Ep. 197 - Revolucionando Gestão de Produtos com IA

Neste episódio do Love the Problem, Johana, Rodrigo Toledo e Simena discutem como a inteligência artificial pode revolucionar a gestão de produtos. A conversa parte da pergunta: quais tarefas do dia a dia do produteiro a IA já pode acelerar? Rodrigo destaca que a contribuição fundamental da IA é a capacidade de analisar e processar grandes volumes de dados em escala, gerando insights para uma tomada de decisão mais ágil e roteada em dados. Ele introduz o conceito de copilotagem, inspirado no termo copiloto da Microsoft: a IA funciona como um terceiro braço para trabalhar, mas a decisão continua sendo do humano. A IA acelera, traz opções no trabalho criativo, acelera o aprendizado e a forma de explicar, mas o humano continua guiando.

Simena, como Product Owner, aponta que um dos grandes desafios é a priorização: como decidir critérios, ROI e como usar a IA não para tomar a decisão, mas para munir o produteiro de elementos, informações e análises que talvez ele não consiga ter sozinho. Rodrigo complementa com a ideia de classificação e agrupamento: pegar um backlog grande e pedir à IA que classifique e agrupe, gerando gráficos de ênfase por assunto, comparando itens já feitos com demandas pendentes, o que é útil para justificar decisões a stakeholders. Ele também menciona a possibilidade de plugar ferramentas de IA diretamente em sistemas para extrair dados com informações temporais.

O conceito de Fit for Purpose é trazido como forma de entender o propósito das pessoas ao usarem um produto, gerando informação qualitativa que complementa o NPS. A IA acelera a interpretação desses dados, agrupando propósitos e gerando visibilidade dos BoxScores. Simena levanta a questão de como conciliar esses dados para ser mais assertiva em relação à proposta de valor para o cliente.

Na parte de discovery e design thinking, Simena relata um exercício feito em Lisboa com 30 pessoas, onde a IA gerou personas idênticas às que os participantes haviam criado, gerando um efeito uau. Ela enfatiza a importância da iteração: fazer boas perguntas, ajustar prompts e pivotar a IA para o caminho desejado. Rodrigo explica que a relação entre humano e máquina é um aprendizado mútuo: o humano fornece contexto e a máquina aprende, enquanto o humano também aprende a formular melhores perguntas. Ele introduz o conceito de alucinação — respostas que não têm fundamento — e a necessidade de refinar prompts e dar mais contexto. Uma técnica avançada é usar a própria IA como crítica dela mesma: pedir que ela gere perguntas de validação para suas próprias hipóteses e, em seguida, reformular a resposta com base nessas validações.

Simena compartilha uma experiência prática: usou o ChatGPT para ajudar a definir o número de verificação em um Test Card de experimentação, obtendo um valor mais embasado no contexto do que ela conseguiria sozinha. Rodrigo menciona que um amigo, Rodrigo Martins, reduziu de um mês para um dia a elaboração de um business plan com IA, e sugere o termo AI Pro para designar essas práticas. Ele também destaca o Gemini, que permite consulta em tempo real a informações dos últimos dias, e a importância de verificar evidências acadêmicas ou fáticas por trás das respostas.

Rodrigo apresenta os níveis de uso de IA em produtos, inspirados em Nicholas Drabovski, mas com um nível zero adicional. Nível zero: usar IA para acelerar o próprio trabalho como produteiro. Nível um: pensar em funcionalidades do produto que podem ser aceleradas ou melhoradas com IA, exigindo que o time de desenvolvimento saiba conectar APIs de IA. Nível dois: ter ideias de funcionalidades que não existiriam sem IA. Nível três: criar um produto que não poderia existir sem IA. Rodrigo observa que o mercado ainda está no nível menos um, com muita gente ralando em tarefas que poderiam ser aceleradas.

Sobre a resistência à adoção de IA, Simena e Rodrigo concordam que o medo de substituição é o principal entrave. Rodrigo afirma que o robô não vai roubar o trabalho, mas quem sabe usar IA terá mais possibilidades no mercado. Ele conta que tem ensinado IA para sua filha de 18 anos, que está entrando na engenharia de computação, e para amigas, mostrando que a geração mais jovem já está à frente. O convite é mergulhar na IA como a nova internet, a nova tecnologia que está mudando o mundo.

No encerramento, Rodrigo sugere a técnica do meta-prompt: ao final de uma interação longa, perguntar à IA como se poderia ter formulado um prompt melhor desde o início, permitindo que a ferramenta ensine o usuário a melhorar sua comunicação. Simena conta que seu filho em pré-alfabetização já interage com o ChatGPT, escrevendo e tentando ler as respostas. A mensagem final é de curiosidade, diversão e aprendizado contínuo: começar explorando, iterando e entendendo que o processo em si é enriquecedor.