A IA remodelará o gerenciamento de produtos?

Aveneel Waadhwa, gerente de produto da Microsoft que trabalha na equipe de otimização do Azure, compartilha suas idéias sobre o gerenciamento de produtos na era da IA.

Imagine um mundo onde os gerentes de produto possuem o superpoder de prever as necessidades dos clientes com extrema precisão, agilizar fluxos de trabalho sem esforço e tomar decisões baseadas em dados em tempo real, tudo por meio do poder transformador da inteligência artificial.

Neste artigo, aprofundo-me em como a IA revoluciona o gerenciamento de produtos, aumenta a eficiência e cria novas oportunidades, ao mesmo tempo que exploro as responsabilidades éticas que acompanham esses avanços.

A IA pode substituir gerentes de produto?

Vamos abordar o elefante na sala: a IA pode substituir os gerentes de produto (PMs)? Por enquanto, a resposta é não. Com sua combinação única de habilidades básicas e sociais, os gerentes de produto trazem um toque humano insubstituível à tecnologia. Eles exercem o poder de tomar decisões que podem melhorar ou perturbar os sistemas, uma responsabilidade que a IA não pode replicar. Esta garantia deve inspirar confiança nos gestores de produto sobre o valor das suas competências na era da IA.

Embora a IA possa ajudar em vários aspectos da gestão de produtos, tais como análise de dados e automação, ela é insuficiente em áreas que exigem criatividade humana, inteligência emocional e “competências interpessoais” – indispensáveis para uma gestão eficaz de produtos. Por exemplo, enquanto ferramentas como Gamma AI para apresentações ou Otter.ai para anotações de reuniões simplificam nossas tarefas, os gerentes de produto fornecem de forma única a compreensão diferenciada das necessidades do cliente e a empatia necessária para construir equipes fortes.

Dito isto, eu diria que esta nova onda de IA tornará os gestores de produto mais críticos do que nunca . Os PMs são responsáveis por tomar decisões responsáveis em todos os seus portfólios de produtos, ao mesmo tempo que detêm o poder de moldar o futuro dos produtos de IA e, por sua vez, o futuro do nosso mundo. Com grande poder vem uma grande responsabilidade, o que deve fazer com que os gestores de produto se sintam críticos, influentes e responsáveis pela utilização ética da IA no seu trabalho.

Aproveitando a IA no trabalho

Em minha função na Microsoft, utilizo regularmente IA para aprimorar a tomada de decisões e agilizar processos. Por exemplo, o Azure Machine Learning analisa grandes volumes de dados para descobrir padrões e insights que informam as nossas estratégias de produtos.

Recentemente, minha equipe lançou um plug-in Copilot para clientes internos, reduzindo o tempo de acesso para visualizar e editar orçamentos, previsões e projeções do Azure em aproximadamente 50%. Este plug-in também torna mais fácil apresentar recomendações de economia de custos aos clientes e ajuda a responder suas perguntas frequentes e dúvidas sobre produtos.

Durante um projeto para otimizar os serviços Azure da nossa organização, tive uma das experiências mais impactantes com IA. Ao integrar o Azure Machine Learning, identificamos preferências sutis dos clientes que, de outra forma, teríamos perdido. Isso levou a uma experiência de produto mais personalizada e maior satisfação do cliente. Usar o Power BI para visualização de dados em tempo real nos permite tomar decisões informadas com rapidez, adaptando nossas estratégias às mudanças do mercado quase que instantaneamente. O Copilot me economizou inúmeras horas na elaboração de versões iniciais de documentos, permitindo-me focar no planejamento estratégico e na coordenação da equipe.

Aqui estão algumas ferramentas de IA que uso com frequência no trabalho:

• Azure Machine Learning: análise de dados e identificação de tendências.
• Copiloto em Microsoft 365 : Auxiliando na elaboração de documentos como Documentos de Requisitos de Produto (PRDs).
• Power BI : Criação de painéis interativos para insights em tempo real.
• Dynamics 365 AI : Compreender o feedback dos clientes e prever tendências de mercado.
• Plug-ins do Copilot: gerenciamento de tarefas e ferramentas internas, incluindo dogfooding do plug-in que lancei.

A integração das ferramentas de IA da Microsoft no meu fluxo de trabalho aumenta a produtividade e liberta tempo para inovação e resolução criativa de problemas, resultando em melhores resultados de produto.

Equipando PMs para a Revolução da IA

A proficiência nos fundamentos da IA e nos principais conceitos de aprendizado de máquina é agora mais crucial do que nunca. De acordo com oFórum Económico Mundial, 23% dos empregos globais irão mudar nos próximos cinco anos, impulsionados pelos avanços na inteligência artificial e outras tecnologias de processamento de texto, imagem e voz.

Refletindo sobre minha decisão de me formar em Ciência de Dados, valorizo a experiência prática adquirida na execução de modelos de aprendizado de máquina e na exploração de bibliotecas e estruturas de IA. Este conhecimento tem sido inestimável para a compreensão das capacidades e limitações das ferramentas de IA.

Os futuros currículos de ciência da computação e ciência de dados provavelmente incorporarão requisitos de IA responsável. Programas como os Sistemas Simbólicos de Stanford ou a Ciência Cognitiva da minha alma mater, UC Berkeley , que combina habilidades técnicas com humanidades, se tornarão mais relevantes. Esses programas preparam os PMs para navegar pelas considerações éticas da IA, garantindo que a privacidade, a proteção de dados e a mitigação de preconceitos sejam priorizadas no desenvolvimento de produtos.

A priorização é uma responsabilidade significativa para qualquer gerente de produto, especialmente aqueles envolvidos em produtos de IA. Além da velocidade, as considerações de privacidade, proteção de dados, ética e preconceitos devem informar a elaboração de roteiros de produtos. Embora esta mudança de mentalidade possa levar algum tempo para alguns PMs, é uma mudança necessária. A utilização responsável da IA não é uma tendência passageira; é um pré-requisito para o futuro do gerenciamento de produtos. Enfatizar a responsabilidade deve capacitar os gestores de produto e sublinhar a sua responsabilidade pela utilização ética da IA no seu trabalho.

Uso Ético da IA

O uso ético da IA é fundamental no cenário tecnológico atual. Os gestores de produto devem garantir que a IA é utilizada de forma responsável, minimizando os riscos e maximizando os benefícios para a sociedade. Aqui estão alguns exemplos concretos de como os PMs podem usar a IA de forma ética em seu trabalho:

• Transparência e explicabilidade: Garanta que os modelos de IA sejam transparentes e que suas decisões possam ser explicadas. O uso de ferramentas de IA como o Explainable AI (XAI) pode ajudar os gerentes de produto a compreender e comunicar como a IA toma decisões, o que é crucial para manter a confiança do usuário. A falta de transparência pode levar à desconfiança entre os utilizadores e as partes interessadas, resultando potencialmente na rejeição de soluções de IA. Por exemplo, a falta de transparência nos algoritmos de IA utilizados nas práticas de contratação pode levar a desafios legais e danos à reputação das empresas.
• Mitigação de preconceitos: Trabalhe ativamente para identificar e mitigar preconceitos em modelos de IA. Isto inclui a utilização de diversos conjuntos de dados e a auditoria regular dos sistemas de IA em busca de padrões discriminatórios. Ferramentas como o AI Fairness 360 da IBM podem ajudar nesse processo. A não abordagem dos preconceitos pode resultar em práticas discriminatórias, levando ao tratamento injusto de determinados grupos. Isto pode causar danos significativos aos indivíduos afetados e expor a empresa a repercussões legais e regulatórias. Por exemplo, a IA tendenciosa nos sistemas de pontuação de crédito levou a recusas injustas de empréstimos e a um maior escrutínio regulamentar.
• Privacidade de dados: Priorize a privacidade e proteção de dados. Garanta que os sistemas de IA cumpram regulamentações como GDPR e CCPA e implementem técnicas robustas de anonimato de dados para proteger as informações do usuário. Negligenciar a privacidade dos dados pode levar a graves violações de dados, resultando em penalidades financeiras substanciais e perda de confiança do cliente. Por exemplo, o GDPR impôs multas pesadas às empresas por violações da privacidade de dados, destacando a importância da conformidade.
• Políticas éticas de uso de IA: Desenvolva e aplique políticas éticas de uso de IA dentro da organização. Isto inclui estabelecer diretrizes claras sobre o uso aceitável de IA e treinar funcionários em práticas éticas de IA. Sem políticas claras, as empresas correm o risco de uma utilização antiética da IA, que pode levar a reações negativas do público e prejudicar a reputação da empresa. Lapsos éticos na implementação da IA também podem resultar em impactos negativos a longo prazo na percepção da marca e na fidelidade do cliente.
• Envolvimento das partes interessadas: Envolver diversas partes interessadas no desenvolvimento e implantação de sistemas de IA. Isto garante que diferentes perspetivas sejam consideradas e que o sistema de IA se alinhe com os valores e necessidades de vários grupos de utilizadores. Ignorar a contribuição das partes interessadas pode resultar em soluções de IA que não atendem às necessidades dos usuários ou aos padrões éticos, levando a uma adoção deficiente e a possíveis falhas. O envolvimento das partes interessadas é crucial para o desenvolvimento de uma IA eficaz e eticamente sólida.

O futuro da IA no gerenciamento de produtos

À medida que a IA evolui, o seu impacto na gestão de produtos e no panorama tecnológico mais amplo será profundo. Espera-se que o aumento da regulamentação das tecnologias de IA garanta uma utilização ética e responsável. Por exemplo, a Lei da IA da União Europeia visa estabelecer um quadro jurídico para a IA, centrando-se na transparência, na responsabilização e na utilização ética. Esta lei categorizará os sistemas de IA com base em níveis de risco, garantindo que as aplicações de maior risco sejam submetidas a um escrutínio rigoroso. Da mesma forma, os Estados Unidos estão a considerar a Lei de Responsabilidade Algorítmica , que exigiria que as empresas avaliassem o impacto dos seus sistemas de IA e mitigassem quaisquer potenciais preconceitos ou danos. Detectar deepfakes e conteúdo gerado por IA também é um desafio, com empresas como Reality Defender e GPTZero trabalhando com governos e universidades para resolvê-lo.

Os gerentes de produto devem estar bem familiarizados com esses regulamentos para garantir a conformidade e o desenvolvimento ético do produto. Isto requer a atualização contínua dos seus conhecimentos para se alinharem com os novos requisitos legais e expectativas da sociedade. À medida que as ferramentas de IA se tornam mais sofisticadas, os PMs desempenharão um papel crucial na interpretação dos insights gerados pela IA e na garantia de que estas tecnologias beneficiam os utilizadores e a sociedade.

Embora as ferramentas de IA possam sugerir uma procura reduzida por gestores de produto devido ao aumento da eficiência, a realidade é mais matizada. A IA simplificará muitas tarefas, mas o papel dos PMs também se expandirá para incluir novas responsabilidades, como garantir o alinhamento da IA com os requisitos regulamentares e interpretar os insights gerados pela IA. Isto provavelmente aumentará a necessidade de PMs qualificados que possam navegar neste cenário complexo.

Ferramentas de IA para gerentes de produto

Aqui estão algumas ferramentas de IA que os gerentes de produto podem usar para agilizar suas tarefas diárias:

• Gamma AI : Para apresentações com tecnologia de IA.
• Copiloto em Word ou Notion AI : Para elaboração de documentos.
• ChatPRD ou WriteMyPRD : para criar 1 pagers e PRDs
• ClickUp : para automatizar fluxos de trabalho.
• Mixpanel : Para análises de produtos baseadas em IA.
• Productroadmap.ai : Para criar roteiros de produtos de forma eficiente.
• Copilot on Teams ou Otter.ai : para fazer anotações de reuniões sem esforço.
• Enterpret : Para analisar o feedback do cliente em todos os canais.

Essas ferramentas economizam tempo significativamente e oferecem um vislumbre de um futuro emocionante, onde os PMs poderão se concentrar mais na tomada de decisões estratégicas e menos em tarefas mundanas.

IA e tecno-otimismo

O tecno-otimismo é a crença de que a tecnologia, especialmente as novas tecnologias como a IA, acabará por melhorar as nossas vidas e resolver muitos dos problemas da humanidade. Estou otimista quanto ao potencial da IA para equilibrar competências técnicas e sociais na indústria tecnológica. O desenvolvimento de habilidades de empatia e colaboração será crucial na era da IA. As empresas tecnológicas, muitas vezes criticadas pela falta de humanidade, podem beneficiar desta mudança, uma vez que a IA incentiva uma tomada de decisões mais centrada no ser humano.

Um ótimo exemplo disso é o Blank Street Coffee . A empresa usa a automação para lidar com tarefas rotineiras, liberando seus funcionários de serviços para se concentrarem no envolvimento com os clientes e na melhoria de sua experiência. Em vez de apenas preparar café, os funcionários podem passar mais tempo construindo relacionamentos com os clientes, aumentando a satisfação geral. Este modelo mostra como a IA pode promover melhores interações humanas, permitindo que os funcionários se concentrem no que fazem melhor: fornecer um excelente atendimento ao cliente.

À medida que estamos à beira da revolução da IA, fica claro que os gestores de produto estão numa posição única para aproveitar esta tecnologia para obter um impacto profundo. A IA transformará o gerenciamento de produtos, a tecnologia e o mundo. Ao adotarem a IA de forma responsável e liderarem com empatia e inovação, os gestores de produto podem moldar um futuro onde a tecnologia sirva a humanidade de formas significativas e éticas. Vamos defender soluções para problemas significativos e garantir que, à medida que a IA se torna mais inteligente, ela melhora a nossa experiência humana e nos impulsiona em direção a um futuro melhor e mais brilhante.

Aveneel Waadhwa é Gerente de Produto da Microsoft, com sede na cidade de Nova York, e trabalha na equipe de Otimização do Azure. Ele também é cofundador da Aspiring Product Manager, uma organização sem fins lucrativos dedicada a ajudar aspirantes a gerentes de produto a entrar na indústria de tecnologia por meio de orientação, orientação e feedback de candidaturas a empregos. Com formação em Ciência de Dados pela UC Berkeley, Aveneel é altamente conhecedor de IA e suas aplicações em gerenciamento de produtos. Fora do trabalho, Aveneel gosta de viajar para novos países, fazer caminhadas, organizar eventos de café, jogar futebol e assistir filmes.