Produto e Estratégia

O que “Produto & Estratégia” significa em I.A.

Construir um produto de I.A. não é apenas “treinar um modelo e colocá-lo no ar”. É um problema de estratégia (escolher onde a I.A. cria valor duradouro), um problema de produto (torná-lo usável e confiável), e um problema de engenharia (torná-lo confiável em produção).

Este artigo cobre uma abordagem prática de ponta a ponta:

  • Escolher casos de uso de I.A. que sejam valiosos, viáveis e defensáveis
  • Medir o sucesso com métricas que conectem a qualidade do modelo a resultados no mundo real
  • Entregar produtos confiáveis com avaliação, monitoramento e práticas operacionais robustas

Ao longo do texto, mantenha este princípio em mente:

A I.A. é um componente em um sistema sociotécnico. O sucesso depende do modelo, da UX do produto, do pipeline de dados e das pessoas ao redor dele.

Escolhendo os Casos de Uso de I.A. Certos

Comece com um problema de produto, não com uma capacidade do modelo

Um modo comum de falhar é pensar “capacidade primeiro”: Temos um LLM (large language model)—o que podemos fazer com ele? Isso tende a gerar demos que não sobrevivem ao contato com a produção.

Um ponto de partida melhor é um fluxo de trabalho concreto:

  • Quem é o usuário?
  • Que decisão ou tarefa ele está tentando concluir?
  • O que atualmente limita velocidade, custo ou qualidade?
  • Onde existe incerteza ou variação que a I.A. poderia lidar?

Bons casos de uso de I.A. normalmente envolvem pelo menos um dos itens abaixo:

  • Decisões repetitivas de alto volume (ex.: triagem, classificação)
  • Entradas não estruturadas (texto, imagens, áudio)
  • Personalização ou ranqueamento (matching, recomendações)
  • Predição sob incerteza (previsão, pontuação de risco)
  • Assistência em trabalho complexo de conhecimento (copilotos, sumarização)

Um “Canvas de Caso de Uso” (checklist prático)

Defina cada caso de uso candidato com um template curto e estruturado:

  • Usuário & job-to-be-done: Quem se beneficia e como?
  • Ponto de decisão: O que muda por causa da saída da I.A.?
  • Dados de entrada: Quais sinais existem hoje? O que precisa ser coletado?
  • Restrições de latência: Em lote, quase em tempo real, interativo?
  • Custo da falha: O que acontece quando a I.A. erra?
  • Envolvimento humano: Revisão obrigatória? Caminho de escalonamento?
  • Métrica de sucesso: Qual KPI de negócio deve melhorar?
  • Restrições: Privacidade, conformidade, política, risco à marca

Se você não consegue responder a isso com clareza, o “caso de uso” ainda é um conceito, não um plano de produto.

Priorize com Valor × Viabilidade × Risco

Um método simples, mas eficaz, é classificar iniciativas em três dimensões:

  1. Valor (Impacto): Receita, redução de custo, retenção, redução de risco
  2. Viabilidade: Disponibilidade de dados, complexidade de integração, velocidade de iteração
  3. Risco: Segurança, conformidade, dano reputacional, abuso adversarial

Um enquadramento útil é evitar “alto risco + baixa controlabilidade” no início. Por exemplo, agentes totalmente autônomos voltados ao cliente que executam ações (reembolsos, alterações de conta) frequentemente são mais arriscados do que um copiloto voltado ao uso interno.

Para sistemas agênticos (agentic systems) em particular, considere ler Agentes & Planejamento para entender comportamento de longo horizonte, uso de ferramentas e desafios de avaliação.

Exemplos: boas apostas vs. apostas arriscadas no começo

Exemplo A: Copiloto de atendimento ao cliente (geralmente um caso de uso inicial forte)

  • Sugere rascunhos de respostas, traz políticas relevantes, sumariza a conversa
  • O humano continua responsável
  • Impacto mensurável: tempo de atendimento, taxa de resolução, satisfação do cliente

Exemplo B: Agente de suporte totalmente autônomo com autoridade para reembolsos (maior risco)

  • Pequenas taxas de erro podem causar perdas desproporcionais e dano à marca
  • Exige guardrails, auditabilidade e prevenção de abuso mais fortes

Uma estratégia comum é lançar o Exemplo A primeiro, aprender o domínio e os modos de falha, e então expandir a autonomia com cuidado.

Construir vs. comprar vs. híbrido

Produtos de I.A. raramente exigem ser dono de tudo. Decida o que precisa ser proprietário:

  • Comprar capacidades comoditizadas (OCR, fala-para-texto, APIs básicas de LLM) se elas não diferenciam
  • Construir quando você precisa de desempenho específico do domínio, vantagens únicas de dados ou controle rigoroso sobre comportamento/custo
  • Híbrido é comum: um modelo geral + recuperação proprietária + avaliação personalizada + fluxos de trabalho de produto

Para aplicativos baseados em LLM, a diferenciação frequentemente está em:

  • Dados proprietários + fluxos de recuperação (veja Geração Aumentada por Recuperação)
  • Avaliação/monitoramento fortes + guardrails do domínio
  • UX que se integra a fluxos reais (não apenas chat)

Medindo o Sucesso: de Métricas do Modelo a Resultados de Negócio

Separe três camadas de métricas

Times de I.A. frequentemente se concentram demais em métricas offline do modelo e medem pouco o impacto real. Acompanhe métricas em três níveis:

  1. KPIs de negócio (north star)
    • Receita por usuário, conversão, churn, custo por ticket, perdas por fraude
  2. Métricas de produto (comportamentais)
    • Adoção, tempo para concluir tarefa, satisfação do usuário, taxa de sobrescrita
  3. Métricas do modelo/sistema (técnicas)
    • Acurácia, latência, custo, calibração, taxa de alucinação, drift

Uma boa pilha de métricas as conecta causalmente:

  • Se a qualidade do modelo melhora, o comportamento do produto deve mudar
  • Se o comportamento do produto muda, o KPI de negócio deve se mover

Defina sucesso com um contrafactual claro

O valor da I.A. é incremental. Pergunte: O que acontece sem a I.A.? Você precisa de uma linha de base.

Linhas de base comuns:

  • Processo manual existente
  • Heurística baseada em regras
  • Modelo anterior
  • Desempenho apenas humano
  • “LLM sem recuperação” vs “LLM com recuperação”

Sem uma linha de base, é fácil confundir novidade com impacto.

Avaliação offline: necessária, mas não suficiente

A avaliação offline é como você itera rapidamente antes de expor usuários a falhas.

Para ML clássico (classic ML): use conjuntos de dados de validação (held-out datasets), divisões estratificadas e métricas alinhadas ao custo da decisão (tradeoffs de precisão/recall, ROC-AUC, PR-AUC, calibração). Veja conceitos de Avaliação de Modelos como vazamento (leakage), mudança de distribuição (distribution shift) e validação adequada.

Para funcionalidades de LLM: a avaliação offline frequentemente requer:

  • Conjuntos de teste específicos por tarefa (prompts + comportamentos esperados)
  • Rubricas e avaliadores (humanos ou baseados em modelo)
  • Suítes adversariais e de casos de borda
  • Checagens de fundamentação (groundedness) ao usar recuperação

Exemplo: um harness de avaliação (simplificado) para uma funcionalidade de sumarização com LLM:

def eval_summary(model, examples, judge):
    results = []
    for ex in examples:
        summary = model.summarize(ex["text"])
        score = judge({
            "text": ex["text"],
            "summary": summary,
            "rubric": [
                "No fabricated facts",
                "Covers key decisions and action items",
                "Sensitive data is redacted"
            ]
        })
        results.append(score)
    return aggregate(results)

Mesmo se você usar avaliadores baseados em modelo, calibre-os com revisão humana periódica e acompanhe taxas de discordância.

Avaliação online: testes A/B e além

No fim, você precisa de evidência online de que a I.A. melhora resultados.

  • Teste A/B (A/B testing) mede impacto sob variabilidade de uso real (veja Teste A/B)
  • Use métricas de guardrail (reclamações, taxa de reembolso, incidentes de segurança) junto com KPIs primários
  • Prefira entrega progressiva: dogfooding interno → beta pequeno → ramp-up por coorte

Exemplo prático: rollout de copiloto de suporte

  • KPI primário: tempo médio de atendimento (AHT)
  • Secundário: resolução no primeiro contato (FCR)
  • Guardrails: taxa de escalonamento, CSAT negativo, violações de política
  • Adicional: “taxa de sobrescrita do agente” (com que frequência humanos descartam sugestões)

Se o AHT melhora mas o CSAT cai, você pode estar otimizando o alvo errado ou incentivando respostas superficiais.

Custo, latência e confiabilidade fazem parte do “sucesso”

Funcionalidades de I.A. podem parecer ótimas em acurácia, mas falhar economicamente.

Acompanhe:

  • Custo por resultado bem-sucedido (não custo por requisição)
  • Latência P95 e timeouts
  • Vazão sob carga (throughput)
  • Qualidade por real/dólar (especialmente para LLMs)

Uma funcionalidade que aumenta a receita em 1% mas aumenta o custo de serving em 5× pode não ser viável sem otimização.

Entregando Produtos de I.A. Confiáveis

Trate I.A. como software probabilístico

Software tradicional é determinístico dado as entradas; I.A. não é. Confiabilidade exige projeto explícito para incerteza:

  • Comunicar confiança e limitações
  • Criar comportamentos seguros de fallback
  • Manter humanos no loop quando necessário
  • Registrar logs, monitorar e avaliar continuamente

Um modelo mental útil é o de “orçamentos de erro” (error budgets) (de SRE):

  • Decida taxas aceitáveis de falha e seu impacto no negócio
  • Se o sistema exceder o orçamento de erro, pause a expansão de funcionalidades e invista em qualidade

Defina requisitos do produto como “especificações comportamentais”

Requisitos de produto de I.A. devem descrever o comportamento desejado, não a implementação interna.

Exemplos:

  • “Quando o sistema citar uma política, deve incluir um link para o documento de origem.”
  • “Se confiança < limiar, faça uma pergunta de esclarecimento ou encaminhe para revisão humana.”
  • “O sistema não deve gerar dados pessoais a menos que o usuário tenha permissão.”

Para apps de LLM, esses requisitos se tornam testáveis via testes de prompt/unidade e suítes de cenários—semelhante a como você testaria APIs, mas com saídas probabilísticas.

Estratégia de dados: o núcleo oculto da estratégia de produto

A maioria das falhas em I.A. são falhas de dados:

  • Rótulos ausentes
  • Amostragem enviesada
  • Loops de feedback
  • Distribuições desatualizadas
  • Ausência de ground truth para comportamentos-chave

Uma estratégia forte de dados inclui:

  • Instrumentação (instrumentation): registrar entradas, saídas, ações do usuário e resultados
  • Plano de rotulagem: como você obterá ground truth (humanos, supervisão fraca, resultados atrasados)
  • Privacidade e retenção: o que você armazena, por quanto tempo e por quê
  • Cobertura: garantir que casos raros, mas de alto custo, estejam representados

Se você estiver construindo fluxos agênticos, também registre chamadas de ferramentas, etapas intermediárias e falhas para apoiar depuração e avaliação (veja Agentes & Planejamento).

Design com humano no loop (não como muleta, mas como controle)

Revisão humana é uma alavanca estratégica:

  • Permite lançamentos iniciais seguros
  • Produz dados rotulados para melhoria
  • Lida com casos de cauda longa

Padrões comuns de HITL (human-in-the-loop):

  • Assistivo: a I.A. rascunha, humano aprova (copilotos)
  • Triagem: a I.A. encaminha casos por risco/complexidade
  • Escalonamento: a I.A. lida com casos comuns, escala os incertos
  • Auditoria: humanos revisam periodicamente uma amostra por qualidade/segurança

O ponto-chave é medir a carga de trabalho humana e evitar criar um “imposto humano” que apague ganhos de eficiência.

Segurança, conformidade e resistência a mau uso

Confiabilidade inclui prevenir comportamento danoso ou não conforme. Dependendo do seu domínio, considere:

  • Tratamento e redação de PII
  • Logs de auditoria e rastreabilidade
  • Aplicação de políticas e comportamentos de recusa
  • Prevenção de abuso (injeção de prompt, exfiltração de dados)
  • Transparência aos usuários sobre envolvimento da I.A.

Muitos times operacionalizam isso como um “safety case”:

  • Identificar perigos (o que pode dar errado)
  • Definir mitigações (técnicas + processo)
  • Definir monitoramento e resposta a incidentes

Tópicos relacionados: I.A. Responsável, Segurança em LLM.

Monitoramento e iteração em produção

Sistemas de I.A. degradam ao longo do tempo devido a mudanças nos dados e no comportamento do usuário. Prontidão para produção inclui:

  • Monitoramento de drift de dados (entradas mudam)
  • Monitoramento de desempenho (resultados degradam)
  • Amostragem de qualidade (revisão humana de saídas reais)
  • Resposta a incidentes (rollbacks, kill switches)
  • Avaliação em dados novos (atualizações contínuas do conjunto de teste)

Se você só monitora latência e uptime, está perdendo o risco central: regressões silenciosas de qualidade. Veja Drift de Conceito e Monitoramento de Modelos.

Checklist prático de release

Antes de um rollout amplo, confirme:

  • Objetivo mensurável: KPI + baseline + lift esperado
  • Suíte de avaliação: casos normais + casos de borda + prompts adversariais (para LLMs)
  • Fallbacks: o que acontece com baixa confiança, falha de ferramenta ou timeouts
  • Fluxo humano: revisão, escalonamento e responsabilidade definidos
  • Observabilidade: logs, traces e dashboards de qualidade e custo
  • Governança: revisão de privacidade, aprovação de conformidade (conforme necessário)
  • Plano de rollback: feature flagging, rollout em etapas, kill switch

Estratégia ao Longo do Tempo: Construindo um Produto de I.A. Defensável

Fase 1: Provar valor com uma cunha estreita e de alto sinal

Escolha um caso de uso com:

  • Resultados claros
  • Dados disponíveis
  • Risco baixo a moderado
  • Ciclo rápido de iteração

Evite tentar resolver tudo de uma vez. Uma funcionalidade com escopo estreito que economiza tempo de forma confiável pode destravar adoção e dados.

Fase 2: Melhorar qualidade e reduzir custos unitários

Uma vez que o valor está provado, invista em:

  • Melhor avaliação e rotulagem
  • Volante de dados (feedback → rótulos → treino/avaliação)
  • Otimização de latência/custo (cache, modelos menores, batching)
  • Guardrails e monitoramento mais fortes

É frequentemente aqui que se constrói vantagem sustentável: excelência operacional vence demos chamativas.

Fase 3: Expandir capacidade e autonomia com cuidado

À medida que a confiança cresce, você pode:

  • Adicionar novos fluxos de trabalho
  • Aumentar automação (com controles de segurança)
  • Introduzir uso de ferramentas por agentes e planejamento em múltiplas etapas

Mas a autonomia deve acompanhar evidências, não ambição: aumente permissões apenas quando o monitoramento mostrar comportamento confiável em condições reais.

Modos de Falha Comuns (e como evitá-los)

  • “A acurácia offline é ótima, mas os usuários odeiam”
    Correção: medir fluxos reais; otimizar para resultados do usuário, não apenas métricas.

  • “Não conseguimos avaliar de forma confiável”
    Correção: investir cedo em conjuntos de teste, rubricas e rotulagem. Avaliação é uma capacidade de produto.

  • “Funcionou na demo, mas falha em casos de borda”
    Correção: teste adversarial, amostragem de cauda longa, rollout em etapas e fallbacks.

  • “Os custos explodiram”
    Correção: acompanhar custo por resultado bem-sucedido; otimizar prompts, recuperação, cache, escolha de modelo.

  • “O modelo piorou ao longo do tempo”
    Correção: monitoramento de drift, avaliação contínua e gatilhos de retreino.

  • “Jurídico/segurança bloqueou o lançamento no fim”
    Correção: incluir restrições de privacidade, segurança e conformidade já na seleção de casos de uso.

Encerramento: Um Modelo Mental Prático

Para construir produtos de I.A. bem-sucedidos, alinhe três coisas:

  1. Estratégia: escolher casos de uso em que a I.A. muda resultados de forma significativa
  2. Medição: conectar comportamento do modelo ao comportamento do usuário e aos KPIs de negócio
  3. Confiabilidade: projetar para incerteza com guardrails, monitoramento e iteração

Times que tratam avaliação, dados e segurança operacional como funcionalidades de produto de primeira classe—não como pós-pensamentos—entregam sistemas de I.A. que conquistam confiança e melhoram ao longo do tempo.