A Inteligência Artificial está sendo utilizada para realizar diversos avanços em diferentes campos da indústria como agricultura, educação, saúde e finanças. E no ramo de gestão de projetos e produtos não é diferente, trazendo grandes potenciais para a organização do dia a dia dos profissionais de gestão e suas delegações.
Com as ferramentas que estão surgindo e o olhar para as necessidades rotineiras dos profissionais e a gestão de produtos nas grandes empresas, se tem a oportunidadede otimizar os fluxos de trabalho e melhorar os resultados e seus indicadores.
O dia a dia da gestão de produtos e as tarefas rotineiras
No dia a dia do profissional de produtos, muitas são as atividades e delegações a serem realizadas. Algumas dessas tarefas incluem atividades administrativas e de controle, processos e gestão de atualizações.
Pode-se identificar que alguns dos indicadores gerados manualmente possuem diversas possibilidades de automatização e otimização nas atividades realizadas, concedendo tempo aos profissionais para dedicação às outras demandas que podem agregar valor a empresa, equipe e aos produtos que estão sendo construídos.
Aplicação da Inteligência Artificial na Gestão de Produtos
Apesar das muitas possibilidades que a Inteligência Artificial pode trazer, incluindo a inteligência dos processos, é necessário refletir sobre as reais necessidades de sua aplicação e qual a perspectiva de ganhos no âmbito da gestão de produtos.
Considerando essa reflexão e tendo as atividades do profissional de produtos bem definidas, é possível obter muitos ganhos na liberação de tempo de um product manager (gestor de produtos), de forma que o profissional possa se dedicar às metas e estratégias de suas atribuições.
Com a automatização de tarefas e otimização do tempo, é possível identificar que os esforços do product manager poderão se voltar para a condução dos projetos, a fim de alcançar os objetivos de longo prazo e solidificar o que está sendo construído.
O gerenciamento de pessoas também pode ser beneficiado pelos ganhos gerados por estas otimizações. Uma vez que o profissional de produtos estará com o olhar mais direcionado para os seus processos, é possível que se tenha uma visão mais dinâmica para as escolhas e delegações do dia a dia da equipe.
Demais aplicações práticas, possibilidades e tendências
Uma das principais aplicações da Inteligência Artificial na gestão de produtos é a análise de dados. Grandes possibilidades para a identificação das preferências, utilização e comportamentos podem ser captados através dos dados dos usuários que utilizam determinados produtos.
Essa análise pode ser usada para identificar padrões e tendências que ajudam o time de produto a tomar decisões com mais contexto. Ainda nesse âmbito, a Inteligência Artificial pode ser um termômetro para trabalhar na indicação de novas possibilidades para os usuários, servindo como um direcionamento para equipe para o desenvolvimento de possíveis melhorias.
Seguindo no contexto de automação de tarefas na gestão de produtos, a equipe atuante também pode ser beneficiada com a automatização de tarefas de outras maneiras, como com a categorização de feedbacks de usuários, análise de dados de testes dos produtos que estão sendo construídos e criação de relatórios. Isso pode economizar tempo e recursos da equipe, permitindo que os esforços sejam direcionados a outras atividades mais urgentes.
Outros campos de possibilidades para utilização da Inteligência Artificial na gestão de produtos digitais seriam para: previsão de desempenho, gerenciamento de recursos, comunicação e colaboração, gerenciamento de riscos, tomada de decisão e identificação de padrões.
Conclusão – Inteligência Artificial na Gestão de Produtos Digitais
A Inteligência Artificial pode ser um grande potencial para a área de gestão de produtos digitais. Ao analisar dados e automatizar tarefas repetitivas, a Inteligência Artificial pode ajudar as equipes de produto a tomar decisões mais inteligentes e economizar tempo e recursos. Por fim, é importante lembrar que tudo deve ser analisado e utilizado de acordo com a real necessidade e contexto do profissional de produto, equipe e empresa.
Product Owner na Aquarela Analytics, graduada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Pós graduanda em Tecnologia para Negócios pela PUCRS. Experiências com planejamento, gestão e qualidade de produtos digitais. Criadora de conteúdo no @isa.tech.
A implementação de inteligência artificial (IA) tem ganhado muita visibilidade nos últimos tempos, incluindo no desenvolvimento de produtos, onde sua utilização tem se tornado cada vez mais comum em empresas de diferentes setores.
No entanto, a implementação bem-sucedida de IA requer uma colaboração efetiva entre Product Managers e Cientistas de Dados. Neste artigo, exploraremos a importância dessa colaboração para alcançar resultados eficazes e eficientes na criação de soluções de produtos com IA.
Definição do papel de Product Managers e Cientistas de Dados na implementação de IA
O papel dos product managers é definido pela responsabilidade na liderança da gestão de produtos, desde a concepção, passando pelo controle do desenvolvimento, até a comercialização do produto e o acompanhamento da saúde do software. Nessa posição, é fundamental entender as necessidades dos clientes e do mercado, definir as especificações do produto e garantir que o produto final atenda às expectativas dos clientes.
Por outro lado, os cientistas de dados têm a expertise em análise de dados, modelagem e técnicas de IA. Possuem também a responsabilidade de coletar e analisar dados para ajudar a tomar decisões informadas sobre o desenvolvimento do produto, trazendo assim uma cultura de tomada de decisão voltada aos dados (data-driven).
Compreensão das necessidades do cliente, definição de métricas e objetivos de desenvolvimento
No começo de cada desenvolvimento, é importante a clareza e compreensão das necessidades do cliente, dessa forma há grandes chances de que o desenvolvimento de produtos seja bem-sucedido.
Com o trabalho conjunto entre product managers e cientistas de dados desde a etapa de Discovery, é possível identificar as principais métricas e objetivos de sucesso para o produto, o que pode ajudar a orientar a análise dos dados e a tomada de decisões. É importante que ambos os profissionais trabalhem em conjunto para garantir que as necessidades do cliente sejam atendidas de maneira efetiva.
Há uma metodologia chamadaData-Driven, que utiliza dados para orientar as decisões. Ela pode ser uma abordagem eficaz para ajudar product managers e cientistas de dados a identificar as necessidades do cliente e definir as métricas e objetivos de sucesso.
O Data-Driven envolve coletar, analisar e interpretar dados para entender melhor as necessidades do cliente. Os cientistas de dados utilizam diferentes técnicas, como mineração de dados e aprendizado de máquina, para identificar padrões nos dados e entender as preferências e comportamentos dos clientes. Os product managers, por sua vez, podem usar essas informações para definir métricas e objetivos de sucesso para o produto.
Análise de dados e desenvolvimento de modelos de IA pelos cientistas de dados
Além de possibilitar ao produto uma orientação por dados (data-driven), os cientistas de dados também são responsáveis pela análise de dados e pelo desenvolvimento de modelos de inteligência artificial.
A análise de dados é um processo importante para desenvolver modelos de IA precisos e relevantes. Para isso, os cientistas de dados usam algoritmos e modelos para treinar os dados e ajustar os parâmetros para garantir que o modelo seja eficaz e preciso.
Uma vez que o modelo seja treinado e ajustado, ele pode ser usado para fazer previsões, identificação de padrões e tomada de decisões informadas. Logo, é possível para os cientistas de dados trabalharem em colaboração com os product managers para garantir que os modelos de IA desenvolvidos atendam às necessidades do produto e dos clientes.
Depois que um modelo de IA é desenvolvido e implementado, é importante monitorar seu desempenho e avaliar continuamente sua eficácia. Se ocorrerem mudanças nas condições de mercado ou nas preferências dos clientes, os product managers e cientistas de dados devem estar prontos para ajustar o modelo de IA de acordo. A avaliação contínua envolve a análise e interpretação dos resultados do modelo de IA para analisar se ele está atingindo os objetivos do produto e do cliente.
Assim, product managers e cientistas de dados devem trabalhar em conjunto para garantir que o modelo de IA seja monitorado e avaliado continuamente. Os product managers podem fornecer informações sobre as mudanças no mercado e as necessidades do cliente, enquanto os cientistas de dados podem contribuir com informações sobre a eficácia do modelo de IA e ajustá-lo de acordo. Com uma abordagem de monitoramento e avaliação contínua, product managers e cientistas de dados podem garantir que a implementação de IA atenda, de forma relevante, o produto ao longo do tempo.
Conclusão – Colaboração entre Cientistas de Dados e Product Managers na criação de produtos
A colaboração entre product managers e cientistas de dados é fundamental para a implementação bem-sucedida de IA no desenvolvimento e gestão de produtos. Ao trabalharem juntos, eles podem criar um ambiente data-driven, colocando os dados no centro da tomada de decisões, e apoiar nos desafios associados à implementação de IA. Além de que a colaboração contínua também é necessária para o monitoramento e avaliação do desempenho dos modelos de IA criados.
A implementação bem-sucedida de IA na gestão de produtos pode trazer inúmeros benefícios, como melhorias na eficiência operacional, aumento da satisfação do cliente e vantagem competitiva. No entanto, a colaboração entre product managers e cientistas de dados é crucial para garantir que esses benefícios sejam alcançados de forma eficaz e sustentável.
Profissional da área de produtos com background técnico e experiência em softwares da área siderúrgica, energia e serviços de crédito. Tenho como especialidade o desenvolvimento de Discovery, criação e acompanhamento de Roadmap, assim como o Product Backlog e a Priorização do Backlog. Além disso, criação de indicadores do sistema (DAU, MAU, acesso, etc.), assim como a criação de user stories, análise de requisitos, facilitação de reuniões e contato direto com stakeholders, time de desenvolvimento e UX.
