IA no desenvolvimento de produtos

IA é uma tecnologia que permite que os computadores aprendam, resolvam problemas e decidam como os humanos. Desde sua ampla integração aos processos de negócios principais no início da década de 2010, designers e gerentes de produtos têm experimentado a melhor forma de aplicá-lo ao desenvolvimento de produtos.

Apenas na última década, os sistemas impulsionados por IA transformaram a forma como as organizações desenvolvem produtos, simplificando os fluxos de trabalho, automatizando tarefas repetitivas e ajudando a permitir uma abordagem mais baseada em dados para o desenvolvimento de produtos. Algumas das maiores e mais bem-sucedidas empresas do mundo incorporaram IA em seus processos, incluindo Microsoft, Open AI (ChatGPT) e McKinsey.

Atualmente, as ferramentas de desenvolvimento de produtos com IA mais avançadas ajudam os designers a gerar novas ideias de produtos que usam algoritmos complexos e modelos de IA generativa e a criar protótipos e testá-los mais rapidamente. Essa abordagem reduz o tempo geral de colocação no mercado.

A IA está mudando fundamentalmente o processo de desenvolvimento de produtos, ajudando a produzir insights sobre o comportamento do cliente mais rapidamente do que no passado. Ela também está transformando a ideia, a prototipagem, os testes e a implementação de produtos. Veja a seguir como a IA está sendo integrada aos vários processos de desenvolvimento de produtos.

As ferramentas de IA ajudam a melhorar o primeiro estágio do desenvolvimento de produtos principalmente usando sistemas de IA generativa. Esses sistemas são baseados em IA que pode criar conteúdo original, como texto, imagens e vídeo, para ajudar as equipes a realizar pesquisas de mercado mais rapidamente.

As ferramentas de IA generativa conseguem analisar grandes conjuntos de dados, acelerando insights sobre o comportamento do usuário em plataformas de mídia social como LinkedIn, X e Facebook. Os algoritmos de aprendizado de máquina (ML) ajudam os gerentes de produto a identificar desafios e preferências do cliente que podem levar a novas oportunidades para o desenvolvimento de produtos.

Por exemplo, algumas organizações modernas estão experimentando assistentes de IA totalmente integrados ao software de gerenciamento de produtos. Essas ferramentas avançadas de IA analisam o feedback do cliente em tempo real, ajudando os gerentes de produtos a identificar rapidamente áreas para o desenvolvimento de novos produtos.

A ideação ou brainstorming é a segunda fase do ciclo de vida do desenvolvimento de produtos e foi fortemente influenciada pela IA na última década. Essa influência ficou evidente especialmente nos dois anos desde o lançamento do ChatGPT e de outras ferramentas de IA generativa.

As ferramentas de IA generativa podem ajudar os gerentes de produtos a obter os insights da pesquisa que reuniram na primeira fase. As ferramentas convertem os insights em ideias para novos produtos que provavelmente terão um ajuste no mercado.

Nessa fase, geradores de texto e imagem impulsionados por IA ajudam as equipes a criar protótipos de novos produtos em potencial gerados por IA para que os stakeholders possam realizar avaliações. Embora inicialmente vista como um potencial substituto para os designers, a IA generativa provou nos últimos três anos que pode se comportar mais como uma parceira. A IA generativa pode ajudar a aprimorar e acelerar a criatividade realizando tarefas rotineiras.

Durante a fase de design e prototipagem, as ferramentas de IA ajudam os designers de produtos a criar um conceito para um novo produto e transformá-lo em um protótipo mais rapidamente do que poderia manualmente. Sistemas de design auxiliado por computador (CAD) aprimorados por IA podem criar designs complexos de forma mais rápida e eficiente do que humanos. A automação de aspectos repetitivos do processo de design e prototipagem permite que engenheiros e designers de produtos se concentrem mais em tarefas de tomada de decisão criativas e estratégicas.

Ferramentas de simulação aprimorada por IA também desempenham um papel fundamental nesta fase, ajudando as equipes a prever como seus projetos e protótipos serão usados pelos clientes. Simulações baseadas em ML comparam cada design de produto de forma completa, ajudando os gerentes de produtos a entender como seus projetos provavelmente se sairão no mercado.

Após a conclusão da etapa de design, as ferramentas orientadas por IA automatizam aspectos da fase de teste e construção, produzindo centenas e até milhares de variações de protótipos que são testadas entre si para verificar o desempenho.

Quando um protótipo é validado, a IA generativa é crítica durante a fase de construção, automatizando processos que costumavam ser feitos manualmente e economizando horas das equipes de garantia de qualidade (QA).

À medida que a fase de teste se aproxima da conclusão, os gerentes de produtos usam IA para validar suas escolhas, com métricas como desempenho, experiência do usuário (UX) e sustentabilidade para avaliar um novo produto. A tecnologia de IA é usada até mesmo para testar o ajuste ao mercado e os preços antes da fase final do ciclo de vida de desenvolvimento, lançamento e iteração do produto.

Durante a fase de lançamento e iteração, a IA permite que os produtos passem por melhorias contínuas, coletando dados do mundo real para dar às organizações uma vantagem competitiva.

Sistemas avançados de IA são projetados para monitorar a experiência do cliente e as métricas de adoção de mercado. Eles se vinculam diretamente a um pipeline de desenvolvimento de produtos para informar novos produtos e funcionalidades de novos produtos.

Os algoritmos de ML são novamente fundamentais durante esse estágio, destacando quaisquer anomalias nos dados para que os gerentes de produtos possam identificar possíveis problemas mais rapidamente e detectar mudanças significativas no comportamento do usuário e nas tendências do mercado.

A integração da IA ao ciclo de vida de desenvolvimento de produtos permitiu que gerentes de produtos e equipes de desenvolvimento usassem recursos de IA para aprimorar processos, obter insights mais aprofundados sobre o comportamento do cliente e inovar de forma mais rápida. Veja a seguir os principais benefícios empresariais do uso da IA no desenvolvimento de produtos.

Os benefícios do uso da IA no ciclo de vida de desenvolvimento de produtos levaram empresas de todos os tamanhos a buscar novas maneiras de integrá-la a seus processos e estratégias principais. Desde design e prototipagem até a coleta de volumes de dados de feedback de clientes em busca de insights, veja abaixo os principais casos de uso empresarial de IA no desenvolvimento de produtos.

As ferramentas de IA estão sendo amplamente usadas durante a fase de design do produto para ajudar as equipes a fazer brainstorming mais rápido, experimentar diferentes projetos e testar hipóteses. A IA generativa e o aprendizado de máquina têm sido especialmente úteis nos últimos anos, ajudando as equipes a testar variações de produtos e até gerar novos designs com base em métricas predefinidas.

A análise preditiva de dados orientada por IA transformou a maneira como as empresas abordam o desenvolvimento de novos produtos. Esse procedimento envolve o uso de ferramentas de IA para analisar como um produto provavelmente se sairá no mercado com base nas mídias sociais, no feedback dos clientes e nas avaliações online. Insights orientados por IA podem revelar tendências nas preferências dos clientes com mais rapidez do que a pesquisa manual, possibilitando que as organizações sejam mais ágeis e adaptáveis em suas abordagens.

As ferramentas de IA generativa, capazes de escrever e testar código, mudaram a forma como as equipes de DevOps criam e testam novos produtos e serviços de software. Agentes de IA desenvolvidos pela Microsoft, OpenAI e outros automatizam muitos aspectos de teste e implementação. Essas ferramentas permitem que os engenheiros iterem mais rápido e se concentrem mais em tarefas criativas. Agentes são sistemas de IA que realizam tarefas de forma autônoma, sem a necessidade de intervenção humana.

A IA melhorou muitos aspectos das cadeias de suprimentos modernas, ajudando os gerentes de inventário a otimizar a oferta e a demanda de um produto com ferramentas avançadas de previsão aprimoradas por IA. Os sistemas de IA analisam dados em tempo real dos fornecedores, automatizando a fabricação e o envio de produtos quando o fornecimento é baixo.

A IA está melhorando muito a análise de sentimento no desenvolvimento de produtos, o processo de análise de grandes volumes de texto para determinar se ele expressa um sentimento positivo ou negativo.

As ferramentas de análise de sentimento por IA reúnem de forma abrangente o feedback dos clientes de sites de redes sociais e outras plataformas e o analisam de acordo com os parâmetros definidos pelos gerentes de produtos. Os algoritmos de ML ajudam até mesmo a sugerir novas ideias ou funcionalidades de produtos com base no feedback que analisam.

A introdução da IA nos fluxos de trabalho de desenvolvimento de produtos representa uma mudança na forma como as organizações abordam a disciplina. Desde a simplificação da forma como os designers fazem brainstorming e protótipos até a automatização de aspectos demorados do DevOps, como escrever e testar código, ele está transformando todo o ciclo de vida de desenvolvimento do produto.

Conforme a tecnologia continua avançando, três áreas parecem propensas a impulsionar a inovação:

• IA agêntica

• Plataformas low-code ou no-code

• IA responsável e ética

A integração da IA no desenvolvimento de produtos está tendendo menos a substituir a criatividade humana e mais a habilitá-la e aprimorá-la. A IA agêntica, que representa sistemas de IA que raciocinam, usam ferramentas e resolvem problemas como as pessoas, está no centro desse esforço.

O alto nível de sofisticação da IIA agêntica torna-a mais orientada a objetivos do que a IA generativa. Também é capaz de assumir tarefas complexas, como pesquisa e gerenciamento de processos, que podem informar e melhorar o processo criativo.

Plataformas de software de pouco código e no-code permitem que indivíduos sem experiência em programação de computadores criem aplicações simples. Essas plataformas estão sendo significativamente aprimoradas pela IA.

Não programadores estão usando plataformas de pouco código e no-code para construir aplicações cada vez mais sofisticadas a um custo reduzido. De acordo com um relatório recente, 70% das novas aplicações corporativas serão criadas em plataformas de pouco código e no-code este ano, um aumento de 25% nos últimos 5 anos.²

As manchetes estão repletas de medos relacionados à IA e, quanto mais a tecnologia é integrada a ferramentas das quais as empresas dependem todos os dias, mais esses medos parecem aumentar. Em vez de correr da tecnologia, as empresas modernas estão buscando cada vez mais maneiras de integrá-la aos seus processos de forma responsável e ética.

Exemplos no desenvolvimento de produtos incluem designers que estão entrelaçando proteções de justiça e transparência em ferramentas de IA generativa e engenheiros que estão construindo frameworks de IA que reduzem vieses em seus algoritmos subjacentes.