfoque importante en el "por qué" detrás de cada objetivo y asegurando un impacto claro y medible. Los tríos de producto, ingeniería y diseño utilizan un ciclo de descubrimiento continuo para cada nueva capacidad que añaden a la hoja de ruta, lo que les empodera para experimentar mientras iteran en soluciones.

Un área de experimentación que enfatizamos el año pasado fue aprender y aplicar herramientas GenAI tanto para necesidades internas como de clientes. En Sauce, priorizamos la centricidad en el usuario compartiendo activamente aprendizajes de clientes de investigación de usuarios, conversaciones directas e insights indirectos—tanto en forma escrita como durante mesas redondas mensuales de clientes incrustadas en nuestras reuniones de equipo. Los equipos también tienen acceso a una extensa inteligencia de negocio y datos de producto para entender profundamente las necesidades de los clientes y tomar decisiones informadas.

Personalmente, es importante modelar estos comportamientos diariamente—incrustando el enfoque en el usuario en cada decisión—y defendiendo consistentemente una cultura que valora la curiosidad, la experimentación y la creación de un impacto real para los clientes.

Como veterana de la industria, ¿qué consejo ofrecerías a los líderes de productos emergentes, especialmente aquellos que buscan impulsar la innovación a escala?

Mi consejo para los líderes de productos emergentes es simple. Es fácil perderse en marcos complejos y modelos de trabajo, pero cuando se trata de construir productos grandes e innovadores, algunos básicos no han cambiado—incluso en esta era de IA.

Siempre obsesionarse con el problema, no con la solución. La innovación comienza con una profunda comprensión del espacio del problema. Con demasiada frecuencia, los equipos se apresuran a construir sin validar verdaderamente la necesidad. La mayoría de los conceptos e ideas son buenos, pero los grandes comienzan desde el problema a resolver. Habla con tus clientes. Habla con tus usuarios. Profundiza en el problema—cómo lo resuelven hoy y qué lo hace difícil para ellos—para construir la solución correcta.

Los productos grandes e innovadores no son solo sobre características y funciones. La verdadera innovación a escala requiere repetibilidad y construcción de sistemas y soluciones escalables, en lugar de características únicas o personalizaciones para un solo cliente.

Soy una firme defensora de las decisiones basadas en datos, pero los datos no deberían anular la intuición, la visión o los insights cualitativos.

Por último, la herramienta más importante en la caja de herramientas de un líder de producto es la priorización despiadada. El tiempo, el talento y los recursos son finitos en cada organización, y perseguir demasiadas iniciativas diluye el impacto.

El post Q&A con Shubha Govil, Directora de Producto en Sauce Labs apareció primero en citybiz.

Descargo de responsabilidad: Esta traducción ha sido generada automáticamente por NewsRamp™ para citybiz (colectivamente referidos como "LAS EMPRESAS") utilizando plataformas de inteligencia artificial generativas de acceso público. LAS EMPRESAS no garantizan la exactitud ni la integridad de esta traducción y no serán responsables por ningún error, omisión o inexactitud. La confianza en esta traducción es bajo su propio riesgo. LAS EMPRESAS no son responsables por ningún daño o pérdida resultante de tal confianza. La versión oficial y autoritativa de este comunicado de prensa es la versión en inglés.