Esse é o terceiro artigo da série de artigos que estou escrevendo sobre IA e gestão de produtos. Aqui estão os artigos anteriores:

• IA não é só sobre produtividade: onde explico que IA é uma tecnologia que, além de aumentar a produtividade de todas as áreas da empresa, deve ser considerada também para construir produtos inteligentes, que nos ajudam a resolver problemas das clientes enquanto geram resultado para a empresa.
• Nem toda funcionalidade precisa ter IA: nesse artigo explico a diferença entre soluções determinísticas e probabilísticas, que são as soluções baseadas em IA. Há situações em que soluções determinísticas são mais apropriadas, enquanto em outras, é melhor usar soluções probabilísticas.

Hoje vamos falar sobre a diferença entre IA generativa e IA analítica.

IA analítica: a veterana da IA

Quando falamos em IA, muita gente pensa direto em ferramentas generativas como ChatGPT, DALL·E ou Midjourney. Mas a IA analítica existe há décadas e está presente em produtos digitais que usamos todos os dias.

A IA analítica é aquela que analisa dados para encontrar padrões, fazer previsões, classificar informações ou recomendar ações. Ela não cria conteúdo novo. Ela interpreta dados e gera insights ou outputs baseados nesses padrões.

No primeiro artigo da série, contei o caso da Lopes, a maior empresa de intermediação imobiliária do Brasil. A funcionalidade de recomendação de imóveis similares é um ótimo exemplo de IA analítica: o algoritmo observa o comportamento de pessoas que clicam em determinados imóveis e calcula a probabilidade de que outros imóveis também sejam relevantes para quem está navegando.

Essa IA não escreve textos nem gera imagens; ela analisa interações e faz previsões. E, como mostrei nos números, foi capaz de melhorar a experiência das clientes e os resultados do negócio.

IA generativa: a criadora de conteúdo

A IA generativa, que ganhou destaque a partir de 2022/2023 com modelos de linguagem como GPT, é diferente,
ela cria algo novo, que pode ser texto, imagem, áudio, vídeo ou código, com base em padrões aprendidos durante o treinamento.

No meu projeto experimental Zapando, construído com vibe-coding em um fim de semana, combinei os dois tipos de IA para construir um app de gestão de objetivos e tarefas. O Zapando usa IA analítica para:

• detectar o idioma do objetivo inserido pela usuária,
• avaliar se o objetivo está bem formulado (por exemplo, se é específico, se tem critérios de sucesso) e apontar ajustes.

E usa IA generativa para:

• revisar o texto do objetivo, sugerindo melhorias,
• gerar tarefas relacionadas àquele objetivo, no mesmo idioma da usuária.

O app é simples, mas ilustra bem a diferença. Enquanto a parte analítica interpreta e avalia o que já existe, a parte generativa produz conteúdo novo (as sugestões de tarefas e de melhorias nos objetivos). Veja no vídeo como o Zapando combina IA analítica e generativa na prática:

Quando usar cada tipo

Para equipes de produto, a chave está em entender quando cada tipo de IA faz sentido:

• IA analítica quando for preciso detectar padrões, prever resultados ou recomendar ações com base em dados: churn prediction, previsão de demanda, detecção de fraude, ranking de itens, etc.
• IA generativa quando precisar criar algo novo ou personalizado em tempo real: mensagens, imagens, vídeos, áudios, relatórios, resumos, instruções, interfaces dinâmicas ou até mesmo código.

Muitos produtos, como o próprio Zapando, combinam as duas. O importante é não cair no hype da IA generativa, pois nem todo problema precisa que a IA escreva ou crie algo. Às vezes, analisar dados e prever padrões é o que precisamos e, muitas vezes, é mais barato, explicável e fácil de manter.

Reconhecer a diferença entre IA analítica e IA generativa ajuda as equipes de produto a escolher a ferramenta certa para cada problema e a comunicar melhor as decisões para as lideranças e stakeholders.

O próximo artigo dessa série será intitulado “Nem toda funcionalidade precisa de interface conversacional”.

Treinamento e consultoria em gestão de produtos

Ajudo empresas e lideranças (CPOs, heads de produto, CTOs, CEOs, tech founders e heads de transformação digital) a conectar negócios e tecnologia por meio de treinamentos e consultoria focados em gestão de produtos e transformação digital.

Podcasts da Gyaco

Na Gyaco, acreditamos no poder das conversas para provocar reflexão e aprendizado. Por isso, temos três podcasts que exploram o universo de gestão de produtos por ângulos diferentes:

• Produto em Pauta: Na nova temporada intitutlada “Além das Buzzwords”, Felipe Castro e eu desmistificamos termos de produto com exemplos reais das nossas clientes. Disponível no YouTube e no Spotify. Gravada em português e, no YouTube, com legendas em inglês.
• Product Chronicles, the Brazilian Way: com Fábio Martinelli Duarte e Paulo Caroli: o jeito brasileiro de fazer produto, histórias, desafios e aprendizados, com cases das nossas clientes. Disponível no YouTube e no Spotify. Gravado em inglês e, no YouTube, com legendas em português.
• Beyond the Article, Expanded by AI: C.L.A.R.A. (Creative Language AI for Reflective Augmentation) conversa com meu clone de AI, JocAI, expandindo meus artigos com novas perspectivas. Disponível no YouTube e no Spotify. Graças à IA, os episódios estão disponíveis em inglês, espanhol e português.

Gestão de produtos digitais

Você trabalha com produtos digitais? Quer aumentar as chances de sucesso do seu produto, resolver os problemas das usuárias e atingir os objetivos da empresa? Conheça meus livros, onde compartilho o que aprendi ao longo de mais de 30 anos criando e gerenciando produtos digitais:

• Transformação digital e cultura de produto: Como colocar a tecnologia no centro da estratégia de sua empresa
• Liderança de produtos digitais: A ciência e a arte da gestão de times de produto.
• Gestão de produtos: Como aumentar as chances de sucesso do seu software.
• Guia da Startup: Como startups e empresas estabelecidas podem criar produtos de software rentáveis.