Como Adaptar-se ao Novo Padrão de Ouro na Gestão de Produto

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Estamos a experimentar transcrever os nossos podcasts através de um programa informático. Perdoe quaisquer erros de digitação, uma vez que o robô nem sempre está 100% correto.

Hannah Clark: À medida que a tecnologia evolui, também evoluem os nossos comportamentos. No passado, essas mudanças pareciam bastante incrementais. Por exemplo, em vez de entregar um currículo pessoalmente, agora candidatamo-nos online. Mas numa época de mudanças tecnológicas drásticas, as pessoas de produto estão no centro de uma reinvenção total. Não só estamos a adaptar-nos a novos comportamentos enquanto utilizadores, como também estamos a adaptar-nos a padrões completamente novos na forma como trabalhamos.

E sejamos honestos: essa mudança por vezes parece que estamos a construir o paraquedas depois de já termos saltado do avião. Então, como se constrói um paraquedas proverbial decente quando já estamos desorientados e não existe nenhum manual formal para nos orientar? Bem, um bom começo é olhar à nossa volta para os paraquedistas que conseguiram pegar nos mesmos materiais que temos e encontraram uma forma de voar.

A minha convidada de hoje é a Dra. Maryam Ashoori, VP de Produto e Engenharia na IBM Watsonx. A Dra. Ashoori, que me garantiu que podia simplesmente tratá-la por Maryam, trabalha na área da IA há mais de 20 anos. E embora sejam poucas as pessoas que tenham estado tão próximas da vanguarda desta tecnologia como ela, só recentemente começou a observar uma mudança monumental nos comportamentos das pessoas de produto de elevado desempenho. Por isso, se gostaria de consultar o manual da equipa de produto que está mais próxima de algumas das contribuições mais significativas para a IA na história, este episódio poderá interessar-lhe. Vamos começar.

Ah, já agora, temos conversas como esta todas as semanas. Por isso, se isto lhe parece interessante, porque não subscreve? Está bem, vamos começar.

Bem-vindos de volta ao podcast Product Manager. Estou hoje com a Dra. Maryam Ashoori. É a VP de Produto e Engenharia na IBM Watsonx.

Maryam, estou muito entusiasmada por falar consigo. Como está hoje?

Maryam Ashoori: Estou bem. E você?

Hannah Clark: Estou ótima. Estou muito entusiasmada por iniciar esta conversa e vamos começar da forma como começamos sempre.

Pode falar-nos um pouco sobre o seu percurso e sobre como chegou onde está hoje?

Maryam Ashoori: Claro. Trabalho em IA há mais de 20 anos, em várias áreas. Ao longo da minha carreira, trabalhei como designer, a criar sistemas baseados em IA com o utilizador em mente. Trabalhei como engenheira, trazendo dados e otimização para os sistemas que construíamos.

Trabalhei como investigadora de IA, alargando os limites daquilo que a IA podia fazer e, por fim, encontrei o meu lugar no produto, reunindo todas estas perspetivas para resolver os problemas certos. E, mais recentemente — para ser precisa, nos últimos dois anos, com a IA generativa — estive na linha da frente a conceber e construir aquilo que é a próxima geração de IA, a plataforma empresarial central de IA generativa da IBM.

Desde o início, esse trabalho reuniu tudo aquilo de que gosto: desde definir uma estratégia num mercado acelerado e em evolução, até navegar pelas questões jurídicas e éticas e por uma área nova, como a IA generativa neste caso, com todas as limitações associadas. Tudo para construir algo útil que resolva um problema real.

E ao longo desse percurso percebi, e passei a considerar, a IA responsável como o elemento crucial em que temos de trabalhar e para o qual temos de conceber cuidadosamente. Isso conduziu-me ao meu cargo atual, que consiste em liderar o produto e a engenharia de governação da IA.

Hannah Clark: É uma honra tão grande para nós tê-la no programa, porque a IA tem sido uma conversa tão importante para nós. É fascinante poder falar com alguém que tem o contexto de estar nesta área há muito mais tempo do que aquele em que ela tem estado presente no debate público da forma como está agora. Mas hoje vamos concentrar-nos especificamente no papel da gestão de produto e na forma como está a evoluir com o aparecimento de ferramentas e fluxos de trabalho baseados em IA.

Este é um tema muito próximo da sua área. Por isso, gostaria que começasse por nos falar um pouco sobre algumas das mudanças que tem observado na IBM Watsonx e sobre o que essas mudanças têm indicado relativamente ao futuro da profissão.

Maryam Ashoori: Eu destacaria duas coisas.

Uma diz respeito à própria profissão e a segunda diz respeito aos produtos que estes gestores de produto constroem. Comecemos pela primeira. Não há dúvida de que existe uma grande aceleração da produtividade que a IA generativa traz ao dia a dia de um gestor de produto. Se olhar apenas para os meus próprios gestores de produto, eles estão a programar por descrição.

Não estavam a programar por descrição há um ano. Há um ano, se quisesse que criassem um documento de requisitos do produto, trabalhassem com designers para preparar os modelos visuais, depois fossem ter com os engenheiros para criar um protótipo e voltassem para apresentar a ideia, agora simplesmente constroem-na em menos de 24 horas e mostram-me algo totalmente desenvolvido e funcional. E eu penso: o que estou a ver?

É o produto real ou é o modelo visual que está a construir? Isto mostra como a profissão está a mudar através da utilização da IA e, em todas as camadas, isto foi apenas uma aceleração para testar uma ideia. Mas também podemos pensar na criação de documentos de requisitos do produto com IA, para ajudar a fazer brainstorming e avaliar as várias opções disponíveis.

Assim, temos o lado da produtividade e o lado do produto. Do lado do produto, estes gestores de produto são responsáveis por criar um produto que resolva um problema. Existe uma grande probabilidade de esse produto poder beneficiar da aceleração proporcionada pela IA generativa. Por isso, é essencial que estes gestores de produto tenham uma profunda compreensão da forma como esta tecnologia pode ajudar o seu próprio produto e o seu próprio trabalho, e que tragam essa aceleração para aquilo que estão a construir.

Hannah Clark: Sim, e penso que esta é uma competência que está, neste momento, num espaço muito interessante, porque está a evoluir rapidamente. Não existe muita formação formal capaz de acompanhar o ritmo da mudança. Com base no que tem observado na sua própria equipa e na área em geral, quais são algumas das formas de os gestores de produto que querem manter-se competitivos nesta área e acompanhar essa diferença de produtividade conseguirem fazê-lo?

Como podemos desenvolver as nossas competências?

Maryam Ashoori: Essa fraqueza que mencionou representa uma oportunidade. Toda esta aceleração irá, em determinado momento, tornar-se normal. A metáfora em que estou sempre a pensar é a calculadora. Há muitos anos, as pessoas faziam cálculos manualmente. Lembro-me de que, na escola, a calculadora chegou a ser proibida porque queriam que fizéssemos os cálculos manualmente.

Mas depois atravessámos esse abismo e chegámos a um ponto em que podemos simplesmente avançar para a resolução de problemas diferentes, em vez de fazer cálculos manuais. É a mesma metáfora e a mesma forma de pensar. Espera-se que os gestores de produto do futuro utilizem eficazmente a IA no seu trabalho, mas existe um período de transição e quem tirar partido dele poderá criar uma oportunidade para se manter à frente.

Por isso, esta fraqueza representa, na realidade, uma boa oportunidade. Recentemente, realizámos um estudo com mil pessoas, especificamente para perceber a aceleração da produtividade que obtemos com a IA. Fizemos-lhes uma pergunta simples. Eram mil programadores de aplicações de IA focados na criação de soluções empresariais nos Estados Unidos.

Perguntámos-lhes: “Utilizam programação assistida por IA?” Trinta e oito por cento disseram que a utilizavam frequentemente. Perguntámos-lhes então: “Quanto tempo poupam com isso?” Quarenta e um por cento disseram que poupavam entre uma e duas horas por dia. Uma a duas horas de tempo poupado por dia. Quatro por cento disseram que poupavam mais de quatro horas. O que é que isto me diz?

Independentemente da área, se souber utilizar eficazmente a IA e fazê-la trabalhar para si, pode desbloquear muitas novas formas de pensar, inclusive na gestão de produto, que ainda não explorámos. E penso que essa é a verdadeira oportunidade que esta tecnologia representa para os gestores de produto.

Hannah Clark: Concordo. Penso que a programação por descrição, em particular, combina várias competências diferentes que são características de um gestor de produto experiente e permite criar algo que pode ser um ponto de partida muito mais avançado do que os documentos de requisitos do produto pelos quais começaríamos há um ou dois anos.

Agora que pensamos nas ferramentas envolvidas na IA, e falando de programação por descrição, referiu numa conversa anterior que criar uma aplicação de IA exige normalmente muitas ferramentas, cerca de seis a 15 ferramentas diferentes. Se estivermos a trabalhar com conhecimentos limitados de IA, como recomenda abordar o desafio de compreender e orquestrar conjuntos tecnológicos complexos, sobretudo agora que as ferramentas se tornaram mais complexas e sofisticadas?

Maryam Ashoori: Eu diria duas coisas. Pense na dimensão tecnológica desta questão e na dimensão humana. Se olharmos apenas para a tecnologia, a área está a evoluir rapidamente. Enquanto gestor de produto, provavelmente tem menos de duas horas para explorar algo novo que chega ao mercado e decidir se é útil dedicar-lhe mais tempo e integrá-lo no seu produto, ou se é apenas ruído e deve ser deixado de lado.

Tempo limitado, mercado em evolução e conhecimentos limitados de IA. Enquanto gestor de produto, provavelmente não tem o mesmo nível de conhecimentos profundos de IA que um investigador de IA, que passou anos a trabalhar nesta área. Por isso, é essencial perceber como avaliar a situação e a tecnologia disponíveis. Se depender apenas das ferramentas, sinto que está a ignorar a dimensão humana, que pode ajudá-lo devido aos seus conhecimentos limitados.

Do lado das pessoas, quando analisamos a evolução do mercado e a forma como diferentes funções estão a evoluir, provavelmente a melhor ajuda que pode obter vem dos seus parceiros de engenharia e dos seus parceiros de investigação — ou, em algumas empresas, dos cientistas e cientistas de investigação. Eles compreendem como a área está a evoluir e qual é o valor dessa tecnologia para aquilo que está a desenvolver.

Se olharmos para a área como um todo, a linha entre estas funções e responsabilidades está a desaparecer, sobretudo entre engenheiros e gestores de produto. Historicamente, dizíamos que, para cada gestor de produto, provavelmente deveríamos ter cinco a dez engenheiros. Há um mês, vimos Andrew Ng num palco dizer: “A minha equipa propôs ter um gestor de produto para cada 0,5 engenheiro.” Ou seja, ter mais gestores de produto. Isto é uma exploração, não significa que seja a proporção certa, mas mostra que a linha entre funções e responsabilidades está a mudar, tal como os conhecimentos necessários para criar o produto certo.

O meu conselho para os gestores de produto é concentrarem-se na criação do produto certo. Quando essa definição estiver estabelecida, podem transmiti-la aos seus parceiros humanos ou aos parceiros de IA para que trabalhem para si. Mas o essencial é acertar e definir corretamente o produto.

Hannah Clark: Esse é o desafio que todos estamos a tentar compreender: qual é o equilíbrio entre o quanto queremos depender das ferramentas e o quanto devemos injetar os nossos próprios conhecimentos e os conhecimentos das pessoas com quem colaboramos.

Quando pensamos em avaliar as próprias tecnologias de IA para um roteiro de produto, por exemplo, que critérios utilizaria para distinguir entre ferramentas nas quais vale a pena investir e aquelas que poderão desaparecer dentro de seis meses?

Maryam Ashoori: Tenho visto pessoas a perseguirem soluções em vez de resolverem problemas.

Um exemplo muito claro é alguém que veio ter comigo e disse: “Até ao final do ano quero integrar dois agentes no meu produto.” E eu respondi: “Espere. Dois agentes para fazer o quê, exatamente?” Para mim, isto significa perseguir a tecnologia para perceber como posso integrá-la, em vez de compreender realmente qual é o problema que estou a tentar resolver e se esta nova ferramenta de IA é uma distração ou um verdadeiro benefício para o produto. Eu começaria por aí, porque assim terá uma estrutura e uma perspetiva através das quais poderá avaliar o valor de qualquer tecnologia que surja.

Perceba se quer dedicar mais recursos ou mais tempo à avaliação dessa tecnologia.

Hannah Clark: Sim. Isto faz-me lembrar uma conversa que tivemos recentemente num painel. Thomas Stokes, que é cofundador da Drill Bit Labs, trabalha intensamente em investigação de experiência do utilizador e expressou alguns sentimentos semelhantes, relacionados com o aparecimento de uma forma de pensar centrada primeiro na solução.

Ou seja, pensar em como utilizar a IA em vez de começar pelo problema. Penso que este é um momento muito importante para muitos de nós voltarmos ao básico e refletirmos sobre isto. A tecnologia é muito entusiasmante e existem obviamente muitos casos de utilização, mas continuamos a ter de pensar primeiro no problema, para garantir que a utilizamos de forma rigorosa e que resolve efetivamente o problema central.

Na IBM, como equilibram a criação de capacidades de IA internamente com a adoção de soluções de terceiros? Sei que são pioneiros nesta área, por isso tenho muito interesse em perceber como abordam esta questão.

Maryam Ashoori: Eu não diria que é uma questão. É uma oportunidade para amplificar o seu esforço, especialmente no caso da IA generativa.

Basta olhar para o que está a acontecer fora da empresa, inclusive no código aberto. A inovação vem do meio académico, da indústria e de programadores que desenvolvem projetos por paixão. Vem de todos os recursos. Se se limitar a dizer “quero construir tudo internamente”, está a restringir o acesso à inovação que poderia ter.

Por isso, em cada área em que nos concentramos, procuramos perceber qual é o valor de utilizar as nossas capacidades internas. No nosso caso específico, temos acesso a 2500 pessoas na IBM Research que vivem e respiram tecnologia de ponta. Tenho conversas muito frequentes com elas para perceber como estão a pensar e o que pode beneficiar o produto.

Ao mesmo tempo, tenho as mesmas conversas com os meus parceiros no mercado ou até com a comunidade, com pessoas selecionadas que estão a moldar a comunidade, para perceber: “Para onde acham que isto vai nos próximos três meses? Como podemos apoiar as atividades de construção da comunidade?” E, simultaneamente, reservo tempo — sei que essa é a parte difícil — no meu calendário para procurar notícias aleatórias que estejam a surgir.

É aí que encontramos programadores apaixonados a construir algo e a disponibilizá-lo, sem que esteja sob os holofotes das grandes empresas que anunciam funcionalidades importantes. Através destes canais, obtém visibilidade e exposição a um vasto leque de tecnologias que estão a chegar ao mercado.

Depois, voltando à questão do problema que estou a tentar resolver, posso olhar à minha volta e perceber qual é o custo e o benefício de obter esta tecnologia daqui, em comparação com a comunidade ou com esses programadores. Talvez possa contratá-los ou fazer alguma coisa para trazer essa tecnologia para a empresa e, assim, tomar uma decisão informada.

Hannah Clark: É uma forma muito abrangente de analisar esse tipo de estrutura de tomada de decisão. Falando de tomada de decisão, gostaria de mudar um pouco para uma perspetiva mais relacionada com a liderança. Enquanto pessoa que lidera uma equipa, que novas competências procura quando está a contratar gestores de produto para integrarem a equipa?

Mesmo em comparação com há um ano, quando a tecnologia era mais recente?

Maryam Ashoori: Mais uma vez, começaria por analisar o problema que estou a tentar resolver com essa contratação. Normalmente, analiso as competências das pessoas que já fazem parte da equipa e identifico a lacuna, porque geralmente contratamos para preencher essa lacuna. Depois, para essa lacuna, a fasquia que estabeleço é: “Um dia, eu responderia perante esta pessoa?”

Quando quero contratar alguém, procuro uma pessoa que saiba mais, que preencha essa lacuna e seja especialista exatamente naquilo para que está a ser contratada. Depois, saio do caminho. Dou-lhe autonomia para concretizar, porque deve ser realmente a melhor pessoa nessa área. Essa é a mentalidade que estou a adotar: compreender as lacunas e contratar para as preencher.

Não penso: “Tenho um gestor de produto, por isso preciso de um designer.” Penso especificamente: “Esta pessoa é muito boa, por exemplo, na entrada no mercado e nas conversas com clientes. A outra pessoa é muito boa no crescimento do espaço de SaaS. A terceira pessoa é boa em quê?” Ou seja, analisamos competências em vez de títulos.

Tentamos identificar essa competência e encontrar a melhor pessoa que possamos trazer para a equipa para a preencher.

Hannah Clark: Isto é muito interessante, porque sinto que também representa uma mudança na forma de pensar sobre as experiências complementares que uma pessoa tem, os cenários ou ligações em que participou e outros aspetos que a distinguem, em vez de olharmos apenas para as qualificações.

É uma verdadeira rutura com uma mentalidade de contratação diferente do passado, em que nos concentrávamos sobretudo em competências técnicas, certificações e qualificações muito específicas. Parece agora que a amplitude da experiência de uma pessoa e os elementos únicos que traz enquanto indivíduo têm mais importância.

Diria que esta avaliação está correta?

Maryam Ashoori: Está correta. Penso que aquilo que é comum à maioria das contratações que fiz nos últimos dois anos, nesta era da IA generativa, é a presença de duas características. A primeira é ser curioso: mostrar curiosidade sobre o rumo da área, avançar, explorar e construir coisas.

A segunda é ser técnico e compreender realmente o que está a acontecer. Já vi alguns gestores de produto classificarem-se como gestores de produto de entrada no mercado, em oposição a gestores de produto técnicos, e penso: “Esperem. Estamos a falar da era da IA. É preciso compreender muito bem como esta tecnologia pode ajudar o seu produto e o próprio gestor.”

E, se não consegue responder a isso, talvez esteja na posição errada.

Hannah Clark: Concordo. O que disse sobre um dia responder perante essa pessoa também me fez lembrar uma conversa que tive com uma pessoa italiana sobre Kova, na Atlassian, há cerca de um ano e meio, sobre algo semelhante relacionado com o que procura num candidato.

Uma coisa que me marcou foi: “Quando pergunto a esta pessoa quem admira, alguma vez mencionou alguém mais júnior do que ela?” Achei muito interessante, porque procura perceber quais são as qualidades dessa pessoa, a sua capacidade de colaborar e de respeitar todas as competências ao longo da hierarquia.

E sinto que agora, sobretudo, é uma excelente oportunidade para perceber como é que essa pessoa colabora com os outros, tendo em conta que a tecnologia é tão colaborativa por natureza. Acho isto fascinante. Avançando, mencionou anteriormente que duas áreas fundamentais em que a IA tem impacto na gestão de produto são o reforço dos produtos existentes e a melhoria da produtividade pessoal.

Gostaria agora de falar um pouco sobre como reforçamos os nossos produtos existentes com IA, uma vez que já tocámos brevemente no assunto. Quais são alguns dos casos de utilização realmente brilhantes que viu nestas duas áreas? Tenho a certeza de que tem muitos exemplos.

Maryam Ashoori: Existem diferentes formas de trazer a IA para os nossos produtos. Uma delas é sermos fornecedores dessa tecnologia para o mundo. Por exemplo, a plataforma de IA da próxima geração que construímos reúne modelos de linguagem de grande dimensão, ferramentas e tudo aquilo de que precisamos, oferecendo-o a outras funções para que possam construir sobre essa base.

Essa é uma forma de pensar sobre o assunto: disponibilizar a tecnologia como uma plataforma e fornecê-la ao mercado para ajudar a criar aplicações. A segunda forma é criar aplicações enriquecidas com IA. Independentemente do produto que tenha, pode pensar: “Como posso trazer a IA para melhorar algumas das funcionalidades que já tenho e tirar partido dessa aceleração?”

Pode utilizar casos de utilização diretos que a IA generativa desbloqueia, como classificação de informação, extração, perguntas e respostas, apoio ao cliente, chatbots, geração de conteúdos ou geração de código. Ou pode utilizar automação, através de agentes. Pode ligar todos estes casos de utilização, através de chamadas de funções, a todos os fluxos de trabalho empresariais que tenha.

Como posso trazer essa eficiência para o meu produto e criar um produto melhor? Essa é a segunda categoria. A terceira categoria consiste em criar uma nova categoria de produto alimentada por modelos de linguagem de grande dimensão. Um exemplo são todas as tecnologias de programação assistida existentes: existe um modelo de linguagem de grande dimensão nos bastidores e utilizamo-lo para ajudar os programadores a programar por descrição.

Esse é um excelente exemplo destas novas áreas de oportunidade. A quarta categoria, na minha opinião, são os serviços. O desafio relacionado com a formação que mencionou para os gestores de produto não é exclusivo desta função. É comum a todo o mercado, tanto empresarial como de consumo. Todos precisam de se formar para tomar melhores decisões relacionadas com IA, e isso representa uma oportunidade para os serviços.

Se conhece a área, pode ajudar as pessoas a escolher o modelo certo para o caso de utilização certo e a tomar uma decisão melhor. Por isso, existem quatro áreas de oportunidade diferentes para os gestores de produto e, dependendo da área em que se concentram, os conselhos sobre como abordá-la são completamente diferentes.

Hannah Clark: Estou muito interessada nesta quarta categoria dos serviços, porque também reparei nesta tendência de os gestores de produto se mudarem para uma área de serviços ou formação. Tenho visto uma explosão de antigos gestores de produto a oferecer cursos na Maven e parece existir um enorme impulso para aproveitar esta oportunidade, agora que as ferramentas de programação por descrição tornaram a programação e o desenvolvimento acessíveis a praticamente qualquer pessoa.

Consigo realmente ver essa tendência de oferecer outros serviços para capacitar as pessoas a desenvolverem soluções verdadeiramente personalizadas para si. É muito interessante. Trata-se de outra mudança que está a ocorrer em simultâneo com todos os desenvolvimentos no produto, e penso que é realmente fascinante.

Olhando para o futuro, quais diria que são alguns dos desenvolvimentos ou tendências na IA que terão um impacto realmente significativo nos próximos 12 a 18 meses, tendo em conta aquilo que está a começar a observar agora?

Maryam Ashoori: No nosso mundo, cada três meses representa uma geração. Por isso, 12 a 18 meses correspondem a cinco gerações no futuro.

É demasiado distante para sabermos exatamente para onde vamos. Mas, se olhar para talvez três gerações, daqui a seis a nove meses, diria que vamos assistir a muito mais automação. Já a vemos hoje, mas a tecnologia ainda não está preparada. Estamos mais numa fase de exploração de novos casos de utilização e de compreensão coletiva, com a comunidade, sobre como utilizar isto eficazmente.

Isto representa uma oportunidade para os gestores de produto. E quando falo em automação, refiro-me literalmente à automatização de tudo: desde a geração de emails e a comunicação com os clientes, até à otimização dos roteiros, dependendo do esforço de desenvolvimento necessário para entregar algo, passando pela definição do calendário e pela geração de conteúdos para o documento de requisitos do produto.

Inclui também explorar novas opções para os clientes e ajudá-los a tomar melhores decisões — literalmente todas as decisões que toma. Defendo que todas podem ser melhoradas com IA, se descobrir como fazer a IA trabalhar para si. Por outro lado, acrescentaria que toda esta bela aceleração que obtemos com a IA tem um custo associado. Esse custo são os riscos. Pode construir ou destruir a sua carreira, dependendo da forma como utiliza a tecnologia.

É essencial que os gestores de produto não tenham apenas uma boa compreensão dos benefícios, mas também dos riscos. Os riscos podem afetar o produto. Se as coisas correrem mal, podem afetar a sua identidade pessoal e a sua marca.

Por isso, diria que deve pensar sempre no equilíbrio entre o custo e o benefício daquilo que está a fazer.

Hannah Clark: Sim. E tenho a certeza de que esta é uma questão muito próxima de si, tendo em conta que a utilização ética da IA é uma pedra angular da sua carreira. Como podemos navegar por esses riscos? Sinto que, muitas vezes, pessoas com boas intenções cometem erros enquanto exploram e experimentam.

Tem algum tipo de estrutura ou limites orientadores em que goste de pensar quando experimenta com IA, ou algo que recomendaria às pessoas que procuram incorporar a gestão de riscos no seu desenvolvimento e nas suas competências?

Maryam Ashoori: Vou dar um exemplo. Imagine que quer utilizar um agente que envia emails em seu nome ou resume os seus emails e que tem acesso ao seu calendário para marcar algo.

Os benefícios são incríveis. Por outro lado, tem de dar a esse agente acesso ao seu email e ao calendário, sabendo que um agente mal-intencionado pode utilizar indevidamente a informação sobre quando estará em determinado local e com quem estará a falar. Cada permissão que concede a estes agentes cria potencialmente um ponto de vulnerabilidade para si, e não apenas para si.

O mesmo acontece com o seu produto quando integra estes agentes. Por isso, começaria por voltar à prancheta e analisar o caso de utilização. É essencial compreender qual é o problema que está a tentar resolver para a comunidade e para o seu produto. O que é exatamente esta coisa? Depois, quando se trata de IA, deve compreender muito bem qual é o benefício.

Mas também deve perguntar: quais são os pontos de vulnerabilidade que estou a introduzir neste produto? Tenho confiança num plano de mitigação para os resolver ou estou simplesmente a seguir cegamente a tendência e a trazer a IA para o meu produto para ver o que acontece?

Hannah Clark: Fico muito contente por ter dito isso, porque penso que essa é a parte menos atrativa do desenvolvimento e da exploração da IA.

Este é um momento de enorme entusiasmo, em que a gestão de riscos tem sido um pouco esquecida — ou nem sequer considerada — em algumas situações. Estamos a entrar numa espécie de faroeste do desenvolvimento e da exploração, quase como uma segunda geração de pioneiros no que diz respeito à programação por descrição e à utilização da IA para casos de utilização completamente novos.

Por isso, penso que é importante destacar esse ponto. Queria terminar com uma reflexão sobre os próximos passos para quem está interessado em desenvolver as suas próprias competências. Nesta geração atual em que nos encontramos, quais foram alguns dos recursos mais úteis, para si ou para as pessoas da sua equipa que estão naturalmente a desenvolver novas competências?

Brincar com a tecnologia é uma forma de o fazer, mas existem outros recursos que recomendaria?

Maryam Ashoori: Sim. Para além de todas as coisas úteis que existem, também diria para encontrar uma forma de filtrar aquilo a que quer estar exposto. Estão a acontecer tantas coisas no mercado que tenho visto gestores de produto a lidar com fadiga tecnológica.

Onde obtém os seus dados? Penso que a abordagem mais eficaz — e é algo que também tenho incentivado as minhas equipas a fazer — é encontrar uma voz de confiança na comunidade e segui-la. Seja no LinkedIn ou noutro lugar, siga essa pessoa. Se tiver uma perspetiva coerente com aquilo que está a pensar, existe uma boa probabilidade de, quando surgir uma nova tecnologia, querer ouvir a perspetiva dessa pessoa em vez de ir procurar a resposta diretamente na comunidade.

É um atalho para ouvir a opinião de um especialista sobre uma tecnologia, e isso é muito útil. Mas, mesmo tendo em conta a análise de custo e benefício que os seus gestores de produto fazem, tem de garantir que a pessoa que segue é realmente digna de ser seguida.

Caso contrário, estará a limitar a sua visão do mundo àquela janela. Se essa perspetiva não for rigorosa, terá uma visão distorcida do todo. Por isso, seja seletivo, mas encontre pessoas que partilhem a mesma perspetiva, que sejam especialistas naquilo que lhe interessa, e siga-as.

Hannah Clark: Adoro esse conselho e penso que é muito importante neste momento, enquanto entramos num período de rápida saturação.

O conselho de sermos seletivos aplica-se a muitas coisas na IA e na tecnologia e penso que também se aplicará à vida. Relativamente ao que disse sobre confiar nas pessoas e segui-las, como podem as pessoas acompanhar o seu trabalho depois deste episódio?

Maryam Ashoori: Estou no LinkedIn e tento escrever tanto quanto possível, por isso teria todo o gosto em manter o contacto com elas através do LinkedIn.

Hannah Clark: Maravilhoso. Muito obrigada por se juntar a nós, Maryam. Vamos garantir que adicionamos hoje o link para o seu LinkedIn às notas do programa. Muito obrigada. Agradeço imenso o seu tempo. Sei que é uma pessoa muito ocupada.

Maryam Ashoori: Maravilhoso. Obrigada pelo convite.

Hannah Clark: Obrigada por nos ouvir. Para obter mais informações úteis, guias práticos e análises de ferramentas, subscreva a nossa newsletter em theproductmanager.com/subscribe. Pode ouvir mais conversas como esta subscrevendo o Product Manager onde quer que ouça os seus podcasts.