O manual de 2026 para liderar produtos nativos de IA

Hannah Clark: Para o melhor e para o pior, é esta a situação em que nos encontramos enquanto setor. Neste momento, a democratização do desenvolvimento de IA significa que aquilo que costumava exigir meses de recursos de engenharia pode agora ser prototipado numa tarde. E, claro, lançar mais depressa significa uma maior pressão competitiva, o que significa que temos de nos destacar. Certo? Certo. Mas isso também é mais fácil dizer do que fazer, porque não estamos apenas a trabalhar com um manual completamente novo para o desenvolvimento de produtos; estamos também a adaptar-nos a uma enorme disrupção nas táticas de distribuição em que temos confiado durante anos. E, algures no meio disto, também precisamos de nos concentrar nos nossos clientes, cujos comportamentos atuais enquanto utilizadores estão destinados a mudar drasticamente e com frequência no próximo ano.

Vejam, sei que não vos estou a dizer nada que já não saibam. Mas quero aproveitar este momento para reconhecer que, enquanto líder de produto, são incríveis. Este trabalho está sempre a mudar e é sempre difícil, e vocês estão a fazê-lo. Agora que estabelecemos que estão absolutamente a dar conta do recado, vamos falar sobre como vão enfrentar os desafios mais importantes do próximo ano.

A minha convidada de hoje é Rachel Wolan, diretora de produto da Webflow, uma empresa que enfrentou todos estes desafios enquanto construía ferramentas de IA nativas num mercado cada vez mais concorrido. Rachel tem mais de 20 anos de experiência em produto, incluindo a liderança do negócio principal da Dropbox, e atualmente conduz a evolução da Webflow para uma plataforma de experiências digitais nativa de IA.

Está prestes a ouvir quais são as perguntas fundamentais a fazer antes de entrar num mercado, porque é que a verdadeira oportunidade existe muitas vezes no topo do mercado e não na base, e como identificar aquilo que os concorrentes não conseguem verdadeiramente replicar. Vamos começar.

Bem-vindos de novo ao The Product Manager Podcast. Estou hoje aqui com Rachel Wolan, que é diretora de produto da Webflow.

Rachel, como está hoje?

Rachel Wolan: Estou muito bem. É um prazer estar aqui.

Hannah Clark: Comece por nos falar um pouco sobre o seu percurso e sobre como chegou onde está hoje na Webflow.

Rachel Wolan: Comecei como engenheira de software há muitos anos, a fazer depuração no, não sei se conseguem ver, Dreamweaver, quando tinha 16 anos.

E, sabem, acontece que a Webflow é quase como um Dreamweaver moderno. Por isso, fui crescendo na gestão de produto através de várias startups diferentes. Antes da Webflow, passei três anos e meio na Dropbox como diretora-geral do negócio principal. O fio condutor do meu percurso tem sido trabalhar de algumas formas diferentes.

Uma delas é trabalhar em problemas relacionados com tipos de IA aplicada. Comecei a trabalhar nisso há bastante tempo, na Talkdesk, quando a IA consistia essencialmente em produtos de aprendizagem automática, e tem sido muito interessante entrar nesta nova geração com produtos de IA generativa. Agora, como diretora de produto da Webflow, tenho oportunidade de pensar nisto o dia inteiro.

É uma época realmente emocionante e estou muito feliz por estar aqui.

Hannah Clark: Sim. Vamos agora abordar alguns dos pormenores da diferenciação, agora que temos todas estas ferramentas incríveis de IA generativa que estão a impulsionar tanta coisa e a tornar possíveis coisas que antes nunca eram possíveis. Mudou muita coisa na forma como pensamos fundamentalmente sobre a construção de software.

Por isso, para líderes de produto como a senhora, que estão a avaliar este espaço, quais considera serem algumas das perguntas fundamentais que devemos fazer antes de decidir entrar no mercado?

Rachel Wolan: Penso que muitas das perguntas são iguais e muitas são diferentes. A pergunta que permanece igual é: este produto precisa de existir?

Existe uma lacuna real entre aquilo que os utilizadores conseguem fazer hoje com confiança e aquilo em que temos uma vantagem competitiva? Penso que essa é sempre a principal pergunta que devemos fazer. Isto é, estamos a resolver um problema real? É uma dor real? Estamos a trazer para o mundo uma vitamina ou um analgésico?

Depois, penso que uma das perguntas que faço sempre é: como é que as pessoas vão descobrir este produto? No fundo, esta é uma questão de distribuição, por isso penso que devemos perguntar: qual é a nossa vantagem de distribuição? São perguntas que devemos fazer sempre. Mas penso que há outras perguntas que talvez sejam diferentes nesta era: existem novos mecanismos de distribuição que sejam mecanismos de distribuição mais nativos de IA?

Este produto continuará a ser relevante quando sair o próximo modelo? Vai melhorar quando sair o próximo modelo? Estamos a construir sobre areia movediça? Depois, penso que a maior pergunta, que é sempre aquela que devemos fazer e que, por vezes, é ainda mais difícil de responder hoje, é: o que temos que os concorrentes não conseguem replicar facilmente?

E, mais uma vez, penso que isso nos leva à diferenciação. É algo em que pensamos bastante, especialmente enquanto temos vindo a construir e a lançar muitos produtos nativos de IA.

Hannah Clark: Sim, sem dúvida. Penso que essa última pergunta é especialmente interessante agora que estamos a assistir a uma democratização cada vez maior das ferramentas e da capacidade de desenvolvimento.

De produtos diferentes. Vamos falar um pouco sobre entrar num espaço onde já existem alguns concorrentes estabelecidos, algo com que já lidou no passado. Como aborda a diferenciação quando está a entrar numa espécie de oceano vermelho? Que modelos utilizaria para identificar como pode vencer face à concorrência — gostei da forma como colocou a questão —, distinguindo entre uma vitamina e um analgésico?

Rachel Wolan: Sim, penso que, na maioria dos mercados, existe muitas vezes tanto um oceano vermelho como um oceano azul, e acho que isso nem sempre é bem compreendido. O oceano vermelho acontece frequentemente na base do mercado, onde é um pouco mais fácil entrar, enquanto o oceano azul está muitas vezes no topo do mercado, onde é mais difícil entrar, mas acaba por ser muito mais difícil de abandonar.

Por isso, talvez uma das formas como penso sobre isto seja a seguinte: os utilizadores finais estão muitas vezes a tentar resolver exatamente o mesmo problema. Onde estão esses utilizadores finais? Estão a trabalhar numa pequena ou média empresa ou trabalham de forma independente como freelancers, no nosso caso? Ou trabalham numa empresa maior, numa equipa, a tentar alcançar algo?

Penso que esta é uma questão fundamental a considerar: a segmentação. A segunda coisa em que penso frequentemente quando tento entrar num mercado novo que está essencialmente concorrido é: em que é que o meu produto é forte hoje e para que é que as pessoas o compram? E será que isto reforça essa diferenciação?

No nosso caso, temos um novo produto de cocriação com IA que está prestes a ser lançado, muito semelhante. E a cocriação tornou-se uma área de produto muito popular para gerar aplicações. Quando trabalhámos de trás para a frente, dissemos: o problema real não é apenas gerar um protótipo. Isso é praticamente algo que um modelo consegue fazer sozinho, sem qualquer agente ou estrutura à sua volta.

Mas o maior desafio é passar dos 80 ou 90% que um modelo consegue alcançar hoje para os 100%. Como chegamos à produção? Como garantimos que temos a segurança e as salvaguardas necessárias? Como garantimos que somos descobríveis? No nosso caso, estamos a gerar aplicações, por isso queremos que sejam descobríveis através de SEO, otimização para motores de pesquisa, ou otimização para motores de resposta, AEO.

Por isso, muito disto consiste realmente em pensar: como é que uma aplicação se apresenta de acordo com a marca? Estamos a utilizar o sistema de design da marca? E quando esse sistema muda, é atualizado automaticamente? Portanto, trata-se de pensar nas peças fundamentais de diferenciação que tornam a nossa plataforma única.

E será que esse produto nativo de IA aproveita essas competências essenciais?

Hannah Clark: Quero falar um pouco sobre algumas das ferramentas que estamos a ver atualmente. Ferramentas de programação com IA ou ferramentas de baixo código e sem código que estão a surgir. Levam-nos daquela parte de zero a 80%, mas estamos a assistir a uma lacuna significativa no mercado entre aquilo que conseguimos alcançar com as ferramentas tal como existem hoje e a obtenção efetiva de resultados prontos para produção.

Que sinal do mercado lhe mostrou que esta era uma oportunidade que devíamos resolver agora e como é que isso definiu a estratégia deste produto?

Rachel Wolan: Em primeiro lugar, vimos muitos tipos diferentes de pessoas que nunca tinham programado a começar a programar. Se olharmos para a missão da Webflow, talvez possa recuar um pouco e falar sobre o que é a Webflow.

A Webflow é uma plataforma de experiências digitais nativa de IA, por isso ajudamos a dar vida a todo o tipo de experiências digitais utilizando o nosso sistema operativo de marca. Isso inclui o CMS, o sistema de gestão de conteúdos, o sistema de design, bem como, basicamente, a construção de um site, a gestão dos conteúdos desse site e a otimização desses conteúdos.

Por isso, quando começámos a pensar nisto, dissemos: reparámos que muitas pessoas, como gestores de produto, estão a começar a criar protótipos. E se também tornássemos possível aos profissionais de marketing de crescimento criar aplicações? E se permitíssemos a um profissional de marketing de conteúdos, ou a alguém talvez ainda menos tecnicamente especializado, criar aplicações totalmente alinhadas com a marca?

Foi aí que surgiu a ideia inicial: muitas pessoas que têm muito sucesso com vários agentes de programação, mesmo os menos sofisticados, como o Lovable ou o Bolt, são frequentemente um pouco mais técnicas. Talvez tivessem experiência em experiência do utilizador ou em produto, ou tivessem sido engenheiros de software em algum momento.

Muitas pessoas que utilizam agentes de programação são engenheiros de software, por isso pensámos: o que podemos fazer para tornar isto ainda mais simples? Muitas das partes difíceis consistiam realmente em implementar a aplicação, garantir que era implementada de forma segura, e garantir que se adequava à marca desde o primeiro momento.

Penso que foram essas as coisas que as pessoas consideraram realmente difíceis. E foi daí que partimos: tentar compreender onde está essa lacuna atualmente. Começámos também a perceber que temos muitos tipos diferentes de perfis no nosso mercado. Temos agências e freelancers que criam soluções em nome dos seus clientes.

Muitas vezes, querem mostrar um conceito e, por isso, esta era uma forma de começarem a testar provas de conceito. Outra coisa é que um site ou uma marca podem ter um projeto paralelo, no qual querem criar uma aplicação para o amigo secreto, uma aplicação sazonal de Halloween ou algo semelhante.

Algo em torno do qual normalmente gostariam de organizar um concurso e que funcionasse quase como uma experiência de marketing. E não querem necessariamente contratar uma agência para isso. Querem utilizar o orçamento destinado à agência em algo realmente duradouro, como as páginas de destino que os seus clientes visitam todos os dias.

Muito disto consistiu em compreender onde existe procura latente. Não penso que toda a procura seja um jogo de soma zero. Muitas vezes existe procura latente que expande o mercado. Isso não significa necessariamente que se esteja a retirar algo a outra parte do mercado.

Hannah Clark: Está bem. Tenho curiosidade em saber como equilibra a tensão entre a velocidade de entrada no mercado e a capacidade de cumprir todas estas promessas e objetivos ambiciosos: tornar todas estas coisas possíveis, mantê-las alinhadas com a marca desde o primeiro momento e dar às pessoas todas estas capacidades.

Que compromissos teve de assumir e qual foi o maior desafio do ponto de vista estratégico?

Rachel Wolan: Penso que o maior desafio tem sido saber se conseguimos disponibilizar um produto para todos os nossos clientes ao mesmo tempo. Muitas vezes, lança-se primeiro para uma secção mais pequena de clientes e depois expande-se.

Neste caso, decidimos esperar um pouco mais e quisemos que o produto estivesse disponível para todos. Vai estar em versão beta, por isso haverá um pouco mais de tentativa e erro, especialmente com um produto de IA. Queremos perceber qual é a avaliação, qual é o pedido que alguém está a escrever e se essa pessoa está satisfeita com a resposta ou com aquilo que é gerado com base nesse pedido.

Estamos a tentar lançar isto de forma um pouco mais flexível do que outros produtos, porque queremos perceber o que as pessoas estão a tentar criar e continuar a adaptar o nosso produto ao que estão a tentar criar, em vez de tentarmos antecipar todos os pedidos. Esse é talvez um dos aspetos. Também sabemos que existem várias áreas em que priorizámos a integração e a interoperabilidade na nossa plataforma, em vez de abrangermos todo o nosso ecossistema.

Vamos integrar muitos parceiros diferentes do ecossistema, mas decidimos logo à partida que isso poderia acontecer um pouco mais tarde. E houve outras coisas em que decidimos não fazer cedências. Decidimos que tinha de ser muito fácil de implementar. Tinha de ser seguro.

Grande parte da questão é perceber o que tem de ser verdade para atingir o nível exigido. No nosso caso, o nível exigido era que fosse possível passar do pedido à produção. Queríamos que essa proposta de valor fosse verdadeira desde o primeiro momento. O significado de produção continuará a expandir-se ao longo do tempo, mas iremos atingir esse nível para um determinado número de clientes desde o primeiro momento.

Hannah Clark: Tocou brevemente num ponto que quero abordar já, que é tornar o produto fácil de utilizar desde o primeiro momento. Há algo que considero muito interessante neste espaço: a ideia de que os utilizadores precisam de adotar novos comportamentos e modelos mentais à medida que surgem novos produtos e os produtos existentes evoluem.

O momento é essencial, porque é preciso assumir que os utilizadores terão algum conhecimento fundamental para conseguirem adotar o produto de forma eficaz desde o início. Como pensa na construção de produtos para utilizadores que não têm essa base técnica, uma vez que obviamente fazem parte do segmento que pretende alcançar?

Rachel Wolan: Penso que há algumas formas diferentes de abordarmos isso. Em primeiro lugar, queremos que este produto seja utilizável e útil para ambos os segmentos: tanto para clientes menos sofisticados como para clientes mais técnicos. A forma como penso na construção para um cliente menos técnico é tornando muito fácil a integração de, por exemplo, componentes.

Os componentes são muitas vezes criados por um designer ou um programador e não utilizados por um profissional de marketing, mas tornámo-los acessíveis de forma nativa. Basicamente, carrega-se num botão e o componente é imediatamente partilhado como contexto no pedido. Essa foi uma das decisões de design que tomámos.

Dissemos: vai ser muito importante poder incluir, por exemplo, a navegação e o rodapé numa aplicação que está a criar. Mas não queríamos que isso exigisse que alguém tivesse de pensar realmente no assunto.

Tomámos muitas pequenas decisões desse tipo, porque queríamos que o resultado transmitisse a sensação da sua marca desde o primeiro momento.

Hannah Clark: Está bem. Vamos falar um pouco sobre posicionamento estratégico. Quando está a desenvolver um produto de IA numa categoria mais concorrida, como decide o que deve construir e em que áreas deve simplesmente apoiar-se em parceiros de integração? E como identifica os pontos fortes únicos da sua plataforma e tira partido deles?

Rachel Wolan: No nosso caso, os pontos fortes únicos da nossa plataforma eram bastante claros em torno do CMS. É por isso que os nossos clientes nos procuram. Penso que o maior desafio que tivemos foi o facto de, tradicionalmente, as pessoas não nos verem como aquilo que eu descreveria como um CMS sem cabeça ou composável.

Na verdade, introduzimos uma API este ano que os nossos clientes começaram a utilizar, para poderem usar o CMS basicamente como uma base de dados de conteúdos e utilizar esses conteúdos noutras aplicações.

Sabíamos que tínhamos lançado essa funcionalidade, mas ainda não tínhamos pensado realmente em como a utilizar numa integração. Por isso, acabámos por analisar cuidadosamente onde precisávamos de alterar a nossa API para que fosse integrada mais facilmente com um modelo de linguagem de grande escala. Penso que também beneficiámos do lançamento de um servidor MCP no início do ano.

Vimos muitas formas diferentes de as pessoas quererem utilizar a nossa API do CMS através de um modelo de linguagem, o que nos deu ideias sobre o que poderiam querer fazer numa aplicação gerada. Temos também um assistente de IA que estamos a desenvolver. Muito disto consiste em observar as formas como as pessoas podem criar protótipos com IA, ver o que estão a tentar fazer e depois perceber onde devemos transformar isso num produto.

A segunda parte da sua pergunta é: onde devemos estabelecer parcerias? Já tínhamos alguns parceiros excelentes integrados na nossa Webflow Cloud. Lançámos a Webflow Cloud no início deste ano. Já tínhamos integrado armazenamento e uma base de dados de forma nativa, por isso esse era um espaço óbvio para nos apoiarmos em parceiros.

Penso que haverá várias áreas relacionadas com registo e observabilidade, e outras que não fazem necessariamente parte da nossa visão de plataforma de experiências digitais com IA. Fazem parte da nossa missão de servir os programadores e servi-los bem. Queremos garantir que, mais uma vez, este é um produto de nível empresarial que se integra de forma interoperável e nativa com todos os outros produtos que disponibilizamos aos nossos clientes.

Hannah Clark: Muito bem dito. Vamos então falar um pouco sobre estratégias de distribuição. Como referiu anteriormente, este é um grande desafio. É preciso conseguir apresentar o produto às pessoas e garantir que o conseguem encontrar. Isto mudou bastante com a entrada da AEO no vocabulário corrente.

Assistimos a uma mudança na forma como as pessoas descobrem produtos em geral. Como devem os líderes de produto pensar atualmente sobre a descobribilidade e a distribuição ao criar produtos de IA, em comparação com o que acontecia há um ano?

Rachel Wolan: Esta é uma excelente pergunta. Talvez uma parte da resposta passe por recuar na história e pensar na evolução da distribuição de produtos.

Se pensarmos na Internet, a primeira forma de distribuição da Internet foi através dos motores de pesquisa. Esse era o principal mecanismo de distribuição. Depois, as pessoas começaram a aprender: inicialmente, começaram com a utilização excessiva de palavras-chave e, mais tarde, conteúdos melhores começaram a obter melhores classificações. Existe uma verdadeira arte e ciência na otimização para motores de pesquisa e, obviamente, está muito ligada ao marketing para motores de pesquisa, mas há muitas agências e muitos milhares de milhões de dólares investidos neste setor.

A tentativa de obter uma boa classificação nos motores de pesquisa. Depois, avancemos para os dispositivos móveis, cerca de 10 anos mais tarde. Os dispositivos móveis têm a sua própria otimização para motores móveis, certo? Tanto a loja do iOS como a loja do Android têm basicamente a sua própria otimização para motores de pesquisa para descobrir a sua aplicação. Por isso, esta tem sido uma evolução contínua: era necessário aprender o mecanismo de distribuição da área em que se estava.

A geração seguinte foi obviamente a social. Falava-se muito em tornar-se viral. Mas como é que algo se tornava viral? Tornava-se viral nas aplicações sociais e, por isso, as aplicações passaram a incluir mecanismos de distribuição. Pensámos muito sobre isto na Dropbox, naturalmente, quando partilhávamos uma ligação para obter mais armazenamento.

Eu partilhava algo consigo, e obtinha mais armazenamento quando se registava. Essa era a nossa ligação viral e o nosso ciclo viral. Também medíamos o coeficiente viral. Penso que estamos a entrar numa nova geração em que existem canais de distribuição completamente novos. Referiu a otimização para motores de resposta.

O que é a otimização para motores de resposta? Em primeiro lugar, um motor de resposta é quando se entra no ChatGPT e se pergunta qual é o melhor CMS de nível empresarial, ou sistema de gestão de conteúdos. Naturalmente, queremos que a Webflow apareça nesse resultado. Por isso, temos de pensar: o que alimenta esse resultado?

As coisas que alimentam esse resultado são, evidentemente, os nossos próprios conteúdos. Queremos que esses conteúdos tenham autoridade. Além disso, diferentes motores de resposta vão utilizar diferentes fontes de verdade. Tem sido amplamente divulgado que o Reddit é uma fonte de verdade para muitos motores de resposta.

O YouTube é uma fonte de verdade para muitos motores de resposta. Por isso, trabalhando de trás para a frente enquanto líder de produto, devemos pensar: qual é a mensagem geral pela qual queremos que a nossa marca seja classificada? Queremos responder a perguntas. Também precisamos de pensar nas 50 perguntas que alguém poderá fazer enquanto avalia o nosso produto.

Tradicionalmente, pensaríamos no marketing de produto como a tradução do nosso documento de requisitos do produto numa versão muito mais resumida de uma publicação de blogue. Isso poderia ser a forma como anunciávamos um novo produto. Mas agora temos esta cauda longa de conteúdos sobre o nosso produto que está a ser descoberta.

Penso que, muitas vezes, será responsabilidade do gestor de produto conseguir dizer: estas são as 20 perguntas a que precisamos de responder. É muito diferente. É simplesmente um jogo diferente tentar fazer com que o produto se destaque no meio do ruído.

Grande parte da questão passa por compreender bem o cliente, compreender as perguntas que fará enquanto avalia essa categoria e responder-lhes adequadamente.

Hannah Clark: Essa resposta foi extremamente esclarecedora. Sinto que há muitas pessoas e muitas empresas a tentar compreender e aprofundar a questão central: como podemos compreender isto, especialmente ao adaptar-nos retroativamente à AEO, uma vez que é uma forma semelhante, mas ainda assim muito diferente, de pensar sobre a otimização para a pesquisa e a descobribilidade.

Por isso, agradeço-lhe. Olhando para o panorama mais amplo, estamos a assistir à democratização da criação de software através de ferramentas de IA, de formas que podem alterar fundamentalmente a forma como as organizações, especialmente no contexto B2B, abordam a decisão entre construir e comprar. Como vê isto a afetar a estratégia de produto nos próximos anos?

Rachel Wolan: Adoro esta pergunta. Penso que a primeira pergunta que um construtor deve fazer é: isto vai tornar a minha cerveja mais saborosa? No fundo, essa é sempre a questão: devo mobilizar recursos internos para resolver este problema?

E será que vale mesmo a pena? Às vezes pode valer. Talvez melhore um processo dez vezes e não exista mais nada no mercado capaz de resolver essa necessidade. Penso que haverá muitas pessoas a tentar criar software internamente. Continuo a achar que existe uma arte própria na construção de software excelente, mesmo que seja cem vezes mais fácil gerá-lo.

Isso não significa necessariamente que as pessoas tenham pensado nas permissões. Também não significa que tenham pensado na forma como os diferentes sistemas se integram uns nos outros. Penso que, como resultado do software generativo, a velocidade das mudanças no software empresarial vai aumentar como nunca vimos.

Isso significa que as APIs vão mudar mais depressa. Significa que as integrações vão avariar-se mais vezes e que será necessário mantê-las. Normalmente, isso não torna a sua cerveja mais saborosa. É uma das coisas em que penso bastante. Vou dar um exemplo de algo que poderíamos perfeitamente ter construído internamente, mas em relação ao qual decidimos comprar uma solução a um fornecedor.

Uma das coisas para as quais decidimos comprar uma solução foi a consolidação de feedback, em particular a partir da nossa equipa de investigação de utilizadores. Sim, poderíamos ter reunido várias ferramentas de gravação, uma aplicação e tê-la feito passar por um modelo de linguagem. Poderíamos perfeitamente ter construído isso.

Mas acho que isso é algo central para o nosso negócio? Não. Não acho que seja central para o nosso negócio. E estou disposta a gastar parte do nosso orçamento para tornar a minha equipa mais eficaz? Sim, sem dúvida. Penso que essa é uma das perguntas fundamentais.

Depois, claro, a questão passa por saber se existe algo que se pretende tentar revender. Há empresas que começam por construir algo para si próprias e depois tentam revender esse produto. Penso que é uma estratégia perfeitamente válida. Nós próprios fazemos isso. Somos o principal utilizador da Webflow.

Tentamos sentir essa dor e, quando algo funciona, sabemos que funciona porque o utilizamos nós próprios. A grande questão é: isto faz realmente parte do fluxo de trabalho central em que está a tentar investir e com o qual pretende ajudar os seus clientes?

Hannah Clark: Para concluir, tendo chegado a este ponto da evolução da tecnologia de IA, qual diria que é o seu principal conselho para as pessoas que estão a pensar entrar no mercado e criar uma estratégia de IA?

Como aconselha a pensar sobre o momento e o posicionamento nesta fase?

Rachel Wolan: A primeira pergunta que faria é: em que segmento está a operar? E em que tipo de setor está a operar? Existe quase uma matriz quatro por quatro, ou oito por oito: há, digamos, 10 funções dentro de uma empresa e qualquer número de tarefas a realizar.

Eu analisaria a situação desta forma: é uma oportunidade no topo do mercado, mas vê-se o mesmo caso de utilização a acontecer na base do mercado, para exatamente o mesmo utilizador final e para a mesma tarefa? Esse é um sinal muito forte de que provavelmente é uma boa altura para investir, se estiver a procurar um segmento existente, um utilizador existente e uma tarefa existente.

O que vai fazer de forma diferente? E, se for um mercado que está a crescer, como vai fazer algo que leve as pessoas a comprá-lo a si em vez de o comprarem a este concorrente, mesmo que esse concorrente esteja mais próximo da sua plataforma? Uma grande parte passa por compreender qual é a sua estratégia em geral e aceitar o momento.

Não pode mudar o momento, e penso que o que diria é que o tempo é essencial. Se vê uma oportunidade, outra pessoa também a vê e precisa de ser a primeira a aproveitá-la, caso contrário ela provavelmente desaparecerá. Talvez no passado a execução fosse um pouco mais lenta, mas agora a execução tornou-se muito mais rápida.

A parte mais difícil é conseguir que as pessoas compreendam que talvez tenha mudado para este novo mercado, ou conseguir que experimentem algo novo. O interessante é que estamos num momento em que mais empresas estão a experimentar mais ferramentas do que em qualquer outro período dos mais de 20 anos em que trabalho.

Por isso, é uma época incrível para criar produtos de IA, especialmente para pessoas que trabalham com conhecimento. Talvez seja isso que diria: é uma época incrível para fazer isso e só tem de escolher os pontos que pretende abordar.

Hannah Clark: Adoro isso. Obrigada por partilhar toda esta sabedoria.

É realmente fantástico e muito inspirador ouvir alguém que está tão próximo deste espaço e que consegue analisar e comentar todos estes pontos diferentes, tanto o ângulo da distribuição como as próprias ferramentas. Rachel, onde é que os ouvintes podem acompanhar o seu trabalho ou saber mais sobre aquilo que estão a construir na Webflow?

Rachel Wolan: O melhor lugar para ver o que estamos a construir é webflow.com/ai, onde pode experimentar as ferramentas. Também pode acompanhar-me no LinkedIn e no Twitter. Foi um prazer passar algum tempo consigo hoje.

Hannah Clark: Igualmente. Muito obrigada por se juntar a nós.

Rachel Wolan: Muito obrigada.

Hannah Clark: A seguir, no The Product Manager Podcast. Temos boas e más notícias. A boa notícia é que a sua organização está a crescer. A má notícia é que a sua organização está a crescer. E, embora fazer crescer uma organização possa ser simultaneamente uma bênção e uma maldição do ponto de vista da liderança, o nosso próximo episódio é dedicado a analisar, sob a perspetiva das operações, o espaço entre o ajuste produto-mercado e a entrega de produtos em escala.

Este episódio será especialmente relevante para líderes de plataformas apoiadas por IA. Por isso, se é esse o seu caso, certifique-se de que carrega no botão de subscrição para não o perder.