[00:00:00] Chirag Mehta: Eu, sendo um Chief Product Officer, costumava dizer que os Chief Product Officers são os principais [00:00:05] oficiais de backlog. Eles ficam em um backlog. Isso era o que [00:00:10] costumava acontecer no passado. E porque você não conseguia entregar o suficiente. Sim. E [00:00:15] sempre havia mais coisas a fazer. E eu acho que agora você está introduzindo [00:00:20] esse conceito, que é que você não pode acertar algo sem experimentação.[00:00:25] 

[00:00:25] Chirag Mehta: E você precisa ter habilidades para poder experimentar. Você não precisa apenas construir recursos e resultados e [00:00:30] outras coisas, mas realmente precisa entender o que está funcionando e o que não está funcionando. 

[00:00:34] Trisha Price: [00:00:35] Se você constrói software ou lidera pessoas que fazem isso, então você está no lugar certo. [00:00:40] Este é Hard Calls. Decisões reais, líderes reais, resultados reais.[00:00:45] 

[00:00:45] Trisha Price: Olá a todos, bem-vindos de volta ao Hard Calls, o podcast que destaca os [00:00:50] melhores líderes de produto do mundo todo. Se você é novo no programa, gostaria de convidá-lo a seguir [00:00:55] ou se inscrever para que possa ficar atualizado com todos os últimos episódios. O episódio de hoje [00:01:00] é uma conversa que tive com Chirag Mehta da Constellation Research. [00:01:05] Discutimos a crescente mudança de ser fábricas de recursos para nos tornarmos líderes de produto [00:01:10] orientados a resultados. E aqui está o motivo pelo qual eu queria que você ouvisse isso. Estamos neste [00:01:15] ponto de inflexão onde a IA está comprimindo os ciclos de vida dos produtos de maneiras que nunca [00:01:20] vi antes, de anos para dias. Em muitos casos. Você pode literalmente enviar algo no [00:01:25] mesmo dia em que começa a construí-lo, mas isso também significa que você pode enviar a coisa errada mais rápido [00:01:30] do que nunca.

[00:01:31] Trisha Price: Nesta conversa, falamos sobre o que realmente significa gerenciar sua [00:01:35] equipe de produto como um laboratório de pesquisa. Por que suas métricas North Star importam mais do que a contagem de [00:01:40] recursos. E como a proporção de gerentes de produto para engenharia está mudando fundamentalmente. [00:01:45] Também discutimos algo que não acho que muitas pessoas estão falando, como garantir que suas [00:01:50] boas decisões realmente sejam recompensadas e não enterradas em backlogs.

[00:01:54] Trisha Price: Se [00:01:55] você já se sentiu como um Diretor de Backlog em vez de um Diretor de Produto, ou se você está [00:02:00] tentando descobrir como experimentar sem estourar seu orçamento, este é para você. [00:02:05] 

[00:02:05] Chirag Mehta: Então, vamos nos divertir falando sobre. Qualquer coisa e tudo sobre [00:02:10] o ciclo de vida do produto e da experiência. Eu fui Diretor de Produto no passado [00:02:15] e agora atuo como Diretor de Produto tanto para compradores quanto para usuários finais.

[00:02:19] Chirag Mehta: Então, esta vai ser uma conversa [00:02:20] divertida. Deixe-me compartilhar, deixe-me [00:02:25] começar com algo que estou vendo, e tem havido muita conversa [00:02:30] sobre recursos versus resultados, o que temos ouvido. [00:02:35] Que recursos são ótimos, mas recursos não levam você a lugar nenhum. Qualquer um pode construir um recurso em [00:02:40] um curto período de tempo.

[00:02:41] Chirag Mehta: Você pode lançar um produto em um dia se quiser, mas isso [00:02:45] pode não fazer nada. Então, você pode acabar construindo e lançando algo, mas isso pode não [00:02:50] ajudar a alcançar um resultado comercial. Então, estamos vendo essa transição. De um [00:02:55] desenvolvimento de software orientado a recursos para um desenvolvimento de produtos orientado a resultados. [00:03:00] Você vê a mesma coisa?

[00:03:01] Chirag Mehta: Talvez? Quero dizer, esse é um bom ponto de partida. 

[00:03:02] Trisha Price: Sim, é um ótimo ponto de partida. [00:03:05] Chirag, e isso vai ser tão divertido, nós dois atendendo pessoas de produtos, mas sendo pessoas de produtos. [00:03:10] Estou realmente ansiosa pela discussão. Eu acho que [00:03:15] mesmo antes do momento da IA que vimos ao longo do [00:03:20] último ano.

[00:03:20] Trisha Price: Realmente houve uma mudança de foco de fábrica de recursos para [00:03:25] resultados, porque podemos gastar muito dinheiro e celebrar que lançamos um [00:03:30] novo produto ou um novo recurso, mas e daí? Se as pessoas não usarem? Se isso não gerar [00:03:35] ARR, se não reduzir os custos de suporte, quem se importa que o lançamos porque [00:03:40] lançamos a coisa errada?

[00:03:41] Trisha Price: Bem, levando até os dias de hoje, e eu sei [00:03:45] que vamos passar mais tempo discutindo esse assunto, agora que a IA surgiu. A capacidade de usar [00:03:50] ferramentas de prototipagem incríveis e até mesmo chegar a um [00:03:55] produto real é mais fácil do que nunca e mais rápida do que nunca, certo? E [00:04:00] você tem ferramentas como Lovable, Bolt e Cursor, e todas essas ferramentas são incríveis e elas [00:04:05] colocam o produto no mercado ainda mais rápido.

[00:04:06] Trisha Price: Mas isso também pode significar que apenas construímos mais produtos ruins [00:04:10] ou mais recursos que ainda não [00:04:15] geram os resultados que estamos tentando alcançar. E é [00:04:20] realmente divertido observar esse tipo de evolução no produto [00:04:25] em que as pessoas de produto são verdadeiramente pessoas de estratégia e negócios. [00:04:30] E a responsabilidade é a mesma que a do restante da empresa em termos de [00:04:35] métricas de negócios.

[00:04:36] Chirag Mehta: Sim, então eu, eu gosto do que você disse, pessoas de estratégia [00:04:40] e negócios. E se você observar o típico gerente de produto — e, aliás, eu sou engenheiro de formação e, na minha equipe, contamos com um gerente de produto — somos engenheiros e pessoas que trabalham com engenharia. Assim, vimos que qualquer um pode se tornar um gerente de produto.

[00:04:59] Chirag Mehta: Você tem [00:05:00] que ser apaixonado pelo domínio da tecnologia e tudo mais. Mas você ressalta [00:05:05] que as coisas estão mudando agora. Há essa ideia de que [00:05:10] você precisa ser técnico o suficiente. Para entender o que está acontecendo. Porque mais uma vez, [00:05:15] você, sabe, tudo gira em torno da tecnologia. Você está construindo produtos, mas nós, nós estamos [00:05:20] falando sobre resultados e resultado é sobre negócios e estratégia.

[00:05:24] Chirag Mehta: Você tem que [00:05:25] traduzir os objetivos da sua empresa para o que está acontecendo lá fora em [00:05:30] relação à concorrência de mercado e em relação aos seus clientes. Então, como é essa mistura [00:05:35] de tecnologia e negócios? 

[00:05:39] Trisha Price: Eu gosto [00:05:40] de pensar nisso como uma combinação de pensamento de dentro para fora e de fora para dentro, [00:05:45] e eu acho que engenheiros, talvez eu esteja sendo tendencioso porque sou um, podem se tornar grandes [00:05:50] profissionais de produto.

[00:05:50] Trisha Price: Eles realmente conseguem porque dominam o pensamento de dentro para fora, a capacidade de brincar com a tecnologia e pensar na arte do possível para inovar algo diferente. E, especialmente na era da IA, ser capaz de dividir um problema, certo? Para entender, aqui está o resultado que estou tentando alcançar, aqui está o problema, e então quais são as partes?

[00:06:11] Trisha Price: Quais são os componentes necessários para começar a lançar e ganhar velocidade, colocando as coisas no mercado. E esse pensamento de dentro para fora é muito natural para engenheiros, mas isso pode levar você a entregar muitos produtos ruins. Para mim, não importa se você é engenheiro ou não. Pensamento de fora para dentro. Além disso, algumas pessoas podem chamar isso de senso de produto, é tudo sobre conhecer seu mercado e o resultado que você está tentando alcançar. E ter um senso de produto muito forte. Você precisa conhecer esses trabalhos a serem feitos. Você precisa conhecer seus usuários por dentro e por fora, e quais problemas são realmente analgésicos, não vitaminas para eles. Mas isso ainda precisa se alinhar aos resultados da sua própria empresa.

[00:06:52] Trisha Price: Então, como a parte do pensamento de fora para dentro, e a estratégia de negócios vem em dois sabores, certo? O primeiro é. Conhecer seus usuários, o valor que você está tentando gerar para eles, os problemas que você está tentando resolver. E então o segundo é, o que estou tentando fazer pela minha empresa? Certo? Estou tentando obter nova ARR?

[00:07:12] Trisha Price: Estou tentando criar um novo produto para o mesmo cliente, mas resolver um problema diferente e, em seguida, realmente alinhar as métricas North Star do seu produto a isso. 

[00:07:22] Chirag Mehta: É interessante que você tenha dito que poderia acabar enviando um produto errado. Eu acho que o que estamos vendo com a IA é que ela realmente comprime o ciclo de vida e, como eu disse no início, você poderia construir algo, enviar algo no mesmo dia, e adivinha?

[00:07:40] Chirag Mehta: Você envia a coisa errada. Então, você vê isso como parte dessa estratégia, dessa validação e do que muitos chamam de senso de produto — como você bem descreveu —, que é realmente conhecer seus usuários finais, proporcionando-nos a capacidade de acelerar os ciclos de feedback?

[00:08:03] Trisha Price: Sim, 

[00:08:04] Chirag Mehta: Costumávamos esperar horas, dias, semanas, às vezes para obter feedback e, como, "Ei, cara, enviamos a coisa errada." Precisamos realmente consertar isso. Mas agora esses ciclos de feedback são muito mais rápidos. Qual é a sua percepção, como você vê esses ciclos de feedback? Os ciclos de feedback são mais rápidos?

[00:08:23] Chirag Mehta: E, se for o caso, como a disciplina de gestão de produtos está evoluindo com isso? 

[00:08:28] Trisha Price: Sim, bem, eu acho que é mágico que os ciclos de feedback estejam se encurtando. Porque se você é estratégico, se você conhece o resultado do negócio, se você tem senso de produto e conhece seus usuários, esses ciclos de feedback rápidos nos permitem fazer experimentação verdadeira em escala, certo?

[00:08:47] Trisha Price: E se soubermos que estamos totalmente focados [00:08:50] na nossa métrica norteadora, seja lá o que for, pode ser uma métrica de tempo para valor [00:08:55]. Pode ser uma métrica de conversão, pode ser retenção, seja o que for que [00:09:00] você esteja tentando impulsionar. Se você entender isso, de repente pode [00:09:05] tentar três coisas diferentes ou cem experiências diferentes [00:09:10] para diferentes subsegmentos da sua população, obter feedback e [00:09:15] realmente acertar o que é essa experiência do produto. Quais são as funcionalidades que [00:09:20] você precisa construir mesmo antes de envolver a engenharia? [00:09:25] Certo? 

[00:09:25] Chirag Mehta: Mesmo antes de você envolver. 

[00:09:26] Chirag Mehta: Interessante.

[00:09:26] Trisha Price: Sim. Quero dizer, obviamente você deve estar envolvendo seus parceiros e tendo [00:09:30] conversas o tempo todo, mas você não precisa de engenheiros com as mãos no teclado para obter protótipos [00:09:35] e fazer experimentos e obter feedback.

[00:09:38] Trisha Price: Não com as ferramentas de hoje que [00:09:40] estão disponíveis. Quanto à engenharia, sempre penso que ela é meu recurso mais valioso [00:09:45]. É um recurso escasso e preciso usá-lo com sabedoria. Agora, quando peço à engenharia para construir algo em escala que os usuários adoram, minha confiança de que a funcionalidade correta gerará o resultado desejado é altíssima [00:09:55], pois já realizei esses experimentos e ciclos de feedback com protótipos que posso construir no produto.

[00:10:06] Chirag Mehta: Sim, eu acho. Eu acho que eu, eu, eu adoraria isso. Eu acho que o que você está dizendo é que o sinal é de qualidade muito alta. Um dos desafios que as pessoas têm visto, e eu estive dos dois lados. [00:10:20] Estive do lado do produto e do lado da engenharia. Os engenheiros diriam que seus gerentes de produto não sabem de nada.

[00:10:25] Chirag Mehta: Os gerentes de produto iriam e diriam, bem, os engenheiros são exigentes demais. Eles simplesmente não nos escutam. E [00:10:30] os dois estão certos. Sim. Porque o que aconteceu no passado é que nunca tivemos. [00:10:35] Um sinal de qualidade tão alta dos clientes e do mercado. Então, você acaba [00:10:40] perdendo tempo construindo algo ou modificando algo que na verdade ninguém [00:10:45] quer, e que não resolve nenhum problema.

[00:10:48] Chirag Mehta: Então agora, considerando [00:10:50] a prototipagem acelerada que está ocorrendo e que consiste em apresentar rapidamente os protótipos aos clientes, eles não precisam ser super funcionais ou rigorosamente projetados, apenas comprovarem escalabilidade. Mas você realmente obtém [00:11:05] aquele sinal forte de que está realmente resolvendo o problema ou não.

[00:11:09] Chirag Mehta: Então [00:11:10] dado isso e, e dado, você sabe, para onde essa, onde essa, [00:11:15] dinâmica está indo, eu acho que conseguimos a parte do resultado, que [00:11:20] é que você pode chegar ao resultado muito mais rápido e pode experimentar muito, [00:11:25] mas ainda é sobre custo. Acho que o [00:11:30] custo é, ainda é o custo e as empresas têm olhado para isso e as empresas, os clientes [00:11:35] que aconselhamos, uma das perguntas é tipo, olha, eu não quero fazer experimentação sem fim.

[00:11:41] Chirag Mehta: E porque ainda é caro, mesmo que você tenha [00:11:45] a ajuda da IA, se você estiver fazendo isso. Então, qual é [00:11:50] a sua recomendação? O que você está vendo do lado dos custos? Como você garante que permanece dentro do orçamento, ao mesmo tempo em que experimenta e entrega um ótimo resultado? É como ter um bolo e comê-lo também, mas espero que com a IA possamos fazer isso.

[00:12:04] Trisha Price: Sim, eu acho que nós [00:12:05] conseguimos. Você sabe, olha, eu acho que é muito fácil dar a si mesmo uma falsa sensação de, oh, eu fiz um ótimo trabalho [00:12:10] e fiquei dentro do orçamento e finalizei o projeto. Quando [00:12:20] você não foca nos resultados. Ei, sim, eu posso finalizar o projeto [00:12:25] agora, mas o que eu construí é incrível? E eu acho que você pode ir para o lado oposto, [00:12:30] que é fazer experimentos sem fim e também não gerar [00:12:35] resultados.

[00:12:36] Trisha Price: Então, para mim, eu não acho que se trata de, [00:12:40] se você está focado no ROI, que todos deveriam estar, você sabe, engenharia, [00:12:45] produtos técnicos, especialmente no mundo da IA, são caros de construir e caros de [00:12:50] manter. E, portanto, responsabilizar a si mesmo e sua equipe, enquanto profissionais de negócios, pelo ROI é incrivelmente importante.

[00:12:57] Trisha Price: Então, se você está fazendo isso. E você [00:13:00] diz: 'este é o montante que vamos gastar agora, e este é o prazo que definimos para lançar algo'. Se você está focado em [00:13:10] resultados, você não está preocupado se foram 10 experimentos ou cem ou dois. [00:13:15] Você está focado em, eu entreguei um produto que gera resultados.

[00:13:18] Trisha Price: E assim, eu acho que é assim que você responsabiliza a equipe. E eu acho que sua [00:13:25] probabilidade de obter um resultado é muito maior se você estiver experimentando do que [00:13:30] se você apenas fizer algumas pesquisas, algumas reuniões no Zoom, conversar com alguns [00:13:35] clientes importantes e ter uma falsa sensação de segurança. Porque não se trata [00:13:40] apenas de, quero dizer, trata-se de construir um produto que as pessoas vão comprar [00:13:45] ou usar, muitas vezes se trata dos detalhes quando falamos sobre senso de produto [00:13:50] e depois gosto de produto. Trata-se de acertar os detalhes que fazem as pessoas quererem [00:13:55] voltar e fazer algo repetidamente que gera valor. Algo sem o qual não conseguem viver. E você nunca chegará a esse [00:14:05] nível de detalhe sem alguns experimentos bastante sérios.

[00:14:08] Trisha Price: E assim, eu acho [00:14:10] que não acredito que a experimentação atrapalhe o ROI, [00:14:15] eu acho que é o que entrega ROI. Mas de qualquer forma, você não vai conseguir se não souber qual é a sua [00:14:20] métrica North Star e não estiver medindo de forma incansável. [00:14:25] 

[00:14:25] Chirag Mehta: Então, experimentação. Parece um [00:14:30] laboratório de pesquisa. Espero que não seja um laboratório de pesquisa físico, mas parece que... 

[00:14:34] Trisha Price: [00:14:35] sim.

[00:14:35] Chirag Mehta: ...sabe, estamos experimentando muito mais do que podíamos no passado. [00:14:40] E eu, como Diretor de Produto, geralmente brinco que os Diretores de Produto – nossos 'chief backlog officers' – acabam ficando atolados em backlog. Era isso que acontecia no [00:14:55] passado. E porque você não conseguia entregar o suficiente.

[00:14:58] Chirag Mehta: E sempre havia [00:15:00] mais coisas a fazer, e eu acho que agora você está introduzindo esse conceito, [00:15:05] que é você não pode acertar algo sem experimentação e precisa ter [00:15:10] habilidades para poder experimentar. Você simplesmente não precisa construir funcionalidades, resultados e outras coisas. Mas [00:15:15] você realmente precisa entender o que está funcionando e o que não está funcionando.

[00:15:18] Chirag Mehta: Então, como [00:15:20] você, como você pensa sobre esse conceito de laboratório de pesquisa ou de gerenciamento de produtos orientado por pesquisa [00:15:25] ou impulsionado por experimentos como parte da disciplina maior? [00:15:30] 

[00:15:30] Trisha Price: Sim, eu acho que isso volta ao que eu disse [00:15:35] antes, que é você precisa ter um entendimento extremo dos problemas que está [00:15:40] tentando resolver e empatia e compreensão dos seus usuários e seus trabalhos a serem feitos.

[00:15:46] Trisha Price: Mas eu acho que igualmente você precisa entender como medir e como o sucesso se parece. E não é, você sabe, como se eu passasse tempo – e sei que você também passa – com líderes de produto de todo o mundo. Eles sabem que estão tentando impulsionar o ARR, certo? Eles sabem que seu novo produto precisa de 5 milhões em ARR, 10 milhões em ARR, seja o que for.

[00:16:10] Chirag Mehta: 10 milhões hoje e cem milhões no final do ano.

[00:16:13] Chirag Mehta: Sim. 

[00:16:14] Trisha Price: Sim. Eles sabem disso. Isso não é uma pergunta, mas essa não é uma métrica norteadora no produto. Isso é um indicador defasado, não um indicador antecedente. 

[00:16:23] Chirag Mehta: Isso é um indicador defasado. [00:16:25] Ok. Sim. Interessante. 

[00:16:26] 

[00:16:26] Trisha Price: Isso leva tempo, certo? Eu não consigo dizer quando enviei um recurso ou um novo produto esta semana se isso está impulsionando o ARR.

[00:16:34] Trisha Price: [00:16:35] Isso leva tanto tempo. Então você precisa começar a pensar, bem, isso é o que é difícil em um laboratório de pesquisa, o que eu devo medir? Qual é a métrica estrela do norte que importa e que eventualmente vai impulsionar o ARR? E então, por exemplo, pode ser apenas, as pessoas estão fazendo login?

[00:16:55] Trisha Price: Ok, eles estão fazendo login. Eles estão realizando o trabalho que deve ser feito e [00:17:00] estão conseguindo fazê-lo mais rápido com meu produto do que antes de comprá-lo? Então pode ser, bem, ok, qual é, de fato, o 'eles'? Pode ser que eles estejam realizando um fluxo de trabalho, mas... Talvez isso ou, ou eles podem estar completando [00:17:15] transações, mas talvez o valor final, especialmente nesta era de IA, seja que eles não precisam [00:17:20] fazer nada.

[00:17:21] Trisha Price: Então agora você começa a ficar realmente esperto e complicado quando [00:17:25] pensa em análises, métricas e resultados, porque pode ser que o verdadeiro valor seja que a pessoa não precise fazer nada. Mas isso simplesmente é [00:17:35] feito. É feito pelos seus agentes que você está construindo. 

[00:17:37] Chirag Mehta: Sim. Eu digo que, você sabe, a melhor interface de usuário é nenhuma interface.

[00:17:41] Trisha Price: Sim. Realmente. Eu não quero fazer nada no seu produto. Eu só quero que ele [00:17:45] funcione. Certo. Então, acho que ter essa mentalidade que você acabou de compartilhar, certo, [00:17:50] é que a melhor interface de usuário é não fazer nada. E você vai só reforçando minha [00:17:55] confiança de que tudo foi feito corretamente. É assim que devemos pensar.

[00:17:59] Trisha Price: E [00:18:00] quando estivermos conduzindo este laboratório de pesquisa, vamos tentar três coisas diferentes. Qual delas construiu [00:18:05] confiança? Qual delas foi a mais eficiente, certo? Qual delas teve a melhor qualidade? [00:18:10] E então, como eu integro cada um desses elementos para garantir uma experiência certeira? [00:18:15] 

[00:18:15] Chirag Mehta: Confiança, eficiência e qualidade, interessante. E você pode [00:18:20] priorizar da forma que quiser.

[00:18:22] Chirag Mehta: Às vezes, você não quer ser eficiente se seu trabalho é [00:18:25] apenas conquistar confiança, então você se concentra apenas nessa métrica. Então, acho que isso [00:18:30] leva ao ciclo de vida do produto, pois você nunca atua apenas em uma única fase do ciclo. No ciclo de vida, você está sempre atuando como gerente de produto ou líder de produto.

[00:18:44] Chirag Mehta: Você está construindo [00:18:45] algo novo. Você está mantendo algo que está em andamento e você está apagando incêndios. [00:18:50] Há uma escalada e você está na chamada. Isso... Essa é a vida que todos os líderes e gerentes de produto realmente vivenciam. Mas a questão é que, do início da descoberta até a entrega – como parte do ecossistema Pendo e de sua plataforma e produtos – você se encontra no meio desse ciclo de vida. [00:19:10] Eu sei que a IA está impactando todas as partes do ciclo de vida. Nós vimos [00:19:15] alguns de forma positiva. Outros nem tanto. O que você, o que você está vendo? [00:19:20] 

[00:19:20] Trisha Price: Sim, eu definitivamente acho que isso está mudando o ciclo de desenvolvimento de produtos, [00:19:25] onde, mesmo que tenha sido, tem sido iterativo por um longo tempo. Sabe, antes se dizia: "Ei, vamos definir o resultado do negócio." [00:19:30] Vamos planejar isso. Vamos fazer os designs. Vamos obter [00:19:35] feedback, vamos construir, vamos analisar, por exemplo, vamos lançar, [00:19:40] capacitar os clientes no campo, especialmente em software B2B. [00:19:45] E meio que recomeçar. [00:19:50] Agora, desde a definição do resultado do negócio, passando pelo design, a construção e a obtenção de feedback, tudo se integra de forma fluida, pois podemos utilizar essas ferramentas de prototipagem para construir algo que pareça real, seja real e receba [00:20:10] feedback.

[00:20:11] Trisha Price: Todo esse processo de duplo diamante e parte do ciclo de vida se funde em um só, e é como: "Ei, tenho um resultado que desejo alcançar." [00:20:25] E muito disso [00:20:30] está acontecendo antes do desenvolvimento. Então, eu acho que o que costumávamos pensar como desenvolvimento é tipo, [00:20:35] vamos lançar esse conjunto mínimo de recursos e obter feedback sobre isso e fazer iterações. [00:20:40] 

[00:20:40] Trisha Price: Agora, se a etapa de build for o verdadeiro desenvolvimento de engenharia – aquela que acontece depois de inúmeros protótipos, quando temos uma compreensão mais clara do produto que queremos construir e do que funcionará – então isso realmente acelera a primeira fase do ciclo de vida. [00:21:00] 

[00:21:01] Chirag Mehta: Eu estava conversando com um dos compradores de uma grande empresa financeira e o que me contaram foi que eles utilizam sprints tradicionais. [00:21:10] Essas duas semanas, esse conceito de [00:21:15] sprint zero, consiste em reunir designers, PMs e engenheiros. [00:21:20] E elaborar um plano e tudo mais. E o que ele me disse [00:21:25] é que no final do sprint zero, nós realmente temos um produto. [00:21:30] Não é um produto funcional.

[00:21:32] Chirag Mehta: Não é algo que realmente lançaríamos; [00:21:35] o sprint zero não se resume a planejamento. Como você disse, não existe duplo diamante, 

[00:21:39] Trisha Price: certo? 

[00:21:39] Chirag Mehta: [00:21:40] O fim do sprint zero. Você está entregando algo, uma versão do que realmente será lançado. Então a construção começa; a seu [00:21:50] ponto, as pessoas entram e, agora, por exemplo, como faço para dar vida a isso? [00:21:55]

[00:21:55] Chirag Mehta: Como garantir que isso seja escalável e esteja em conformidade? E mais uma vez, [00:22:00] este é um banco. 

[00:22:01] Trisha Price: Sim. 

[00:22:01] Chirag Mehta: Tem todas essas regras. E eu acho que também estamos percebendo comentários vindos de líderes de áreas não ligadas ao produto. [00:22:10] E isso está vindo de CFOs, que dizem: [00:22:15] finalmente, agora eu tenho uma ferramenta.

[00:22:18] Chirag Mehta: E um conjunto comum de métricas [00:22:20] com o qual posso medir as equipes de produto. Porque no passado, como você disse, [00:22:25] as pessoas iam e diziam: bem, eu vou lançar alguma coisa. Eles não vão descobrir até o final do ano [00:22:30] se aumentamos nosso ARR ou não. Então você não pode, você não pode realmente responsabilizar as equipes [00:22:35] por isso porque é apenas complicado demais.

[00:22:37] Chirag Mehta: Então, o que fazemos? Então, eu acho que, dadas essas consequências e essa capacidade de realmente obter validação antecipada, estamos vendo que mais líderes não relacionados a produtos estão se envolvendo no ciclo de vida. Você vê isso com seus clientes? Está indo além do produto agora? 

[00:22:55] Trisha Price: Com certeza. Quero dizer, primeiro, podemos certamente nos responsabilizar e nossos colegas podem nos responsabilizar como líderes de produto pelo uso que as pessoas fazem das coisas que construímos. 

[00:23:10] Trisha Price: E eles estão entregando valor? E eu vejo que os scorecards de produto precisam ser apresentados à alta administração. Sabe, esses são os marcos que as pessoas planejam. E, por isso, essas são conversas de nível empresarial. Como não se trata de um orçamento infinito, nem de um conjunto ilimitado da sua próxima ideia legal, os CFOs, CEOs e, de fato, toda a alta administração estão responsabilizando produto e engenharia. 

[00:23:35] Trisha Price: As pessoas estão usando o que você lançou? E é aí que o Pendo ajuda muito. E, por sua vez, não só utilizam o produto, como também dele extraem valor? E isso se transforma em receita para a empresa, certo? E então, vejo isso como uma conversa abrangente na alta administração e, certamente, uma ótima oportunidade.

Trisha Price: Finanças, o líder CFO vai se importar muito com isso, mas até mesmo o CRO, certo? Os CROs, sabe, se você tem um balde furado, certo? 

Chirag Mehta: Sim. 

[00:24:07] Trisha Price: Isso é muito aplicável em qualquer empresa de software na qual você venda um produto e as pessoas não o renovem. Isso é [00:24:15] um problema, certo? E os CROs dedicam todo esse esforço para adquirir novos clientes.

[00:24:19] Trisha Price: E [00:24:20] se estamos perdendo clientes, isso é um grande problema. E o produto tem, com certeza, responsabilidade nesse aspecto. E então, novamente, esse é um ótimo lugar onde você vê [00:24:30] os CROs fazendo login e dizendo: Ei, as pessoas estão usando o produto que vendemos para elas? [00:24:35] E então usando esses dados para conduzir conversas sobre riscos, se [00:24:40] este é um cliente saudável, vermelho, amarelo ou verde?

[00:24:42] Trisha Price: Bem. Quero dizer, um CRO se importa [00:24:45] profundamente com isso em termos de alcançar suas metas. 

[00:24:47] Chirag Mehta: Sim. Eu estava conversando com alguém de uma empresa de software — uma empresa bastante desorientada. E eles estão mudando a forma como as equipes de produto são financiadas, bem como a estratégia de retenção. Há um orçamento muito específico, dedicado apenas à retenção de produtos, e eles tinham uma versão disso.

[00:25:09] Chirag Mehta: Normalmente, era financiado pelas equipes de go-to-market, mas, no passado, acontecia de forma isolada, com alguém dizendo: 'Ei, eu tenho essa renovação com este cliente se aproximando.' Algo estranho está acontecendo; você pode trabalhar nessas duas funcionalidades que não estão mais funcionando? Então agora o que eles fizeram é que há um orçamento de retenção. [00:25:25] Ele está diretamente ligado a se podemos renovar alguém ou não.

[00:25:29] Chirag Mehta: Porque uma das coisas que explico para quem trabalha com software empresarial — ou para aqueles que não estão nesse segmento — é que a principal diferença em relação ao software de consumo é que o primeiro é feito para o ambiente empresarial. Seus compradores não são seus usuários finais. 

[00:25:41] Trisha Price: Sim. 

Chirag Mehta: As pessoas que lhe escrevem cheques não são as mesmas que usam seu software, e aquelas que o utilizam têm pouca ou nenhuma influência sobre quem o adquire.

Chirag Mehta: Isso acontece, especialmente em grandes empresas. Ao contrário do software de consumo, você paga com seu próprio dinheiro, com sua carteira. E assim, você tem voz sobre o que realmente usa, o que não usa. 

Trisha Price: Sim. 

Chirag Mehta: E eu acho que é bom ver que essa rápida aceleração da IA, que está comprimindo o ciclo de vida, está favorecendo os usuários finais, pois agora, quando eles fazem login — independentemente de estarem ativamente usando ou não — isso realmente importa.

Trisha Price: Sim. 

Chirag Mehta: Então vamos, vamos mudar um pouco para a IA, certo? Por alguns minutos, observe que agora existe uma IA que está impactando o ciclo de vida e modificando a forma como você realiza as tarefas, pois você a utiliza para executar X, Y e Z. Além disso, muitas empresas estão agora construindo produtos de IA, e esse software tem uma aparência bem diferente.

Chirag Mehta: Esse software não se parece em nada com o que já vimos antes. Provavelmente usa alguns dos componentes que conhecemos. Ainda roda na nuvem e ainda tem talvez contêineres e usa APIs e testa certos SDKs. Mas a forma como você constrói software — treinando modelos, desenvolvendo agentes, implantando esses agentes e modelos, e trabalhando tanto com os dados dos seus clientes quanto com os seus próprios — é bastante diferente.

[00:27:17] Chirag Mehta: Isto é, isto é muito complicado. 

[00:27:19] Trisha Price: Sim.

[00:27:19] Chirag Mehta: Então, como você está ajudando? As pessoas constroem o que chamamos de produtos nativos de IA? 

[00:27:26] Trisha Price: Bem, primeiramente, se você voltar às raízes de análise da Pendo, ajudamos a entender se os recursos foram utilizados, quais eram os fluxos de trabalho ou os caminhos de cliques para concluir uma tarefa, além de otimizar esses processos.

[00:27:44] Trisha Price: Bem, a mesma coisa precisa acontecer nas experiências Ag Agentic, exceto que não há realmente cliques, certo? Estamos digitando perguntas, estamos tendo conversas, e há muitas semelhanças, mas também muitas diferenças. Semelhanças significam que ainda preciso obter valor. Eu vim para fazer a pergunta sobre o software.

[00:28:06] Trisha Price: Eu cliquei e fui executar um relatório ou olhar um painel, ou perguntei a um agente uma pergunta? De qualquer forma, preciso da resposta correta. Agora, aqui está o que é muito diferente para as equipes de engenharia e produto. Se você voltar ao nosso mundo tradicional da Qlik de SaaS, a correção das coisas era bastante binária, certo? Nós construímos casos de teste unitários.

[00:28:33] Trisha Price: Mesmo que tenha sido uma chamada de API [00:28:35], ela retornou, sim, não, funcionou. Nós clicamos. Você [00:28:40] sabe, a resposta voltou. Mas quando se fala sobre ter uma [00:28:45] conversa. Não é binário. Não há uma resposta correta, certo? [00:28:50] Este é um agente do outro lado que foi treinado, e múltiplas respostas podem ser a resposta [00:28:55] certa.

[00:28:55] Trisha Price: E assim, entender a qualidade e obter as avaliações corretas [00:29:00] é crítico para todos nós que estamos construindo experiências agentivas [00:29:05] e também, como gerentes de produto, é importante entender as [00:29:10] conversas que seus agentes estão tendo e os fluxos de trabalho que estão completando [00:29:15] e o que sua base de usuários está tentando alcançar, certo?

[00:29:18] Trisha Price: Você meio que sabia o que eles estavam [00:29:20] tentando alcançar quando entraram e clicaram em X, Y e Z. Agora você precisa inspecionar [00:29:25] as conversas. Para ter esse mesmo nível de conhecimento. E, para nós da Pendo, isso [00:29:30] tem sido um grande foco no último ano, é construir o que chamamos de análises de agentes [00:29:35] para ajudar os gerentes de produto a realmente entender essas conversas e o que seus usuários [00:29:40] estão tentando alcançar.

[00:29:42] Chirag Mehta: Interessante. Agora, uma das coisas [00:29:45] que na verdade nenhum de nós e nenhum dos clientes, você [00:29:50] sabe, com quem conversamos tem uma resposta clara até agora, [00:29:55] é. Como estruturamos equipes e como [00:30:00] existia uma proporção ideal no passado entre gerentes de produto, designers [00:30:05] e engenheiros, e a Microsoft tinha uma maneira de fazer as coisas, enquanto o Google, uma grande empresa, fazia de uma maneira diferente.

[00:30:12] Chirag Mehta: E a indústria meio que adotou uma [00:30:15] versão disso, e nós estávamos bem. Eu acho que entendemos como essa boa proporção se parece para [00:30:20] sua empresa. O que quer que você esteja fazendo. Isso está desmoronando. Eu não acho que essa [00:30:25] proporção seja mais verdadeira. Também estamos ouvindo, e isso é meio [00:30:30] infeliz, quando dizem: "Ei, eu posso substituir um engenheiro júnior por IA".

[00:30:34] Chirag Mehta: Eu não preciso mais [00:30:35] contratar ninguém da faculdade. Isso obviamente não é verdade. Eu [00:30:40] acho que é, você sabe, uma das ideias mais bizarras que ele já ouviu, [00:30:45] que você pode substituir empregos de nível inicial por IA. Não existe tal coisa. Nós, nós sabemos disso há um [00:30:50] tempo.

[00:30:50] Chirag Mehta: Mas as pessoas ainda estão pensando sobre isso. É meio [00:30:55] estranho dessa forma. Como você vê isso? Você, você acha que a [00:31:00] proporção está mudando? Você acha que é a mesma coisa? Você acha que a composição da equipe está [00:31:05] mudando à medida que você constrói produtos de IA? 

[00:31:07] Trisha Price: Eu acho que depende [00:31:10] do tipo de produto que você está construindo e da equipe em que você está.

[00:31:12] Trisha Price: Quero dizer, mesmo produtos de IA em primeiro lugar [00:31:15] normalmente têm algum tipo de. [00:31:20] molho especial de backend, certo? Onde o trabalho está acontecendo, onde os dados estão armazenados, onde as análises podem ser processadas, e essas equipes podem se parecer com as de antes. Mas, de forma geral. A IA está proporcionando escala e velocidade à engenharia.

[00:31:41] Trisha Price: Ela pode tomar grandes decisões arquitetônicas? Eu ainda não acho que sim [00:31:45]. Então, ela pode construir software sobre uma base instável e criar uma experiência instável? Ela pode. Ela pode potencializar grandes engenheiros que construíram uma ótima arquitetura? E uma ótima base, dando a ela escala e velocidade. Eu definitivamente já vi isso acontecendo e acho que isso só vai continuar a se expandir.

[00:32:06] Trisha Price: Então, se você multiplicar isso pela eficiência que os gerentes de produto obtêm usando ferramentas de prototipagem. E não desperdiçando o tempo da engenharia, seja na fase de experimentação ou na fase de descoberta, e sendo mais confiantes nos resultados que vão entregar quando chegarem à engenharia. Eu definitivamente estou vendo áreas onde a proporção de produto para engenharia está mudando e onde antes você poderia precisar de um gerente de produto para cada sete ou oito engenheiros para construir um ótimo produto.

[00:32:43] Trisha Price: Você pode contar com um gerente de produto e três ou quatro engenheiros, às vezes dois, para construir o mesmo ótimo produto. Mas isso depende do conhecimento do gerente de produto. Os resultados vêm de ter um forte senso de produto, passando por experiências e selecionando-as em seu laboratório de pesquisa. E então depende de a equipe de engenharia contar com arquitetos de alto nível, engenheiros distintos na construção de fundações e, então, utilizar IA para escalá-los.

[00:33:16] Trisha Price: Mas eu definitivamente estou vendo isso acontecer. 

[00:33:18] Chirag Mehta: É interessante [00:33:20] que você diga isso, pois eu já descrevi que as pessoas mal interpretaram a maior parte oculta [00:33:25] da IA [00:33:30]. A IA inicialmente era vista como uma espécie de eficiência, [00:33:35] eficiência de engenharia que você pode impulsionar, você pode escrever código, você pode enviar [00:33:40] código, você pode escrever casos de teste, o que é ótimo, mas eu não acho que seja o maior acelerador.

[00:33:44] Chirag Mehta: Eu acho que é uma oportunidade fácil [00:33:45], que todos deveriam aproveitar. Se você [00:33:50] puder, se a IA puder escrever código, você deve pedir à IA para escrever código. Você faz isso. Você não precisa fazer isso, mas eu não [00:33:55] acredito que essa seja a maior vantagem. O maior diferencial é [00:34:00] se você tomar a decisão certa desde o início. [00:34:05] Isso lhe dará a escala e a velocidade a que você se refere.

[00:34:08] Chirag Mehta: Então, no passado, [00:34:10] mesmo que as pessoas tomassem decisões ruins ou não tão boas, isso não significava muito [00:34:15] porque você desperdiçou algum esforço de qualquer forma. E levou um ano, um ano e meio, e quando você [00:34:20] percebe, não tem ideia do que aconteceu. Então, muitos bons gerentes de produto com quem eu [00:34:25] trabalhei e que aconselho estavam muito frustrados com esse [00:34:30] fato de que suas boas decisões não estavam sendo recompensadas.

[00:34:33] Chirag Mehta: Mesmo que você tivesse um ótimo [00:34:35] senso de produto, você se tornava um chefe de backlog porque, tipo, o que eu vou fazer [00:34:40] agora? É uma ótima decisão. Eu sei com certeza que precisamos disso. Eu tenho [00:34:45] clientes exigindo isso. Eu sei que podemos obter receita. Eu sei que nós [00:34:50] podemos alcançar o resultado, mas você não conseguia realmente entregar isso.

[00:34:54] Chirag Mehta: Então, como você dirige, como você usa a IA? [00:34:55] Para tomar decisões e julgamentos informados [00:35:00] desde o início, para que você possa realmente usar a escala e a velocidade no final para mudar muito mais rápido [00:35:05]. Então, isso é fascinante. Isso é ótimo. [00:35:10] Eu gostaria de te fazer uma última pergunta. Se [00:35:15] você quiser que os líderes de produto tenham um único ponto principal [00:35:20].

[00:35:20] Chirag Mehta: Se eles se lembrarem de uma coisa desta conversa, qual seria [00:35:25]? 

[00:35:26] Trisha Price: Eu acho que o número um seria [00:35:30] ter um scorecard de produto realmente forte [00:35:35] e entender os resultados que você está tentando alcançar. E não estou apenas falando sobre [00:35:40] receita nesse nível, mas sobre as métricas específicas do produto que são [00:35:45] indicadores que vão impulsionar esses resultados e [00:35:50] então criar esse laboratório de pesquisa e experimentar incansavelmente para alcançar seu [00:35:55] resultado.

[00:35:56] Chirag Mehta: Incrível. Muito obrigado, Trisha. Esta foi uma [00:36:00] conversa fantástica. Eu realmente gostei. Obrigado. 

[00:36:03] Trisha Price: Sim, obrigado, Shaad. Obrigado por me ter [00:36:05] aqui. 

[00:36:06] Trisha Price: Obrigado por ouvir o Hard Calls, os podcasts de produto, [00:36:10] onde compartilhamos as melhores práticas e tudo o que você precisa para ter sucesso. Se você gostou do programa [00:36:15] de hoje, compartilhe com seus amigos e volte para [00:36:20] mais.