Com o surgimento de novas tecnologias, muitos segmentos aderiram às ferramentas de IA para otimizar processos de trabalho, melhorando a produtividade e eficiência. De acordo com pesquisa do Gartner, 45% das empresas estão ampliando os investimentos em Inteligência Artificial Generativa. Neste levantamento, o desenvolvimento de software é a função com a maior taxa de adoção ou investimento na tecnologia, seguido pelas áreas de marketing e de atendimento a clientes.
Atualmente, a inteligência artificial é utilizada como uma ferramenta assistente nos processos das startups de produto, já que graças à implementação da mesma na gestão, os tech managers passam a ter uma visão mais ampla e diversa de performance dos times, mas sem deixar de lado a força do trabalho das squads.
"Para utilização dessa ferramenta, o trabalho mais importante é o humano. Se não existir uma boa gestão dos dados e como eles estão sendo armazenados, fica difícil adicionar camada de IA e ter insights importantes que impactam positivamente o negócio", explica Gustavo Bassan, Head de Engenharia na BossaBox.
Quando o assunto é gerenciamento de equipes, esse tipo de tecnologia pode ser aliada para que líderes de produto tenham uma visão mais assertiva de capacidades tecnológicas olhando, por exemplo, para o DORA Metrics – conjunto de métricas que tem como objetivo medir o desempenho de equipes de engenharia de software em ambientes de desenvolvimento ágil – ou para Developer Experience (DX) – soluções dadas como suporte para melhorar a experiência do desenvolvedor ao usar as ferramentas de desenvolvimento. Com a análise de pesquisas, a IA também pode automatizar tarefas repetitivas e rotineiras no segmento, liberando tempo para os gerentes se concentrarem em atividades mais estratégicas. Isso pode incluir automação de fluxos de trabalho de desenvolvimento de produtos, gerenciamento de projetos e análise de dados.
Já para os desenvolvedores, essas ferramentas ajudam no processo de análise de Pull-requests, em que é possível revisar e discutir o conjunto de alterações proposto antes de integrá-las à base de código principal. Também é possível utilizar esses agentes de IA com foco no auxílio de tarefas específicas por meio de LangChain, que é um framework de código aberto para o desenvolvimento de aplicações usando modelos de linguagem grandes.
"Hoje em nosso painel de gerenciamento temos uma visão de priorização de problemas para ter um panorama holístico de engenharia e produtos. Isso é possível porque temos um trabalho de imputar todos os dados de forma centralizada e normalizada, após ter uma camada de análise e agentes de IA verificando constantemente essa informação.", salienta Bassan.
Com todas essas mudanças, os profissionais da área de produto e tecnologia devem estar preparados para a implementação de ferramentas de Inteligência Artificial, fornecendo insights valiosos, automatizando processos, personalizando experiências e melhorando a tomada de decisões em todas as fases do ciclo de vida do produto, o que trará benefícios para todos os envolvidos no processo. Porém, o que não é possível descartar é a importância dos colaboradores envolvidos em cada squad de alta performance para o resultado final do projeto.
