Tenho visto várias conversas de produto dizendo que, agora que o delivery ficou mais rápido com a IA, o discovery é o novo gargalo. Discordo, e vou mostrar que dá para acelerar discovery com e sem IA.

Acelerando discovery com IA

Sim, para desenvolvimento temos muitas ferramentas que estão acelerando a entrega de software. Claude Code, Cursor e Copilot são alguns exemplos. Mas também existem muitas ferramentas que aceleram o product discovery. Como sabemos, discovery tem dois lados, discovery do problema e discovery de solução.

Discovery de solução

Quando já sabemos qual problema precisamos resolver, é o momento de pensar, avaliar e testar hipóteses de solução. Uma ferramenta muito útil no discovery de solução é o protótipo, algo que fazemos para mostrar nossa ideia de solução para potenciais clientes e colher feedback. É aquilo que construímos para aprender. Nos anos 2000 falávamos de protótipos de papel. Hoje em dia, com Claude Code, Lovable, Replit ou ferramentas similares conseguimos fazer protótipos navegáveis e funcionais que podem até ser confundidos com produtos prontos.

Discovery do problema

Entender o problema, a motivação que a cliente tem para ter o problema resolvido, o contexto onde o problema acontece, a razão pela qual resolver aquele problema é importante para a empresa, tudo isso faz parte do discovery do problema. E para ajudar a entender todos esses aspectos do problema, temos que fazer duas coisas, coletar informações e analisar informações.

Para analisar informações, as ferramentas de IA ajudam muito. Imagina analisar dezenas de entrevistas feitas com clientes para encontrar insights. Trabalho que sem IA levava horas ou dias, com IA leva minutos. Analisar dados, sejam eles estruturados ou desestruturados, encontrar correlações, segmentar, descobrir padrões, tudo isso a IA consegue fazer muito bem e de forma bem rápida.

Para coletar informações, normalmente temos a escuta contínua por meio de entrevistas, pesquisas e observação, e os dados que já existem, como tickets de suporte, objeções de venda, analytics de uso e reviews. Para os dados que já existem, as ferramentas que já usamos estão todas incorporando IA para que elas entreguem mais insights mais rápido.

Acelerar e escalar a escuta contínua foi o problema que Anderson Borges e eu decidimos atacar com a ReveLumi, uma agente autônoma de pesquisa qualitativa. Como exemplo, criamos uma pesquisa para entender como as pessoas escolhem o que assistir na Netflix. Compartilhei o link da pesquisa em alguns grupos de WhatsApp e em 2 horas já tinha 40 respostas.

Ou seja, temos ferramentas de IA para nos ajudar em todos os momentos de discovery de problema e discovery de solução. Mas também é possível acelerar discovery sem IA.

Acelerando discovery sem IA

Usar IA não é a única forma de acelerar discovery. Tenho apresentado sobre os “Equívocos do Discovery” em conferências de produto e em apresentações in-company em minhas clientes para ajudá-las a fazer o discovery de produto mais efetivo. Nessa talk falo sobre os 4 equívocos mais comuns que vejo times de produto cometerem, e que impactam na velocidade do discovery:

• Equívoco #1: Achar que discovery é um processo. Não, discovery não é um processo. É um conjunto de ferramentas de mitigação de risco e um mindset. Ao entendermos isso, usaremos a ferramenta correta para cada risco que precisamos mitigar no discovery, e estaremos constantemente observando para aprender sobre nossas clientes, seus problemas e suas motivações para terem esses problemas resolvidos.
• Equívoco #2: Achar que é preciso fazer discovery de tudo. Não necessariamente. Exemplos: algo já conhecido, questões regulatórias, necessidades urgentes. Ao fazermos discovery somente quando necessário, estaremos economizando tempo.
• Equívoco #3: Achar que discovery é sobre entender o problema. Sim, mas discovery é também sobre criar hipóteses de solução. Não fazer discovery de solução é a razão de falha de muitos produtos. Discovery de solução é onde a mágica da inovação acontece. Ao fazer discovery de solução, teremos a oportunidade de encontrar soluções mais rápidas e mais baratas de serem implementadas.
• Equívoco #4: Achar que engenharia deve focar no delivery. Engenharia é essencial no discovery de solução, trabalhando junto com Produto e Design na criação e teste de hipóteses de solução para escolher a que trará resultados mais rápido.

Ao evitarmos de forma consciente esses 4 equívocos, e usarmos ferramentas de IA como descrevi acima, iremos acelerar o discovery de produtos para nos manter no mesmo ritmo de nosso delivery, mesmo agora que ele está bem mais acelerado com IA. E um efeito colateral de um delivery mais rápido é que a engenharia agora tem mais tempo pra estar no discovery de solução junto com produto e design.

Ouça mais clientes, com menos esforço

Num mundo onde a IA nivela a execução, o conhecimento profundo da sua cliente é o único ativo que o concorrente não consegue copiar. A ReveLumi foi criada exatamente para isso. Conheça em revelumi.com.

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.

Podcast da Gyaco

Na Gyaco, acreditamos no poder das conversas para promover reflexão e aprendizado. Por isso, temos o podcast Produto em Pauta, com episódios toda quinta-feira.

A série principal é Mentorias: conversas com profissionais de produto, partindo da ideia de que as perguntas de uma pessoa muitas vezes são as perguntas de muitas outras. Exploramos desafios concretos e transformamos experiência em aprendizados práticos que você pode aplicar no seu próprio contexto.

Disponível no YouTube e no Spotify. Gravado em português e, no YouTube, com legendas em inglês.

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