Como utilizo a IA para gerar ideias para funcionalidades de produto (sem reuniões, apenas resultados)

Ultimamente, tenho recorrido ao ChatGPT para todo o tipo de coisas.

“Tenho três batatas, uma cenoura e dois dentes de alho no frigorífico. O que posso fazer para o jantar?” (Dica: não é grande coisa.)

“Tenho uma ideia para uma empresa emergente com estes critérios. Podemos desenvolvê-la?” (Revelação: sim. É possível.)

A razão para isto não é eu tencionar aceitar a primeira sugestão apresentada pelo ChatGPT e dar o assunto por encerrado. Pelo contrário, enquanto processador externo, não consigo iniciar o processo de resolução de problemas sem trazer as minhas ideias para o mundo — de preferência, para as mãos de um participante disponível.

Uma sessão de geração de ideias com apenas um cérebro é apenas uma garoa.

Mas, na era do trabalho remoto, já não é tão fácil encontrar alguém com quem desenvolver ideias no momento. Quando finalmente decidi com quem deveria falar, consultei o calendário dessa pessoa e marquei uma chamada para a próxima terça-feira... a ideia que queria discutir já é uma memória distante.

Para combater este problema, tenho recorrido frequentemente ao Notion e a ferramentas de geração de ideias, como o Miro, para me ajudarem a dar forma aos meus pensamentos por minha própria conta. Tornei-me bastante competente neste processo, embora continue a desejar um parceiro de debate que me ajude a orientar o meu raciocínio, nem que seja apenas através de perguntas perspicazes e de um incentivo ponderado.

Mal sabia eu que o ChatGPT viria a ser um substituto aceitável. Quase tão impressionante como as capacidades de conversação do LLM, o ChatGPT nunca está noutra reunião, pode operar em qualquer fuso horário e nunca fica frustrado quando faço a mesma pergunta de três formas diferentes para obter uma resposta ligeiramente diferente.

Não demorou muito até começar a utilizar o ChatGPT para me ajudar a desenvolver ideias sobre a funcionalidade de produtos. Quando dei por mim, já tinha identificado algumas dicas e truques para tirar o máximo partido desta ferramenta.

Como utilizar a IA para gerar ideias sobre funcionalidades de produtos

Para ilustrar a minha técnica de geração de ideias com recurso a IA, criei uma conversa de exemplo com o ChatGPT sobre o desenvolvimento de funcionalidades para uma aplicação fictícia de saúde e exercício.

Para impedir que o LLM utilizasse dados de todas as nossas conversas anteriores, conduzi esta conversa sem sessão iniciada.

Vale a pena referir que o ChatGPT é a minha ferramenta de eleição, mas a mesma metodologia deverá funcionar bem com qualquer LLM semelhante. Também pode utilizar a IA na gestão da lista de tarefas pendentes e na definição de prioridades depois de gerar ideias para as funcionalidades do produto.

Passo 1: Forneça o contexto

A chave para uma interação produtiva com o ChatGPT é o pedido inicial. Quanto mais contexto conseguir fornecer na sua primeira mensagem, mais proveitosa será a sua interação.

Neste exemplo, escrevi um cenário para um gestor de produto que tentava desenvolver ideias para funcionalidades de uma ferramenta SaaS de exercício que pretende ajudar os utilizadores a personalizar a sua rotina de treino.

Com base num conjunto limitado de informações, o LLM conseguiu facilmente criar uma longa lista de ideias para funcionalidades do produto que descrevi. Este processo não consiste em pegar nesta lista e avançar com ela. Consiste em chegar à primeira fase de geração de ideias mais rapidamente do que teria conseguido fazê-lo sozinho.

Passo 2: Aprofundar

Agora que tenho uma lista com que trabalhar, está na altura de avaliar e desenvolver as ideias que me interessam. Ao ler a lista, houve uma ideia em particular que despertou o meu interesse.

«Agendamento inteligente e gestão da disponibilidade» parece-me uma oferta potencialmente única no setor do fitness atual.

Uma pesquisa rápida no Google confirma que existem produtos que oferecem este serviço na categoria do fitness, mas são relativamente escassos. Parecia existir uma oportunidade para acrescentar algo novo a este espaço problemático. Além disso, enquanto mãe trabalhadora ocupada de uma criança de 14 meses, o meu sonho de fazer exercício todos os dias à mesma hora já é uma memória distante.

Peço ao ChatGPT que aprofunde ainda mais essa ideia para perceber como poderia ser uma oferta alargada.

Fiquei impressionada com a funcionalidade alargada que o LLM devolveu. O meu passo seguinte foi pedir ao ChatGPT que traçasse um percurso do utilizador, incluindo a funcionalidade acima. Forneci alguns parâmetros para aperfeiçoar a resposta.

É importante ter em mente que o ChatGPT recolhe dados da internet, pelo que é muito provável que esteja a recolher ideias de produtos que já têm presença online. No entanto, continua a ser uma excelente forma de explorar ideias e dar início ao processo de brainstorming.

Outra opção, nesta fase do processo de idealização, seria pedir ao ChatGPT que analisasse os produtos atualmente existentes no mercado e identificasse uma lacuna. Isto levaria o LLM a analisar os produtos que já têm presença online e a fazer sugestões sobre ideias menos saturadas. Naturalmente, todas as sugestões exigem verificação humana, mas pode ser uma excelente forma de reduzir as opções.

Passo 3: Aperfeiçoar a ideia

Nesta fase, escolhemos a ideia que vamos explorar mais aprofundadamente e confirmámos, através de uma pesquisa de alto nível, que a ideia é relativamente única. Agora, está na altura de transformar esta ideia num percurso do utilizador concreto.

Nesta etapa, em vez de fornecer um pedido de cenário ao ChatGPT, forneci um conjunto de instruções. Especificamente, pedi ao ChatGPT que incluísse “qualquer uma ou todas” as funcionalidades descritas acima, para evitar que tentasse incluir cada elemento de funcionalidade, independentemente de este poder ser logicamente integrado na jornada do utilizador.

Além disso, pedi ao ChatGPT que indicasse a diferença entre as ações desencadeadas pelo utilizador e as ações desencadeadas pela aplicação na sua descrição. Por último, pedi ao LLM que mapeasse a jornada desde o início da sessão até ao fim da sessão.

Para além de seguir as minhas instruções ao separar as ações do utilizador das ações da aplicação, o ChatGPT chegou mesmo a criar uma persona de utilizador de alto nível em torno da qual conceber a jornada do utilizador, algo que não lhe tinha pedido para fazer.

A legibilidade da jornada do utilizador ficou algo limitada pelas capacidades de apresentação do ChatGPT (ou seja, na versão gratuita, o ChatGPT só pode responder utilizando texto, em vez de diagramas e outras ferramentas de comunicação visual).

No entanto, considerei que esta limitação foi parcialmente compensada pela inclusão, por parte do ChatGPT, de um resumo no final deste segmento, que apresentava uma visão geral de alto nível de todas as ações do utilizador em comparação com as ações da máquina.

Depois de analisar a jornada do utilizador, destacaram-se algumas omissões importantes. A primeira foi a ausência de um processo para integrar o calendário pessoal do utilizador com o calendário da aplicação, que forneceria os dados para a funcionalidade de agendamento dinâmico.

A segunda foi a ausência de uma funcionalidade de alertas para lembrar o utilizador de que se aproximava um treino. Documentei estes ajustes e acrescentei-os à conversa. De cada vez, o LLM devolveu jornadas do utilizador atualizadas que tinham em conta as alterações que solicitei.

Etapa 4: Das ideias à execução

 A etapa final desta experiência consistiu em transformar estas ideias de funcionalidades e jornadas do utilizador num roteiro “Agora, A seguir, Mais tarde” tangível e de alto nível, que poderia, em teoria, ser executado. Eis o pedido que utilizei para iniciar esse processo.

O ChatGPT devolveu uma lista abrangente de requisitos, divididos em histórias de utilizador e critérios de aceitação, categorizados em elementos do roteiro “Agora, A seguir e Mais tarde”.

Não forneci definições para o que constituía um elemento “Agora, A seguir ou Mais tarde” no meu roteiro. Na ausência dessas definições, o ChatGPT determinou as suas próprias com base em explicações que encontrou na Internet. Fiquei satisfeito com essas definições, pelo que não solicitei ajustes.

No entanto, é importante salientar que, quanto mais parâmetros fornecer ao ChatGPT, mais o resultado estará adaptado às suas preferências.

Aumente a sua capacidade e criatividade

Em conclusão, o ChatGPT e outros LLM podem proporcionar uma perspetiva valiosa para desenvolver e aperfeiçoar as suas ideias de produto.

Pessoalmente, considero que a primeira fase da ideação de um produto é a mais desafiante e aquela em que mais necessito de feedback externo. É nesta fase que prefiro recorrer ao ChatGPT para me ajudar a ultrapassar o obstáculo do brainstorming inicial. Também costumo utilizá-lo para obter alguma validação de alto nível relativamente à singularidade ou ao posicionamento de uma determinada ideia.

Se assim o entender, contudo, o ChatGPT e outros LLMs podem fazê-lo avançar o suficiente no processo para chegar a um roteiro de alto nível que pode ser facilmente transformado num plano mais concreto. Quando utilizadas corretamente, estas ferramentas têm o potencial de acelerar drasticamente a capacidade e a criatividade de qualquer equipa de produto. 

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