Se você é um gerente de produto, provavelmente já percebeu que construir um produto de IA é uma fera completamente diferente do software tradicional. Não se trata apenas de seguir o manual ágil usual. A maioria das equipes de produto está navegando pelo que o Incubador de Inteligência Artificial do Reino Unido chama de "nevoeiro de incerteza." Você está lidando com sistemas que nem sempre dão a mesma resposta duas vezes, são completamente dependentes de dados e precisam atender a um novo conjunto de expectativas dos usuários, tudo isso sem um roteiro claro.
Este guia está aqui para ajudá-lo a navegar por esse nevoeiro. Vamos fornecer um framework prático para IA para gerentes de produto que se concentra em três coisas: novos fluxos de trabalho que acolhem a experimentação, prompts inteligentes que realizam o trabalho e as métricas certas para provar que seu produto está realmente funcionando.
O que torna o papel da IA para gerentes de produto único?
Antes de entrarmos no como fazer, é importante entender por que as coisas são tão diferentes. Suas habilidades principais como PM, sendo focado no usuário e orientado por dados, ainda são sua base. Mas a IA lança alguns novos desafios na mistura que mudam a forma como você aborda seu trabalho. É menos sobre seguir um plano previsível e mais sobre exploração guiada.
Aqui estão as principais coisas que diferenciam a gestão de produtos de IA:
- Tudo começa com dados. Produtos de IA não são apenas construídos com código; eles são moldados por dados. Isso significa que a qualidade dos dados, como você os coleta e como são rotulados agora são preocupações de produto de primeira linha. Se seus dados estão uma bagunça, seu produto também estará. Simples assim.
- Abraçando a incerteza. Software tradicional é previsível. Você clica em um botão, e a mesma coisa acontece todas as vezes. Modelos de IA, por outro lado, trabalham com probabilidades. Uma grande parte do seu trabalho é gerenciar essa ambiguidade e projetar experiências que ajudem os usuários a confiar na IA, mesmo quando ela não é 100% certa.
- Mantendo humanos no loop. A IA fica mais inteligente com feedback. Seu fluxo de trabalho de produto precisa de uma maneira embutida para que os usuários ou suas equipes internas corrijam os erros da IA. Isso cria um loop de feedback que melhora constantemente o produto.
- Construindo guardrails éticos. Coisas como gerenciar viés, proteger a privacidade do usuário e ser transparente sobre como a IA funciona não são mais apenas caixas legais a serem marcadas. Elas são características centrais do produto. É por isso que uma ferramenta como eesel AI é construída para treinar apenas nos dados seguros próprios de uma empresa, para que você saiba que cada resposta é relevante, privada e vem de uma fonte em que você pode confiar.
Repensando seu processo: Fluxos de trabalho essenciais
Os antigos fluxos de trabalho de produto muitas vezes precisam de uma atualização quando você está trabalhando com IA. Você não está se movendo em linha reta de uma ideia para uma funcionalidade lançada. Em vez disso, você está em um ciclo constante de experimentação, aprendizado e ajustes.
O fluxo de trabalho de descoberta
A sua fase de descoberta não é mais apenas sobre perguntar, "Quais funcionalidades devemos construir?" Agora, você está perguntando, "Qual problema do usuário podemos resolver com IA que não podíamos antes?" Esta etapa é menos sobre maquetes detalhadas e mais sobre exploração. Você estará conversando com cientistas de dados desde o primeiro dia para ver o que é tecnicamente possível e realizando pequenos testes para descobrir se um modelo pode realmente resolver o problema antes de dedicar um sprint inteiro a ele. Você não está apenas projetando uma solução; você está descobrindo se uma existe.
O fluxo de trabalho de desenvolvimento e experimentação
Este não é um sprint de desenvolvimento padrão. Pense nisso mais como um experimento científico acontecendo dentro da sua equipe de produto. A equipe trabalha em um ciclo fechado: treinar um modelo, testar como ele se comporta e depois ajustá-lo com base no que você aprende. PMs, cientistas de dados e engenheiros de ML precisam estar em comunicação constante.
Uma grande parte disso é criar um espaço seguro para testar coisas, mesmo que falhem. Você não pode simplesmente lançar um novo modelo de IA para seus clientes e cruzar os dedos. Por exemplo, eesel AI permite que as equipes executem seu Agente de IA em um modo de simulação, usando tickets de suporte passados para ver como ele se comportaria. Isso permite que os PMs verifiquem a precisão da IA e estimem economias de custo em um ambiente de sandbox antes que ela fale com um cliente real, eliminando o risco do lançamento.
O fluxo de trabalho de lançamento e iteração
Lançar um produto de IA é realmente apenas a linha de partida. Como um PM, você precisa planejar um lançamento em fases. Comece com suas equipes internas ou um pequeno grupo de usuários para obter dados sobre como a IA se comporta no mundo real. Após o lançamento, o trabalho passa a ser monitorar o "desvio do modelo", que é quando o desempenho da IA piora ao longo do tempo porque os dados do mundo real mudam. Você também precisará estabelecer canais de feedback claros para que possa continuar a re-treinar a IA e garantir que ela continue eficaz.
Criando prompts eficazes: Uma habilidade chave
Com a IA generativa se tornando mais comum, um prompt bem elaborado é a arma secreta de um gerente de produto. Isso ajuda de duas maneiras: você pode usar prompts para acelerar seu próprio trabalho e pode incorporar controles baseados em prompts nos produtos que está gerenciando.
Usando prompts para acelerar tarefas
A IA pode ser uma excelente assistente para as tarefas diárias de gerenciamento de produtos. Ao escrever prompts claros com contexto suficiente, você pode automatizar partes de sua análise, brainstorming e documentação. Isso libera você para se concentrar no pensamento de grande escala que realmente impulsiona o produto para frente.
| Tarefa | Exemplo de Prompt |
|---|---|
| Sintetizando Feedback de Usuários | "Analise estas 50 transcrições de entrevistas com usuários e destaque os 5 principais pontos de dor em nosso onboarding. Para cada um, me dê três citações diretas como prova." |
| Gerando Histórias de Usuário | "Você é um gerente de produto sênior. Escreva três histórias de usuário para um recurso que permite aos administradores definir permissões específicas para usuários. Certifique-se de incluir critérios de aceitação detalhados." |
| Análise Competitiva | "Veja as avaliações do G2 e Capterra para os concorrentes X e Y dos últimos 6 meses. Coloque seus recursos mais elogiados e reclamações mais comuns em uma tabela de comparação simples." |
Construindo configuração de prompts: Uma estratégia para gerentes de produto
Os melhores produtos de IA não são caixas pretas misteriosas; eles dão ao usuário algum controle. Estamos vendo cada vez mais produtos de IA oferecerem aos usuários não técnicos uma maneira de guiar o comportamento da IA usando inglês simples. Em vez de uma tela cheia de alternâncias confusas, eles recebem apenas uma caixa de texto simples.
Esta é uma ideia central por trás do eesel AI. Seu Agente de IA não é um sistema rígido com o qual você está preso. Em vez disso, permite que os administradores definam sua personalidade, tom de voz e regras para quando escalar um problema, tudo com prompts simples. Isso transforma uma peça complicada de IA em uma ferramenta que um Chefe de Suporte pode gerenciar facilmente sem escrever código ou incomodar a equipe de engenharia.
Além das métricas de vaidade: Como a IA para gerentes de produto mede o que importa
Métricas padrão de SaaS, como usuários ativos mensais ou quanto tempo as pessoas passam no aplicativo, nem sempre contam toda a história para produtos de IA. Você precisa medir não apenas se as pessoas estão usando o recurso, mas se a IA é realmente precisa, eficaz e confiável.
Métricas principais do modelo de IA
Você não precisa de um doutorado em ciência de dados, mas precisa falar a língua. Compreender as métricas básicas que sua equipe técnica usa para verificar a saúde do modelo é essencial.
- Precisão, Precisão e Recall: Essas três métricas respondem a algumas perguntas bem básicas. Com que frequência a IA está certa? Quando ela dá uma resposta, quão confiável é essa resposta? E está encontrando todas as coisas que deveria encontrar?
- Latência: Com que rapidez a IA lhe dá uma resposta? Para qualquer coisa voltada para o usuário, uma resposta lenta é um ponto de partida, não importa quão precisa seja.
Métricas focadas no negócio
No final do dia, um recurso de IA precisa fornecer valor real para o negócio. Suas métricas devem conectar os pontos entre o desempenho do modelo, os resultados do usuário e os objetivos da sua empresa.
- Taxa de Sucesso da Tarefa: O usuário realmente conseguiu fazer o que estava tentando com a ajuda da IA?
- Taxa de Desvio: Em um ambiente de suporte ao cliente, esta é a porcentagem de perguntas que a IA resolveu completamente sozinha, sem a necessidade de intervenção humana.
- Pontuação de Confiança do Usuário: Você pode acompanhar isso com pesquisas simples no aplicativo, como perguntar "Quão confiante você está nesta recomendação? (1-5)" para ver como a confiança do usuário muda ao longo do tempo.
- ROI e Ganhos de Eficiência: Para obter e manter o apoio das partes interessadas, você precisa mostrar um retorno sobre o investimento. É por isso que ferramentas como eesel AI têm painéis claros que mostram interações de IA, taxas de desvio e economias de custo estimadas. Isso ajuda as equipes de produto a provar o impacto comercial de seus recursos de IA desde o primeiro dia.
| Se Você Normalmente Acompanha… | Para IA, Também Acompanhe… | Por Que Isso Importa |
|---|---|---|
| Taxa de Adoção de Recursos | Taxa de Interação com o Modelo | As pessoas estão realmente usando a IA ou estão ignorando-a? |
| Tempo na Tarefa | Tempo de Conclusão da Tarefa com IA | A IA está tornando os usuários mais rápidos ou está atrapalhando? |
| Satisfação do Cliente (CSAT) | CSAT Específico para IA / Pontuação de Confiança | Os usuários estão satisfeitos com as respostas da IA, não apenas com o produto em geral? |
Fazendo a IA para gerentes de produto funcionar para você e seu produto
Ser um ótimo gerente de produto de IA é mais do que apenas conhecer a tecnologia. Você precisa adaptar a forma como trabalha com novos processos construídos para experimentação, novas habilidades como escrever bons prompts e novas maneiras de medir o sucesso que se concentram na eficácia e confiança. O objetivo não é apenas lançar "recursos de IA" por lançar. É construir sistemas inteligentes e confiáveis que resolvam problemas reais e ganhem a confiança dos seus usuários, uma interação de cada vez.
Pronto para ver isso em ação?
Se você quer ver como isso funciona em uma ferramenta real, o eesel AI foi projetado desde o início com esses fluxos de trabalho modernos, controles orientados por prompts e métricas claras em mente. Ele funciona com as ferramentas que você já usa, como Zendesk, Slack e Confluence, para trazer valor imediatamente. Inicie um teste gratuito ou agende uma demonstração hoje para ver como.
Perguntas frequentes
Não, você não precisa de um conhecimento técnico profundo. Seu papel é entender o problema do usuário e o valor para o negócio, enquanto colabora de perto com cientistas de dados sobre o que é tecnicamente viável. Foque em aprender conceitos básicos como precisão e latência para que você possa falar a mesma língua que sua equipe técnica.
Comece com um problema de usuário bem definido que a IA é exclusivamente adequada para resolver, em vez de apenas tentar adicionar IA por si só. A partir daí, execute um pequeno experimento ou prova de conceito com sua equipe de ciência de dados para validar se um modelo de IA pode realmente resolver esse problema antes de se comprometer com um projeto em grande escala.
Concentre-se em métricas que conectem o desempenho da IA diretamente aos resultados de negócios. Em vez de apenas relatar a precisão do modelo, mostre como essa precisão se traduz em uma taxa de sucesso de tarefas mais alta para os usuários, uma melhor taxa de desvio para tickets de suporte ou economias de custo diretas.
A chave é projetar um processo “humano no loop” desde o início. Dê aos usuários uma maneira fácil de sinalizar respostas incorretas e fornecer feedback, que pode então ser usado para re-treinar e melhorar o modelo. Além disso, para tarefas críticas, tenha regras claras para quando a IA deve escalar para um especialista humano.
Sim, você pode, já que poucas empresas têm dados perfeitos. A preparação de dados é uma parte padrão de qualquer projeto de IA, e a fase de descoberta é o momento perfeito para avaliar a qualidade dos seus dados. Você pode então alocar tempo para a limpeza e rotulagem necessárias para construir um modelo confiável.
Está se tornando uma habilidade significativa, mas não precisa consumir toda a sua semana. Pense nisso como uma nova maneira de conduzir análises e criar documentação de forma mais eficiente, liberando seu tempo para estratégia. Se o seu produto tiver controles de prompt voltados para o usuário, então definir as diretrizes para esses prompts se tornará uma tarefa chave de design.
