Porque é que o roteiro de IA está ao contrário (e o que os líderes podem fazer quanto a isso)

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88% das organizações utilizam IA, mas a maioria continua presa a testar funcionalidades que ninguém adota. O problema não é a tecnologia — é tratar a IA como qualquer outra funcionalidade.

Why the AI Roadmap is Backward featured image

As equipas de produto estão sob pressão para provar que estão a «desenvolver com IA». Os executivos querem ver funcionalidades de IA no roteiro, os investidores querem ouvir falar das capacidades de IA nas apresentações para investidores e os concorrentes estão a anunciar integrações de IA, por isso as equipas respondem adicionando funcionalidades de IA.

Embora esta seja uma resposta natural, também é uma resposta equivocada. Os melhores produtos de IA não adicionam funcionalidades,
eliminam fluxos de trabalho. Quando a IA funciona corretamente, nem sequer é necessário apresentá-la como «IA»,
porque se integra tão perfeitamente no produto que deixa de ser uma distração.
Atualmente, 88% das organizações utilizam IA e quase dois terços continuam presos na
fase de experimentação ou de projetos-piloto.

O problema não é a tecnologia — é a abordagem.


Estamos a tratar a IA como qualquer outra funcionalidade: algo que se adiciona, lança e cuja adoção pelos utilizadores se espera. A
pressuposição fundamental é que os utilizadores irão adotar a funcionalidade simplesmente porque oferece IA.
Mas, em vez de tratar a IA apenas como um complemento, acredito que as equipas devem pensar na IA como uma forma de
simplificar e acelerar os fluxos de trabalho. Talvez o objetivo não seja adicionar mais um passo, mas eliminar
alguns.

Key Takeaways

Integração de IA: Uma IA eficaz deve simplificar os fluxos de trabalho, não apenas adicionar funcionalidades que complicam a experiência do utilizador.

Eliminação de fluxos de trabalho: Os produtos de IA bem-sucedidos concentram-se em eliminar etapas dos processos, em vez de se limitarem a adicionar novas funcionalidades.

Adoção pelos utilizadores: Adicionar funcionalidades de IA raramente garante a adoção; eliminar obstáculos é uma estratégia mais eficaz.

Roteiro do produto: As equipas de produto devem dar prioridade à eliminação de fluxos de trabalho, em vez de se limitarem a adicionar componentes de IA para melhorar a usabilidade.

Vantagem competitiva: Concentrar-se na integração perfeita da IA pode criar uma vantagem significativa sobre os concorrentes que dão prioridade a funcionalidades visíveis.

A corrida para adicionar IA

A liderança pede funcionalidades de IA, por isso as equipas de produto auditam os seus fluxos de trabalho e perguntam: onde podemos
adicionar IA? Chegam à pesquisa com tecnologia de IA, sugestões inteligentes, resumos automáticos e
recomendações inteligentes. Estas funcionalidades são desenvolvidas, lançadas e adicionadas às páginas de marketing.
Depois, a adoção estagna. As funcionalidades de IA ficam sem utilização, escondidas em menus e painéis de definições. As equipas
respondem adicionando mais funcionalidades, criando ainda mais complexidade e mais coisas para os utilizadores
recordarem.

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Como é a eliminação

Consideremos os passos envolvidos na marcação de uma reunião. As equipas enviam convites de calendário umas às outras
por e-mail, entram através de uma ligação de calendário, tomam notas durante a conversa, escrevem um e-mail de resumo
posteriormente, criam tarefas num instrumento de gestão de projetos e marcam uma reunião de acompanhamento.
A maioria dos produtos de reuniões com IA adiciona um bot que entra nas reuniões para tomar notas, uma funcionalidade que gera
resumos, outra que cria transcrições e sugestões inteligentes de agendamento. Cada funcionalidade
resolve uma parte do problema e exige que os utilizadores se lembrem de que existe e a incorporem
no seu fluxo de trabalho.

Uma abordagem de eliminação funciona de forma diferente. O sistema já conhece a disponibilidade de todos, estima
a agenda, capta automaticamente resumos e transcrições, distribui notas e tarefas e agenda o que se segue.
Os participantes aparecem na reunião e têm
a conversa; o resto acontece automaticamente. Não existem funcionalidades de IA para apontar porque
o fluxo de trabalho desapareceu juntamente com a fricção.

Desenvolver para eliminar

Se as equipas levam a sério o desenvolvimento de produtos de IA que os utilizadores irão realmente adotar, precisam de
mudar a forma como abordam o roteiro. Devem deixar de auditar o produto à procura de locais onde adicionar IA e
começar a auditar os pontos onde podem eliminar fricção.

Ao eliminarem fluxos de trabalho, as equipas precisam de remover fricção suficiente de uma só vez para que a nova
experiência seja genuinamente melhor do que a antiga. Os fluxos de trabalho parcialmente eliminados criam confusão
sobre quais as partes que estão automatizadas e quais continuam a exigir trabalho manual.

Isto também exige mais coragem. Lançar funcionalidades de IA é seguro porque, se os utilizadores não as adotarem,
as equipas podem dizer: estão disponíveis se as pessoas as quiserem. Eliminar fluxos de trabalho é arriscado porque, se a IA
não funcionar suficientemente bem, removemos algo de que os utilizadores dependiam. É precisamente por isso que
os produtos centrados na eliminação vencem; obrigam as equipas a tornar a IA genuinamente fiável.

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A verdadeira questão

Na próxima reunião da equipa, perguntaria aos seus colegas: Estamos a desenvolver para provar que temos IA ou
para melhorar realmente o produto?

Se o objetivo for provar que têm IA, as equipas continuarão a adicionar funcionalidades. Se o objetivo for
melhorar o produto, as equipas devem perguntar o que é que a IA lhes permite remover. Isto elimina
interfaces, remove pontos de decisão e elimina fluxos de trabalho, o que, por sua vez, proporciona aos utilizadores menos
complexidade.

Enquanto os concorrentes correm para lançar roteiros repletos de funcionalidades de IA visíveis, a verdadeira oportunidade está em
desenvolver produtos nos quais os utilizadores não consigam sequer apontar para a IA. O que é que a IA lhe pode permitir remover?

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Kritarth Saurabh
Kritarth Saurabh is the VP of Product Management at Neat, the Oslo-based workplace technology company. His role involves launching products that harness machine learning and AI to deliver the best possible meeting experiences; from eliminating background noise to accurately identifying speakers and participants. Before joining Neat, Kritarth worked with leading global consultancies including Boston Consulting Group, Accenture, and Deloitte, where he focused on building and scaling products and services for both multinational enterprises and fast-growing startups. He holds a Masters in Computer Science from the University of Oxford, where he developed his passion for applying AI and machine learning to solve real-world challenges.
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