Vice-presidente sénior de Produto afirma que as práticas tradicionais de gestão de produto estão “completamente erradas” graças à IA

Ibrahim Bashir liderou anteriormente iniciativas de produto na Box, no Twitter, na Amplitude e na Amazon, e é atualmente SVP de Produto na Ontra. É o criador da newsletter Run the Business.

Sentámo-nos com Ibrahim para perceber como a IA está a mudar a sua organização — e a gestão de produto em geral. Eis o que partilhou.

Construir equipas, lançar produtos e repetir resultados

Sou Ibrahim Bashir. Atualmente, sou SVP de Produto na Ontra, onde lidero cerca de 60 pessoas nas áreas de gestão de produto, experiência do utilizador, ciência de dados e operações.

A Ontra é um sistema operativo jurídico baseado em IA para mercados privados: automatizamos contratos, obrigações, gestão de entidades e fluxos de trabalho de conformidade ao longo de todo o ciclo de vida de um fundo. Os nossos clientes são sobretudo empresas de capital privado e capital de risco, bancos de investimento, credores diretos e os escritórios de advogados e prestadores de serviços que os apoiam. No total, trabalhamos com mais de 1 000 empresas em todo o mundo, incluindo nove das dez maiores empresas de private equity.

O nosso modelo de entrega é provavelmente o que mais nos distingue, e é especialmente relevante para esta conversa. Lançamos tanto produtos SaaS tradicionais por subscrição como uma oferta de serviços geridos, na qual especialistas jurídicos utilizam IA para executar diretamente trabalho em nome dos clientes.

Este modelo duplo permite-nos ver, em tempo real, onde a IA consegue gerir o fluxo de trabalho completo de ponta a ponta e onde ainda é necessário manter uma pessoa envolvida. Proporciona-nos uma perspetiva extraordinária para compreender como se constroem e adotam produtos nativos de IA em contextos empresariais de grande importância.

Antes da Ontra, fiz crescer o produto principal da Amplitude, desenvolvi novos negócios na Box, criei a infraestrutura de serviços no Twitter e lancei produtos no ecossistema Kindle da Amazon.

Em tudo o que fiz, concentrei-me em três coisas: construir equipas, lançar produtos e repetir resultados. Também escrevo o Run the Business, uma publicação Substack para líderes de produto B2B, que utilizo como uma tela para clarificar o meu pensamento. O meu objetivo é ligar as lições aprendidas na prática, as ideias assimiladas através da leitura e os modelos que desenvolvi em colaboração.

Por que motivo a IA tornou erradas as antigas premissas sobre produtos

Para mim, o que torna este momento da IA diferente não é a curva de capacidade dos modelos. É o facto de a IA estar a desgastar silenciosamente a maioria das premissas que interiorizei como líder de produto B2B ao longo da última década.

Os princípios operacionais que costumava recitar sem pensar não estão exatamente errados, mas a IA está a reformulá-los em tempo real.

Vejamos a gestão da mudança. Tratava-se de reduzir a curva de aprendizagem para que os utilizadores ultrapassassem a fricção de uma nova ferramenta. Num produto nativo de IA, muitas vezes a ferramenta não é difícil de utilizar; a resistência é mais existencial — «Estarei a treinar o meu substituto?» A causa principal é diferente, e a resposta também.

Por isso, o verdadeiro trabalho da liderança de produto neste momento tem menos que ver com adicionar IA ao roteiro e mais com auditar honestamente quais das suas premissas continuam a justificar o seu lugar.

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Por isso, o verdadeiro trabalho da liderança de produto neste momento tem menos que ver com adicionar IA ao roteiro e mais com auditar honestamente quais das suas premissas continuam a justificar o seu lugar.

Onde a IA gera o maior retorno do investimento para os gestores de produto

Utilizo IA em todas as vertentes do ciclo de desenvolvimento de produtos, mas a síntese em grande escala é a que gera o maior retorno do investimento:

• Resumir temas de várias chamadas com clientes
• Gerar variantes de apresentações sobre o roteiro
• Transformar pontos-chave da estratégia em diferentes níveis de comunicação
• E assim por diante

O trabalho de avaliação e interpretação que tem poucos precedentes ou pouco contexto continua a exigir sobretudo intervenção humana. Mas a IA está a tornar-se uma boa caixa de ressonância até nestes cenários.

Como a IA pode conciliar diferentes perspetivas sobre o produto

Eis outra vantagem: a IA simplifica o processo de unificar e conciliar as perspetivas sobre o produto em toda a empresa, reduzindo a fricção que normalmente surge à medida que um produto se aproxima do lançamento.

Agora, as equipas podem construir mais facilmente uma compreensão partilhada do problema, da persona, da solução e da diferenciação muito mais cedo, utilizando materiais escritos e visualizados, evitando desalinhamentos mais tarde no ciclo de desenvolvimento.

Como os líderes de produto podem preparar-se para reuniões com clientes utilizando IA

Quando me preparo para uma reunião com um cliente, reúno todas as pistas que temos sobre a conta nos diferentes sistemas, incluindo transcrições de chamadas, para obter uma visão de 360 graus sobre aquilo que é importante para o cliente, a evolução do feedback sobre o produto e um dossier sobre as principais partes interessadas.

O fluxo de trabalho envolve o Claude, juntamente com ferramentas como a Gainsight, a Gong e a Snowflake.

Como a IA afeta o tempo de ciclo do produto

A IA incentivou-me a ser mais ambicioso e também a revisitar ideias antigas que talvez tivesse sido mais difícil explorar anteriormente.

Também me tornou mais recetivo a experimentar rapidamente ideias de produto e a abandoná-las. Na nossa indústria, apesar de falarmos sobre apostas de produto, raramente começamos algo que não chegue a ser lançado.

A IA permite-nos fazer sessões de brainstorming e prototipagem mais rápidas, reduzindo o tempo de ciclo entre a ideia e o lançamento.

Mas há o reverso da medalha. As equipas de produto têm de considerar e responder a mais ideias. Acompanhar o volume de ideias provenientes de toda a empresa faz com que todas as semanas pareçam uma semana de hackathon.

Como os clientes podem limitar os benefícios da IA

Agora que a IA reduziu os nossos tempos de ciclo, deparámo-nos com um novo problema.

A disponibilidade dos parceiros enquanto co-desenvolvedores continua a ser limitada. Vendemos para uma base de compradores de nicho, pelo que o seu tempo e capacidade para participar em programas Beta são limitados. Só conseguem absorver uma quantidade limitada de mudanças.

Assim, embora a IA tenha ajudado com o volume, ainda estamos a perceber como implementá-la e proporcionar os recursos necessários para a sua adoção.

Como a IA cria expectativas irrealistas

A IA cria a falsa sensação de que colocar algo em produção é fácil, pelo que as expectativas relativamente à velocidade de lançamento e à adoção ficam desfasadas da realidade.

É de esperar um brainstorming mais rápido, mas, a certa altura, a disponibilidade geral é um patamar diferente.

Porque é necessário rever a relação custo-eficácia da IA

Não discutimos o custo total de desenvolvimento.

Muitos veem a IA como um aumento de produtividade praticamente gratuito, mas, em última análise, é necessário comparar o gasto com tokens com o gasto com pessoas, e a matemática pode nem sempre favorecer a IA.

Por exemplo, utilizar o Claude para monitorizar o Slack e ler mensagens poderá em breve não ser rentável.

Porque os líderes de produto têm de arregaçar as mangas e experimentar a IA

Incentivo os líderes de produto a manterem uma mentalidade de aprendizagem, a permanecerem curiosos e a encorajarem a experimentação. Não valorizem demasiado as boas práticas da era anterior do desenvolvimento de software.

Tenho tido bons resultados ao arregaçar as mangas e partilhar as minhas próprias experiências práticas, ao incentivar as equipas com prémios divertidos pela criatividade e ao reservar tempo específico para experimentar, em vez de me concentrar a 100% na entrega do roteiro.

Além disso, não há problema em experimentar várias ferramentas para o mesmo cenário. Os modelos e os produtos estão a evoluir rapidamente — não há necessidade de tomar decisões prematuras de dependência exclusiva.

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…não há problema em experimentar várias ferramentas para o mesmo cenário. Os modelos e os produtos estão a evoluir rapidamente — não há necessidade de tomar decisões prematuras de dependência exclusiva.

Acompanhe

Pode acompanhar o trabalho de Ibrahim Bashir no LinkedIn. E consulte a sua publicação no Substack, Dirigir o negócio.

Em breve haverá mais entrevistas com especialistas no The CPO Club!