CPO numa empresa nativa de IA partilha como a IA permite processos orientados pela intenção

Christian Braun é Diretor de Produto na Depix AI, onde desenvolve produtos de IA que apoiam profissionais de produto. Christian está a mudar a abordagem de produto da Depix, passando de uma abordagem centrada no formulário para uma abordagem centrada na intenção, o que significa que a IA é utilizada para traduzir a intenção em orientações significativas numa fase muito mais precoce do ciclo de vida do produto. Isto tornou a equipa mais rápida, mais alinhada entre disciplinas e mais eficaz a transformar a ambiguidade em orientações de produto acionáveis.

Sentámo-nos com Christian para falar sobre esta mudança e muito mais. Eis o que nos disse.

Redefinir o papel dos líderes de produto

Chamo-me Christian Braun, sou Diretor de Produto na Depix e CEO da MAGING GmbH. A minha experiência baseia-se no design, na inovação e na criação de produtos — especialmente em setores onde a forma, a função e a experiência de marca têm de se conjugar ao mais alto nível.

Com o tempo, passei de moldar produtos de uma forma tradicional para colocar uma questão mais estratégica: O que acontece quando deixamos de começar apenas pela forma e começamos pela intenção? Essa mudança levou-me à liderança de produto e, naturalmente, à IA.

O que torna este momento tão poderoso é o facto de a IA estar a redefinir o papel dos líderes de produto. Já não nos limitamos a gerir roteiros ou a otimizar funcionalidades. Estamos a ajudar a moldar formas totalmente novas de pensar, criar e desenvolver. Na minha função atual, trabalho em produtos que utilizam a IA não apenas como uma camada técnica, mas como uma força criativa e estratégica — capaz de desbloquear rapidez, clareza e resultados totalmente novos.

Acredito que o futuro da liderança de produto está na combinação da visão humana com sistemas inteligentes. A IA não deve diluir a originalidade; deve reforçá-la.

Entrega híbrida por conceção

Lidero a organização de produto na Depix, onde desenvolvemos produtos nativos de IA para o futuro da criação de produtos. A nossa missão é ajudar as equipas a ultrapassar os fluxos de trabalho tradicionais e lineares, utilizando a IA para traduzir a intenção, o contexto e a orientação de design em resultados de produto acionáveis.

Os produtos que desenvolvemos situam-se na interseção entre a criatividade, a estratégia de produto e a IA avançada. Apoiam fluxos de trabalho como a geração de conceitos, a exploração visual de produtos, a orientação de CMF e a definição inicial de ideias de produto antes de estas entrarem em processos de desenvolvimento mais convencionais. Os nossos utilizadores incluem designers, equipas de produto, líderes de inovação e organizações empresariais que procuram repensar a forma como os produtos são concebidos e desenvolvidos.

Somos uma organização de produto focada e altamente ágil. Isto permite-nos trabalhar com rapidez, mantermo-nos próximos das necessidades dos utilizadores e aperfeiçoar continuamente tanto a experiência do produto como a proposta de valor. Servimos uma combinação de indivíduos inovadores, pequenas equipas criativas e organizações de maior dimensão que pretendem integrar a IA em ambientes reais de desenvolvimento de produtos.

O nosso modelo de entrega é híbrido por conceção. Desenvolvemos produtos de software escaláveis com uma abordagem SaaS, colaborando estreitamente com clientes estratégicos para desenvolver fluxos de trabalho, validar a adoção e desbloquear valor empresarial. Esta combinação permite-nos escalar a inovação de produto, mantendo-nos profundamente ligados à aplicação no mundo real.

Porque é que a IA altera a lógica operacional dos produtos

Antes de iniciar uma jornada de IA, todos os líderes de produto devem compreender uma coisa: a IA não é apenas uma atualização de funcionalidades — altera a lógica operacional do produto.

Isto é importante porque muitas equipas abordam a IA simplesmente adicionando-a a um fluxo de trabalho existente e esperando resultados desproporcionais. Na realidade, a IA altera frequentemente a forma como o produto cria valor, como os utilizadores interagem com ele, como toma decisões e onde a confiança se torna crítica. Se a tratar como uma camada adicional, poderá obter novidade. Se a tratar como uma mudança no comportamento do sistema, poderá criar uma verdadeira vantagem de produto.

A IA desloca o centro de gravidade da funcionalidade estática para o discernimento dinâmico. Afeta os dados de entrada, os resultados, os ciclos de feedback, o controlo de qualidade e o papel do utilizador. Isto significa que os líderes de produto precisam de pensar não só nas capacidades, mas também no contexto, na fiabilidade, na responsabilização e na adoção.

Assim, a primeira mudança de mentalidade é esta: não pergunte “Onde posso adicionar IA?”. Pergunte “Como é que a IA altera a lógica da experiência, do fluxo de trabalho e da proposta de valor?”. É normalmente aí que começa a verdadeira oportunidade de produto.

Reflexões de Christian

Não pergunte: “Onde posso acrescentar IA?” Pergunte: “Como é que a IA altera a lógica da experiência, do fluxo de trabalho e da proposta de valor?”

Como uma abordagem centrada primeiro na intenção revoluciona os processos de produto

Uma mudança concreta que implementei no último ano foi passar o nosso processo de produto de uma abordagem baseada primeiro no formulário para uma abordagem centrada primeiro na intenção.

Antes da IA, as equipas de produto começavam frequentemente por funcionalidades, interfaces ou resultados visuais. Nós mudámos isso. Hoje, começamos pela intenção: o objetivo, o contexto, as restrições e o resultado pretendido subjacentes à decisão de produto. A IA tornou esta mudança prática porque traduz a intenção em orientações relevantes muito mais cedo no processo.

Antes da IA, as equipas de produto começavam frequentemente por funcionalidades, interfaces ou resultados visuais. Hoje, começamos pela intenção: o objetivo, o contexto, as restrições e o resultado pretendido.

Isto resultou numa mudança significativa na forma como desenvolvemos e gerimos produtos. Atualmente, passamos menos tempo a debater funcionalidades isoladas e mais tempo a moldar a compreensão do sistema, a qualidade das decisões e a utilidade no contexto. Isto tornou-nos mais rápidos, mais alinhados entre disciplinas e mais eficazes a transformar a ambiguidade numa orientação de produto acionável. Também reduziu o tempo dedicado a explorar direções fracas ou desalinhadas.

Na nossa experiência, o impacto traduziu-se numa melhoria de aproximadamente 5x a 10x na velocidade de iteração durante a exploração inicial do produto. Mas a métrica mais importante é a velocidade de aprendizagem. Em vez de passarmos a maior parte do tempo a produzir um pequeno número de opções, passamos mais tempo a avaliar qual a direção que vale a pena seguir.

Isso altera de forma significativa a economia da descoberta de produto. A IA não acelerou apenas o nosso fluxo de trabalho; alterou o nosso modelo operacional.

Como o foco na intenção alterou a trajetória de um produto

Eis um exemplo. No início, com um dos nossos produtos, testámos uma questão fundamental de produto: "O produto deve centrar-se sobretudo em gerar resultados visuais mais rapidamente ou em ajudar os utilizadores a definir mais cedo uma orientação de produto mais sólida?" A IA melhorou significativamente esse processo de descoberta, permitindo-nos experimentar concretamente ambos os modelos.

Conseguimos testar rapidamente diferentes estruturas de intenção, padrões de interação e comportamentos dos resultados, observando depois onde os utilizadores obtinham mais valor. Tornou-se claro que os utilizadores não queriam apenas uma geração mais rápida. Queriam mais clareza no início do processo — uma forma de transformar objetivos vagos em orientações de produto coerentes.

Essa perceção moldou diretamente a decisão de produto. Optámos por desenvolver o produto em torno de um modelo centrado primeiro na intenção, em vez de um modelo orientado exclusivamente para os resultados. A IA tornou isso possível ao permitir-nos criar protótipos e comparar a lógica do produto muito mais cedo do que os métodos tradicionais de descoberta permitiam.

Porque é que a IA desafia os pressupostos tradicionais sobre a intenção do utilizador

Um pressuposto de produto que a IA me obrigou a abandonar é o seguinte: o valor só começa quando o utilizador sabe o que quer.

Na perspetiva tradicional de produto, partimos frequentemente do princípio de que o utilizador chega com uma tarefa, intenção ou solução razoavelmente clara em mente, e que o papel do produto é ajudá-lo a executá-la melhor. A IA mudou isso para mim.

Tornou-se claro que alguns dos momentos de maior valor acontecem, na realidade, mais cedo — quando os utilizadores não têm clareza, mas têm uma direção. Podem ter um objetivo, uma tensão, uma ambição de marca ou uma ideia vaga do que querem alcançar, mas não uma solução definida. A IA pode criar valor precisamente nesse espaço ambíguo, ajudando os utilizadores a explorar, interpretar e moldar a intenção antes da execução.

Isso mudou a forma como penso sobre o design de produto. Já não vejo o produto apenas como uma ferramenta para concluir tarefas. Vejo-o cada vez mais como um sistema que ajuda os utilizadores a formar melhores intenções, e não apenas a agir com base em intenções já existentes.

Porque é que a IA alarga as opções e os seres humanos as restringem

Recorro sobretudo à IA em áreas onde a velocidade, a síntese e a abrangência são importantes: descoberta, reconhecimento de padrões, exploração de conceitos, experimentação inicial e avaliação rápida de possíveis direções para o produto.

Por exemplo, a IA é extremamente útil para processar sinais provenientes dos utilizadores e dos mercados, gerar e comparar vários caminhos de solução, acelerar a iteração de UX e de conceitos e revelar mais cedo os compromissos do que os fluxos de trabalho tradicionais. É particularmente forte quando o objetivo não é produzir uma única resposta, mas alargar o conjunto de opções de elevada qualidade.

As decisões que permanecem firmemente humanas são as relacionadas com a visão, a definição de prioridades, o gosto, a ética e a responsabilização. As escolhas do roteiro, a sequência estratégica, as decisões de produto que definem a marca e os compromissos técnicos finais continuam a exigir discernimento humano, porque dependem do contexto, das consequências e da responsabilidade de formas que a IA não assume plenamente.

As decisões que permanecem firmemente humanas são as relacionadas com a visão, a definição de prioridades, o gosto, a ética e a responsabilização.

Por isso, não encaro a IA como o decisor. Vejo-a como um sistema inteligente para expandir o espaço de decisão. O papel humano torna-se ainda mais importante no momento em que é necessário restringir as opções, aceitar compromissos e assumir a responsabilidade por uma direção.

Porque é que a integração da IA reforça tanto as vantagens como as desvantagens

Os resultados da IA têm sido fortes tanto no lado positivo como no negativo.

No lado positivo, a IA melhorou substancialmente a velocidade, a abrangência e a rapidez de aprendizagem no trabalho de produto. Podemos explorar mais direções numa fase mais precoce, testar pressupostos mais rapidamente e criar artefactos de apoio à decisão com muito menos fricção do que antes. Sobretudo na descoberta e na experimentação inicial, isto encurtou os ciclos de iteração e ajudou as equipas a passar de ideias vagas para direções de produto estruturadas muito mais rapidamente. Qualitativamente, também melhorou o alinhamento, porque as áreas de design, produto e engenharia podem reagir a algo concreto muito mais cedo no processo.

No lado negativo, a IA também introduz novos riscos. Pode criar uma ilusão de certeza, porque os resultados parecem frequentemente convincentes antes de os validarmos verdadeiramente. E este tipo de comportamento plausível, mas pouco fiável, provoca uma erosão da confiança. A IA também pode inundar as equipas com opções, o que torna o discernimento de produto mais importante, e não menos. Em alguns casos, o desafio já não consiste em gerar possibilidades — consiste em manter o rigor, o gosto, a definição de prioridades e o foco estratégico.

Assim, o resultado líquido tem sido claramente positivo. Mas eu colocaria a questão desta forma: a IA aumentou a nossa capacidade produtiva, ao mesmo tempo que elevou o nível exigido à disciplina de liderança. As equipas que mais beneficiam não são as que utilizam mais IA, mas as que a utilizam com o discernimento mais claro.

Que riscos enfrentam os produtos baseados em IA no lançamento

A parte mais difícil de lançar um produto baseado em IA não é construir inteligência — é transformar a incerteza num produto.

No início, é tentador concentrarmo-nos na capacidade do modelo e em resultados impressionantes. Mas, em ambientes de produto reais, os utilizadores preocupam-se tanto com a consistência, o controlo, a previsibilidade e a integração natural do produto nos seus fluxos de trabalho. A IA pode gerar entusiasmo rapidamente, mas entusiasmo não é o mesmo que confiança.

A IA pode gerar entusiasmo rapidamente, mas entusiasmo não é o mesmo que confiança.

Se tivesse compreendido isso mais profundamente desde o início, teria investido ainda mais cedo na definição de expectativas, no design da interação, nos mecanismos de feedback e em limites mais claros em torno daquilo que o sistema faz bem, em comparação com as situações em que o discernimento humano continua a ser necessário. Também teria tido mais cuidado para não confundir demonstrações fortes com um valor de produto duradouro.

O que poderia ter evitado? Sobretudo desilusões evitáveis e fricção na adoção. O maior risco nos lançamentos de produtos de IA muitas vezes não é um desempenho técnico insuficiente — é prometer demasiado ao nível da experiência. É uma lição que agora levo muito a sério.

Porque é que o quadro branco continua a ser a ferramenta mais importante de um líder de produto

Mesmo com todas as ferramentas sofisticadas de IA, o quadro branco — físico ou digital — continua a ser a ferramenta mais importante para os líderes de produto. Porque o trabalho mais importante em produto continua a ser a definição do enquadramento. Tudo o resto resulta disso.

Por isso, utilizo o quadro branco logo no início do processo, onde a clareza é mais importante do que o detalhe. É aí que enquadramos o problema, mapeamos o sistema, tornamos visíveis os pressupostos e alinhamos a equipa antes de avançarmos para as especificações, os ficheiros de design ou as ferramentas de execução.

Assim que a direção está definida, traduzimos esse pensamento para o fluxo de trabalho digital: requisitos do produto, sistemas de design, protótipos, roteiros e experiências. O quadro branco é onde a complexidade se torna compreensível. A estrutura digital é onde essa compreensão se torna operacional.

Reflexões de Christian

O quadro branco é onde a complexidade se torna compreensível. A estrutura digital é onde essa compreensão se torna operacional.

Porque é que os líderes de produto devem concentrar-se na clareza

O meu conselho: não encarem este momento como uma mudança de ferramentas — encarem-no como uma mudança na forma de pensar o produto.

Os líderes que terão melhores resultados não são os que adicionam mais funcionalidades de IA mais rapidamente. São os que repensam a forma como criam valor, onde o discernimento humano é mais importante e que partes do fluxo de trabalho devem redesenhar em vez de simplesmente acelerar.

Por isso, mantenham a curiosidade, experimentem de forma arrojada, mas sejam disciplinados. Aprendam a tecnologia, sim — mas dediquem ainda mais tempo a compreender a confiança, o contexto, a qualidade das decisões e a adoção. A IA aumenta a capacidade de gerar impacto, mas também penaliza muito rapidamente um pensamento superficial sobre o produto.

Se tivesse de resumir tudo numa frase: sejam ousados na experimentação, mas ainda mais ousados na clareza.

Acompanhe

Pode acompanhar Christian Braun no LinkedIn. E consulte a Depix e a Visão de Produto.

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