Pratima Arora, Directora de Producto y Tecnología en Smartsheet – Serie de Entrevistas

Pratima Arora, Directora de Producto y Tecnología en Smartsheet, es una experimentada ejecutiva de producto y tecnología con un historial de liderar plataformas de alto crecimiento y equipos globales. En su actual rol, supervisa la gestión de productos, marketing, experiencia del usuario, precios y socios estratégicos, lo que ayuda a impulsar la evolución de la plataforma de gestión de trabajo basada en inteligencia artificial de Smartsheet. Anteriormente, se desempeñó como Directora de Producto y Tecnología en Chainalysis, donde lideró la ingeniería, la ciencia de datos y la estrategia de producto, mientras expandía significativamente la organización y aceleraba el crecimiento de los ingresos. Sus roles de liderazgo anteriores incluyen dirigir el negocio de Confluence en Atlassian (TEAM ) y impulsar la innovación de productos basados en inteligencia artificial en Salesforce (CRM ), lo que le valió una reputación por entregar soluciones escalables y centradas en el cliente en todo el software empresarial.

Smartsheet es una plataforma de gestión de trabajo empresarial basada en inteligencia artificial diseñada para ayudar a las organizaciones a planificar, rastrear, automatizar y informar sobre el trabajo a gran escala. La plataforma permite a los equipos simplificar los flujos de trabajo, colaborar en tiempo real y obtener información valiosa a través de herramientas automatizadas y basadas en datos, lo que admite una amplia gama de casos de uso, desde la gestión de proyectos hasta las operaciones empresariales. Con sede en Bellevue, Washington, Smartsheet atiende a millones de usuarios en todo el mundo, incluyendo una gran parte de las empresas Fortune 500, lo que lo posiciona como un actor clave en el espacio de gestión de trabajo colaborativa en evolución.

Entraste en Smartsheet en 2025 después de liderar el producto y la tecnología en Chainalysis y ocupar puestos de liderazgo senior en Atlassian y Salesforce. Ahora que tu rol se ha expandido a Directora de Producto y Tecnología, ¿cómo estás incorporando esa experiencia transversal a la próxima etapa de Smartsheet?

He sido una líder de SaaS B2B durante más de 20 años y he visto grandes olas de innovación: desde Internet, hasta la nube, el móvil y lo social. La inteligencia artificial es una transformación mucho mayor, tanto en escala como en velocidad, y mi enfoque está en ayudar a Smartsheet a navegar ese cambio y convertirlo en una ventaja real para nuestros clientes.

Externamente, eso significa acelerar cómo incorporamos la inteligencia artificial en la experiencia del producto, ayudando a los equipos a trabajar más rápido, tomar mejores decisiones y impulsar resultados a una escala que no era posible antes.

Pero la inteligencia artificial también está cambiando la forma en que construimos. El producto y la tecnología están convergiendo, y las líneas entre las funciones se están difuminando. Los diseñadores se están acercando al código, los ingenieros están contribuyendo a la definición del producto y los equipos se están convirtiendo en constructores más manuales. Una gran parte de mi enfoque interno es traer esa mentalidad de constructor a la forma en que operamos, con un enfoque de inteligencia artificial en el desarrollo, y hacerlo con ritmo. Eso nos permite movernos más rápido como un equipo unificado y traducir la innovación en resultados significativos para nuestros clientes.

Smartsheet se ha posicionado alrededor de la idea de gestión de trabajo. ¿Cómo defines ese concepto hoy en día, y qué lo separa de la ola más amplia de características de inteligencia artificial que se están agregando en todo el software empresarial?

La gestión de trabajo es donde las personas, los procesos y los datos convergen, con la inteligencia artificial como la capa de ejecución que convierte los planes en resultados.

El análisis de 1,4 millones de proyectos empresariales activos en la plataforma Smartsheet revela un desequilibrio crítico: la intensidad de la automatización por cuenta empresarial aumentó un 55% año tras año, y la actividad general aumentó un 46%. El trabajo se está iniciando a un ritmo que habría sido inimaginable hace tres años. Pero terminar el trabajo, coordinar entre equipos, mantener la alineación a medida que cambian las prioridades, tomar decisiones que mantengan la ejecución en marcha, eso es donde la mayoría de las organizaciones se están ahogando. El día laboral se está volviendo más denso, y las organizaciones que lo sienten primero son aquellas donde las prioridades, la propiedad y los derechos de decisión todavía viven en la cabeza de las personas en lugar de en el sistema.

Donde muchos enfoques fallan es que la inteligencia artificial se superpone a los flujos de trabajo en lugar de estar incrustada en ellos. Puede ayudar con tareas individuales, pero no puede orquestar resultados a través de equipos o toda la empresa.

Nuestro enfoque es diferente. Fundamentamos la inteligencia artificial en los datos empresariales y la integramos directamente en los flujos de trabajo para que pueda operar con un contexto real: las relaciones entre proyectos, la intención detrás del plan y el juicio codificado en cómo se ha estructurado el trabajo. Eso es lo que permite a la inteligencia artificial orquestar la ejecución, no solo asistir con una tarea, y en última instancia impulsar un impacto comercial significativo.

En tu visión para el futuro de Smartsheet en noviembre de 2025, describiste una plataforma que une a las personas, los datos y la inteligencia artificial de una manera más unificada. ¿Qué sentiste que faltaba en las herramientas de gestión de trabajo existentes que te llevó en esa dirección?

Vimos una brecha persistente entre la planificación y la ejecución, especialmente a nivel empresarial. Los equipos estaban trabajando en múltiples sistemas desconectados, lo que dificultaba mantener la alineación o obtener una visión clara y en tiempo real del progreso.

Muchas herramientas estaban resolviendo partes del problema, ya sea la planificación, los flujos de trabajo o la colaboración, pero permanecían desconectadas. Cada una estaba abordando un problema dentro de su propio stack o sistema, pero no en toda la empresa. La fragmentación se convierte en una barrera real cuando se opera a escala. Ahí es donde Smartsheet brilla.

Nuestro enfoque ha sido unir esos elementos en un solo sistema unificado para que los equipos puedan mantener la alineación, adaptarse rápidamente y ejecutar más efectivamente.

Una de las partes más interesantes de esa visión fue el movimiento hacia sistemas de inteligencia artificial que puedan comprender el contexto a través de proyectos, flujos de trabajo y equipos. ¿Qué tan importante es el contexto para hacer que la inteligencia artificial sea verdaderamente útil en lugar de solo impresionante en demos?

La inteligencia artificial que comprende el contexto es fundamentalmente diferente de la inteligencia artificial que genera contenido. Los modelos fronterizos generan. Los sistemas de registro almacenan. Pero ninguno de los dos comprende cómo funciona realmente su organización, las dependencias, la intención detrás del plan o las decisiones judiciales incorporadas en cada flujo de trabajo. Esa es la capa que ocupa Smartsheet.

Smartsheet comprende la forma operativa de su negocio y pone la inteligencia artificial a trabajar dentro de ella. Cuando se basa la inteligencia artificial en ese tipo de comprensión, cambia de ser reactivo a convertirse en una capa inteligente en la ejecución. No solo responde a solicitudes. Opera con una comprensión de cómo funciona realmente el negocio, y esa comprensión se acumula con el tiempo.

Cada plan, cada flujo de trabajo, cada decisión capturada en Smartsheet se convierte en un activo de inteligencia que hace que la inteligencia artificial sea más útil en esa organización específica. El contexto, la intención y el juicio que sus equipos han estado construyendo durante años, esas son las tres cosas que la inteligencia artificial no puede generar por sí sola.

El Protocolo de Servidor de Contexto de Modelo de Smartsheet sugiere un cambio de la inteligencia artificial que simplemente responde a preguntas a la inteligencia artificial que puede interactuar con datos de trabajo en vivo. Desde tu perspectiva, ¿qué hace que ese sea un punto de inflexión significativo para el software empresarial?

Este es un cambio de la inteligencia artificial que informa el trabajo a la inteligencia artificial que puede actuar sobre él. Con el Servidor MCP de Smartsheet, las empresas ya no están bloqueadas en una sola herramienta de inteligencia artificial; el protocolo funciona con los modelos de inteligencia artificial ya integrados en sus flujos de trabajo, ya sea que sea Claude, Gemini, ChatGPT u otros. Los equipos pueden conectarse directamente a los datos de trabajo en vivo y operar dentro de los sistemas donde realmente sucede el trabajo, lo que les permite ir más allá del chat y hacia la ejecución. A medida que el ecosistema MCP se expanda, extendemos el soporte a modelos líderes adicionales, lo que garantiza que Smartsheet siga siendo compatible con cualquier solución de inteligencia artificial que elijan los equipos. Cuando la inteligencia artificial tiene acceso a datos en tiempo real a través de proyectos y flujos de trabajo, puede detectar riesgos más temprano, apoyar una mejor toma de decisiones y tomar medidas, como crear tareas o actualizar el trabajo.

La señal temprana es clara. Dentro de los primeros 30 días de lanzamiento, miles de usuarios de Smartsheet completaron 1,76 millones de acciones a través del Conector MCP de Smartsheet para Claude. Y una parte significativa de esas interacciones no se trataba de recuperar información, sino de avanzar en el trabajo. Crear tareas. Actualizar planes. Actuar con contexto.

Eso es lo que hace que este sea un punto de inflexión. La inteligencia artificial se integra en los flujos de trabajo existentes que la gente ya usa, lo que permite a las organizaciones pasar de ganancias de productividad individuales a la ejecución coordinada a escala. Las empresas cuyo fundamento operativo ya vive en Smartsheet están aprovechando esa ventaja en este momento. Por ejemplo, los equipos están convirtiendo notas de reuniones en tareas automáticamente, con el modelo incluso infiriendo a quién se debe asignar la tarea en función del contexto de la conversación, para que las decisiones tomadas en una sala se conviertan en trabajo rastreado en Smartsheet sin una sola entrada manual. Esa es la coordinación a escala, no porque la gente trabajara más duro, sino porque el sistema finalmente se mantuvo al día.

Cuando la inteligencia artificial se conecta a los sistemas operativos y a los flujos de trabajo empresariales en vivo, la confianza se vuelve crítica. ¿Cómo estás pensando en la seguridad, la gobernanza y la auditoría a medida que la inteligencia artificial se vuelve más orientada a la acción dentro de la empresa?

La confianza, la seguridad y la gobernanza son esenciales para cualquier adopción empresarial real. A medida que la inteligencia artificial se vuelve más orientada a la acción, la confianza no es opcional, es fundamental. Para nosotros, eso comienza con garantizar que la inteligencia artificial se adhiera al mismo modelo de gobernanza que todo lo demás en la plataforma. Sigue las permisos existentes, por lo que solo puede acceder y actuar sobre los datos a los que se le permite explícitamente. Sus datos siguen siendo suyos.

Igualmente importante es la visibilidad. Las organizaciones necesitan comprender cómo la inteligencia artificial interactúa con sus sistemas, qué acciones se están tomando, por quién y en qué contexto. Eso es por lo que la auditoría está integrada: cada acción, ya sea iniciada por una persona o por la inteligencia artificial, se puede rastrear y revisar. También somos cuidadosos con dónde tiene sentido la autonomía. Para acciones de mayor impacto, incorporamos controles de bucle humano, para que los equipos puedan revisar y aprobar antes de que suceda algo significativo.

El objetivo es dar a las organizaciones la confianza para dejar que la inteligencia artificial avance en el trabajo, mientras aún mantiene el control, la transparencia y la rendición de cuentas que esperan a escala empresarial.

Smartsheet también ha enfatizado la arquitectura abierta, incluido el soporte para ecosistemas de inteligencia artificial externos. ¿Por qué crees que la apertura y la interoperabilidad serán tan importantes en la próxima etapa de adopción de inteligencia artificial empresarial?

El trabajo empresarial no vive en un solo sistema. Está extendido a través de herramientas, equipos y fuentes de datos. Si la inteligencia artificial no puede conectarse a ese entorno, se mantiene limitada. Puede generar respuestas, pero no puede ayudar a impulsar la ejecución.

Eso es por lo que la apertura es importante. Permite que la inteligencia artificial se conecte a los datos en vivo en varios sistemas y opere con el contexto completo de cómo sucede el trabajo. Con MCP, las empresas pueden aplicar sus propios estándares corporativos de inteligencia artificial y gobernanza al trabajo en Smartsheet, en lugar de adoptar nuevas herramientas o trabajar en silos.

Ese es el cambio. Cuando la inteligencia artificial puede trabajar a través de los sistemas, se mueve de interacciones aisladas a apoyar realmente cómo funciona la organización. Ahí es donde comienzas a ver un impacto real a escala.

Tu visión de producto también presentó ideas como Asistente Inteligente, Agentes Inteligentes, Flujos Inteligentes y una capa de gráficos de conocimiento. ¿Cuál de esas capacidades crees que tiene el mayor potencial para cambiar la forma en que los equipos trabajan en su día a día?

Es menos sobre cualquiera de ellas en aislamiento, ya que son solo diferentes formas en que las personas interactúan con el sistema.

El verdadero poder radica en la inteligencia subyacente, impulsada por nuestra capa de datos y el Gráfico de Conocimiento de Smartsheet. Eso es lo que le da al sistema el contexto a través de proyectos, flujos de trabajo y equipos, y le permite comprender cómo se conecta el trabajo. Ese contexto es lo que hace que todo lo demás funcione. El Gráfico de Conocimiento de Smartsheet ya mapea relaciones a través del trabajo a una escala significativa, con más de 100 millones de nodos. Eso nos permite incorporar contexto, desde las mejores prácticas de la industria hasta los datos organizacionales, de equipo y individuales, para que el sistema pueda ofrecer información mucho más relevante que un modelo independiente.

A partir de ahí, se muestra de diferentes maneras. A veces es un asistente que ayuda a alguien a comprender el estado del proyecto o a detectar riesgos. A veces es un agente que toma medidas, como crear líneas de tiempo o actualizar el trabajo. A veces es la coordinación de flujos de trabajo a través de sistemas.

Pero todos están basados en la misma base operativa: el contexto acumulado, la intención y el juicio de cómo se ha realizado realmente el trabajo. Eso es lo que cambia el trabajo diario, no una sola función, sino un sistema que comprende su organización.

Muchas empresas aún luchan por medir si la inteligencia artificial está entregando un valor comercial real. ¿Cómo deberían pensar los líderes sobre el ROI cuando el objetivo no es solo salidas más rápidas, sino mejores decisiones, una ejecución más sólida y menos resistencia operativa?

Muchas organizaciones comienzan midiendo la adopción de la inteligencia artificial, como la cantidad de personas que usan la interfaz diariamente. Esa es una señal útil, pero no es la imagen completa. El valor real se muestra en la ejecución, y ahí es donde muchos equipos todavía están tratando de ponerse al día.

En la mayoría de las empresas, el desafío no es generar salidas. Es coordinar el trabajo, mantener la alineación entre equipos y tomar decisiones con el contexto adecuado. Si esas cosas no mejoran, las salidas más rápidas no se traducen necesariamente en mejores resultados comerciales.

Cuando la inteligencia artificial se conecta al sistema de trabajo, ahí es donde comienzas a ver un tipo diferente de impacto. Puede ayudar a detectar cuellos de botella más temprano, mejorar la visibilidad de lo que realmente está sucediendo y impulsar formas de trabajo más consistentes a través de los equipos.

Entonces, el ROI no se trata solo de velocidad. Se trata de cómo una organización ejecuta a escala, con más claridad, responsabilidad y previsibilidad. Eso es lo que finalmente se traduce en un valor comercial medible.

Mirando hacia adelante, ¿cómo ves que cambia el papel de los líderes de producto a medida que la inteligencia artificial se convierte en una capa central en las plataformas empresariales? ¿Requiere la construcción de un futuro nativo de inteligencia artificial una mentalidad fundamentalmente diferente a la del liderazgo de producto de software tradicional?

Hay cuatro cosas en las que estoy pensando.

Los líderes de producto necesitan abrazar la inteligencia artificial con curiosidad intelectual y una mentalidad de crecimiento. El campo está cambiando rápidamente, así que la capacidad de aprender y adaptarse es crucial.

En segundo lugar, los principios y el pensamiento de plataforma se vuelven aún más importantes. Obtener los elementos fundamentales correctos, especialmente alrededor de los datos y la gobernanza, permite a los equipos experimentar rápidamente y de manera segura.

En tercer lugar, el enfoque en el cliente es igualmente importante. Hay mucho ruido en el mercado en este momento, y no todo lo que se etiqueta como inteligencia artificial o agentes está entregando un valor real. Los líderes necesitan mantenerse anclados en la resolución de problemas reales en lugar de perseguir algo nuevo por su propio sake.

Y finalmente, hay un cambio real en cómo los equipos construyen. Las líneas entre las funciones se están difuminando, y más personas se están convirtiendo en constructores. Los líderes de producto que se inclinan hacia eso y se involucran genuinamente con la tecnología tendrán éxito.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Smartsheet.