A IA substituirá os desenvolvedores de produtos? Esta é uma pergunta que tem gerado muita especulação e debate. Embora a IA tenha avançado significativamente, ela ainda não pode substituir completamente a criatividade e o pensamento crítico dos desenvolvedores humanos. Vamos explorar como a IA pode complementar, em vez de substituir, o trabalho dos desenvolvedores.
A IA no Desenvolvimento de Produtos: Uma Análise Aprofundada
A IA tem se mostrado uma ferramenta poderosa no desenvolvimento de produtos e software. No entanto, a ideia de que a IA substituirá completamente os desenvolvedores humanos é um mito. A verdadeira questão é: “Para que tipo de trabalho a IA é mais adequada, e como isso pode ajudar as pessoas a fazerem seu melhor trabalho?”
No mundo do desenvolvimento de produtos e software, a IA tem um papel crucial na aceleração do progresso. Mas, com base na minha experiência em levar soluções de Software como Serviço (SaaS) para o mercado, não vejo a IA substituindo os desenvolvedores de produtos tão cedo. Existem três coisas que os humanos podem fazer que a IA não pode no desenvolvimento de produtos:
- Identificar o problema que precisa ser resolvido e enfrentá-lo com habilidades de pensamento crítico.
- Usar seu gosto pessoal para criar um produto que atenda às diferentes preferências dos usuários.
- Criar um produto escalável.
A IA como Ferramenta de Auxílio
Muito se tem falado sobre a capacidade do ChatGPT de escrever código, levando muitos a se perguntarem se até mesmo o desenvolvimento de software poderá um dia se tornar uma tarefa totalmente automatizada. De certa forma, essas preocupações são válidas: a IA hoje provou ser hábil em dar uma primeira passada em tarefas bastante simples e discretas na escrita de código. Ela se destaca em tarefas em que a saída esperada já está prescritivamente definida e há padrões e etapas claras a serem seguidas.
No mundo do desenvolvimento de software, isso significa que a IA pode ajudar os desenvolvedores a economizar muito tempo, digamos, dando uma primeira passada no código onde o que ele deve realizar está claramente definido. Ao entregar um primeiro rascunho, a IA remove muita carga cognitiva e trabalho pesado que pode atolar os engenheiros, quase como ajudar um autor a superar o bloqueio criativo.
Em vez de ter que construir um edifício tijolo por tijolo, a IA pode fornecer muitas paredes ou salas pré-fabricadas que você só precisa modificar ou ajustar para atender aos seus propósitos. Ela também pode ser usada para, digamos, traduzir um relatório de bug em um rascunho de solicitação de pull. Embora um desenvolvedor ainda precise fazer uma revisão final do trabalho e verificar a precisão, adequação e eficiência da solução, isso é muito tempo que os desenvolvedores podem gastar melhorando o produto atual em vez de apagar incêndios.
Áreas de Desenvolvimento onde Precisamos de Humanos Reais
Há três áreas principais de bom desenvolvimento de produtos nas quais a IA não está preparada para ajudar: definição de problemas, definição de gostos, escala e infraestrutura.
Definição do Problema
Uma das partes mais difíceis do desenvolvimento de produtos é descobrir o que exatamente você está tentando construir, ou quais problemas exatos você está tentando resolver e fazer isso de uma forma que impulsione seu negócio para frente. Se você tomar feedback dos usuários à primeira vista, você pode construir algo que eles realmente não precisam.
Mas se você ouvir os desafios que sustentam suas reclamações, você tem muito mais probabilidade de criar uma mudança radical no mercado com algo que as pessoas nem perceberam que precisavam, mas estavam claramente desejando. Isso requer duas coisas: pensamento crítico e opiniões.
Não existe uma ciência perfeita de pesquisa de usuário e feedback que revela a resposta perfeita. Se esse fosse o caso, a IA seria boa para reunir insights sobre concorrentes, diferenciadores e coisas do tipo. A magia de construir bons produtos é ter opiniões e ideias sobre o que você está trabalhando para resolver as necessidades dos clientes hoje e no futuro. Existem muitas dinâmicas diferentes em jogo, tornando difícil lançar o contexto necessário em um modelo de linguagem grande que fornece aos desenvolvedores os insights necessários.
É difícil, talvez quase impossível, obter uma Agente de IA para definir essa visão de futuro para você. O que ele pode fazer é pegar inputs para ajudar a eliminar e revelar tendências, problemas, etc. Mas é o desenvolvedor humano que precisa tomar as decisões que definem e fortalecem o desenvolvimento do produto.
Sabor e Diferenciação
Há uma razão pela qual quase todos os aplicativos no mercado hoje têm um par ou rival: as pessoas têm gostos diferentes e querem um produto que reflita seus gostos e opiniões. O Linear tem uma abordagem muito diferente para gerenciamento de projetos, digamos, do Asana ou Sim.
Uma das maneiras mais seguras de construir um produto de sucesso envolve chegar à mesa com uma nova visão sobre como um problema deve ser resolvido e uma percepção real e sentida. sentido empático da experiência de um ser humano usando um determinado produto ou aplicativo.
A peça-chave é gosto e diferenciação — opiniões sobre o que você está construindo e o que o torna único. O que os LLMs foram treinados e as informações disponíveis nem sempre são voltadas para o futuro, e se você estiver usando os mesmos modelos que todos os outros, não obterá insights diferenciados.
Embora a IA possa criar diferentes iterações com base em uma série de prompts, os humanos ainda são os melhores delegados para fazer uma escolha opinativa sobre a experiência do produto, porque eles entendem como será a sensação de usar esse produto.
Pense desta forma: se você e todos que você conhece estão usando IA para construir seus produtos, seu produto não será diferente. Para se destacar em um campo competitivo, você precisa tomar decisões de design e produto de um lugar que diferencie sua experiência com o produto dos outros no mercado.
Escala e Infraestrutura
Ao pensar em como um aplicativo será dimensionado ou interagirá com outros aplicativos, acho improvável que neste momento a IA tenha muito a oferecer.
Para uma engenharia de sistemas eficaz, você tem que raciocinar sobre diferentes sistemas, como as coisas se encaixam e entender como construir infraestrutura de uma forma que suporte escalonamento eficiente e eficaz. Enquanto a IA funciona bem construindo recursos individuais dentro de um sistema existente, a engenharia de sistemas distribuídos requer considerar todas as diferentes camadas de infraestrutura e antecipar uma série de futuros potenciais.
Para entender como um aplicativo pode dimensionar o tráfego, você precisa entender os padrões de uso atuais e pensar no que eles podem implicar na forma como as pessoas usarão o produto no futuro.
Embora a IA possa ser útil para visualizar ou modelar esses futuros, ainda há um alto nível de gosto, complexidade e incerteza que são melhor negociados por pessoas que entendem seus produtos e clientes em um nível humano muito profundo.
A IA como Copiloto dos Desenvolvedores
Inevitavelmente, haverá uma mudança na forma como os desenvolvedores definem seus papéis. Se pensarmos em um campo como garantia de qualidade e testes, ambos estão prontos para serem transferidos em grande parte para a IA.
Hoje, é fácil projetar um serviço de IA que execute todas as permutações possíveis para tentar quebrar um aplicativo. Isso provavelmente significa que um engenheiro de QA, como o definimos hoje, não existirá em 10 a 20 anos (na verdade, muitas empresas já estão eliminando essa função). Mas um engenheiro ainda precisará revisar e projetar os algoritmos e comandos e tomar decisões sobre como consertar o código com base em quais bugs e problemas ele encontrar.
A IA ajudará a tornar os desenvolvedores mais produtivos. Em vez de ter que gastar muito tempo executando, os engenheiros podem dedicar seu tempo a descobrir o que exatamente estão construindo com a IA aumentando e acelerando a implementação.
Isso significa que provavelmente veremos empresas enviando produtos e atualizações de recursos em um ritmo mais rápido, e com a IA como um copiloto supervisionando e verificando novamente seu trabalho, esse código provavelmente terá menos erros. Provavelmente veremos equipes menores e mais ágeis, mas em vez de deixar os desenvolvedores sem trabalho, isso significará, na verdade, aplicar o mesmo número de engenheiros a um número maior de tarefas complexas.
O resultado final para os produtos? Mais tempo gasto nos tipos de problemas empolgantes que os levaram ao desenvolvimento de produtos para começar, e produtos mais sofisticados e bem projetados para seus consumidores.
Tabela: Comparação entre IA e Humanos no Desenvolvimento de Produtos
| Aspecto | IA | Humanos |
|---|---|---|
| Pensamento Crítico | Pode ajudar a identificar padrões e tendências. | Capaz de tomar decisões complexas e criativas. |
| Definição de Problemas | Pode reunir insights, mas não pode definir a visão de futuro. | Define e fortalece o desenvolvimento do produto. |
| Gosto e Diferenciação | Pode criar iterações baseadas em prompts, mas não diferenciadas. | Toma decisões opinativas sobre a experiência do produto. |
| Escala e Infraestrutura | Pode modelar futuros, mas não pode antecipar todas as complexidades. | Entende produtos e clientes em um nível humano profundo. |
| Produtividade | Ajuda a economizar tempo em tarefas discretas. | Dedica tempo a problemas complexos e empolgantes. |
Perguntas Frequentes
1. A IA pode substituir completamente os desenvolvedores de produtos?
Não, a IA não pode substituir completamente os desenvolvedores de produtos. Embora a IA possa ajudar em tarefas discretas e bem definidas, a maioria do desenvolvimento de produtos requer pensamento crítico, opiniões e uma compreensão profunda dos clientes e produtos, que são melhor manejados por humanos.
2. Como a IA pode ajudar no desenvolvimento de software?
A IA pode ajudar no desenvolvimento de software ao fornecer primeiros rascunhos de código, traduzir relatórios de bugs em solicitações de pull e executar testes de qualidade. Isso economiza tempo para os desenvolvedores, permitindo que eles se concentrem em problemas mais complexos e criativos.
3. Quais são as áreas do desenvolvimento de produtos onde a IA não é eficaz?
A IA não é eficaz na definição de problemas, na definição de gostos e na escala e infraestrutura. Essas áreas requerem pensamento crítico, opiniões e uma compreensão profunda dos clientes e produtos, que são melhor manejados por humanos.
4. Como a IA pode aumentar a produtividade dos desenvolvedores?
A IA pode aumentar a produtividade dos desenvolvedores ao ajudar em tarefas discretas e bem definidas, como a escrita de código inicial e a execução de testes de qualidade. Isso permite que os desenvolvedores se concentrem em problemas mais complexos e criativos.
5. Qual é o futuro da IA no desenvolvimento de produtos?
O futuro da IA no desenvolvimento de produtos é promissor. A IA continuará a ajudar os desenvolvedores a economizar tempo em tarefas discretas e bem definidas, permitindo que eles se concentrem em problemas mais complexos e criativos. Isso resultará em produtos mais sofisticados e bem projetados para os consumidores.
Conclusão
A IA tem o potencial de transformar o desenvolvimento de produtos, mas não substituirá completamente os desenvolvedores humanos. A verdadeira força da IA está em sua capacidade de complementar o trabalho humano, economizando tempo em tarefas discretas e bem definidas. Isso permite que os desenvolvedores se concentrem em problemas mais complexos e criativos, resultando em produtos mais sofisticados e bem projetados para os consumidores.
A colaboração entre IA e humanos é essencial para o sucesso no desenvolvimento de produtos. Enquanto a IA pode fornecer insights e automatizar tarefas repetitivas, os humanos são necessários para tomar decisões críticas, definir a visão de futuro e entender profundamente os clientes e produtos. Juntos, IA e humanos podem criar produtos inovadores que atendem às necessidades dos clientes de maneira eficaz e eficiente.
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