Por que a próxima mudança do seu produto não virá de uma nova feature

Autor: Luccas Oliveira, embaixador da comunidade CRO Brasil

Quem trabalha com produto sabe o peso de ver uma ideia morrer no backlog ou no esquecimento do analytics.

 A verdade é que muitas dessas ideias nunca foram ruins só nasceram de perguntas erradas.

No workshop Produto. Prompt. Praia, Horácio Soares mostrou como a IA pode ajudar times a fazer a pergunta certa antes de construir a próxima feature.

Durante o encontro, uma ideia simples ganhou força: talvez o próximo avanço do seu produto não dependa de uma nova funcionalidade, e sim da forma como você identifica o problema certo.

A tese do workshop

No ecossistema de tecnologia, existe um local sombrio que todo Product Manager (PM) e Designer conhece, mas poucos admitem visitar: o cemitério de features. 

É para onde vão as ideias brilhantes, os roadmaps ambiciosos e os incontáveis sprints de engenharia. São funcionalidades lançadas com grande alarde, mas que acabam sem cliques, sem engajamento e, por fim, sem propósito. 

Essas features são provas silenciosas de que a inovação falhou. E o fracasso, na maioria das vezes, não esteve na execução, mas na premissa.

Uma verdade incômoda para a indústria, pois estamos presos em uma "feature factory", uma mentalidade industrial que mede o progresso pelo volume de entregas, e não pelo impacto gerado portanto, nem toda inovação começa com uma nova feature, e sim com a capacidade de identificar o problema certo.

Por outro lado, a filosofia de um "Produto Feito à Mão" busca algo diferente: usar tecnologia para criar produtos com valor singular, riqueza de detalhes e identidade, gerando sentido tanto para o usuário quanto para o negócio.

O gargalo da síntese

O problema é que, embora todo PM e Designer saiba que precisa encontrar a "dor real" do cliente, eles enfrentam um desafio intransponível.

A era digital não sofre de falta de dados, e sim com excesso. Times de produto estão literalmente "afogados em dados qualitativos não estruturados". Eles coletam horas de entrevistas, milhares de tickets de suporte, feedbacks em redes sociais, pesquisas de NPS e dados de testes de usabilidade. 

O processo manual de analisar essa montanha de informação para encontrar um padrão, um insight acionável, pode levar semanas. 

Mas quando a "dor real" é finalmente sintetizada, o mercado já mudou.

Foi aqui que o workshop apresentou o papel do Prompt. 

A Inteligência Artificial deixou de ser uma ferramenta futurista para se tornar uma solução prática para eliminar o gargalo da síntese. 

Ela permite que a descoberta de produto (product discovery) deixe de ser um evento pontual e se torne um processo "contínuo" e "sempre ativo".

O "Prompt" como Ampliador de Visão: As Novas Utilidades de IA no Ciclo de Produto

O workshop mostrou como a IA pode ampliar a visão de PMs e Designers, focando nas três atividades centrais da descoberta: analisar dados, sintetizar feedbacks e antecipar oportunidades.

Aceleração da Descoberta: Sintetizando Feedbacks em Minutos, Não Semanas

O primeiro superpoder que a IA oferece é a capacidade de "resumir grandes volumes de dados" e "identificar padrões" em velocidades sobre-humanas.

Em vez de um time ler manualmente milhares de reviews em lojas de aplicativos ou comentários em redes sociais, a IA pode analisar, agrupar e resumir os "prós e contras" e atribuindo até uma "pontuação de sentimento" a cada tema.

Isso é ainda mais poderoso na pesquisa qualitativa. 

Na pesquisa qualitativa, ferramentas como o Dovetail transformaram horas de entrevistas em quotes e padrões relevantes em poucos minutos.

E soluções como o Notion AI, já organizaram anotações extensas em insights acionáveis e criaram Product Wikis inteligentes, capazes de responder perguntas do time em tempo real.

O resultado é uma mudança de paradigma: o time de produto para de gastar 90% do seu tempo organizando dados e passa a gastar 90% do tempo agindo sobre os insights.

Validação Contínua: Da Invalidação de Hipóteses ao Teste de Usuário Automatizado

O segundo pilar abordado foi a "validação de dores reais". Aqui, a IA não apenas acelera o processo, mas potencializa uma filosofia de produto mais robusta.

Horácio Soares, o facilitador do workshop defendeu uma mentalidade simples e poderosa: testar para aprender, não para validar.

Mais profundamente, ele advoga pela prática de ativamente "tentar invalidar uma hipótese". 

Quando alguém tenta muito validar algo, sempre encontra um jeito Mas quando ela tenta invalidar uma hipótese e não consegue, há uma grande probabilidade dela ser válida.

O problema é que no método tradicional, esse processo era caro e demorado.

Testes de usabilidade são lentos para recrutar, executar e analisar. O PM se apaixona pela hipótese porque o custo de provar que ela está errada é alto demais.

A IA mudou esse cenário. 

Ferramentas como o Maze AI integraram-se diretamente aos protótipos criados no Figma, enviam testes a usuários reais e a IA "analisa o comportamento automaticamente". 

A máquina identifica "heatmaps", "onde os usuários clicam, hesitam e desistem" e aponta "padrões de comportamento e frustrações" sem o viés do observador humano.

Com isso, a IA tornou a invalidação rápida, barata e constante

Isso permite que PMs e Designers façam validações contínuas e "lancem features com muito mais confiança" porque as ideias ruins foram filtradas antes de consumirem recursos de engenharia.

A Visão Preditiva: Antecipando Oportunidades e Ameaças

O terceiro nível de utilidade da IA vai além de analisar o passado (síntese) ou o presente (validação); trata-se de "antecipar oportunidades".

Modelos de "IA do cliente" agora podem analisar o comportamento e gerar pontuações de propensão para "resultados específicos, como conversões ou churn". 

Isso significa que o PM pode identificar quais clientes estão em risco de sair antes que eles o façam, ou quais estão prontos para um upsell.

Ferramentas como o Amplitude Recommend podem analisar o comportamento de usuários e "sugerir features personalizadas para cada segmento automaticamente", identificando oportunidades de crescimento que seriam invisíveis em uma análise manual de dados. 

A IA pode até "identificar gaps no funil do cliente", mostrando exatamente onde o produto está falhando em entregar valor.

O Cinto de Utilidades 2.0: Como a IA Atualiza o Framework de Horácio Soares

A proposta central do workshop foi "combinar métodos clássicos com novas utilidades de IA". 

E ninguém melhor que Horácio Soares para conduzir essa fusão.

Com mais de 25 anos de experiência em tecnologia e produtos, Horácio é uma referência no mercado brasileiro. É cofundador da Product Arena, a primeira escola de produto do Brasil, e da Produto Feito à Mão, com uma carreira que inclui a liderança de produtos digitais em gigantes como Accenture, RD Saúde, Zé Delivery e Hurb.

Horácio é o criador do "Cinto de Utilidades de Produto", um framework (que também se tornou um baralho de cartas físico) que consolida os métodos clássicos de gestão de produtos. 

A filosofia central é "somar as forças qualitativas e quantitativas"para responder às três perguntas fundamentais que todo PM deve fazer: "O quê está acontecendo com seu produto?", "Como?" e "Por quê?"

O Cinto reúne métodos clássicos de gestão como Análise de COHORT, Teste A/B, NPS, Entrevistas Contextuais, Cliente Oculto, Tree Testing, Escuta de Atendimento e dezenas de outras. 

O desafio sempre foi a conexão entre essas ferramentas. O "O quê" (Quanti) e o "Porquê" (Quali) viviam em planilhas e documentos separados, e a síntese era o trabalho manual e lento do PM.

A IA não substitui o Cinto de Utilidades; ela o potencializa. 

O "Prompt" é a fivela que finalmente conecta todas as ferramentas, realizando a promessa de "somar as forças" em tempo real e em escala.

Durante o evento, Horácio demonstrou como a IA atua como o tecido conectivo:

• Ela pega a carta "Entrevistas Contextuais" e aplica a síntese do Dovetail.
• Ela pega a carta "NPS" e aplica a análise de sentimento e clusterização do Productboard AI.
• Ela potencializa um “teste A/B” com as recomendações preditivas da Amplitude

Esses exemplos formaram o Cinto de Utilidades 2.0, apresentado e testado pelos participantes durante o workshop. Veja a tabela abaixo:

O Ponto de Encontro: Inovação Artesanal na Praia da BEMOBI

A realização conjunta entre Produto Feito à Mão e pela BEMOBI encapsula a tese central. 

À primeira vista, pode parecer um contraste: enquanto a BEMOBI é uma empresa de alta tecnologia que utiliza IA em produtos como a plataforma Grace, a Produto Feito à Mão valoriza o artesanal.

Mas, na prática, não houve paradoxo. Houve sinergia.

O "Produto Feito à Mão" não é sobre ser anti-tecnologia; é sobre ser anti-indústria-sem-alma. É sobre criar produtos com "identidade" e "valor singular".

A Inteligência Artificial é a ferramenta que, pela primeira vez na história, permite escalar o artesanato.  Ela permite que um time de produto ouça milhares de clientes com a profundidade, atenção e empatia que um artesão dedica a um único cliente. 

O encontro na BEMOBI foi o palco ideal para ensinar essa nova forma de pensar: artesanato em escala.

Abandone as "Features" e Resolva Problemas

O custo de permanecer na "feature factory" é alto demais. 

É um custo medido em recursos de engenharia desperdiçados, moral baixo da equipe e, o pior de tudo, produtos que não fazem sentido para o usuário.

O workshop Produto. Prompt. Praia foi um chamado para mudar essa mentalidade.

Durante mais de seis horas, PMs e Designers aprenderam com Horácio Soares a aplicar o Cinto de Utilidades 2.0 em casos reais, dentro de um ambiente que respira inovação prática.

Mais do que falar de IA, o encontro mostrou como usá-la para pensar melhor, não apenas fazer mais.

É hora de parar de construir funcionalidades e começar a identificar os problemas certos. É hora de ampliar sua visão.

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