Responsabilidade pela aposta
88Alguém tem de ser responsável quando uma decisão sobre um produto dispendioso se revela errada – um modelo pode sugerir uma opção, mas não pode assumir as consequências da sua escolha.
O gerenciamento de produtos está incomumente exposto à automação do modelo de linguagem para um trabalho baseado no julgamento e não na execução técnica, porque grande parte de sua produção diária é composta por texto: especificações, resumos de pesquisas, atualizações de roteiros e e-mails que negociam entre equipes. Ferramentas que elaboram, resumem e analisam esse texto já fazem parte do fluxo de trabalho diário de muitos gerentes de produto.
Isso não significa que o núcleo estratégico do trabalho seja quase automatizável. As seções abaixo separam as partes do trabalho que já estão sendo remodeladas pelas ferramentas de IA das partes que, até agora, se mostraram muito mais difíceis de entregar a um modelo.
Moderado
Share of the work a machine could do
Uma parte significativa da redação e análise de um gerente de produto – primeiros rascunhos de especificações, resumos de entrevistas com usuários, pesquisas competitivas de rotina – agora é comparativamente rápida para ser produzida por uma ferramenta de IA. O que continua a ser difícil de automatizar é decidir que problema vale a pena resolver, negociar compromissos entre pessoas que discordam e ser responsável quando uma aposta não compensa.
Scored from the tasks, not the job title. Lower is safer.
Jobs AI cannot take →What machines cannot take
Decidir qual problema vale a pena resolver
80Pesar qual das dezenas de ideias plausíveis realmente vale a pena para o próximo trimestre de uma equipe requer julgamento sobre estratégia e timing, um modelo não tem interesse em acertar.
Negociação multifuncional
76Fazer com que a engenharia, as vendas e um executivo insatisfeito cheguem a um acordo sobre um plano é uma habilidade política e interpessoal, não uma tarefa de geração de texto.
Lendo o que um usuário não diz
70Perceber hesitação, confusão ou solução alternativa durante uma sessão de pesquisa de usuário ao vivo ainda depende da atenção humana, uma transcrição por si só não captura totalmente.
Julgar quando os dados são enganosos
66Saber quando uma métrica está sendo manipulada, uma amostra é tendenciosa ou o resultado de um experimento contradiz o bom senso exige um julgamento contextual que um modelo aplica de forma menos confiável.
What they already take
Especificações do primeiro rascunho
68As ferramentas de IA agora podem transformar uma descrição aproximada do problema em um primeiro rascunho de documento de requisitos estruturado em minutos, deixando um ser humano para corrigi-lo e refiná-lo, em vez de começar a partir de uma página em branco.
Sintetizando a pesquisa do usuário
72Resumir dezenas de transcrições de entrevistas ou respostas de pesquisas em temas recorrentes, que antes eram horas de trabalho manual, agora é algo que uma ferramenta de IA faz em uma fração do tempo.
Pesquisa competitiva e de mercado
60Conseguir uma primeira análise do que os concorrentes oferecem, preços e reivindicações é cada vez mais uma tarefa rápida assistida por IA, em vez de um projeto de pesquisa de vários dias.
Consultas de dados e relatórios de rotina
55Responder a uma pergunta direta sobre a tendência de uma métrica não requer mais a espera de um analista, pois as ferramentas de IA consultam painéis e resumem o resultado diretamente.
How the work is changing
Desde escrever especificações até editá-las
Uma parcela crescente do trabalho de redação de um gerente de produto consiste em revisar e corrigir uma especificação elaborada por IA, em vez de redigir uma a partir de uma página em branco.
Equipes de produtos menores cobrem mais terreno
As equipes que antes precisavam de um pesquisador ou analista dedicado esperam cada vez mais que o gerente de produto use ferramentas de IA para cobrir essa lacuna diretamente.
Julgamento e gosto tornam-se o diferencial
À medida que a elaboração e o resumo ficam mais baratos, os gerentes de produto que se destacam são aqueles cujas decisões sobre o que construir dão certo com mais frequência.
Experimentos mais rápidos e mais baratos elevam o padrão
A prototipagem e a análise assistidas por IA permitem que as equipes testem mais ideias por trimestre, o que aumenta a expectativa de que um gerente de produto possa gerar e avaliar mais opções, e não menos.
New jobs branching off
Gerente de produto de IA
Especializada em produtos construídos em torno do comportamento imprevisível de um modelo de aprendizado de máquina, onde as métricas de sucesso e as expectativas do usuário diferem do software tradicional.
Gerente de produtos de crescimento
Concentra-se estritamente em métricas de aquisição, retenção e monetização por meio de experimentação rápida, uma especialização que surgiu do gerenciamento geral de produtos na década de 2010.
Operações de produto
Uma disciplina mais recente que cria processos, pipelines de dados e ferramentas que permitem que uma organização de produtos funcione sem problemas em escala, liberando os gerentes de produtos para se concentrarem na estratégia.
Prompt de IA/engenheiro de contexto
Projeta como um recurso alimentado por IA recupera informações e é instruído, uma especialização que mal existia antes do início da década de 2020 e que muitas vezes fica próxima ao gerenciamento de produtos.
Outlook
A gestão de produtos provavelmente continuará a ser procurada durante a próxima década, mas a versão inicial do trabalho já está a mudar: existirão menos funções apenas para escrever especificações ou resumir pesquisas, e mais funções esperarão que um gestor de produto júnior dirija as ferramentas de IA e assuma a responsabilidade pelos seus resultados quase imediatamente.
A vantagem caberá cada vez mais aos gerentes de produto que possam enquadrar o problema certo, fazer uma aposta defensável sob incerteza real e manter uma sala de partes interessadas discordantes em uma decisão - julgamento que importava antes da existência das ferramentas de IA e agora simplesmente é aplicado com rascunhos mais rápidos e mais baratos por baixo.
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