Nos últimos anos, a inteligência artificial tem sido incorporada de maneira acelerada no desenvolvimento de produtos, mas muitas empresas ainda a utilizam de forma limitada – replicando processos tradicionais em vez de explorar o verdadeiro diferencial dessa tecnologia. A verdadeira inovação acontece quando deixamos de ver a IA apenas como uma ferramenta complementar e passamos a enxergá-la como um novo paradigma para a criação de soluções.
Tive essa virada de chave recentemente ao discutir a categorização de Call to Actions (CTAs) dentro de uma plataforma que desenvolvemos. Em um primeiro momento, minha abordagem foi tradicional: sugeri que criássemos categorias fixas e um grupo "Outros" para abrigar variações futuras. No entanto, nosso time de desenvolvimento trouxe um ponto essencial – e que resume bem a diferença entre automação tradicional e inteligência artificial: não precisamos definir categorias de antemão. A IA pode identificar padrões sozinha, agrupando CTAs dinamicamente com base em dados reais, e não em suposições prévias.
Esse é o verdadeiro salto que a IA nos permite dar. Ao invés de programarmos todas as regras do jogo, podemos ensinar a máquina sobre o objetivo final, permitindo que ela encontre as melhores rotas. Isso não só torna os produtos mais eficientes, como também libera tempo e recursos para a equipe focar em inovação estratégica.
Mas costumo alertar meus clientes sobre o perigo de usar a IA com uma mentalidade antiga. Muitas empresas integram IA em seus processos, mas continuam operando sob um modelo rígido e pouco exploratório. Isso acontece porque a mentalidade predominante ainda se baseia na lógica do "se isso, faça aquilo", que limita a capacidade da tecnologia de agregar valor real.
Um exemplo prático: a maioria das plataformas de análise publicitária fornece relatórios estáticos baseados em métricas pré-estabelecidas. No entanto, com Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), podemos criar sistemas que permitem uma experiência mais intuitiva e interativa, onde os usuários exploram os dados de forma personalizada, gerando insights sob demanda.
Para realmente aproveitar o potencial da inteligência artificial, precisamos repensar como desenvolvemos produtos e tomamos decisões estratégicas. Ou seja, adotar uma nova mentalidade para desbloquear valor. Acredito que a IA pode transformar a forma como marcas e agências utilizam dados para impulsionar resultados reais, mas, para isso, é primordial:
– Focar no objetivo, não nas regras: em vez de definir processos fechados, precisamos ensinar a IA sobre os resultados desejados e permitir que ela descubra os melhores caminhos.
– Equilibrar automação e supervisão humana: a IA é poderosa, mas um olhar humano ainda é essencial para interpretar nuances culturais e estratégicas.
– Transformar dados em experiências interativas: não basta gerar relatórios; é preciso criar soluções que permitam ao usuário explorar informações de forma dinâmica e acionável.
David Bydlowski, fundador e CEO da Agência Rosh.
