O VP de Produto da Paramount’s afirma que os maiores ganhos da IA na gestão de produto resultam da síntese de feedback

Joshua Karp tem mais de 20 anos de experiência na liderança de produtos — chegou mesmo a trabalhar em produto no MySpace, nos seus primeiros tempos. Atualmente, é VP de Produto na Paramount, onde supervisiona o serviço de streaming BET+.

Falámos com Joshua para perceber como a IA está a mudar a forma como lidera equipas de produto. Disse-nos que a utilização da IA na síntese de feedback foi a sua maior conquista.

Os líderes de produto vão reagir de forma exagerada à IA

Sou líder de produtos para consumidores, com mais de 20 anos de experiência na criação de produtos digitais nas áreas do streaming, dos meios de comunicação, das redes sociais, do comércio e dos negócios baseados em subscrições.

No centro da minha carreira esteve uma pergunta bastante simples: o que leva as pessoas a experimentar um produto, a voltar a utilizá-lo e, eventualmente, a integrá-lo na sua rotina?

Trabalhei em produtos em fases de desenvolvimento e escalas muito diferentes, desde os primeiros trabalhos de produto no MySpace, durante um período de rápido crescimento junto dos consumidores, à liderança de produto na WWE, passando pela liderança da estratégia de produto do BET+ na Paramount nas áreas de aquisição, envolvimento, retenção, monetização, personalização, experimentação e experiências multiplataforma.

É em parte por isso que estou tão entusiasmado com este momento da IA. A tecnologia não é perfeita e penso que o setor vai reagir de forma exagerada em alguns aspetos, como muitas vezes acontece com grandes mudanças nas plataformas. Mas trata-se de uma mudança real, e os líderes de produto têm de se envolver, aprender com ela e compreender onde cria valor significativo para os clientes e para o negócio.

Liderar o produto no BET+

O BET+ é um serviço de streaming por subscrição premium lançado em parceria com a Paramount e os Tyler Perry Studios. Criámos o serviço em torno de um público apaixonado, de um forte catálogo de conteúdos originais e de uma experiência de streaming multiplataforma em crescimento.

Fiz parte do BET+ desde o seu lançamento inicial e lidero o produto do negócio há 4,5 anos. Durante esse período, o serviço expandiu-se para mais de uma dúzia de plataformas, incluindo a web, dispositivos móveis, televisão ligada e plataformas de parceiros.

A organização de produto abrange a monetização, a descoberta de conteúdos, o envolvimento com vídeo, a experimentação, a personalização, a conformidade e a estratégia de conteúdos. O modelo de distribuição é simultaneamente direto ao consumidor e através de parceiros, servindo clientes em plataformas próprias e de parceiros.

Como a IA permite aos gestores de produto concentrarem-se no discernimento de produto

Durante muito tempo, o trabalho de produto envolvia um planeamento inicial exaustivo, sessões de brainstorming e análise antes de uma equipa poder reagir a uma ideia. Embora esse trabalho continue a ser valioso, já não penso que tenha sempre de ser feito dessa forma.

A IA acelera as fases iniciais do processo de produto — descoberta, síntese, análise, prototipagem e preparação — para que as equipas se possam concentrar mais cedo no problema real e avançar mais rapidamente para a solução certa.

Por exemplo, a IA pode ajudar as equipas de produto a analisar dados quantitativos e qualitativos, sintetizar o feedback dos clientes, identificar temas e testar a robustez de hipóteses iniciais. Também pode ajudar a gerar pontos de partida para protótipos, mensagens, conceitos de produto ou conversas com clientes. Em particular, a capacidade de sintetizar feedback foi uma mudança decisiva para mim.

Isto é valioso porque ajuda as equipas a avançar mais rapidamente e elimina o problema da página em branco no início. Também cria uma discussão mais estimulante, porque as pessoas reagem a algo concreto em vez de debaterem uma ideia abstrata.

Mas isto é apenas a linha de partida, não a linha de chegada.

As pessoas continuam a ter de compreender os clientes, definir a estratégia e os objetivos do negócio, fazer escolhas entre alternativas, ordenar o roteiro e decidir o que vale a pena criar e em que dimensão. A IA pode ajudar a informar esse trabalho, mas o discernimento humano em matéria de produto continua a ser imperativo para a priorização, a estratégia, a empatia pelos clientes e a responsabilização pelas decisões finais.

Continuo a acreditar profundamente no valor de um excelente design de produto, de uma engenharia sólida e de equipas que compreendam todo o contexto daquilo que estão a criar. A IA não substitui nada disso. Mas a IA mudou a rapidez com que consigo criar algo concreto. Isto permite-me dedicar mais energia a avaliar, aperfeiçoar e decidir o que vale a pena levar por diante. E isso é enorme.

Notas do Josh

A IA pode ajudar as equipas de produto a analisar dados quantitativos e qualitativos, sintetizar o feedback dos clientes, identificar temas e testar hipóteses iniciais. Também pode ajudar a gerar pontos de partida para protótipos, mensagens, conceitos de produto ou conversas com clientes. A capacidade de sintetizar feedback, em particular, foi uma mudança decisiva para mim.

Como a IA melhora o planeamento de produtos multifuncional

A IA também oferece aos líderes de produto uma oportunidade para repensar o planeamento de produtos multifuncional.

Demasiadas vezes, as equipas planeiam em silos. As equipas de produto e design podem definir uma experiência antes de considerarem as limitações da engenharia. As equipas de produto e engenharia podem avançar sem considerar os sistemas de design ou as implicações na experiência do utilizador. Ou as equipas podem planear uma funcionalidade sem ter em conta as necessidades de marketing, os fluxos de trabalho operacionais, o impacto no serviço de apoio ao cliente ou a forma de dar suporte à funcionalidade depois de esta estar ativa.

A IA cria uma oportunidade para integrar estes sinais mais cedo no processo. Pode ajudar a sintetizar o feedback e as limitações provenientes das áreas de produto, design, engenharia, marketing, operações, serviço de apoio ao cliente, dados e de outras partes interessadas, proporcionando à equipa uma visão mais holística do que está a construir e porquê.

A IA cria uma oportunidade para integrar estes sinais [dos clientes] mais cedo no processo

Com o tempo, a IA também pode preservar e reutilizar esse contexto. À medida que compreende como as equipas trabalham em conjunto, onde existem dependências, que limitações são normalmente relevantes e o que causou problemas no passado, pode recuperar esse conhecimento para o planeamento futuro. Isto ajuda as equipas a evitar repetir erros e a tomar melhores decisões mais cedo.

Como o maior benefício da IA na gestão de produtos também constitui um risco

O maior resultado positivo da IA é o facto de as equipas chegarem mais rapidamente à linha de partida.

Isso pode significar compreender dados complexos, sintetizar uma grande quantidade de feedback qualitativo dos clientes, analisar o sentimento de forma mais aprofundada ou preparar melhor os requisitos do produto.

Embora isso seja extremamente útil, também apresenta um risco real. Os gestores de produto têm de manter a disciplina e o discernimento.

Os requisitos do produto são um bom exemplo. A IA pode ser muito útil para criar um primeiro rascunho ou ajudar a pensar na estrutura, mas confiar demasiado nela é perigoso. Raramente a IA acerta em tudo por si só e muitas vezes não deteta casos-limite críticos, o contexto empresarial, as nuances dos clientes e as limitações técnicas que moldam os requisitos.

Assim, o bom resultado é a velocidade e o dinamismo. O mau resultado, se não houver cuidado, é as equipas confundirem requisitos gerados por IA com uma resposta final para o produto.

A IA ainda não consegue transformar feedback em orientação

Referi anteriormente que sintetizar o feedback dos clientes com IA foi uma mudança decisiva. Mas transformar esse feedback em orientação para o produto é uma área em que a IA ainda não apresentou resultados.

A IA é muito útil para a síntese. Pode analisar grandes quantidades de feedback dos clientes, identificar temas recorrentes, resumir o sentimento e revelar padrões. No entanto, continua a ser necessário ter cautela ao definir orientações.

Sem disciplina, a IA pode fazer com que um pequeno sinal pareça maior do que é. Já vi a IA reagir excessivamente a um conjunto de feedback de clientes e sugerir uma mudança na orientação do produto que não era sustentada pelo contexto mais amplo.

É por isso que o discernimento humano é importante. O feedback dos clientes é extremamente valioso, mas nem todo o feedback tem o mesmo peso. É necessário compreender quem fornece o feedback, o seu grau de representatividade, o seu alinhamento com a estratégia mais ampla e os compromissos associados.

Considere a IA como mais um sinal valioso, não como um decisor.

Um fluxo de trabalho real de síntese de feedback

Eis um fluxo de trabalho de IA que utilizo num projeto paralelo.

Começa por reunir feedback bruto dos clientes, dados de utilização do produto e painéis de análise. Em seguida, a IA sintetiza essas informações em temas claros, pontos problemáticos dos clientes e oportunidades para o produto.

Por exemplo, a IA identifica temas comuns no feedback dos clientes, evidencia o sentimento e relaciona esses temas com pontos de dados importantes. Isto permite perceber onde o comportamento dos clientes e o desempenho do produto podem apontar para o mesmo problema. Utilizamos o ChatGPT e o Claude para este efeito.

Depois, concentro-me nos dois ou três desafios ou oportunidades de produto mais importantes e aplico o meu discernimento. Avalio se os temas são relevantes, se os dados sustentam o feedback, se a oportunidade está alinhada com a estratégia do produto e se vale a pena testá-la.

Este fluxo de trabalho produz normalmente uma hipótese de produto clara, uma formulação precisa do problema ou ideias de soluções que podem ser transformadas em protótipos simples, requisitos ou experiências.

Porque é que os produtos e funcionalidades baseados em IA precisam rapidamente de feedback

Com experiências baseadas em IA, é importante apresentá-las aos utilizadores o mais cedo possível. O feedback dos utilizadores é sempre importante, mas, com a IA, é ainda mais importante, porque muitas vezes não será possível antecipar as reações dos utilizadores, os casos-limite ou os casos de utilização inesperados durante o planeamento.

O maior erro a evitar é passar demasiado tempo a desenvolver algo isoladamente. Em vez disso, apresente as funcionalidades de IA aos utilizadores o mais cedo possível, mesmo que ainda sejam protótipos ou conceitos. Observe como esses utilizadores interpretam e interagem com a experiência.

O maior erro é passar demasiado tempo a desenvolver algo num vácuo.

Muitas vezes, aprenderá algo que fará uma enorme diferença e conduzirá a um produto ou funcionalidade final mais aperfeiçoado.

Porque é que os líderes de produto devem experimentar a IA em casa

O meu conselho é que assuma o seu papel de responsável pelo produto, mantenha a curiosidade e tenha uma abordagem prática com a IA.

A única forma de compreender do que a IA é capaz, em que fica aquém e como pode ajudar a sua organização é utilizá-la.

Não me refiro apenas à utilização profissional. Recomendo também a utilização da IA para assuntos pessoais. Crie agentes, teste fluxos de trabalho e utilize a IA para planear, pesquisar, criar protótipos e refletir sobre problemas. Por vezes, algo que experimenta a título pessoal pode abrir-lhe os olhos para um caso de utilização ou uma oportunidade de produto a nível profissional.

Os líderes de produto também precisam de incentivar as suas equipas e organizações a não terem medo da IA. Devem criar um ambiente onde as pessoas estejam abertas a experimentar com IA, a aprender o que funciona, a ser honestas sobre o que não funciona e a partilhar regularmente essas aprendizagens entre si.

Mas, ao mesmo tempo, a IA deve ser uma ferramenta entre várias. Não deve ser aquilo que conduz o produto. Os líderes de produto continuam a ter de assumir o comando.

A IA está aqui e não é sensato ignorá-la. Compreenda o que pode fazer, o que não pode fazer e o que poderá vir a fazer ao longo do tempo, para que a sua mentalidade de produto possa evoluir com ela.

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