Más de 90 estadísticas y tendencias de gestión de producto para 2026

Investigación original de UXCam: el estado de la IA en la gestión de producto en 2026

UXCam encuestó a 157 profesionales de producto de 34 países para el informe The State of AI in Product Management 2026, publicado en junio de 2026. La mayoría de los encuestados (62%) trabaja en la carrera de gestión de producto, desde puestos sin equipo a cargo hasta VP. El resto trabaja en diseño y UX (14%), otros roles de producto (12%) e ingeniería o investigación (12%). Los tamaños de empresa están repartidos de forma equilibrada, desde startups de menos de 50 personas hasta grandes empresas de más de 10.000.

• El 99% de los profesionales de producto usa IA en el trabajo de alguna forma. Solo el 1% dice que su equipo apenas la usa.

• El 41% dice que la IA es central en los flujos de trabajo de su equipo, el 33% dice que la mayoría del equipo la usa con regularidad y el 25% dice que el uso es individual. Eso significa que el 74% ya ha ido más allá de la experimentación individual.

• El 70% dedica al menos cinco horas a la semana a herramientas de IA, y el 41% dedica entre cinco y 15 horas.

• Un profesional de producto usa de media 2,6 herramientas de IA a la vez. La mayoría usa dos o tres, y pocos dependen de una sola.

• El 80% usa Claude, el 68% usa ChatGPT y el 51% usa Gemini. Las herramientas de IA propias o internas llegan al 31%, por delante de Perplexity (13%) y Notion AI (10%).

• La presión media para adoptar IA es de 6,7 sobre 10. Sube a 7,7 en los equipos donde la IA está integrada y se queda en 4,9 donde el uso es individual.

• La presión llega a 7,40 sobre 10 en las empresas de 1.000 a 10.000 empleados, la más alta de todos los tramos de tamaño. Las empresas de 51 a 200 empleados son las que menos presión sienten, con un 6,08.

• El 47% de las personas en empresas de 1 a 50 empleados dice que la IA es central en los flujos de trabajo del equipo, frente al 30% en empresas de más de 10.000. Esa brecha de 17 puntos va en sentido contrario a los presupuestos.

• El 30% señala el presupuesto o el acceso como su mayor obstáculo. Le siguen la calidad de los resultados (19%), la seguridad o las políticas internas (18%), la falta de tiempo para aprender (16%) y "ya uso suficiente" (16%).

• El 70% de los líderes aumentó el presupuesto para IA, pero solo el 6% de los equipos ha definido OKR explícitos para la IA.

• El 53% dice que el hype de la IA es acertado en general, el 23% lo considera exagerado, el 13% cree que la IA está infravalorada y el 11% dice que aún es pronto para saberlo.

• El 58% de quienes se consideran escépticos dice que la IA acelera su trabajo de forma significativa, solo ocho puntos por debajo de los convencidos, con un 66%.

Con las métricas que importaban en 2024, el debate sobre la adopción está cerrado. El 99% de los equipos de producto usa IA. La pregunta para 2026 es si ese uso tiene una estructura, o si los presupuestos simplemente crecen más rápido que los objetivos.

Para los líderes de producto, tres hallazgos importan más que el resto. Primero, la presión para usar IA es alta, pero los objetivos son escasos. Los equipos que fijan aunque sea un objetivo de IA medible aprenderán más rápido que los que solo aumentan el presupuesto. Segundo, cuatro de los cinco mayores obstáculos son internos, empezando por el acceso a las herramientas. Por eso, las compras y las políticas internas suelen pesar más que la elección del modelo. Tercero, la adopción profunda disminuye a medida que crecen las empresas. Los equipos grandes suelen tener el presupuesto, pero no los hábitos compartidos, así que una práctica que funciona en un squad rara vez se extiende sola.

Las frustraciones que describieron los encuestados apuntan en la misma dirección. La curva de aprendizaje fue la más mencionada, seguida del precio y los límites de los tokens, las alucinaciones y el esfuerzo de darle a la IA suficiente contexto. Esto último es lo más fácil de resolver en el trabajo de analítica. Cuando una analista de IA lee directamente los datos del producto, como hace Tara, la analista de IA de UXCam, nadie tiene que exportar antes las cifras a una ventana de chat.

Investigación original de UXCam: benchmarks de engagement de producto a partir de 1.600 millones de sesiones

Los product managers fijan objetivos de engagement, pero lo que se considera una buena cifra depende mucho de la categoría. El informe Mobile UX Benchmarks 2025 de UXCam midió 1.621.517.342 sesiones de 1.538 apps móviles, cada una con al menos 1.000 sesiones, y comparó 2023 con 2024.

• Las apps inmobiliarias registran 47,44 sesiones por usuario al mes y las de automoción, 31,66, el uso más frecuente del conjunto de datos. Ambas categorías implican decisiones largas que exigen mucha investigación.

• La sesión media dura 11,3 minutos en las apps farmacéuticas y 10,1 minutos en las de deportes, frente a 1,6 minutos en las de alimentos y bebidas.

• Las apps de deportes llegan a 12,90 pantallas por sesión y las de organizaciones sin fines de lucro, a 12,30, frente a 3,50 en las inmobiliarias y 3,70 en las de automoción.

• El tiempo medio de sesión en las apps de retail creció un 66,2%, de 3,25 a 5,4 minutos. Las sesiones por usuario subieron un 17,9% en el mismo periodo.

• Las sesiones mensuales por usuario en las apps de alimentos y bebidas cayeron un 35,2%, de 9,1 a 5,9, a medida que los flujos de pedido se volvieron más rápidos.

• Las visitas a pantallas por sesión en las apps de servicios financieros subieron un 35,7%, mientras que los toques de frustración (rage taps) por sesión aumentaron un 33,3%, de 0,09 a 0,12.

• Las sesiones en las apps de automoción crecieron un 13%, mientras que el tiempo dedicado por usuario bajó un 19%.

• Más del 99% de las sesiones no registra cierres inesperados (crashes) en la mayoría de los sectores, y entre el 93% y el 97% no sufre bloqueos de la interfaz. La app media registra 0,18 toques de frustración por sesión.

Más engagement no siempre es mejor. Una app de comida a domicilio que lleva a las personas del menú al pago en menos de dos minutos está haciendo su trabajo. Esa misma duración de sesión sería una señal de alerta en una app inmobiliaria, donde los usuarios investigan mucho antes de decidir. Las cifras del sector financiero muestran el riesgo de perseguir solo la adopción de funcionalidades: los usuarios visitaron más pantallas, y su frustración creció con ellas. Compara tu producto con su propia categoría y con su propia tendencia, y combina cada métrica de engagement con una métrica de fricción, como los toques de frustración. Para ver objetivos de retención por categoría, consulta nuestros benchmarks de retención de apps móviles.

Estadísticas sobre la IA en la gestión de producto

La encuesta de UXCam ofrece una visión de la IA en el trabajo de producto. Encuestas más amplias a equipos de producto, desarrolladores y diseñadores muestran el mismo patrón: el uso es casi universal, mientras que la confianza y el retorno medible se quedan atrás.

• El 69% de los profesionales de producto usa la IA con frecuencia, frente al 49% del año anterior, según la Product Management Survey 2025/26 de Product Focus, realizada a 677 personas de 40 países.

• El 89% de los equipos de producto usa la IA con regularidad para tareas que antes hacía otra función. Y el 67% dice que la IA ha hecho que su propio rol sea más difícil de definir (Atlassian State of Product 2027).

• El 53% de los profesionales de producto tiene más tiempo para la planificación estratégica y los roadmaps gracias a la IA (Atlassian State of Product 2027).

• El 80% de los líderes sénior de producto usa la IA para realizar o sintetizar investigación con clientes, y el 34% la usa de forma intensiva. La fuente es una encuesta de Lyssna y Delight Path a 107 líderes de producto en 2026.

• El 26% de los product managers teme que la IA pueda llegar a reemplazarlos, y solo el 39% ha recibido formación en IA completa y específica para su puesto. Las cifras proceden de una encuesta de General Assembly a 117 PM, una muestra pequeña de un proveedor de formación.

• El 84% de los desarrolladores usa o planea usar herramientas de IA, y el 51% de los desarrolladores profesionales las usa a diario, según la 2025 Developer Survey de Stack Overflow, con 49.009 desarrolladores.

• El 46% de los desarrolladores desconfía de la precisión de las herramientas de IA, frente al 33% que confía en ella. Su principal frustración, citada por el 66%, son las respuestas "casi correctas, pero no del todo" (Stack Overflow).

• El 90% de los profesionales de tecnología usa IA en el trabajo, y más del 80% dice que ha aumentado su productividad. Aun así, el 30% confía poco o nada en el código generado por IA, según el informe DORA 2025 de Google, con casi 5.000 profesionales.

• El 80% de los nuevos desarrolladores en GitHub usa Copilot en su primera semana, según el Octoverse 2025 de GitHub.

• 1 de cada 3 creadores de productos planeaba lanzar productos con IA en 2025, un 50% más que el año anterior. De quienes crean productos de IA, el 51% está desarrollando agentes (informe de IA 2025 de Figma, 2.500 usuarios).

• El 25% de los desarrolladores dijo que la IA le ahorraba más de 10 horas a la semana en 2026, frente al 68% en 2025, y el 65% corrige con regularidad lo que produce la IA. Así lo indica el State of Developer Experience 2026 de Atlassian.

• El 17% de los desarrolladores y el 23% de los líderes dicen que su organización tiene una estrategia de IA claramente comunicada e implementada (Atlassian).

• El 23% de las organizaciones está escalando un sistema de IA agéntica en alguna parte del negocio, y otro 39% está experimentando con agentes. La fuente es la encuesta State of AI 2025 de McKinsey, con 1.993 participantes.

• El 39% de las organizaciones atribuyó algún impacto en el EBIT a la IA en la encuesta de McKinsey de 2025, y la mayoría lo situó por debajo del 5%. La edición de 2026 encontró una proporción prácticamente igual, del 37%.

La brecha entre el uso y el valor es la gran historia de 2026. Los desarrolladores que antes decían ahorrar mucho tiempo ahora dicen ahorrar menos y dedicar más tiempo a corregir resultados. Los equipos que obtienen valor de la IA suelen enfocarla en una tarea concreta y medible, como encontrar dónde abandonan los usuarios, en lugar de en el trabajo en general.

Estadísticas del mercado laboral de product managers

La contratación de product managers se ha recuperado con fuerza desde su punto más bajo de 2023. La demanda ya supera a la de los puestos de diseño, y una parte creciente de las vacantes está ligada a productos de IA. La mayoría de los datos de empleo cubren empresas tecnológicas, así que tómalos como una lectura del mercado tecnológico y no de todos los sectores.

• En marzo de 2026 había más de 7.300 vacantes de product manager en empresas tecnológicas de todo el mundo, la cifra más alta desde 2022. El recuento procede de Lenny's Newsletter, con datos de TrueUp sobre más de 9.000 empresas tecnológicas.

• Ese mes, las vacantes de PM estaban un 75% por encima del mínimo de principios de 2023, y crecieron casi un 20% solo en el primer trimestre (Lenny's Newsletter).

• Un año antes, en mayo de 2025, había más de 6.000 vacantes de PM, ya un 53,6% por encima del mínimo de 2023 (Lenny's Newsletter).

• En mayo de 2025 había 688 vacantes publicadas de product manager de IA, cuando la demanda de PM de IA empezó a despegar (Lenny's Newsletter).

• En 2026 hay 1,27 veces más vacantes de PM que de diseñador. Las vacantes de diseño se han mantenido estables, en torno a 5.700, desde principios de 2023 (Lenny's Newsletter).

• Más del 23% de las vacantes de PM está en el Área de la Bahía de San Francisco, una proporción que ha crecido un 50% desde 2022 (Lenny's Newsletter).

• 373 de los 1.985 empleos que Microsoft recortó en el estado de Washington en mayo de 2025 eran de product managers, casi uno de cada cinco. La cifra procede de la notificación de despidos que Microsoft presentó ante el estado, según informó The Seattle Times.

Las dos tendencias conviven. La demanda general de PM está creciendo, mientras que algunos grandes empleadores, entre ellos Microsoft, han recortado puestos de producto. La gestión de producto de IA es una de las áreas de crecimiento más claras.

Estadísticas de salarios de product managers

La gestión de producto sigue siendo uno de los roles mejor pagados del sector tecnológico. Aun así, los datos salariales varían mucho según la fuente. Levels.fyi se inclina hacia los grandes empleadores tecnológicos, mientras que las encuestas más amplias incluyen empresas más pequeñas y otros sectores, así que compara siempre datos equivalentes.

• La remuneración total mediana de un product manager en EE. UU. es de 233.000 dólares, con un salario base mediano de 187.000 dólares. La cifra procede de 4.921 salarios reportados a Levels.fyi hasta noviembre de 2026.

• La remuneración total de los PM en EE. UU. va de 170.000 a 454.000 dólares entre el percentil 25 y el percentil 90 (Levels.fyi).

• La mediana en el Área de la Bahía de San Francisco es de 316.800 dólares, frente a 307.500 dólares en Seattle y 257.000 dólares en Nueva York (Levels.fyi).

• Netflix, el empleador que mejor paga, ofrece a sus PM una remuneración mediana de 600.000 dólares, seguido de Airbnb, con 575.000 dólares, y Meta, con 540.000 dólares (Levels.fyi).

• La remuneración de los product managers en EE. UU. creció un 4,55% en 2025, por delante del 2,67% de los ingenieros de software, según el End of Year Pay Report 2025 de Levels.fyi.

• La remuneración total mediana de un PM en el Reino Unido es de 104.837 libras, frente a 94.663 euros en Alemania, 45,2 lakh de rupias en India y 293.000 reales en Brasil. Las muestras fuera de EE. UU. e India son pequeñas (Levels.fyi).

• El salario mediano global de los profesionales de producto, en todo tipo de empresas, es de 123.000 dólares, con 160.000 dólares en Norteamérica y 100.000 dólares en Europa. La cifra procede del Product Management Salary Report 2025 de Product-Led Alliance.

• Los PM que trabajan totalmente en remoto ganan de media 36.250 dólares más que los que trabajan en la oficina, y 20.750 dólares más que los PM en modalidad híbrida (Product-Led Alliance).

• La brecha salarial de género media entre los profesionales de producto es de 3.500 dólares en la misma encuesta, a favor de los hombres. La encuesta no publica el tamaño de su muestra (Product-Led Alliance).

• El aumento salarial medio de los profesionales de producto fue del 3,8% entre 2025 y 2026, frente al 2% del año anterior. Así lo indica el Industry Survey Report 2026 de Product Focus, una encuesta a 677 profesionales de producto, la mayoría en Europa.

La diferencia entre una mediana de 233.000 dólares en las grandes tecnológicas y una mediana global de 123.000 dólares se explica sobre todo por quién entra en la muestra. Además, los PM en remoto suelen ser más sénior, así que la prima del trabajo en remoto refleja tanto el nivel de experiencia como la ubicación.

Estadísticas sobre la estructura de los equipos de producto y el rol del PM

A medida que las empresas crecen, cada product manager cubre a más ingenieros y las líneas jerárquicas se vuelven más variadas. El área de la que depende producto influye claramente en la autoridad del rol.

• Lo habitual son unos 5 ingenieros por product manager en empresas de hasta 100 empleados, y unos 11 en empresas de 3.000 o más. Los datos de Pave cubren a más de 233.000 empleados de I+D en 4.195 empresas y se publicaron a finales de 2024.

• El 13% del personal de I+D trabaja en gestión de producto en las empresas pequeñas, y la cifra baja al 7% en las grandes (Pave).

• El 26% de las organizaciones de gestión de producto depende directamente de un Chief Product Officer (Product Focus, 2026).

• El 80% de los PM que dependen de un CPO dice que producto se percibe como una función de liderazgo, frente a alrededor del 50% cuando producto depende de ingeniería o de ventas (Product Focus).

• El 43% de los profesionales de producto lleva más de 10 años gestionando productos, y el 53% viene de un perfil técnico (Product Focus).

• El 24% de los profesionales de producto dice que producto lidera el trabajo multifuncional, frente al 47% del año anterior. Así lo indica el informe State of Product 2027 de Atlassian, que encuestó a 1.000 profesionales de producto en agosto de 2026.

• El 85% de los miembros de equipos de producto dice que puede liderar o influir en la estrategia de producto, según el State of Product 2026 de Atlassian, una encuesta de 2025 a 700 profesionales de producto.

• El 80% de los equipos de producto no involucra a los ingenieros en la ideación, la definición de problemas ni los roadmaps (Atlassian State of Product 2026).

La caída de la colaboración liderada por producto es la cifra que hay que vigilar. A medida que la IA permite que ingenieros y diseñadores asuman tareas de producto, los PM mantienen su influencia si son dueños de la evidencia: qué usuarios tienen dificultades, dónde y cuánto cuesta.

Cómo usan su tiempo los product managers

La mayoría de los product managers dice que quiere más tiempo para la estrategia y los clientes. Los datos muestran cuánta parte de la semana se va todavía en trabajo imprevisto, roles poco claros y decisiones tomadas por intuición.

• El 60% de los profesionales de producto se ve arrastrado con frecuencia a trabajo imprevisto, y solo el 25% dedica la mayor parte de su tiempo a la estrategia (Product Focus, 2026).

• El 49% de los equipos de producto no tiene tiempo suficiente para la planificación estratégica y los roadmaps. Solo el 3% dice tener tiempo suficiente para todas las partes del trabajo (Atlassian State of Product 2026).

• El 71% de los profesionales de producto dice que no pasa suficiente tiempo con los clientes, y la cifra sube al 75% entre jefes y directores (Product Focus).

• Se cumple el 78% de los plazos cuando los PM tienen roles claramente definidos, frente al 48% cuando los roles no están claros. Aun así, el 41% dice que su rol no está claramente definido (Product Focus).

• El 34% de los profesionales de producto no tiene una métrica principal clara, y el 33% señala una estrategia de empresa débil o inexistente (Product Focus).

• El 77% de los equipos de producto dice que la intuición de los directivos se impone a las decisiones basadas en datos al menos a veces, y el 52% dice que ocurre con regularidad (Atlassian State of Product 2027).

• Más del 60% de los marcos de priorización acaban anulados cuando un tema escala a la dirección, según el State of Product Management Report 2026 de ProductPlan, una encuesta a 250 líderes de producto.

• El 76% de los profesionales de producto teme que su producto fracase en el mercado, frente al 84% del año anterior. Solo el 13% está muy preocupado (Atlassian State of Product 2027).

• El 72% dice que hace sobre todo el trabajo que le gusta, frente al 90% del año anterior (Atlassian State of Product 2027).

• El 32% dice que el desarrollo de producto se ha vuelto más despiadado en los últimos tres años, y el 31% dice que su trabajo ha pasado de estratégico a táctico (Atlassian State of Product 2026).

Dos cifras explican buena parte del resto. Un tercio de los profesionales de producto no tiene una métrica principal clara, y tres de cada cuatro ven cómo la opinión se impone a los datos. Los equipos con una métrica acordada y una evidencia que cualquiera puede comprobar discuten menos y dedican más tiempo al trabajo que quieren hacer.

Estadísticas de descubrimiento de producto, experimentación y toma de decisiones

Las buenas decisiones de producto dependen de la evidencia, y los datos muestran con qué frecuencia esa evidencia falta o se ignora. Incluso en las empresas que experimentan sin parar, la mayoría de las ideas no mejora la métrica a la que apunta.

• Entre el 8% y el 33% de los experimentos online tienen éxito en las empresas que más experimentan. Microsoft registra un 33%, Bing un 15%, Booking.com, Google Ads y Netflix un 10%, y la búsqueda de Airbnb un 8%, según un artículo revisado por pares de 2022 de Kohavi, Deng y Vermeer.

• Cada día laborable arrancan más de 100 nuevas variantes de experimentos en las mayores empresas tecnológicas (Kohavi et al.).

• El 40% de los equipos de producto experimenta poco o nada, y solo el 60% hace de la experimentación una parte habitual de su proceso (Atlassian State of Product 2026).

• Solo el 12% de los profesionales de producto considera gratificante conseguir resultados de negocio medibles (Atlassian State of Product 2026).

• El 35% de los líderes de producto dice que la IA les ha llevado a hacer más investigación con clientes, mientras que el 8% ahora hace menos (Lyssna).

• El 49% de los líderes de producto dice que un tamaño de muestra pequeño es la principal razón para cuestionar un hallazgo de investigación, por delante de los resultados elegidos a conveniencia (45%) y de la falta de respaldo estadístico (42%) (Lyssna).

• La adopción de IA va de la mano de una entrega de software más rápida y de un mejor rendimiento del producto, pero también de una menor estabilidad en las entregas. DORA describe la IA como un amplificador de las fortalezas y debilidades que ya tiene cada organización (DORA 2025).

• Se fusionaron 518,7 millones de pull requests en GitHub en un año, un 29% más, a medida que los equipos publicaban más código que nunca (GitHub Octoverse 2025).

Si dos de cada tres ideas fracasan incluso en Microsoft, los equipos más rápidos no son los que tienen las mejores ideas. Son los que descubren antes qué ideas funcionan. Los datos de comportamiento acortan ese ciclo: un embudo muestra si un cambio movió la métrica, y las sesiones que hay detrás muestran por qué. También responden a la duda sobre las muestras pequeñas, porque el comportamiento de miles de usuarios respalda lo que sugieren unas pocas entrevistas.

Estadísticas del mercado de software y apps para equipos de producto

Los equipos de producto trabajan en un mercado saturado. Las empresas ya usan cientos de apps, los consumidores gastan más en apps cada año y los productos de IA se llevan una parte creciente de ambos mercados.

• El gasto anual medio de una organización en SaaS es de 55,7 millones de dólares, un 8% más, según el 2026 SaaS Management Index de Zylo, basado en más de 40 millones de licencias.

• La empresa media tiene una cartera de 305 apps SaaS, una cifra que se ha mantenido estable (Zylo).

• El gasto en apps nativas de IA creció un 108%, y hasta un 393% en organizaciones de más de 10.000 empleados. ChatGPT ya es la app que más aparece en las notas de gastos (Zylo).

• El 36% de las licencias SaaS no se usa, y el gasto mediano en SaaS llega a 9.455 dólares por empleado (Zylo).

• Se gastaron 167.000 millones de dólares en apps y juegos en 2025, un 10,6% más, mientras que las descargas solo crecieron un 0,8%, hasta casi 150.000 millones (Sensor Tower State of Mobile 2026).

• Por primera vez, las apps que no son juegos facturaron más que los juegos en 2025. Sus ingresos in-app crecieron un 21%, frente al 1,3% de los juegos (Sensor Tower).

• Los 3.800 millones de descargas de apps de IA generativa en 2025 duplicaron la cifra del año anterior, y sus ingresos in-app casi se triplicaron, hasta superar los 5.000 millones de dólares (Sensor Tower).

• Gartner prevé un gasto mundial en TI de 6,37 billones de dólares en 2026, un 14,2% más (Gartner).

Con descargas estancadas e ingresos al alza, el crecimiento viene ahora de retener y monetizar a los usuarios existentes, no solo de captar otros nuevos. Que un tercio de las licencias pagadas no se use dice lo mismo del software B2B: la adopción después de la venta decide las renovaciones. Ambos datos sitúan la retención y la adopción de funcionalidades en el centro del trabajo del product manager.

Tendencias de gestión de producto para 2026 y más allá: previsiones

Las previsiones son menos fiables que los datos medidos, así que tómalas como una dirección y no como un hecho. La mayoría describe el mismo cambio: más agentes de IA dentro de los productos y más trabajo en torno a los productos hecho por IA.

• 2026: El 40% de las apps empresariales incluirá agentes de IA especializados en tareas concretas a finales de año, frente a menos del 5% en 2025, según una predicción de Gartner.

• 2027: Más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelará antes de que termine 2027, por el aumento de los gastos, un valor de negocio poco claro o unos controles de riesgo débiles (Gartner).

• 2028: Al menos el 15% de las decisiones laborales del día a día las tomará la IA agéntica de forma autónoma, frente al 0% en 2024. Un tercio de las apps de software empresarial incluirá IA agéntica, frente a menos del 1% (Gartner).

• 2028: El 90% de los ingenieros de software de las empresas usará asistentes de código con IA, frente a menos del 14% a principios de 2024 (Gartner).

• 2030: Se crearán 170 millones de empleos y desaparecerán 92 millones en todo el mundo, una ganancia neta de 78 millones. La previsión procede del Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial, una encuesta a más de 1.000 empleadores.

• 2030: Se espera que cambie el 39% de las habilidades clave de los trabajadores, con la IA y el big data como las habilidades de mayor crecimiento (Foro Económico Mundial).

Para los product managers, la lectura práctica es que el trabajo se desplaza hacia el criterio y la evidencia. Cuando los agentes pueden escribir especificaciones, código y resúmenes, la habilidad escasa es saber qué problema importa y demostrar que un cambio funcionó. Los equipos que ya miden el comportamiento real de los usuarios en apps y sitios web se adaptarán antes a ese cambio.

Estadísticas de gestión de producto que no se sostienen (y qué citar en su lugar)

Muchas estadísticas de gestión de producto que aparecen en presentaciones y listados se han alejado de su fuente. Algunas nunca se midieron, y otras describen una muestra reducida de hace años. Rastreamos las más comunes hasta su origen.

El patrón es conocido. Las estimaciones se convierten en hechos, las muestras pequeñas pasan a ser reglas del sector y las correcciones nunca alcanzan a la afirmación original. Cuando una cifra vaya a acabar en una presentación para la dirección o en un caso de negocio, comprueba quién la midió, cuándo y con cuántas personas.

Cómo elegimos estas estadísticas de gestión de producto

Cada estadística de esta página enlaza a la organización que recopiló los datos, no a otra lista de estadísticas. Abrimos cada fuente para confirmar la cifra y su redacción, y mantuvimos el tamaño de la muestra junto a la cifra cuando importa. Muchas encuestas de gestión de producto llegan solo a unos cientos de personas, así que la muestra indica cuánto peso puede soportar una cifra. Las cifras de terceros proceden de informes publicados en 2025 o 2026, salvo que un estudio anterior siga siendo la referencia estándar y no exista nada más reciente. En ese caso, indicamos su año.

Las cifras propias de UXCam proceden de dos conjuntos de datos. El informe The State of AI in Product Management 2026 es una encuesta a 157 profesionales de producto de 34 países, publicada en junio de 2026. El informe Mobile UX Benchmarks 2025 usa datos anonimizados y agregados de 1.620 millones de sesiones en 1.538 apps que ejecutan el SDK de UXCam. Revisamos por última vez cada enlace y cada cifra el 5 de noviembre de 2026, y actualizamos esta página cuando un informe importante publica una nueva edición.

Cómo medir tu propio producto

Las estadísticas del sector muestran dónde está el listón. Los datos de tu propio producto muestran qué arreglar a continuación, y son la evidencia que se sostiene cuando la opinión y los datos no coinciden. Las métricas que hay detrás de la mayoría de las cifras de esta página se pueden medir en cualquier app o sitio web: conversión del embudo, retención, adopción de funcionalidades, duración de la sesión y señales de fricción como los toques de frustración.

UXCam captura esas señales automáticamente en apps móviles y sitios web, sin etiquetado manual de eventos. Los funnels muestran dónde abandonan los usuarios, la segmentación muestra quiénes son y las grabaciones de sesiones muestran por qué se fueron. Tara, la analista de IA de UXCam, revisa las sesiones por ti y explica en un lenguaje sencillo qué problemas te hacen perder más usuarios. Para ver las métricas que siguen la mayoría de los equipos de producto, consulta nuestra guía de KPI de gestión de producto (en inglés).