O guia de IA para líderes de produto ambiciosos

Hoje, a gestão de produtos é a prática do gerenciamento de experiência de software (SXM, na sigla em inglês), que exige tratar a experiência de software como um fator crítico de negócios. Isso significa planejar, medir e aprimorar a SX de forma estratégica ao longo do tempo. O SXM determinará quem prosperará na era da IA. Agora e sempre é o momento certo para focar na experiência.

A IA nos forçou a agir. E, como líderes, cabe a nós concentrar nossas energias coletivas na criação de softwares que apoiem, aprimorem e empoderem a experiência humana.

Como? Aproveitando a IA para acelerar os usuários até aqueles adorados momentos de 'Eureka'.

Invista no aprimoramento do seu time em letramento em IA, para que possam colaborar de forma eficaz com cientistas de dados e engenheiros. Promova práticas responsáveis de IA em seus processos de descoberta e entrega: defina diretrizes para mitigar vieses, estabeleça ciclos de feedback para ajustar modelos em produção e utilize as ferramentas certas para capturar o sentimento real dos usuários sobre suas inovações em IA.

Ao combinar o julgamento humano com a velocidade das máquinas, você não apenas se manterá à frente da curva da IA — entregará experiências de produto mais inteligentes e equitativas, gerando valor duradouro.

Capítulo 1: O software inteligente exige um novo tipo de liderança de produto

Com a IA em seu núcleo, o mundo do desenvolvimento de produtos está mudando rapidamente. Pisque e você ficará para trás. Mas se toda essa mudança é para melhor ou para pior, isso depende de nós e de como a abraçamos e a direcionamos.

Não se trata de simplesmente adotar a IA como um recurso. Trata-se de repensar fundamentalmente como você lidera, constrói e inova ao longo do ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC).

O big bang da IA

Aconteceu. Está aqui. A IA é agora uma capacidade horizontal e a camada subjacente de praticamente tudo o que podemos, poderíamos e vamos pensar.

Como líder de produto, é fundamental que você entenda como a IA se manifesta e impacta todo o seu portfólio. Como esse big bang irreversível só intensifica a crise de experiência de software. Como a IA torna a programação mais acessível, levando a uma rápida proliferação de ferramentas digitais frequentemente criadas sem levar a experiência do usuário em consideração.1

Sem uma gestão estratégica de experiência de software (SXM), você corre o risco de ter mais aplicações subutilizadas, desconexas e frustrantes. Agentes de IA e assistentes digitais precisam de acesso a dados de diversas fontes; se os dados permanecerem isolados em softwares mal integrados, você jamais realizará todo o potencial da IA.1

A IA está remodelando organizações, remodelando a cultura, remodelando a velocidade. Veja como.

→ Estrutura organizacional: Suas equipes precisam ser mais multifuncionais. Com especialistas em IA, cientistas de dados, designers e engenheiros colaborando desde o início.

→ Cultura de experimentação: o desenvolvimento de IA é iterativo. Suas equipes precisam ser capazes de adotar prototipagem rápida, testes e aprendizado.

→ Velocidade e iteração: A IA acelera o desenvolvimento, exigindo ciclos mais rápidos. Como líder, você deve fornecer as ferramentas e os processos necessários para análise, feedback e implantação ágeis.

5 fatores de risco da IA que você pode evitar

Para líderes de produto, as apostas nunca foram tão altas. Sim, a IA oferece oportunidades imensas de personalização, eficiência e inovação. Ela democratizou a criação de software. Tornou a programação mais acessível. Mas, embora a IA abra muitas portas, os líderes de produto precisam saber por quais delas passar.

1. Cuidado com quantidade em detrimento da qualidade

As ferramentas de desenvolvimento com IA estão aumentando o volume de software criado e, ao mesmo tempo, reduzindo a qualidade das experiências de software. Quando qualquer pessoa pode criar uma aplicação em horas, a tentação é construir primeiro e pensar na experiência do usuário depois.

2. Garanta a integração dos dados

O cenário de software fragmentado e isolado das empresas modernas torna quase impossível usar a IA de forma eficaz. Agentes, chatbots e assistentes digitais só funcionam quando têm acesso a todas as fontes de dados necessárias. Se seus dados essenciais estão espalhados por dezenas de soluções de software, você jamais realizará todo o potencial da IA.

3. Meça a adoção de ferramentas de IA

Já estamos vendo que 80% dos recursos de software não são utilizados, e quase metade de todo o software empresarial fica ocioso, desperdiçando US$ 44 milhões mensais para a empresa média. O desenvolvimento acelerado por IA ameaça inundar as organizações com ainda mais ferramentas que os funcionários não vão adotar.

4. Preste atenção às questões éticas e de conformidade

A IA introduz desafios como viés, explicabilidade e privacidade de dados. É preciso estabelecer uma governança robusta, consultar regularmente especialistas jurídicos e manter-se informado sobre novas regulamentações que impactam o desenvolvimento e a implantação de IA.

5. Frustração de clientes e funcionários

Experiências de IA confusas ou não confiáveis podem aumentar a rotatividade e diminuir a produtividade — frustrando os negócios e a fidelidade dos seus clientes.

Por meio do SXM, você pode garantir que seus investimentos em IA gerem valor real, e não apenas mais complexidade indesejada. Construindo e gerenciando as experiências de software certas com um SDLC pronto para IA.

Capítulo 2: Desenvolva a alfabetização em IA nas equipes de produto, design e engenharia

Para realmente aproveitar o poder transformador da IA, você precisa primeiro promover uma compreensão compartilhada de seus fundamentos entre as equipes de produto, design e engenharia. Construir uma linguagem comum para uma colaboração eficaz e uma inovação responsável é essencial.

Nossos novos termos de referência (comece pelo básico)

Antes de nos aprofundarmos, vamos definir os principais conceitos de IA envolvidos.

→ Aprendizado de máquina (ML): sistemas aprendem com dados para identificar padrões e fazer previsões sem programação explícita.

→ Aprendizado profundo: um subconjunto do ML que usa redes neurais de múltiplas camadas para aprender padrões complexos, impulsionando o reconhecimento de imagens e o processamento de linguagem natural.

→ IA Generativa: IA que cria novos conteúdos (texto, imagens, áudio, código) com base em dados de treinamento. Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são um exemplo-chave.

Como diferentes equipes usam IA

Dentro da sua organização, cada função desempenha um papel único e específico no desenvolvimento de produtos de IA. Vamos analisá-los.  

• Produto: Compreender as capacidades e os limites da IA para identificar casos de uso viáveis e definir expectativas realistas. Avaliar o desempenho da IA além dos KPIs tradicionais.
• Design: Focar no design de prompts e na interação humano-IA (HAI), projetando para a transparência, gerenciando as expectativas dos usuários e mitigando riscos de UX como alucinações de IA.
• Engenharia: Compreenda os tipos de modelos, a infraestrutura para implantação e escalabilidade, e a importância da prontidão dos dados (qualidade, volume, origem ética).

Adeus para sempre , silos

A colaboração multifuncional e fluida é o combustível essencial para o desenvolvimento de produtos de IA de alto desempenho. Sem ela, o projeto simplesmente não decola. Como líder de produto, cabe a você quebrar silos e criar, fomentar e alimentar um ambiente que valorize:

→ Crie um entendimento compartilhado: Onde suas equipes usam uma linguagem comum de IA, reduzindo falhas de comunicação.

→ Crie ciclos de feedback iterativos: Nos quais designers, engenheiros e líderes de produto se alinham em relação a dados, limitações e objetivos de negócios que são revisados e atualizados regularmente.

→ Gerencie considerações éticas: Nos quais viés, imparcialidade e explicabilidade são integrados em cada etapa do desenvolvimento.

A plataforma integrada da Pendo ajuda a preencher essas lacunas com ferramentas unificadas de análise e feedback, fornecendo uma visão compartilhada do comportamento do usuário e do desempenho do produto para decisões de recursos de IA baseadas em dados.

Capítulo 3: O processo de desenvolvimento de produto para a nossa era de IA

Como vimos, o SDLC tradicional não foi criado para a velocidade e o escopo da IA.

Isso apresenta uma oportunidade única de melhorar a forma como desenvolvemos software, mas também traz riscos.

O SDLC antigo deixa as empresas cegas para as melhorias necessárias. Você precisa adotar o SDLC moderno, o processo iterativo de análise e ação sobre dados de software.1

9 etapas do SDLC moderno

Criar ótimas experiências de software significa compreender profundamente seus usuários. Da descoberta à otimização, mantenha-se mais próximo dos seus usuários e ofereça experiências melhores com este processo de nove etapas:

1. Planejar: Defina o escopo, os objetivos e o cronograma do projeto.
2. Descobrir: Analise dados para entender seus usuários e, em seguida, valide soluções com base em feedback e dados.
3. Projetar: Traduza requisitos em um blueprint de desenvolvimento.
4. Implementar: Crie código a partir de planos de design.
5. Testar: Garanta que o software atenda aos requisitos de desempenho e dos usuários.
6. Lançar: Lançar software, muitas vezes em etapas.
7. Analisar: Monitorar adoção, engajamento, retenção e sentimento do usuário.
8. Agir: Corrigir vulnerabilidades, resolver atritos e fechar loops de feedback.
9. Melhorar: Iterar e otimizar o software continuamente.1

Este é o caminho moderno do SDLC. Ágil e centrado no usuário. Aperfeiçoado para o desenvolvimento dinâmico de produtos com IA.

Mude a chave: Uma nova mentalidade para o desenvolvimento de produtos orientado por IA

Criar produtos na era agêntica não exige apenas uma nova abordagem ou novas etapas. Exige uma mentalidade completamente nova e novas formas de pensar.

→ Você precisa começar pela exploração, não por requisitos fixos. As capacidades da IA frequentemente emergem por meio de experimentação. Explore problemas amplos e possíveis soluções com IA.

→ Você deve redefinir os MVPs para IA. Um MVP de IA pode ser um "modelo mínimo viável" ou um protótipo de "Mágico de Oz" para validar rapidamente a utilidade da IA e coletar feedback.

→ Você precisa pensar em modelos, não apenas em funcionalidades. Os produtos de IA são impulsionados por modelos em evolução. Considere seu ciclo de vida: pipelines de dados, treinamento, retreinamento e monitoramento de desvios.

→ IA para onboarding. A "interface" inclui fluxos de conversação e respostas de IA. Concentre-se em experiências de interação intuitivas, transparentes e confiáveis.

A plataforma SXM integrada da Pendo apoia e potencializa essa abordagem moderna e iterativa.

Com nossa análise unificada, ferramentas de comunicação, replays de sessão e gerenciamento de feedback, fornecemos dados em tempo real e insights acionáveis para analisar, agir e aprimorar continuamente as experiências baseadas em IA.1 Assim, você pode identificar rapidamente as dificuldades dos usuários com os novos recursos de IA, orientá-los e coletar feedback para iterações futuras.

Capítulo 4: Planejamento de roadmap de IA 101

Agora, vamos ver como você pode criar um roadmap de IA que equilibre efetivamente inovação e praticidade, as iniciativas certas com expectativas realistas.

Você precisa escolher os casos de uso de IA certos

Ao contrário do que muitos pensam, nem todo problema precisa de IA. Portanto, priorize os casos de uso de IA com maior potencial de impacto:

• Viabilidade: Você tem os dados, a expertise e a infraestrutura necessários? Comece pequeno para desenvolver capacidade.
• Impacto: A IA resolverá genuinamente um problema significativo do usuário? Ela criará valor substancial para o negócio? Concentre-se onde a IA oferece benefícios exclusivos.
• Alinhamento estratégico: A iniciativa de IA está alinhada com a estratégia e as vantagens competitivas da sua empresa?

As ferramentas de otimização de portfólio da Pendo ajudam você a quantificar e otimizar os gastos com software, garantindo que os investimentos em IA gerem um ROI mensurável.1 E ao compreender o uso e a adoção, você pode tomar decisões baseadas em dados sobre iniciativas de IA e alocação de recursos..

Equilibre experiências nativas de IA versus experiências aprimoradas por IA

É provável que seu roadmap de IA inclua:

→ Experiências nativas de IA: Produtos ou funcionalidades fundamentalmente dependentes de IA (por exemplo, assistentes de escrita com IA generativa).

→ Experiências aprimoradas por IA: Produtos existentes melhorados pela IA (por exemplo, pesquisa com tecnologia de IA).

Você precisa equilibrar essas opções de forma estratégica. Comece com experiências aprimoradas por IA para adquirir experiência e demonstrar valor antes de avançar para projetos nativos de IA mais complexos.

Você precisa validar as decisões de desenvolver ou comprar na stack de IA

O ecossistema de IA oferece muitos modelos e plataformas pré-construídos. Como líder de produto, você enfrenta uma decisão crítica entre desenvolver ou comprar:

• Desenvolver: Desenvolver modelos de IA internamente oferece personalização, mas exige investimento significativo. É a melhor opção para capacidades de IA essenciais e diferenciadoras.
• Comprar: Aproveitar serviços de IA de terceiros acelera o tempo de lançamento no mercado e reduz custos. Adequado para IA não diferenciadora ou testes rápidos de hipóteses.

Insights em tempo real sobre o comportamento do usuário e a adoção de recursos podem embasar sua tomada de decisões, ajudando você a compreender e avaliar plenamente como os usuários interagem com os recursos existentes. Esses dados ajudarão você a avaliar se um aprimoramento de IA (comprar) ou uma nova solução nativa de IA (construir) é a melhor opção para as necessidades e a adoção pelos usuários.

Defina expectativas em torno das "apostas" em IA

Sempre haverá um elemento de incerteza no desenvolvimento de IA. Isso faz parte do território. Portanto, defina expectativas realistas com seus stakeholders. Seja claro, seja honesto. Reconheça que nem toda iniciativa de IA trará resultados imediatos ou previsíveis.

Tente enquadrar projetos de IA como "apostas" que exigem aprendizado contínuo e adaptação. Essa transparência gerencia riscos e estimula a experimentação. É uma vitória para todos.

Capítulo 5: Escalando e governando produtos de IA de forma ética e eficaz

À medida que os produtos de IA avançam para uma implantação ampla, uma governança robusta e salvaguardas éticas tornam-se essenciais. Como líder de produto, você deve garantir que a IA escale de forma responsável, mitigando riscos como vieses e assegurando a conformidade.

Estabeleça diretrizes de governança de IA desde o início

Isso é de missão crítica. A governança de IA deve ser incorporada desde as fases iniciais do desenvolvimento. Você precisará definir políticas para:

• Gerenciamento de dados: garantir dados de alta qualidade, representativos e obtidos de forma ética para o treinamento de IA
• Desenvolvimento de modelos: estabelecer padrões para validação, teste e documentação de modelos
• Implantação e monitoramento: monitorar continuamente os modelos de IA em produção para identificar degradação de desempenho ou comportamentos inesperados

Aborde viés, explicabilidade e conformidade em todos os lugares

Estes são aspectos críticos para produtos de IA:

• Viés: os modelos de IA podem amplificar vieses provenientes dos dados de treinamento. Será necessário implementar estratégias para identificar e mitigar vieses, como coleta diversificada de dados e métricas de equidade.
• IA explicável (XAI): em aplicações de IA sensíveis, entender por que uma IA tomou uma decisão e como chegou ao seu resultado é fundamental. Você deve buscar soluções de IA explicável para garantir transparência.
• Conformidade: os produtos de IA devem estar em conformidade com regulamentações (por exemplo, GDPR, CCPA). Uma experiência de software inadequada pode levar a erros de conformidade e multas, como visto com a multa de US$ 20 milhões aplicada à British Airways pelo GDPR, relacionada ao uso inconsistente de recursos de segurança.

Novamente, as análises e os replays de sessão do Pendo são inestimáveis aqui. Ao observar as interações dos usuários com os recursos de IA, você pode identificar comportamentos não intencionais ou resultados confusos, permitindo correções rápidas.

Crie ciclos de feedback e caminhos de escalonamento para os usuários

A IA responsável precisa de mecanismos robustos para que os usuários relatem problemas e para que as organizações respondam de forma rápida e eficaz.

• Estabeleça canais de feedback claros: facilite para os seus usuários o envio de feedback sobre interações com IA por meio de pesquisas no aplicativo ou canais de suporte.
• Defina caminhos de escalonamento: crie processos claros para escalonar relatos de possíveis danos aos usuários ou problemas éticos de IA.
• Feche o ciclo: comunique claramente como o feedback dos usuários melhora o produto de IA, construindo confiança.

Manter suas interações de IA fundamentadas no feedback dos usuários ajuda a garantir as proteções adequadas em um projeto.

IA com responsabilidade: incorporando valores de IA responsável em toda a sua organização

A IA responsável é uma responsabilidade compartilhada. Como líder de produto, você pode incorporar esses valores por meio de:

• Treinamento e educação: Ofereça treinamento contínuo sobre ética em IA e desenvolvimento responsável
• Colaboração multifuncional: Promova uma cultura em que considerações éticas sejam discutidas entre as equipes
• Adesão da liderança: Garanta o comprometimento executivo para priorizar a IA responsável

Ao integrar essas práticas, você pode garantir que está desenvolvendo e entregando produtos de IA inovadores, confiáveis e benéficos. Produtos de IA que geram oportunidades de vantagem competitiva ao mesmo tempo em que reduzem a complexidade e o risco.

Capítulo 6: A organização de produto preparada para o futuro

Nosso novo mundo agêntico impulsionado por IA oferece oportunidades imensas. Mas há e sempre haverá desafios.

Os custos crescentes de experiências de software ruins — investimentos desperdiçados, produtividade reduzida e alto churn — representam um dreno crítico para as empresas.

O problema do software não utilizado e o rápido crescimento das ferramentas impulsionadas por IA destacam a necessidade urgente de uma mudança estratégica na gestão de ativos digitais.1

O SXM é um imperativo fundamental de negócios. É a disciplina estratégica que permite às organizações tratar a experiência de software como um motor central de produtividade, inovação, segurança e lucratividade.1

Ao adotar um ciclo de vida de desenvolvimento de software moderno e iterativo baseado na compreensão do usuário, as empresas podem passar da resolução reativa de problemas para a otimização proativa.

Essa disciplina estratégica contínua é essencial para uma vantagem competitiva sustentada em um cenário digital em evolução.

Torne-se AI-native

Você precisa ser uma organização de produto AI-native. Você sabe que precisa ser AI-native. Mas como isso se parece na prática? Como você se posiciona como uma empresa AI-native?

AI-native significa priorizar a experiência do usuário

Você reconhece que o sucesso da IA depende da interação do usuário, tornando o SXM uma competência essencial.

AI-native é adotar decisões baseadas em dados

Você utiliza dados quantitativos e qualitativos em cada etapa do ciclo de vida do produto de IA.

AI-native é fomentar ativamente a colaboração interfuncional

Você elimina silos para desenvolver IA de forma responsável e eficaz.

AI-native significa que você está comprometido com a IA ética

Você integra governança, mitigação de vieses e explicabilidade aos valores fundamentais da sua organização.

Nativo em IA é ágil e iterativo

Você adota um SDLC moderno para experimentação e adaptação rápidas.

Evolua no ritmo da tecnologia

O Pendo é a principal plataforma integrada de SXM, com posicionamento único para enfrentar esses desafios.

Oferecemos a visão holística definitiva de todo o ciclo de vida da experiência de software.1 Ao unificar análises, ferramentas de comunicação, replays de sessão, gerenciamento de feedback e insights baseados em IA.

Nossa abordagem integrada e perfeita combate diretamente os "cinco cavaleiros do apocalipse do software". Ao aumentar a adoção, mitigar riscos de segurança, impulsionar a produtividade, fomentar a inovação e reduzir a rotatividade de clientes.

A capacidade comprovada do Pendo de entregar um ROI notável de 396%, com redução de tickets de suporte em menos de seis meses, demonstra seu impacto financeiro tangível.

Portanto, se a sua organização busca maximizar o ROI de software, impulsionar a adoção, eliminar desperdícios e melhorar os resultados, é hora de adotar o SXM com o Pendo como um imperativo estratégico.

Não temos dúvidas: o futuro do sucesso empresarial depende da entrega de experiências de software excepcionais.

Como líderes de produto, este é o seu momento de assumir o controle e desbloquear todo o potencial do seu ecossistema digital. Comece a aprimorar seu software com SaaS e IA – com o Pendo.

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