Como a IA revolucionará o desenvolvimento de produtos e como se preparar [insights do consultor sênior de startups da AWS]

Como qualquer empresário sabe, o ajuste do produto ao mercado é um dos aspectos mais desafiadores ao iniciar um negócio.

Prever o produto certo para construir – e investir na construção de protótipos, experimentos e testes – é um processo exaustivamente longo e caro e, muitas vezes, os empresários ficam sem dinheiro antes mesmo de testar seus produtos.

Felizmente, como Deepam Mishra, consultor sênior de startups e especialista em IA da AWS, me disse: “Este processo está prestes a virar de cabeça para baixo com os mais recentes avanços em IA”.

Sentei-me com Mishra para discutir como a IA revolucionará todos os aspectos do processo de desenvolvimento de produtos e como as startups e pequenas e médias empresas devem se preparar para isso.

Como a IA revolucionará o desenvolvimento de produtos, de acordo com o consultor sênior de startups da AWS

1. As previsões de adequação do produto ao mercado serão mais precisas.

Pela experiência de Mishra, ele viu muitas startups fracassarem devido ao ajuste inadequado do produto ao mercado.

Isso corresponde a tendências mais amplas. Incríveis 35% das PMEs e startups falham devido à falta de necessidade do mercado.

Felizmente, a IA pode ajudar a resolver isso. A análise de dados alimentada por IA pode ajudar as startups a coletar uma visão mais precisa e completa dos dados quantitativos e qualitativos necessários para determinar se seu produto realmente atende às necessidades de seus clientes - ou se eles selecionaram o público certo em o primeiro lugar.

Aproveitar a IA ao coletar e analisar dados também pode ajudar as equipes a entender seus clientes em um nível mais profundo.

Como Mishra me disse, “A IA pode tornar mais fácil entender as reais necessidades do cliente escondidas atrás de problemas conhecidos. Freqüentemente, os engenheiros começam a construir protótipos sem uma compreensão profunda das necessidades quantitativas e qualitativas do cliente. Antes da IA ​​generativa, havia ferramentas menos capazes de analisar essas informações.”

2. A IA aumentará muito a velocidade da iteração e o tempo de lançamento no mercado.

A criação de maquetes e protótipos de um produto que você deseja testar é um dos aspectos mais demorados do ciclo de vida de desenvolvimento do produto. Normalmente, leva de quatro a 12 semanas para criar um protótipo eletrônico e de uma a quatro semanas para uma maquete impressa em 3D.

“O tempo que leva para gerar uma encarnação física – ou mesmo uma encarnação 3D ou visual de um produto – requer alguma física real por trás disso”, explica Mishra.

“É um processo bastante longo para gerentes de produto, designers e engenheiros de software construir um produto em um modelo tridimensional.”

Em outras palavras: todo esse tempo e dinheiro que você investe na criação e teste de um protótipo pode acabar custando o seu negócio.

Imagine o poder, então, de um mundo em que a IA pode ajudá-lo a criar maquetes e protótipos em apenas algumas horas.

Essa velocidade é mais do que apenas conveniente: pode salvar a vida de pequenas e médias empresas e startups que não têm tempo ou recursos para desperdiçar em recursos de produtos que não trarão bons retornos.

Para Mishra, é uma das áreas de oportunidade mais empolgantes no espaço de produtos.

Como ele diz, “o fato de você poder criar conteúdo do zero com uma velocidade tão rápida e atingir um nível mais alto de precisão é um dos componentes mais empolgantes de tudo isso”.

3. A IA mudará a forma como você coleta feedback dos clientes.

Depois de ter um protótipo, ou mesmo um produto mínimo viável, você não pode parar de iterar lá. Você precisará testá-lo com clientes em potencial ou atuais para aprender como melhorá-lo ou iterá-lo a seguir.

E, até agora, a análise de produtos tem sido amplamente restrita a dados estruturados ou numéricos.

Mas os dados estruturados têm suas limitações.

Mishra me disse: “A maioria das informações corporativas não é estruturada, pois está na forma de documentos, e-mails e conversas nas mídias sociais. Eu diria que menos de 20% dos dados de uma empresa são dados estruturados. Portanto, há um enorme custo de oportunidade em não analisar esses 70% a 80% das informações.”

Em outras palavras, não há muitas soluções escaláveis ​​para coletar e analisar dados quantitativos para analisar como os clientes estão respondendo ao seu produto.

Por enquanto, muitas equipes de produto contam com grupos de foco para coletar feedback, mas os grupos de foco nem sempre são representações precisas do sentimento do cliente, o que deixa sua equipe de produto vulnerável a potencialmente criar um produto que na verdade não atende a seus clientes.

Felizmente, “a IA generativa pode ajudar a converter o feedback do cliente em dados para o seu negócio”, explica Mishra. “Digamos que você receba muitos comentários nas mídias sociais ou sobre o uso de produtos ou conversas em fóruns de clientes. Agora, você pode converter essas informações em gráficos e linhas de tendência e analisá-las da mesma forma que sempre analisou dados estruturados.”

Ele acrescenta: “Essencialmente, você pode descobrir quais recursos seus clientes estão mais comentando. Ou quais emoções os clientes têm quando se trata de recursos específicos do produto. Isso ajuda a determinar o ajuste do mercado do produto ou até mesmo quais recursos adicionar ou remover do seu produto.”

O impacto potencial de poder converter feedback quantitativo em pontos de dados acionáveis ​​é enorme.

Com a ajuda da IA, sua equipe pode se sentir mais confiante de que você está realmente investindo tempo e energia nos recursos do produto que mais importam para seus clientes.

4. A IA redefinirá como engenheiros e gerentes de produto interagem com o software.

Além de desenvolver um produto, a IA também pode inovar as equipes que o desenvolvem.

Até agora, tínhamos funções inteiras definidas para treinar as pessoas em um conjunto de produtos específico. Eles se tornaram especialistas em um determinado software e entendem como cada peça funciona.

No futuro, veremos como a IA pode ajudar sua equipe a contratar novos funcionários sem necessariamente precisar desses especialistas em software para realizar treinamentos.

Talvez você tenha um programador júnior em sua equipe com experiência limitada. Para garantir que ela cumpra a disciplina específica de codificação de software da sua empresa, você pode pré-programá-la e sistematizá-la por meio de ferramentas de geração de código de IA.

Para processos mais intensivos, como prototipagem, Mishra explica que algumas tarefas de treinamento podem até ser substituídas por IA baseada em bate-papo. “Passamos a perceber que interfaces mais naturais do tipo bate-papo podem substituir formas muito complexas de pedir ajuda de ferramentas de software e hardware.”

Digamos que sua empresa precise criar um widget. Em vez de gastar tempo e recursos na simulação de um protótipo, você pode pedir a um chatbot para produzir alguns exemplos de design e fornecer restrições.

“Você nem precisa saber quais ferramentas de aprendizado de máquina estão sendo usadas”, acrescenta Mishra, “basta falar com uma interface de bate-papo e talvez haja cinco produtos diferentes por trás do bate-papo. Mas, como humanos, nos preocupamos menos com a ferramenta e mais com os resultados”.

5. A IA aumentará a criatividade humana no espaço do produto.

O aprendizado de máquina existe há quase duas décadas e já foi aproveitado por muito tempo no espaço de desenvolvimento de produtos.

Mas está prestes a mudar drasticamente.

Como Mishra me explicou, os antigos algoritmos de aprendizado de máquina podiam aprender padrões de transformação de entradas em saídas e, então, aplicar esse padrão a dados não vistos.

Mas os novos modelos de máquinas generativas levam esse processo um passo adiante: eles ainda podem aplicar padrões a dados não vistos, mas também podem obter uma compreensão mais profunda do pensamento por trás do processo criativo.

“Eles podem entender como um programador de software cria software, ou como um designer cria um projeto, ou como um artista cria arte”, Mishra me disse.

Ele acrescenta: “Esses modelos estão começando a entender o pensamento por trás da criação, que é uma parte empolgante e assustadora. Mas onde isso se aplica a praticamente todos os estágios do desenvolvimento do produto é que agora você pode sobrecarregar o componente da criatividade humana.”

Em outras palavras: a IA se tornará qualquer gerente de produto, engenheiro ou co-piloto de designer à medida que navegam em um novo terreno, no qual ações repetidas e repetitivas serão substituídas pelo tempo gasto projetando e iterando em produtos melhores e mais poderosos.

Eventualmente, a IA mudará totalmente a experiência do cliente

Há uma conversa separada e mais profunda sobre as ramificações de longo prazo da IA ​​e do espaço do produto.

Por enquanto, a liderança do produto se concentrou amplamente em como eles podem aprimorar efetivamente seus produtos adicionando IA aos recursos existentes.

Como Mishra coloca, “a maioria dos líderes agora está dizendo: 'Deixe-me trocar o que eu tinha por IA generativa.' Então você pode pensar nesses produtos como a versão 2.0 de um modelo anterior.”

“Mas”, ele continua, “a próxima geração de soluções, na qual alguns dos inovadores mais ambiciosos estão começando a trabalhar, está reimaginando completamente a experiência do cliente. Eles não estão apenas dizendo: 'Estamos adicionando IA a um produto', mas, em vez disso, estão dizendo: 'Vamos reimaginar todo o produto em si, com IA como base'. Eles vão reimaginar as interfaces entre humano e tecnologia.”

No momento, os consumidores escolhem entre uma variedade de serviços de streaming, como Netflix ou Amazon Prime, e o serviço de streaming fornece recomendações baseadas em IA com base no comportamento anterior do usuário.

Como explica Mishra, “a primeira onda de startups dirá: 'Ok, vamos melhorar essas previsões'. Mas a segunda onda de startups ou inovadores dirá: 'Espere um segundo... Por que você precisa se preocupar com apenas uma plataforma? Por que não pensar grande?'”

“Portanto, teremos empresas que dizem: 'Deixe-me gerar conteúdo em várias plataformas, dependendo do seu humor e 10.000 outros comportamentos, em comparação com os três gêneros que eu sei que você gosta.

Como isso se encaixa no atual processo de desenvolvimento de produtos? Não.

Em vez disso, ele o vira totalmente de cabeça para baixo. E isso é aterrorizante e emocionante.

Mishra sugere: “Como você reinventa a experiência do produto? Acho que é aí que a criatividade humana vai ser aplicada.”

Como começar com IA e desenvolvimento de produtos

1. Comece a experimentar.

Mishra reconhece que, por mais que seja um momento emocionante no espaço do produto, também é um momento desafiador, e muitas PMEs e startups estão questionando se deveriam investir em IA.

A mudança está acontecendo rapidamente e pode ser difícil determinar em quais aspectos da IA ​​você deve investir ou como deve abordar a implementação em seus processos atuais.

O conselho de Mishra? “Comece a experimentar, porque você achará muito mais fácil quando começar. E há algumas áreas que agregarão valor, independentemente de você colocar a IA em produção ou não, incluindo a análise de informações e feedback do cliente ou fazendo coisas como pesquisa corporativa - você começará a ver o valor revelador desses experimentos , que o guiará pelo caminho certo.”

Felizmente, você não precisa contratar seu próprio engenheiro de aprendizado de máquina para criar algo do zero. Em vez disso, você pode considerar ferramentas como o recém-lançado Bedrock da Amazon, que fornece modelos de IA generativos pré-construídos que você pode adicionar a um aplicativo existente com uma API. Isso permite que você renuncie a qualquer treinamento de IA e limite os riscos de violação de dados e esteja em funcionamento em minutos.

2. Identifique onde a IA pode ajudar sua equipe.

Mishra recomenda descobrir os casos de uso certos que terão um ROI positivo para o seu negócio.

Por fim, é fundamental que você reserve um tempo para determinar quais áreas da empresa podem obter o maior valor da IA ​​e começar por aí.

Por exemplo, ele sugere: “Estou vendo muito trabalho nas áreas de atividades voltadas para o cliente porque isso gera receita, o que é potencialmente de alto valor”.

Se você não sabe por onde começar em sua própria equipe, não há necessidade de reinventar a roda. Considere entrar em contato com especialistas em nuvem ou startups que podem orientá-lo em algumas soluções comuns já exploradas por outras empresas.

3. Obtenha a adesão das partes interessadas.

Há outro requisito igualmente vital para a experimentação: adesão das partes interessadas e da liderança.

Mishra diz: “Acho que o alinhamento cultural e o alinhamento das partes interessadas é uma área importante na qual as empresas precisam começar a trabalhar. Se a alta liderança estiver com medo pelos motivos errados, isso pode inibir seu crescimento.”

Certamente existem preocupações com privacidade e vazamento de dados quando se trata de IA. Além disso, a IA não é perfeita: pode alucinar ou fornecer informações imprecisas ou tendenciosas ao fornecer resultados.

O que significa que, ao convencer a liderança a investir em IA, é fundamental que você enfatize que a IA não comandará o navio. Em vez disso, será o co-piloto de confiança da sua equipe.

Também é importante observar – se a liderança sente que é arriscado investir em IA, eles também devem considerar os riscos de não investir nela.

Como diz Mishra, “este é um momento seminal e você pode ficar para trás quando outras empresas iniciantes e corporativas começarem a se mover mais rapidamente em seus ciclos de inovação de produtos”.