Em janeiro de 2024 eu escrevi sobre “Inteligência Artificial e Gestão de Produtos“, onde falei sobre

• IA não ser novidade: embora tenha ganhado popularidade em 2023 com o ChatGPT, a inteligência artificial vem sendo usada há décadas e já deveria estar presente em produtos digitais antes disso.
• Padrão histórico: assim como internet, vídeo online e smartphones, a IA segue o ciclo de tecnologias antigas que se tornam populares após o lançamento de um produto acessível e útil.
• IA pode ser aplicada de diferentes formas: Gestores de produto precisam avaliar o impacto em desenvolvimento, interface e novas possibilidades imprevisíveis.
• Casos práticos: exemplos em empresas como Locaweb, Conta Azul, Gympass e Lopes mostram como ciência de dados e IA foram aplicadas em churn prediction, categorização automática de despesas, recomendações personalizadas e automação de processos.

Desde então tenho visto muitos artigos, palestras e podcasts contando como a IA pode melhorar a produtividade de todas as áreas da empresa, incluindo a gestão e o desenvolvimento de produtos. Há duas semanas fui a um evento de tecnologia cujo tema principal era IA e onde a maioria das palestras e cases apresentados giravam em torno de como fazer algo (escrever, código, debugar código, fazer especificação, criar protótipo, etc) de forma mais produtiva e rápida com IA.

Por outro lado, há muito poucos artigos, palestras e podcastas tratando do uso de IA como tecnologia para nos ajudar a resolver o problema da cliente enquanto geramos resultado para a empresa. Eu já escrevi um “Guia Prático de IA para Gestoras de Produto“, que mostra bem que tipos de problemas podemos resolver com IA. Contudo, em conversas com clientes e pessoas da comunidade de produto, percebi que preciso falar mais desse assunto.

IA não é só sobre produtividade: é sobre criar produtos melhores

Por produtos melhores, quero dizer produtos que resolvem melhor o problema da cliente enquanto geram resultados melhores. IA é mais uma tecnologia que devemos conhecer e ter em nosso “cinto de ferramentas” para nos ajudar a criar produtos melhores.

E isso não diz respeito apenas às empresas de tecnologia. Bancos usam produtos digitais para se conectar com suas clientes. Imobiliárias usam produtos digitais para mostrar seus imóveis. Hospitais, escolas, indústrias e outras empresas não tech também têm produtos digitais no centro de como se relacionam com suas clientes e de como melhoram suas operações internas.

Se aplicar tecnologia nesses produtos de empresas não tech já era essencial, aplicar IA é a evolução natural dessa necessidade.

IA e a gestão de produtos

Para ilustrar o foco em entregar produtos melhores, gosto de compartilhar o case da funcionalidade de imóveis similares da Lopes, a principal empresa de intermediação imobiliária do Brasil.

Na Lopes, tínhamos um desafio recorrente: melhorar a experiência de clientes que buscavam imóveis. Uma das funcionalidades-chave era a recomendação de imóveis similares. No entanto, a versão inicial do algoritmo usava apenas três variáveis estáticas (localização, tipo e valor), o que limitava bastante a precisão.

Para resolver isso, a squad de Growth (na tribo de Cliente Final) se uniu à squad de Data Science (na tribo de Big Data). Juntas, as equipes desenvolveram um novo algoritmo de similaridade ampliando a análise de três para dez variáveis estáticas, com técnicas de machine learning, ou seja, aprendendo quais imóveis eram mais clicados e usando essa informação para as próximas recomendações.

As melhorias do algoritmo de similares foram expressivas:

• A cobertura de imóveis com similares saltou de 72% para 99,5%.
• A quantidade média de imóveis similares exibidos cresceu 83%.

Isso se refletiu diretamente na experiência do cliente e no negócio:

• Houve um aumento de 106% nos cliques e 20% nos leads gerados.

Esse case mostra como a aplicação de IA, mesmo em uma funcionalidade aparentemente simples, pode gerar impacto direto na experiência da cliente e nos resultados da empresa.

No próximo artigo vamos falar sobre a diferença entre soluções determinísticas e soluções probabilísticas. Spoiler, IA gera somente soluções probabilísticas, mas nem todo problema requer soluções probabilísticas.

Treinamento e consultoria em gestão de produtos

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