Devo Colocar IA no Meu Produto? Um Mini-Guia Sincero para Product Managers
A IA está dominando todas as reuniões de produto, mas o dilema continua: preciso mesmo enfiar um modelo gigante no meu app? Em vez de seguir o hype, vamos olhar dados (não palpites) e construir um raciocínio prático para decidir quando e, principalmente, quando não colocar IA no produto.
A febre “AI First” em duas lições rápidas
1. Duolingo: velocidade é tudo
Em apenas 12 meses o Duolingo dobrou seus cursos (de 95 para 243) graças a geração de conteúdo com Gen AI, algo que antes levava anos The Verge.
O experimento começou em 2023 com o plano “Duolingo Max”, que usa GPT‑4 para explicar respostas e role‑play com o aluno Duolingo Blog.
Insight: IA não surgiu como “feature fofinha”; surgiu para escalar produção de
conteúdo core do negócio.
2. Shopify: IA onde o freguês não vê
O Shopify Magic gera descrição de produto em segundos, otimiza imagens e até rascunha e‑mails de marketing ShopifyShopify.
Ao automatizar tarefas de back‑office, a plataforma libera o lojista para vender (e não para redigir fichas técnicas) Shopify.
Insight: às vezes a melhor IA é invisível para o usuário final, ela vive nos bastidores.
Antes de apertar “deploy”: por que nem toda IA vira amor à primeira vista
47 % das empresas que usam Gen AI já sentiram efeitos negativos (imprecisão, riscos de IP ou dados) McKinsey & Company.
Estudos mostram que só colocar “AI‑powered” na descrição de um produto derruba a intenção de compra por falta de confiança customerexperiencedive.com.
Pesquisadores de UX alertam: over‑use de IA vira “marcador mágico” e piora a experiência se não resolver um problema real Userlytics.
Onde a IA entrega valor imediato (e paga o jantar)
Estatísticas extras:
71 % das organizações já usam Gen AI em pelo menos uma função do negócio McKinsey & Company.
59 % dos profissionais produzem mais documentos em menos tempo com ferramentas de IA artsmart.ai.
Framework “Xícara de Café” ☕ — 5 perguntas antes do hype
Problema real? O usuário sofre hoje? (Sem dor, sem IA).
Frequência & custo? Tarefa é diária e cara? Ótimo alvo para automação.
Dados & contexto disponíveis? Sem fontes limpas, modelo vira poeta.
Sucesso mensurável? KPI claro: horas poupadas, NPS, receita.
Experiência de usuário? IA melhora ou complica o fluxo? Teste de usabilidade primeiro!
Se você não consegue responder “sim” a pelo menos três, pare, volte ao discovery e economize GPU.
Conclusão
IA não é tempero gourmet para jogar por cima do produto: é ingrediente base para escalar valor ou eficiência. Comece onde a fricção dói mais (processos internos), prove ROI rápido e então decida se vale expor mágica ao usuário final.
Curtiu o papo? Responda este e‑mail com o maior perrengue que você adoraria automatiza, quem sabe ele vira o próximo case desta newsletter. Até breve!