IA no desenvolvimento de produtos: aplicações, oportunidades e riscos

Estas notas surgiram a partir da leitura do artigo “AI Product Development: Why Founders Are Fascinated?”, de Anton Lukianchenko, publicado pela TechMagic e com última atualização informada em 31 de maio de 2024.

O artigo original pode ser consultado em:

https://www.techmagic.co/blog/ai-product-development

O ponto que mais me chamou atenção durante a leitura é que a aplicação da inteligência artificial ao desenvolvimento de produtos vai muito além de adicionar um chatbot a um software.

Quando pensamos em um produto baseado em IA, é comum imaginar imediatamente alguma funcionalidade generativa: produzir textos, responder perguntas, criar imagens ou conversar com o usuário.

Entretanto, existe outra perspectiva igualmente importante: usar IA durante o próprio processo de criação, validação e evolução de um produto.

Nesse cenário, a inteligência artificial passa a participar de diferentes momentos do ciclo de desenvolvimento, auxiliando equipes a compreender usuários, explorar ideias, analisar dados, testar hipóteses, automatizar atividades e tomar decisões.

Da intuição para decisões apoiadas por dados

Uma das ideias centrais da leitura é a possibilidade de reduzir a dependência exclusiva da intuição durante o desenvolvimento de produtos.

Isso não significa eliminar a experiência humana. Significa acrescentar outra camada ao processo decisório.

Tradicionalmente, uma equipe pode decidir desenvolver determinada funcionalidade a partir de entrevistas, pesquisas de mercado, experiência dos profissionais e feedback dos usuários.

Essas fontes continuam importantes.

A IA acrescenta a possibilidade de processar grandes quantidades de informações que dificilmente seriam analisadas manualmente na mesma escala.

Imagine uma plataforma que tenha milhares de avaliações de usuários.

Analisar manualmente cada comentário seria trabalhoso. Técnicas de processamento de linguagem natural podem ajudar a identificar padrões recorrentes, agrupar reclamações semelhantes e detectar assuntos frequentemente mencionados.

O processo passa a combinar:

experiência da equipe
        +
feedback dos usuários
        +
dados de utilização
        +
análise apoiada por IA
        ↓
decisões sobre o produto

Essa combinação é mais interessante do que pensar em uma oposição entre decisão humana e decisão da IA.

A tecnologia funciona melhor quando aumenta a capacidade de análise das pessoas responsáveis pelo produto, em vez de simplesmente substituir o processo decisório.

IA pode participar desde a descoberta do problema

Antes de desenvolver um produto, existe uma pergunta fundamental:

qual problema estamos tentando resolver?

A IA pode auxiliar justamente nessa etapa inicial.

Dados provenientes de pesquisas, avaliações, chamados de suporte, entrevistas, redes sociais e comportamento dos usuários podem revelar necessidades que ainda não foram adequadamente atendidas.

Considere uma aplicação com milhares de comentários como:

"É difícil encontrar essa configuração."

"Demorei para descobrir onde alterava minha senha."

"O menu poderia ser mais simples."

"Não encontrei as configurações da conta."

Embora escritos de maneiras diferentes, esses relatos podem representar um mesmo problema de experiência do usuário.

Um sistema de análise textual pode ajudar a agrupá-los e indicar que determinada área da aplicação merece atenção.

A IA, nesse caso, não determina automaticamente qual produto deve ser criado. Ela ajuda a transformar grandes volumes de dados em informações que podem apoiar a descoberta de problemas.

Da ideia ao protótipo

Outro ponto interessante está na utilização da IA durante design e prototipagem.

Ferramentas generativas permitem criar rapidamente diferentes possibilidades de interfaces, componentes, textos, fluxos e até protótipos funcionais.

Imagine que uma equipe esteja desenvolvendo um dashboard.

Em vez de produzir apenas uma alternativa inicial, ferramentas baseadas em IA podem auxiliar na exploração de diferentes possibilidades:

Problema identificado
        ↓
Ideias
        ↓
Múltiplas alternativas
        ↓
Protótipos
        ↓
Testes
        ↓
Feedback
        ↓
Refinamento

A vantagem não está necessariamente em aceitar aquilo que a IA produz.

Está em reduzir o custo de explorar alternativas.

Isso muda a dinâmica da prototipagem. Se produzir uma alternativa se torna mais rápido, a equipe pode experimentar mais possibilidades antes de investir no desenvolvimento definitivo.

Prever antes de construir

A leitura também chama atenção para o uso de análise preditiva e simulações.

Dados históricos podem ser utilizados para estimar determinados comportamentos e antecipar possíveis problemas.

Uma empresa pode tentar prever, por exemplo:

• demanda por determinado produto;
• probabilidade de abandono;
• comportamento de diferentes segmentos;
• falhas em determinados processos;
• impacto potencial de alterações.

É importante perceber que previsão não significa certeza.

Modelos trabalham a partir dos dados disponíveis e das relações encontradas neles. Quando o contexto muda significativamente, padrões históricos podem perder parte de sua capacidade explicativa.

Por isso, previsões produzidas por IA devem ser interpretadas como instrumentos de apoio à decisão, e não como descrições infalíveis do futuro.

Personalização como característica do produto

Outra aplicação recorrente está na personalização.

Produtos digitais tradicionalmente apresentam experiências relativamente semelhantes para diferentes usuários.

Com dados suficientes, sistemas podem adaptar parte dessa experiência considerando comportamento, preferências e contexto.

É o princípio presente em muitos sistemas de recomendação.

Usuário
   ↓
Histórico + comportamento + preferências
   ↓
Modelo
   ↓
Recomendação ou experiência personalizada

Essa lógica pode aparecer em diferentes produtos.

Uma plataforma educacional pode adaptar exercícios ao desempenho do estudante. Um comércio eletrônico pode organizar recomendações de produtos. Um aplicativo pode destacar funcionalidades utilizadas com maior frequência.

A personalização pode aumentar a relevância da experiência, mas também introduz uma questão importante:

quanto o sistema precisa saber sobre o usuário para oferecer essa personalização?

É nesse ponto que eficiência e privacidade começam a se encontrar.

IA também pode atuar nos bastidores

Um aspecto particularmente interessante é que a IA utilizada em produtos nem sempre precisa aparecer para o usuário.

Muitas aplicações podem acontecer nos bastidores.

Ela pode auxiliar em:

• análise de feedback;
• detecção de anomalias;
• priorização de funcionalidades;
• previsão de demanda;
• testes;
• controle de qualidade;
• segurança;
• suporte à tomada de decisão.

Isso ajuda a desfazer uma associação cada vez mais comum:

Produto com IA = chatbot

Um produto pode utilizar inteligência artificial de maneira significativa sem apresentar qualquer interface conversacional.

A IA pode ser simplesmente um componente da arquitetura responsável por analisar, classificar, recomendar, prever ou automatizar determinadas atividades.

Essa distinção é particularmente importante para quem pensa em desenvolver novos produtos digitais. Antes de escolher uma ferramenta ou modelo de IA, é necessário compreender qual problema do produto realmente se beneficiaria dessa tecnologia.

O impacto sobre tempo e custo

Grande parte do interesse empresarial pela IA está relacionada à possibilidade de automatizar atividades repetitivas e acelerar partes do ciclo de desenvolvimento.

Considere uma equipe que precisa:

analisar feedback
→ elaborar alternativas
→ construir protótipos
→ testar
→ identificar problemas
→ corrigir
→ testar novamente

Se ferramentas de IA conseguirem reduzir o esforço necessário em algumas dessas etapas, o ciclo pode se tornar mais curto.

Isso se relaciona ao conceito de time-to-market, isto é, o tempo necessário para transformar uma ideia em um produto disponível no mercado.

Entretanto, existe uma diferença importante entre fazer mais rápido e construir melhor.

Automatizar uma etapa inadequada apenas permite executar mais rapidamente um processo inadequado.

A IA pode reduzir determinados custos operacionais e acelerar atividades, mas continua sendo necessário definir corretamente o problema, avaliar resultados e compreender as necessidades das pessoas que utilizarão o produto.

Existe um risco de confiança excessiva

Esse talvez seja um dos pontos mais importantes da discussão.

Quanto melhores se tornam os sistemas de IA, maior pode ser a tentação de delegar decisões a eles.

O problema é que modelos aprendem principalmente a partir dos dados e objetivos utilizados em seu desenvolvimento.

Dados históricos carregam limitações.

Podem estar incompletos, representar apenas determinados grupos ou reproduzir padrões indesejáveis existentes na sociedade.

Imagine que um sistema analise apenas o comportamento dos clientes que atualmente utilizam determinado produto.

Ele pode descobrir com grande precisão o que esses clientes desejam.

Mas isso não significa necessariamente que consiga identificar necessidades de pessoas que nunca conseguiram utilizar o produto.

Existe uma diferença importante entre:

O que os dados mostram?

e:

O que ainda não aparece nos dados?

Criatividade, contexto, experiência profissional e contato direto com pessoas continuam relevantes justamente porque nem todo problema está representado adequadamente em uma base de dados.

Viés também pode virar funcionalidade

Outro risco está no viés algorítmico.

Se os dados utilizados por um sistema representam determinados grupos de maneira inadequada, as decisões derivadas desses dados também podem apresentar distorções.

Isso pode afetar recomendações, preços, classificação de usuários, acesso a funcionalidades e inúmeras outras decisões.

O problema se torna ainda mais relevante quando modelos deixam de apenas analisar informações e passam a influenciar diretamente a experiência das pessoas.

Nesse sentido, diversidade de dados e avaliação contínua deixam de ser apenas preocupações estatísticas.

Elas passam a fazer parte da própria qualidade do produto.

Personalização também significa responsabilidade sobre dados

Quanto mais personalizado um produto pretende ser, maior tende a ser sua necessidade de compreender o usuário.

E compreender o usuário frequentemente significa coletar dados.

Histórico de navegação, localização, preferências, interações, compras, mensagens e padrões comportamentais podem produzir experiências extremamente personalizadas.

Mas também ampliam as responsabilidades relacionadas à privacidade.

Por isso, produtos baseados em IA precisam considerar desde sua concepção questões como:

Quais dados realmente precisamos?

Por quanto tempo serão armazenados?

Quem terá acesso?

O usuário sabe como os dados são utilizados?

É possível oferecer a funcionalidade coletando menos informações?

Essas perguntas pertencem tanto ao desenvolvimento técnico quanto à gestão do produto.

IA como ferramenta, não como piloto automático

Depois da leitura, considero que uma boa maneira de compreender a utilização de IA no desenvolvimento de produtos é pensar nela como uma camada de ampliação da capacidade da equipe.

Ela pode ampliar nossa capacidade de:

• analisar;
• comparar;
• explorar alternativas;
• identificar padrões;
• gerar protótipos;
• automatizar;
• prever;
• personalizar.

Mas essas capacidades continuam inseridas dentro de decisões humanas.

IA
   ↓
amplia capacidade de análise
   ↓
gera alternativas
   ↓
automatiza determinadas tarefas
   ↓
apoia decisões
   ↓
pessoas avaliam contexto, riscos e objetivos

Essa distinção é importante.

Um sistema pode descobrir que determinada alteração provavelmente aumentará o engajamento.

A decisão seguinte continua sendo humana:

esse aumento de engajamento é desejável e compatível com os objetivos e valores do produto?

Nem toda métrica que pode ser otimizada precisa ser maximizada.

O que levo desta leitura

A principal conclusão que extraio é que o potencial da IA no desenvolvimento de produtos está menos em uma funcionalidade isolada e mais na possibilidade de transformar diferentes etapas do processo de criação.

Ela pode atuar antes de existir qualquer código, ajudando a compreender necessidades.

Pode participar da ideação e prototipagem.

Pode auxiliar durante desenvolvimento, testes e controle de qualidade.

Depois do lançamento, pode analisar comportamento, personalizar experiências e fornecer informações para novas decisões.

Temos, portanto, algo semelhante a:

Descoberta
    ↓
Ideação
    ↓
Design
    ↓
Prototipagem
    ↓
Desenvolvimento
    ↓
Testes
    ↓
Lançamento
    ↓
Análise
    ↓
Evolução

A IA pode aparecer em praticamente todas essas etapas.

Isso ajuda a explicar por que o tema desperta tanto interesse entre fundadores, desenvolvedores e equipes de produto.

Ao mesmo tempo, quanto maior sua participação no ciclo de desenvolvimento, maior também se torna a importância de governança, transparência, privacidade, qualidade dos dados, avaliação de vieses e supervisão humana.

Talvez a questão mais interessante, portanto, deixe de ser simplesmente:

“Como colocar IA no meu produto?”

e passe a ser:

“Em quais partes do problema a IA realmente acrescenta valor?”

Essa segunda pergunta parece muito mais útil para quem pretende desenvolver produtos com inteligência artificial sem transformar a tecnologia em um fim em si mesma.

Da ideia para um produto real

Esse tipo de discussão também se conecta diretamente ao meu trabalho com desenvolvimento de software.

Uma ideia de produto baseada em IA precisa sair do campo conceitual e ser transformada em requisitos, arquitetura, interfaces, integrações, dados e código. Em alguns projetos, a inteligência artificial pode ser o núcleo da solução. Em outros, pode ser apenas um componente responsável por resolver um problema específico.

É justamente nessa interseção entre problema, produto e tecnologia que procuro trabalhar.

Desenvolvo sites profissionais, sistemas web sob demanda e também atuo com consultoria para criação e evolução de sistemas. Antes de escolher uma tecnologia, considero importante compreender o problema, as necessidades dos usuários e o contexto no qual a solução será utilizada.

Com inteligência artificial, acredito que esse cuidado seja ainda mais importante. Nem todo produto precisa de IA e nem toda funcionalidade se torna melhor simplesmente porque um modelo foi incorporado à arquitetura.

A pergunta que procuro fazer primeiro é:

qual problema queremos resolver e onde a tecnologia realmente pode acrescentar valor?

Se você está pensando em desenvolver um sistema, produto digital ou aplicação envolvendo inteligência artificial, pode entrar em contato comigo para conversarmos sobre a ideia, sua viabilidade e possíveis caminhos técnicos.

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Aqui no blog procuro registrar estudos com maior profundidade, além de publicar conteúdos sobre programação, inteligência artificial, ciência de dados, desenvolvimento de software e outras tecnologias que venho estudando ou utilizando.

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Fonte da leitura

Estas notas foram elaboradas a partir da leitura, interpretação e reflexão sobre o artigo “AI Product Development: Why Founders Are Fascinated?”, publicado pela TechMagic e com última atualização informada em 31 de maio de 2024.

LUKIANCHENKO, Anton. AI Product Development: Why Founders Are Fascinated? TechMagic. Última atualização: 31 de maio de 2024.

O autor, Anton Lukianchenko, é apresentado pela TechMagic como Arquiteto Sênior de Web e IA em seu Centro de Excelência, com mais de dez anos de experiência em desenvolvimento de software.

A publicação também apresenta Krystyna Teres, escritora de conteúdo da TechMagic, nos créditos editoriais/tradução.