O que muda na construção de produtos quando AI entra no processo
6 perguntas para Rogério Pereira, Diretor de Produto e Design na Avenue
Testar uma ideia ficou barato. O que antes pedia semanas entre especificação, desenvolvimento e validação hoje se resolve em dias, e a leitura mais comum é que isso acelera tudo.
Na prática, o efeito é outro. Quando construir custa pouco, o volume de opções cresce mais rápido que a capacidade de avaliá-las, e decidir o que entra no roadmap fica mais difícil.
Ao mesmo tempo, a divisão de trabalho que organizou times de produto por décadas, com quem especifica de um lado e quem constrói do outro, começa a perder as bordas.
Nesta edição de 6 Perguntas, conversamos com Rogério Pereira, Diretor de Produto e Design na Avenue, sobre o que muda no roadmap, no discovery e no critério de qualidade do trabalho de design quando construir deixa de ser a parte cara do processo.
Na sua visão, como AI está mudando a forma como Produto, Design e Engenharia se dividem em responsabilidades e decisões, e onde essa divisão tende a gerar mais atrito?
Acho que ainda estamos entendendo como construiremos produtos daqui para frente. É tudo muito novo. Estamos em uma fase de experimentação. Ainda nos dividimos entre quem especifica e quem desenvolve. Designers sempre foram reconhecidos por especificar como seria a experiência. Desenvolvedores, por construir a solução final. Isso está mudando. As fronteiras estão desaparecendo.
O atrito sempre pode surgir quando parece que alguém está fazendo algo que o outro deveria estar fazendo. Acho que agora temos uma oportunidade gigantesca de quebrar essas regras. Cada um tem nas mãos as ferramentas e a criatividade para colocar no mundo aquilo que faz sentido. Claro, desde que exista respeito às regras de segurança.
Com AI baixando o custo de testar uma ideia, o que mudou na forma como você decide o que entra e o que sai do roadmap?
O desafio continuará sendo as escolhas. Acho que isso não vai mudar. Fazer mais rápido significa ter mais opções no prato, o que, em um primeiro momento, não é necessariamente positivo. O valor também estará na qualidade da execução. Isso significa escolher o que faz sentido fazer e executar com maestria.
Saber operar um martelo não faz de ninguém um bom mestre de obras. Acredito que a senioridade continuará sendo uma parte muito importante. É o mesmo que acontece quando você reúne um time mais júnior para executar um trabalho. Talvez exista um apego maior ao processo porque ainda há insegurança.
A segurança e a qualidade só acontecem quando você consegue reunir as pessoas certas na sala.
Que tipo de contexto precisa estar estruturado para AI parar de gerar output genérico em Produto, e quais práticas mantêm esse contexto vivo ao longo do tempo?
Talvez eu não traga a resposta mais técnica e precisa para essa pergunta por não ser engenheiro. A IA sempre vai gerar respostas com base naquilo que conhece e nos padrões que aprendeu. Por isso, é tão importante estimular o desenvolvimento do repertório das pessoas. Quanto maior a qualidade desse repertório, mais recursos teremos para orientar a IA e aumentar as chances de que ela produza resultados com o gosto e a intenção que buscamos.
No discovery, o que orienta sua decisão de confiar numa priorização ou numa síntese guiada por AI, e como você recomenda verificar esse insumo antes de levá-lo para uma decisão de produto?
Acredito firmemente na IA como uma ferramenta capaz de acelerar nosso processo de síntese. A capacidade de síntese sempre foi um grande desafio para pessoas de produto e design. A fase de discovery é um momento em que consumimos um volume enorme de informação. O maior desafio não é apenas saber o que estudar, mas como transformar esse consumo em um ponto de vista consistente.
Esse é o desafio de qualquer consumo de informação. Caso contrário, corremos o risco de tornar o cérebro obeso, mas sem um conhecimento realmente relevante. Não adianta a quantidade de livros que lemos se não conseguimos transformar o que aprendemos em ação.
Podemos usar a IA mais como uma forma de automatizar a organização da informação ou de questionar nossas decisões e pontos de vista. Ela se torna uma ferramenta editorial, que nos ajuda a fazer escolhas melhores e definir recortes mais claros.
Hoje, com AI no processo de design, o que passa a definir a qualidade do trabalho de design de produto, para além da execução da interface?
O trabalho de design sempre foi muito além da interface. A UI é onde materializamos nossas intenções diante de um problema que precisamos resolver. Quanto mais focarmos em compreender o ser humano e resolver problemas relevantes, mais preparados estaremos para usar a IA da maneira mais eficiente.
Que fontes de informação você considera indispensáveis para que lideranças de Produto, Design e Engenharia se mantenham atualizadas sobre AI e seus movimentos no mercado?
Sou adepto do conteúdo profundo. Tenho muito receio de confiar apenas em conteúdos fragmentados, como os que circulam nas redes sociais. Prefiro buscar livros, artigos e pesquisas que aprofundem o tema. Gosto de aprender com quem já percorreu esse caminho, acumulou experiência e tem uma história para contar.