O Guia do CPO Empresarial para Vencer com a IA (com Randhir Vieira, Diretor de Produto da Omada Health)

Ler a transcrição:

Estamos a experimentar transcrever os nossos podcasts através de um programa de software. Perdoe quaisquer gralhas, pois o bot não está correto a 100% do tempo.

Hannah Clark: Imagine que é o capitão de um barco e, enquanto navega, vê algumas condições à sua frente que lhe indicam que está na altura de mudar de direção. Agora, suponhamos que decidiu que o mais correto é fazer uma curva de 90 graus para nordeste — com que rapidez consegue fazê-lo? Se pensou que essa não é uma pergunta muito justa, Hannah.

Tem toda a razão, porque nos falta alguma informação crítica, como o tamanho deste barco. Esta é a analogia em que penso quando comparo empresas estabelecidas com startups perante grandes disrupções como a IA. Assim, embora o equivalente empresarial de um navio de cruzeiro possa ter muitos recursos a bordo, vai precisar de muito mais tempo e experiência náutica para mudar de rumo do que, por exemplo, uma lancha que transporta quatro pessoas e uma caixa de bebidas energéticas.

O meu convidado de hoje é Randhir Vieira, Diretor de Produto da Omada Health. A Omada opera desde 2011 e, enquanto empresa madura com produtos estabelecidos, enfrenta um conjunto de desafios e vantagens completamente diferente do das novas startups que têm a IA integrada no seu ADN. Randhir explicou-me diferentes abordagens que os líderes empresariais podem adotar ao implementar IA tanto nas suas ofertas de produto como na sua cultura interna, e como essas decisões podem ajudar empresas estabelecidas a navegar em direção a novos horizontes. Vamos começar.

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

Bem-vindos de novo ao podcast do Gestor de Produto. Estou hoje aqui com Randhir Vieira. É o CPO da Omada Health.

Randhir, muito obrigada por ter vindo juntar-se a nós hoje.

Randhir Vieira: É um prazer.

Hannah Clark: Vamos começar como começamos sempre o programa. Pode falar-nos um pouco sobre o seu percurso e sobre como chegou onde está hoje?

Randhir Vieira: Está bem, vou começar pelo fim. Sou o Diretor de Produto da Omada Health. Estou aqui há cerca de cinco anos e meio. Antes disso, estava na Headspace, mas agora vamos recuar um pouco.

Comecei na Yahoo, onde me juntei a um pequeno grupo que passou de zero a 300 milhões em cerca de quatro anos, e estive na Yahoo durante aproximadamente seis anos e meio. Mas, como estava baseado no Vale do Silício, decidi que queria pelo menos experimentar a vida numa startup. Por isso, segui a minha paixão, que era a fotografia, e juntei-me a uma startup relacionada com fotografia chamada ifi.

Tinha menos de 20 colaboradores na altura. Era uma das primeiras, ou uma das primeiras, empresas de Internet das Coisas, combinando hardware e software. Através dessa experiência e da rede de capital de risco, conheci alguém numa empresa de software de gestão da aprendizagem B2B chamada Mind Flash. Estive lá alguns anos, liderando o produto, o marketing, as vendas e a engenharia em diferentes momentos.

Depois, tinha uma grande paixão pela meditação e tive a oportunidade de me juntar à Headspace para iniciar a área B2B. Acabei por liderar o produto de toda a Headspace. Foi a minha primeira incursão na área da saúde e do bem-estar. E depois passei daí para a Omada.

Hannah Clark: Ah, é um percurso bastante rico.

Hoje vamos concentrar-nos nas abordagens que empresas estabelecidas como a Omada podem adotar para começar a integrar a IA nos seus produtos e na sua cultura, o que é um tema muito abrangente. Vamos começar pelas suas ideias sobre o horizonte um e o horizonte dois no que diz respeito à adoção da IA.

Pode explicar-me um pouco como está a pensar nestes horizontes e por que razão acredita que as empresas tendem a ficar presas a otimizar os seus fluxos de trabalho existentes, em vez de pensarem nesse horizonte dois, no que é possível e no que vem a seguir?

Randhir Vieira: Penso que o horizonte um corresponde ao que descrevo como as melhorias ou inovações incrementais que as pessoas podem utilizar com qualquer nova tecnologia. E, neste caso, a IA é essa nova tecnologia tão entusiasmante que todos estamos a explorar. Assim, o lugar habitual onde todos começamos é perguntar: quais são as coisas que fazemos atualmente e que podemos detestar fazer, ou que acreditamos que a IA pode fazer mais depressa, melhor e mais barato?

São essas as coisas para as quais vamos utilizar a IA. Resumir é um ótimo exemplo, seja resumir conteúdos, reuniões ou coisas desse tipo. São excelentes pontos de partida. São frutos fáceis de alcançar e, naturalmente, devemos aproveitá-los. As maiores oportunidades, porém, encontram-se nas áreas do horizonte dois.

Quais são as coisas que simplesmente não podíamos fazer antes e que esta nova ferramenta ou capacidade pode desbloquear? Penso que aquilo que nos impede é a inércia. É a inércia do nosso pensamento, dos processos existentes, do nosso modelo de negócio e de muitas outras coisas que normalmente impedem, sobretudo, as grandes empresas e as empresas bem-sucedidas de avançarem para o horizonte dois, ou para atualizações revolucionárias.

Penso que existem muitos exemplos conhecidos. Se olharmos para a última grande mudança tecnológica que tivemos, relacionada com os telemóveis e os smartphones, muitas empresas que talvez tivessem uma presença online, por exemplo para reservas ou outras finalidades na Web, transferiram esse conteúdo ou capacidade para o telemóvel porque era mais conveniente, entre outras razões.

Mas as empresas que realmente se destacaram foram aquelas que utilizaram a capacidade de uma forma que simplesmente não era possível antes. Por isso, as empresas de transporte partilhado como a Uber e a Lyft, entre outras, provavelmente não teriam existido sem um smartphone. São estas as coisas que são mais difíceis de reimaginar para as grandes empresas bem-sucedidas, sobretudo quando estas se tornam quase vítimas do seu próprio sucesso, devido ao seu modelo de negócio e processos já estabelecidos.

Hannah Clark: Sim, é um exemplo realmente conciso.

E, falando de exemplos, gostaria de explorar algumas das formas como viu essa aplicação transformadora da IA que entra no território do horizonte dois. Para podermos contrastar: onde é que isso existe atualmente? Onde é que está a acontecer?

Randhir Vieira: Penso que é quando as empresas ultrapassam algumas das restrições fundamentais que possam existir ou exploram novas capacidades desbloqueadas. É aí que vemos coisas realmente entusiasmantes. Penso que ainda estamos nos primeiros, nos primeiros tempos da transformação através da IA, sobretudo para estes cenários do horizonte dois.

Vou dar-lhe alguns exemplos que me têm fascinado. Um deles está relacionado com o facto de, atualmente, muitas pessoas se candidatarem a empregos e de sempre termos tido algum tipo de algoritmo que ajudava a selecionar candidatos, certo? Em muitas empresas que recebem muitas candidaturas. Algumas das ferramentas da nova vaga que tenho observado realizam entrevistas completas e síncronas, não apenas entrevistas áudio, mas também entrevistas vídeo, com candidatos.

E se, em vez de utilizarmos a pesquisa baseada em palavras-chave, entre outras técnicas, qualquer pessoa que se candidatasse a uma função recebesse imediatamente a oportunidade de ser entrevistada por um agente de IA? Teríamos agora critérios de seleção muito melhores e mais objetivos do que aquilo que as pessoas simplesmente afirmam? Na candidatura, poderíamos efetivamente realizar um processo de entrevista estruturado totalmente baseado em IA, sobretudo na primeira ou segunda fase da entrevista.

Assim, já não teríamos a restrição que nos obrigava a selecionar um pequeno grupo de pessoas para colocar diante de um entrevistador humano. Fico fascinado com este tipo de empresas que estão a reimaginar o que é possível, porque foi removida a restrição de ter de filtrar os candidatos até chegar a um grupo mais pequeno.

Outro exemplo poderia ser ter um médico disponível a pedido, ou pelo menos alguém a quem se possa fazer perguntas a qualquer momento. Existem muitas empresas a tentar fazer isto de uma forma segura e em conformidade com as orientações regulamentares, entre outros requisitos. Mas, mais uma vez, isto não era possível anteriormente devido aos custos, aos recursos necessários e a outros fatores.

Há coisas fascinantes na área da saúde mental e em muitas outras áreas. Envolvem certamente alguns riscos e é preciso ter cuidado, mas abrem claramente o acesso e tornam os serviços mais acessíveis, de uma forma que não era possível há cinco anos.

Hannah Clark: Observou que, mesmo nas equipas de produto e engenharia, a adoção da IA ainda não atingiu os 100%, apesar das vantagens que acabámos de discutir. Porque pensa que isso acontece? Quais são as barreiras que, na sua opinião, estão a impedir a adoção completa deste tipo de tecnologia e como podemos abordá-las numa perspetiva de liderança?

Randhir Vieira: Esta observação surge em muitos dos grupos de liderança de produto e engenharia de que faço parte. E penso que todos ficamos surpreendidos, de certa forma, ao perguntar: como é que podemos não ter uma adoção total de uma tecnologia tão entusiasmante?

No entanto, quando recuamos e observamos a curva de adoção tecnológica, percebemos que é normal. Penso que não é diferente neste caso: teremos alguns pioneiros, depois a maioria inicial, a maioria tardia e os retardatários. Isto exige que nós, enquanto líderes, conduzamos o nosso processo de gestão da mudança.

Algumas das coisas que podem incentivar este processo são a experimentação e o incentivo aos primeiros utilizadores para serem os exploradores e mostrarem ao resto da organização, ou ao resto da equipa, o que é possível. Também é importante convidar os céticos e torná-los parte da equipa que avalia algumas destas soluções.

Nenhuma destas ferramentas é perfeita, mas o ritmo de mudança e melhoria que estamos a observar é algo que nunca tínhamos visto. Por cada crítica ou preocupação que temos hoje, estas são rapidamente reduzidas de forma significativa, se não forem eliminadas, no espaço de alguns meses ou trimestres. Por isso, cabe a todos nós continuar a experimentar. Talvez ainda não estejam prontas para ser implementadas, mas devemos continuar a explorá-las, perceber quais são as capacidades atuais e estar conscientes tanto das vantagens como das desvantagens.

Não devemos procurar soluções onde encaixar à força esta tecnologia. Devemos perceber que problemas ou oportunidades poderiam beneficiar desta tecnologia extraordinária. Afinal, é uma ferramenta. Não é uma solução à procura de um problema. Deve ser uma ferramenta poderosa, aplicada aos problemas ou oportunidades certos.

Também vi algumas empresas utilizarem o castigo. Por exemplo, podem dizer que, se a equipa não tiver uma adoção de 100% das ferramentas de IA que fornecemos, não iremos considerar qualquer pedido de colaboradores adicionais para essa equipa. É certamente uma técnica interessante.

Não vi muitas empresas adotarem esta abordagem, mas é um exemplo do castigo para pressionar a adoção, quando não estamos a observar o nível de adoção que talvez pretendêssemos.

Hannah Clark: Sim. Não me parece que a maioria das pessoas responda muito bem ao castigo, especialmente se já estiverem presas às suas convicções e a pensar: não quero fazer isto.

Tive uma conversa com alguém que vamos receber no programa muito em breve. Ela trabalha numa startup que integrou verdadeiramente a curiosidade pela IA na cultura, na atmosfera geral do trabalho. Penso que é uma forma muito especial de abordar o tema. Parece-me que fomentar esse entusiasmo é o caminho certo.

Por isso, é interessante ouvir que algumas pessoas estão a seguir o caminho oposto.

Randhir Vieira: Concordo. Penso que devemos definitivamente começar pelas recompensas, por muito mais curiosidade e entusiasmo. Talvez o castigo seja o último recurso para trazer os retardatários a bordo.

Hannah Clark: Sim, exatamente. Se não conseguirmos forçar a curiosidade, podemos sempre recorrer ao castigo.

Vamos analisar a matriz de impacto e risco que utiliza ao avaliar iniciativas de IA. Quando pensa em ajudar as equipas a ultrapassar o quadrante de baixo risco e baixo impacto de que falávamos, ao abordar o horizonte um e o facto de ficarem presas nessa fase, como é que um líder pode ajudá-las a avançar?

Randhir Vieira: Penso que, como num típico processo de brainstorming, queremos incentivar todas as ideias que as pessoas têm sobre onde veem a IA a causar um verdadeiro impacto. Depois, normalmente, as equipas de produto têm diferentes estruturas que utilizam. Podem usar ICE ou qualquer número de estruturas diferentes relacionadas com âmbito, impacto, entre outros aspetos.

Uma abordagem que considerámos útil, e que vi muitas outras empresas utilizarem, sobretudo em setores regulamentados, é analisar o impacto e o risco. Isto permite colocar na matriz todas as ideias diferentes que surgem nos brainstormings. Podemos utilizar o retorno do investimento, por exemplo, para a componente do impacto. Depois, existem os diferentes elementos de risco que podem surgir.

Não queremos certamente passar demasiado tempo em coisas de baixo impacto, independentemente do risco. Baixo impacto e baixo risco continuam a não ter impacto suficiente, por isso ignoramos essa categoria. Baixo impacto e alto risco é algo de que queremos definitivamente manter-nos afastados. O lugar mais fácil para começar é, portanto, nas iniciativas de alto impacto e baixo risco.

Normalmente, estas são iniciativas relacionadas com a criação de resumos, ferramentas internas e coisas desse género. As empresas encontram muitos projetos em que este tipo de trabalho pode ser extremamente impactante e representar um risco menor. É uma excelente forma de começar a avançar, de levar as pessoas a experimentar este tipo de tecnologia e de observar o seu verdadeiro impacto empresarial internamente.

Mas, normalmente, as iniciativas do horizonte dois encontram-se na categoria de alto impacto e talvez maior risco. Existem formas de tentar reduzir o risco. Podemos testar pressupostos e avançar passo a passo, mas é importante estar aberto ao facto de que é aí que se encontra verdadeiramente o prémio e ter mecanismos para avançar nessa direção.

Uma pergunta que pode ser útil para explorar o horizonte dois, identificando iniciativas de alto impacto e maior risco, é: e se começássemos hoje a nossa empresa? Se não tivéssemos o legado do passado e começássemos hoje com todas as ferramentas disponíveis, de IA e não só, como faríamos as coisas? Como seria a empresa? Qual seria a oferta? Qual seria o preço? Isto dá às pessoas espaço para pensarem no que poderia ser, porque podemos ter a certeza de que existem novas empresas a começar precisamente com essa mentalidade. Para elas, isto não é sequer um exercício mental: é a realidade. Não têm a bagagem do passado.

Hannah Clark: É por isso que este tema me interessa tanto: existem vantagens e desvantagens muito claras quando estamos numa startup em comparação com uma empresa estabelecida. Quando lidamos com este tipo de tecnologia, há muitas oportunidades e muito espaço por explorar. Ao pensarmos em adaptar a IA a empresas estabelecidas que já têm produtos existentes, há possibilidades que ainda não foram desenhadas nem mapeadas.

Que vantagens têm as organizações relativamente às startups que colocam a IA em primeiro lugar e que desafios únicos enfrentam em comparação?

Randhir Vieira: Penso que as vantagens de qualquer empresa de grande dimensão são as vantagens de ser uma empresa grande e bem-sucedida, o que inclui muitos recursos. Têm receitas, pessoas e recursos.

Normalmente, também têm canais de distribuição fortes, pelo que existem muitos benefícios. Do outro lado da moeda, precisamente porque foram bem-sucedidas a fazer o que fizeram no passado e da forma como o fizeram, podem também ter aversão ao risco de mudar a fórmula ou mexer na máquina.

Pode existir igualmente inércia em torno de ideias como: é isto que temos feito, é assim que temos feito, estes são os clientes, é isto que eles gostam, entre outras. Assim, as mesmas razões que as tornam bem-sucedidas e muitos dos benefícios que possuem também podem travá-las. Naturalmente, exploramos formas de ultrapassar essas barreiras ou, pelo menos, esses pontos de fricção.

Hannah Clark: Está bem, vou mudar um pouco de assunto e falar mais sobre a gestão da mudança interna. Já falámos um pouco sobre as recompensas e o castigo, mas há muito mais do que incentivos e, digamos, consequências. Mencionou anteriormente a importância da gestão da mudança na implementação da IA, quando falámos antes, mas que estratégias específicas considera eficazes para promover a aceitação cultural e o entusiasmo em torno das capacidades da IA?

Se apostarmos realmente nas recompensas, quais são as táticas de liderança concretas que podemos implementar?

Randhir Vieira: Penso que é muito importante encontrar e apoiar os primeiros utilizadores numa empresa e numa equipa. Normalmente, há sempre algumas pessoas muito curiosas que se sentem naturalmente atraídas pelas novas tecnologias.

Ser capaz de as encontrar e canalizar esse entusiasmo e interesse para algo impactante é essencial. É aqui que a matriz de alto impacto e menor risco pode ajudar a orientar essas pessoas e esses projetos. Encontrar e celebrar algumas destas primeiras vitórias, especialmente se forem impactantes, pode ajudar a gerar impulso e entusiasmo internos, em vez do ceticismo cauteloso habitual perante algo que é alvo de grande entusiasmo.

Já vimos isto anteriormente: “Já passámos por este ciclo de entusiasmo e não há nada de concreto, por isso vamos esperar que o ciclo termine.” Em vez disso, podemos reconhecer que existe muito entusiasmo, mas que pode haver algo útil e impactante para nós, e perceber o que podemos retirar daí.

Por isso, celebrar essas primeiras vitórias pode ser útil. A terceira estratégia é o codesenvolvimento, que considero extremamente importante, porque raramente fazemos as coisas apenas para nós próprios. Podemos estar a criar coisas para equipas internas ou para membros, mas temos de garantir que desenvolvemos estas soluções, sobretudo por serem tão novas, em parceria com o cliente, seja esse cliente interno ou externo.

É isso que impulsiona não só o sucesso da funcionalidade lançada, mas, mais importante ainda, a adoção e o impacto dessa funcionalidade. O valor do codesenvolvimento não pode ser subestimado. Sim, pode fazer com que o processo pareça um pouco mais lento durante o desenvolvimento.

Normalmente, o resultado e a adoção compensam largamente esse tempo.

Hannah Clark: Sim, sem dúvida. E parece ser uma forma muito concreta de reduzir alguns dos riscos de que falámos anteriormente.

Randhir Vieira: Sem dúvida. Envolver desde cedo especialistas no assunto, pessoas das equipas jurídica, regulamentar, de segurança, entre outras, no codesenvolvimento da solução ajuda a reduzir muitos desses riscos.

Hannah Clark: Gostaria de nos concentrarmos um pouco na IA e nos cuidados de saúde em particular. É uma área muito interessante. Penso que existe uma enorme oportunidade, como o setor certamente sabe, mas também muitos riscos inerentes a algumas destas soluções.

Quais são algumas das considerações específicas relacionadas com ética, privacidade e precisão que encontrou e que podem ser diferentes das de outros setores?

Randhir Vieira: Já vi certamente esta mesma matriz ser utilizada, com a área de maior risco e alto impacto, para tentar orientar o grau de cuidado que as pessoas devem ter com as soluções.

É um setor fortemente regulamentado, tal como qualquer outro setor regulamentado, seja a tecnologia financeira ou outro. É necessário garantir que estamos a desenvolver soluções dentro dos limites da regulamentação, mesmo quando as empresas possam estar a tentar moldar a regulamentação para acomodar esta nova tecnologia. Temos de garantir que as soluções que implementamos estão totalmente alinhadas com a regulamentação existente.

Obviamente, na área da saúde existe o princípio de não causar danos, e temos de garantir que o respeitamos verdadeiramente. Isso pode significar muitas formas diferentes de reduzir alguns dos riscos que podem surgir. É importante garantir que isto está definido desde o início e em primeiro plano. Muitas empresas criam um conjunto de princípios de IA antes de começarem a criar soluções.

Como queremos garantir que estamos a desenvolver soluções? Alguns exemplos podem ser a necessidade de sermos muito claros e transparentes com os clientes e membros sobre quando estão a interagir com um agente virtual e quando estão a interagir com um agente humano. Outro exemplo é estabelecer que, se um agente de IA tiver dúvidas sobre alguma coisa, deve encaminhar o caso para uma pessoa.

Existem muitas formas de reduzir esses riscos, mas penso que começar pelos princípios da empresa é extremamente importante e útil antes de avançar para áreas específicas. Também pode ser útil ter em conta os preconceitos que possam existir em alguns dos modelos fundamentais e garantir que estamos a tomar medidas para colmatar essas lacunas e tornar o sistema tão imparcial quanto possível para a nossa população.

Em última análise, independentemente do que fizermos, temos de testar muito. E não se trata apenas de testar antes da implementação, mas de monitorizar continuamente e corrigir o rumo com base no feedback dos utilizadores. O nosso próprio processo de controlo de qualidade, que continua depois da entrada em produção, é importante. Temos de garantir que as barreiras de segurança que definimos funcionam como pretendemos e que não existe deriva do modelo ou outros problemas, mesmo depois da entrada em produção.

Penso que tudo isto pode ajudar, mas é importante reconhecer e nomear estes desafios desde o início e tentar reduzi-los. A utilização de técnicas como análises prévias de falhas, ou outras, pode ser útil para identificar todos os riscos e preocupações, a probabilidade de ocorrerem e as medidas de redução aplicáveis, sobretudo nos casos de alto impacto.

Mesmo que a probabilidade seja menor, podem continuar a ser suficientemente importantes para sabermos como os vamos reduzir.

Hannah Clark: Sem dúvida. Sim. Já ouvi esta frase ser utilizada em setores não relacionados com a saúde ou em contextos de agências: “Não estamos a salvar vidas nem a fazer uma cirurgia cardíaca.” Neste caso, porém, podemos estar efetivamente a fazê-lo. Por isso, imagino que tenham de existir processos muito sólidos para garantir que esse risco é rigorosamente regulamentado e reduzido.

Está bem, se tirarmos o chapéu estritamente de CPO e olharmos para a nossa bola de cristal, apenas do seu ponto de vista — obviamente, tem refletido bastante sobre o que é possível e sobre o ponto em que estamos atualmente — o que vê a acontecer nos próximos três a cinco anos? O que o entusiasma em termos de desenvolvimentos da IA? E, da sua perspetiva e experiência profissional, o que acha que as empresas existentes deveriam estar a fazer agora para se prepararem e aproveitarem esse horizonte dois?

Randhir Vieira: Não me considero de todo bem preparado para tentar prever o que vai acontecer daqui a três ou cinco anos.

O ritmo da mudança é tão rápido que, mesmo no caso da tecnologia, três a cinco anos parecem uma eternidade. No entanto, penso que sabemos que as coisas estão a mudar muito e que estão a surgir novas capacidades, muito melhores e muito mais depressa do que alguma vez vimos. Só na última semana fiquei impressionado com a qualidade das interfaces de voz que temos.

Não me refiro apenas à qualidade da voz, mas também às inflexões, à tonalidade e à dimensão. É incrível o que está a acontecer e vamos continuar a assistir a essa evolução. Mas não se trata apenas da voz: trata-se deste tipo de tecnologia em geral. Penso que, para mim, a melhor forma de pensar em como tirar partido dela é continuar atento aos problemas que estamos a resolver e às oportunidades que estamos a tentar aproveitar.

É importante investir nas pessoas e na formação, e criar espaço para estes protótipos e provas de conceito, de modo a perceber o que a tecnologia atual pode desbloquear em relação aos problemas ou oportunidades que nos interessam. Penso que isso pode ser útil. Que restrições poderia esta tecnologia eliminar? Devemos fazer estas perguntas quando surge uma nova capacidade ou tecnologia.

É uma questão de custo? De tempo? De recursos? Falámos das entrevistas com IA como apenas um exemplo. Fazer este tipo de perguntas ajuda no pensamento criativo, na fase de divergência: o que poderíamos fazer com esta capacidade? O que faríamos se esta restrição não existisse? Isto pode ajudar a desbloquear algumas dessas oportunidades, de modo que, independentemente da capacidade específica que possa estar disponível daqui a três ou cinco anos, tenhamos pessoas preparadas, disponíveis e entusiasmadas para a integrar nessa solução.

Hannah Clark: São todos pontos muito importantes e penso que é uma excelente ideia estarmos sempre a pensar nesse critério. Gosto de ouvir defensores da curiosidade. Parece-me que está um pouco mais inclinado para as recompensas.

Randhir Vieira: Ah, sem dúvida. Grandes recompensas. Muitas.

Hannah Clark: Sim, parece que somos ambos defensores das recompensas.

Muito obrigada por se ter juntado a nós, Randhir. Onde é que as pessoas podem entrar em contacto consigo online?

Randhir Vieira: O LinkedIn é o melhor lugar. Basta seguir-me no LinkedIn e poderá acompanhar aquilo que estamos a preparar.

Hannah Clark: Parece ótimo. Muito obrigada por ter estado connosco.

Randhir Vieira: Obrigado.

Hannah Clark: Obrigada por nos ter acompanhado. Para mais ideias, guias práticos e análises de ferramentas, subscreva a nossa newsletter em theproductmanager.com/subscribe. Pode ouvir mais conversas como esta subscrevendo o Gestor de Produto onde quer que ouça os seus podcasts.