Ep. 278 - IA + UDD: um novo jeito de construir produtos digitais

O UDD, que é o User Driven Development, nasceu de uma frase do Rafael Sabag, que a gente usa muito quando ensina gestão de produtos na K21: o uso define o produto. A princípio é uma frase inocente, mas é extremamente poderosa, porque quando a gente fala que o uso define o produto, o que a gente está dizendo é que a próxima fatia do produto que você vai construir só vai ser descoberta quando as pessoas usarem aquilo que você construiu até então e te derem feedback. Ao invés daquela mentalidade de pensar no produto todo antes de começar a construir, o tal do Big Design Upfront, que aqui a gente transformou em verbo, bedufar, para de bedufar, está pensando muito na frente. Quem manda é o cliente. Isso tem tudo a ver com centralidade no cliente, trazendo os feedbacks do cliente como elementos fundamentais na definição da próxima fatia que vai ser construída. A partir desse ponto, o UDD se transformou num framework de trabalho que, usando a IA como parceira criativa, ajuda a fazer uma gestão de produtos totalmente baseada no uso real para entregar o melhor produto possível. O uso define o produto, só que de uma maneira empoderada e acelerada por inteligência artificial.

Olhando para o hype da IA, uma questão importante é o uso real versus o potencial. Muita gente ainda não quebrou o paradigma de olhar para IA como um acelerador do desenvolvimento de produto. Rodrigo Toledo criou uma escala com 10 níveis, do zero ao 10, que é criar produtos disruptivos que só são possíveis com IA. A maioria esmagadora das pessoas não passa do nível 3. Às vezes alguém chega no 4, mas é muito raro passar do 5. As pessoas associam o uso de IA a melhorar pequenas frases, fazer uma tradução, ou usar o ChatGPT para preparar um slide. Isso é o básico do básico, a mesma coisa que pesquisar no Google que horas a loja fecha. Mas dá para usar IA para acelerar o trabalho, automatizar tarefas, construir produto ponta a ponta, levar IA como parceira criativa para criar produto. Isso é um paradigma completamente diferente.

Numa palestra para pessoas que não são de tecnologia, do nível 0 ao 2 da escala, uma pessoa perguntou o que ela podia fazer com IA que já não fazia. Em cinco minutos, construímos um app: ela mandava uma foto do exame de sangue e o app dizia como estavam os indicadores de saúde e o que fazer para melhorar. A pessoa ficou incrédula. Dá para pensar em qualquer uso interessante para trazer insight, identificar padrões que não se enxerga a olho nu, identificar coisas fora da curva. O que mudou é que o gargalo mudou de lugar. Antes o gargalo era o desenvolvimento, semanas ou meses para a primeira tela com resultado. Agora o gargalo é o processo criativo, porque entre ter uma ideia e implementar a primeira versão, talvez 10, 15, 20 minutos se passem. Então, naquele tempo, é melhor ter outra ideia logo.

Produtividade, nesse novo paradigma, não é só eficiência. É também eficácia. Não adianta ser extremamente eficiente criando uma coisa que ninguém vai usar. A IA ajuda nas duas frentes. Um exemplo prático: um filho de 15 anos que joga futebol semiprofissional e fotografa os amigos entre as partidas, cobrando 15 dólares por atleta. Num fim de semana ele tirou 1.006 fotos. Usando o Claude Cowork da Anthropic, em dez minutos, a IA removeu fotos sem foco, usou reconhecimento facial e número de camisa e short para criar uma pasta por jogador e distribuir as fotos automaticamente. Setecentas fotos divididas em 11 pastas em dez minutos. O trabalho dele agora é só tirar a foto, porque todo o resto está automatizado.

Sobre o impacto no mercado de trabalho, há uma frase do Elon Musk: todo trabalho que não envolve mover átomos de um lado para o outro, em algum momento, pode estar em risco. Mas por algumas décadas, o julgamento e a decisão vão continuar sendo humanos. A IA carrega o piano para você, mas quem toca o piano é você. O primeiro movimento é que a pessoa que não usa IA será substituída pela pessoa que usa IA. O segundo movimento é que algumas tarefas desaparecerão, mas outras vão nascer. Não é aniquilação do trabalho, é ressignificação. Todo trabalho manual repetitivo que ainda se faz é tempo perdido. Tempo que poderia ser usado para tomar melhores decisões, cuidar de relacionamento com clientes, alunos, parceiros. A IA traz o tempo de qualidade que se perdeu ao longo do século XXI.

Para quem quer começar, a primeira camada é o chat com uma LLM qualquer: Copilot, Gemini, ChatGPT, Claude. Depois vem a camada de análise de dados, interpretar planilhas, trazer padrões e insights. Depois vem a automação de atividades, com ferramentas como N8n, Manus, ou o próprio Lovable. E por fim, criar produto do zero, com ferramentas como Lovable, Skip, Base44. Não precisa seguir essa ordem. O mais assustador é que todo mês essa lista muda. Estamos num momento de amplificar, não de simplificar. Todo dia surge uma ferramenta diferente. A dica é experimentar o quanto antes, porque em um mês o cenário já vai ter mudado.

As habilidades necessárias não são de tecnologia. A primeira é curiosidade, a cultura da experimentação. O custo de construir algo é tão baixo que vale a pena construir só para ver se fica legal, e se não ficar, jogar fora. O mindset do cientista, do livro Think Again do Adam Grant: chegar numa reunião e dizer, tive uma ideia, me ajudem a destruí-la. Se não conseguem destruir, provavelmente é boa. A IA é super honesta, vai dizer que a ideia é ruim. Não é sobre achar uma IA que concorde. É sobre curiosidade e humildade. A outra habilidade fundamental é saber fazer a pergunta certa, evitar o viés de confirmação. E errar com gosto: com IA, o custo de errar é pequenininho, dá para apertar um botão e voltar um passo atrás.

Um ponto importante é usar a IA para validação, não para confirmação. Se você teve uma ideia, o primeiro passo não é pedir um plano de negócio, é perguntar quais são os riscos, o que pode dar errado. Um amigo que estava montando um negócio de importação e montagem de painéis solares nos Estados Unidos pediu ajuda. Em dez minutos, a IA listou os riscos, as licenças difíceis, os prazos. Ele disse que ia fazer outra coisa, porque era muito complicado. Descobriu antes de investir o primeiro dólar.

Outro ponto: produtos de software com duas mil funcionalidades, dos quais você usa três. Agora é possível criar um produto que atende exatamente a sua necessidade, sem pagar assinatura pelo resto. Isso gera vantagem competitiva. Mas ao mesmo tempo, nasceu a febre de criar SaaS para vender assinatura, enquanto as empresas querem desenvolver internamente. Essas coisas não casam. A onda é gerar economia criando um produto que atende exatamente a necessidade, sem desperdício e sem dependência externa.

Os antipadrões a evitar: primeiro, waterfall com IA, construir o produto inteiro e só então lançar. A agilidade ganhou importância ainda maior com a IA. O feito é melhor que perfeito, fatiar, descartar, priorizar. Segundo, não se preocupar com segurança de dados. LGPD está aí. É muito fácil focar em criar uma feature e botar no ar sem pensar em segurança. Vazar dados na internet é rápido. Terceiro, se apegar a uma ferramenta para sempre. As ferramentas não param de evoluir, continue experimentando. Quarto, e o que mais incomoda, copiar e colar prompt do LinkedIn. Não é sobre copiar o melhor prompt, é sobre escrever aquele que resolve o seu problema. Cada um lida com um problema diferente.

Para priorizar o primeiro problema a resolver com IA, use a boa e velha priorização. Qual é o problema mais importante para você e sobre o qual você tem mais conhecimento? A IA não conhece o seu problema, você precisa explicá-lo. Comece pelo problema mais crítico no dia a dia que você mais domina. A qualidade da resposta e da solução vai ser muito boa. Se pegar um problema crítico mas sobre o qual não sabe nada, não sabe nem que pergunta fazer. Vá no que é impactante e que você domina, e a partir daí expanda.