Vale a Pena Apostar em IA? Entendendo a Importância do Ajuste entre Produto e Mercado Primeiro

O boom da inteligência artificial enfrenta desafios. As organizações estão tendo dificuldade em transformar os investimentos em IA em fontes de receita confiáveis, com muitas empresas considerando a IA generativa mais complexa de implementar do que o esperado. Startups do setor de IA muitas vezes estão supervalorizadas, e o interesse dos consumidores está diminuindo. Até a McKinsey, que previu US$ 25,6 trilhões em benefícios econômicos da IA, agora afirma que as empresas podem precisar de mudanças organizacionais significativas para aproveitar ao máximo o potencial da IA.

Antes de apressar reestruturações, os líderes devem rever princípios fundamentais. Na IA, assim como em qualquer campo, a criação de valor começa com a definição do ajuste produto-mercado: entender a demanda e selecionar as ferramentas apropriadas para a tarefa.

No atual cenário da IA, a pressa em aplicar a tecnologia a todos os problemas imagináveis resulta em uma profusão de produtos que frequentemente carecem de utilidade prática ou podem até ser prejudiciais. Por exemplo, um chatbot governamental aconselhou erroneamente empresários de Nova York a demitir funcionários que relataram assédio, e serviços como TurboTax e H&R Block lançaram bots que forneceram orientações imprecisas metade das vezes.

O problema não é a inadequação das ferramentas de IA ou a capacidade organizacional; é semelhante a usar um martelo para cozinhar panquecas. Para realmente extrair valor da IA, devemos nos concentrar nos problemas específicos que buscamos resolver.

A Falácia Furby

A IA possui uma tendência única de contornar processos estabelecidos para alcançar o ajuste produto-mercado. Ferramentas como o ChatGPT podem dar a ilusão de entendimento, levando os usuários a superestimar sua sofisticação — um eco da "falácia Furby". Quando os Furbys surgiram no início dos anos 2000, muitos, incluindo oficiais de inteligência, acreditaram erroneamente que os brinquedos aprendiam com os usuários, quando na verdade apenas executavam respostas programadas.

Essa antropomorfização se estende aos modelos de IA, onde podemos atribuir incorretamente intuição a eles. Essa má interpretação ignora a tarefa crucial de definir claramente nossos objetivos. Conhecido na ciência da computação como o “Problema de Alinhamento”, ele ilustra que, à medida que os modelos de IA avançam, articular instruções precisas torna-se cada vez mais difícil, com potenciais consequências significativas. Se mal direcionada, uma IA poderosa pode otimizar resultados indesejados.

O Problema de Alinhamento sublinha a necessidade de estabelecer o ajuste produto-mercado nas aplicações de IA. Devemos resistir à tentação de glossar detalhes complexos, articulando nossos requisitos claramente. Somente assim poderemos criar ferramentas de IA que gerem valor real.

Voltando ao Básico

Os sistemas de IA não conseguem navegar autonomamente pelo ajuste produto-mercado; é nossa responsabilidade, como líderes e tecnólogos, abordar com precisão as necessidades dos clientes. Isso envolve quatro etapas cruciais — algumas tradicionais, outras adaptadas às nuances do desenvolvimento de IA:

1. Entender o Problema: Muitas empresas concluem erroneamente que seu principal problema é a falta de IA. É essencial definir o problema à parte da tecnologia para determinar se a IA é uma solução adequada.

2. Definir o Sucesso do Produto: Articule claramente o que constitui sucesso para sua solução. Essa etapa envolve entender compensações, como se concentrar na fluência ou precisão nas respostas da IA.

3. Escolher Sua Tecnologia: Com um objetivo claro, colabore com engenheiros e designers para determinar as melhores tecnologias. Considere diversos modelos de IA, uso de dados, conformidade regulatória e riscos à reputação desde o início do processo.

4. Testar e Retestar Sua Solução: Agora você pode começar o desenvolvimento. Muitas empresas apressam essa etapa, resultando em produtos mal concebidos. Um foco no ajuste produto-mercado desde o início encoraja uma abordagem estruturada, permitindo melhorias iterativas para resolver desafios reais.

Assumir que qualquer aplicação de IA criará valor é um equívoco comum. Organizações que implementam IA de maneira aleatória podem ocasionalmente encontrar sucesso, mas a maioria das tentativas resultará em pouco benefício.

Para desbloquear todo o potencial da IA, devemos primeiro definir objetivos claros antes de direcionar nossos esforços para alcançá-los. Esse processo pode exigir soluções que não utilizem IA ou implementações mais simples que atendam efetivamente às necessidades dos usuários.

Independente do tipo de produto de IA sendo desenvolvido, estabelecer o ajuste produto-mercado e alinhar as tecnologias com os requisitos dos clientes é fundamental para gerar valor. As empresas que tiverem sucesso nessa área se destacarão no cenário da IA.

Ellie Graeden é sócia e cientista-chefe de dados da Luminos.Law, e professora de pesquisa no Massive Data Institute da Georgetown University. M. Alejandra Parra-Orlandoni é a fundadora da Spirare Tech.