1. Comece com o problema, não com o modelo
A IA é poderosa, mas não é uma estratégia. Antes de pensar em algoritmos ou prompts, recue:
- Qual é o verdadeiro ponto de dor do utilizador?
- Onde está a fricção, ineficiência ou necessidade não satisfeita?
Os gestores de produto são exímios em pensamento orientado para o problema. Ferramentas como Jobs to Be Done ou molduras de enquadramento de problemas podem guiar a descoberta de IA para resultados significativos — não apenas tecnologia nova.
2. Pense em experiências, não em lançamentos
Desenvolver funcionalidades de IA não é sobre longos documentos de especificação. É sobre hipóteses, feedback rápido e experiências.
Experimente:
Testes Wizard-of-Oz (backends manuais que simulam a IA)
Protótipos Lo-fi Figma com saídas simuladas
Copilotos baseados em GPT em pequena escala para validar suposições
Esta mentalidade acelera o aprendizado antes de investir em pipelines de ML.
3. Mantenha os humanos no circuito
IA sem UX é ruído. Os gestores de produto precisam de desenhar confiança, transparência e controlo em cada funcionalidade de IA.
Exemplos:
Adicione pontuações de confiança às previsões
Permita que os utilizadores desfaçam ou corrijam a saída da IA
Use uma cópia clara e explicável para descrever o comportamento do modelo
Isto constrói confiança e mantém o humano como o decisor.
4. Construa ciclos de feedback cedo
A especificação real do produto não é estática — é dados ao vivo. Especialmente com IA, as interações dos utilizadores moldam o desempenho do modelo e a utilidade do produto.
Configure:
Métricas de UX: Com que frequência são aceitas as sugestões de IA?
Monitorização do modelo: Desvio, taxas de erro, variação de confiança
Feedback contínuo: Feedback no produto ou sinais implícitos
Os GPs devem trabalhar com engenheiros e cientistas de dados para desenhar feedback no ciclo.
5. Defina o sucesso como um GP
Grande IA não significa grande produto. Relacione o sucesso com os resultados:
Os utilizadores estão a completar tarefas mais rapidamente?
A satisfação ou retenção está a melhorar?
Estamos a resolver o problema original?
KPIs a acompanhar:
Taxas de adoção de funcionalidades
NPS / feedback qualitativo sobre a utilidade
Impacto nos funis de ativação ou conversão
Isto liga o sucesso do modelo ao valor de negócio.
Conclusão: pense em estratégia, não apenas em tecnologia
A IA não é uma solução mágica — mas com a mentalidade de produto certa, torna-se uma ferramenta poderosa. Como GP (ou líder adjacente a GP), o seu trabalho é equilibrar a perceção do utilizador, a viabilidade técnica e o impacto estratégico.
Agradecimentos
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Publicado originalmente em nuno.digital. Siga-me no LinkedIn para obter mais informações sobre estratégia e inovação em IA.
