A construção de produtos AI-first: a (re)construção do legado

Nos últimos 15 anos, pudemos observar a ascensão do ecossistema de startups ao redor do mundo, uma crescente que acompanhou e foi acompanhada pela evolução e aperfeiçoamento das tecnologias, muitas delas consideradas disruptivas dentro de seus mercados.

Para além da criação de produtos e serviços, o modus operandi dessas empresas também se mostrava disruptivo, já que estas nasceram com o propósito de escalar rápido, explorar e oferecer novas experiências digitais – visto que já nasciam nesse meio – e entregar valor de forma rápida ao mercado.

Contudo, e apesar dessa natureza – que, em tese, tende a facilitar adaptações e adequações –, um novo divisor de águas se apresenta a essas startups, acompanhando tendências que se renovam cada vez com mais velocidade: construir produtos que não só integrem IA, mas que sejam AI-first em sua essência.

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Neste artigo, vou discorrer mais sobre essa abordagem centrada em IA dentro do atual contexto – de amplas transformações e evoluções no campo da inteligência artificial. Acompanhe a leitura!

Produtos AI-first: uma questão de legado

Em primeiro lugar, é importante apontar que construir produtos AI-first é bastante diferente de adicionar recursos baseados em IA – por mais úteis e funcionais que estes sejam. Essa construção significa, na prática, repensar as atividades, operações e ofertas com IA como fundamento estrutural do negócio.

Tratando-se de startups com modelos de negócio mais bem estabelecidos e evoluídos, como as scale-ups e afins, o desafio de construir produtos AI-first se mostra duplo: transformar e adequar aquilo que já existe – ou seja, a manutenção de um legado –, ao mesmo tempo que cria o novo sob a nova lógica que se desenha de forma contínua.

Esse legado ultrapassa questões de infraestrutura: envolve decisões passadas sobre produto, modelos de relacionamento com clientes e stakeholders, métodos de captura e uso dos dados, processos de desenvolvimento e até a percepção de valor por parte da organização. Nesse sentido, a abordagem centrada em IA demanda um olhar crítico sobre o que pode e deve ser mantido ou alterado – e o que exigirá uma construção do zero.

Nesse sentido, dentro do cenário atual, de rápida evolução tecnológica, posicionar a inteligência artificial no centro do design de produtos representa uma importante mudança de paradigma. Isso porque, quando pensamos no conceito central deste artigo, estamos falando de uma transformação na forma como entendemos, construímos e interagimos com produtos digitais.

Assim, dentro de uma abordagem que prioriza a IA antes de outros aspectos ou elementos, produtos AI-first são aqueles concebidos com a inteligência artificial como sua principal capacidade – ou seja, trata da experiência em si, como um todo, e não apenas como um aprimoramento dela.

Uma nova construção de experiências

Para se ter uma ideia da importância disso em termos de mercado e desejo do público, uma pesquisa da Accenture aponta que 83% dos consumidores estão dispostos a compartilhar seus dados para uma experiência personalizada.

Dessa forma, produtos que priorizam a IA podem não só atender a essas expectativas, mas proporcionar interações relevantes, adaptáveis e personalizadas. Dentre outros diferenciais, produtos AI-first proporcionam:

• Aprendizado e evolução da máquina a partir de interações do usuário;
• Antecipação de necessidades, indo além da resposta a comandos explícitos;
• Personalização de experiências, de forma ampla;
• Ampliação das capacidades humanas, para além da mera automatização de tarefas;
• Geração de novos conteúdos e soluções, indo além de respostas pré-programadas.

Naturalmente, não basta que as organizações apenas decidam que a partir de agora, seus produtos serão AI-first, acreditando que meras soluções avançadas de IA irão resolver problemáticas e questões. Conforme tenho defendido de modo enfático nesta coluna, trata-se, sobretudo, de uma questão cultural, do cotidiano da empresa e dos pilares que a sustentam.

Para além de questões já óbvias a essa altura do campeonato, como as relacionadas à ética, transparência e segurança de dados, discutir essa abordagem significa, também, entender como IA e humanos podem e devem colaborar na construção de novos produtos e modelos de negócio.

Em projetos bem estabelecidos, é comum que a IA lide com tarefas repetitivas, computacionais e com a massiva quantidade de dados, enquanto os humanos entram com a criatividade, supervisão e julgamento, com uma interface entre as duas partes que funcione de forma natural e intuitiva. Ao mesmo tempo, em resumo, um produto AI-First é aquele que sem a presença da IA não entrega o resultado que se propõe.

Conclusão

Como é possível depreender a partir desta coluna – em complemento às que foram escritas e publicadas nos últimos meses –, a abordagem AI-first nas organizações não deve ser vista apenas como uma mudança estrutural de produto, mas de negócio.

O momento atual, que pode ser considerado de transição para a grande maioria dos negócios, pode e deve trazer impactos e mudanças não apenas em relação àquilo que se oferece ao mercado, mas também e sobretudo em termos operacionais e culturais.

Hoje, recursos tecnológicos permitem que as empresas criem e construam coisas que simplesmente não eram possíveis há alguns anos. Aquelas que entenderem esse novo cenário e se prepararem adequadamente para ele, saem na frente. E, em um mercado cujas possibilidades e tendências avançam em velocidade exponencial, não basta acompanhar: é preciso liderar a próxima onda de inovação.

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