Inteligência Artificial

Os 5 principais erros de quem tenta aplicar IA em produto

A inteligência artificial já faz parte do nosso dia a dia, e não tem volta. Nos últimos anos, vimos a IA transformar a maneira como produtos digitais são criados, entregues e consumidos. Mas, assim como toda tecnologia promissora, ela também traz desafios. E, em meio ao hype, muitas equipes acabam cometendo erros que podem comprometer todo o potencial da IA.

Aqui na Tera, acompanhamos centenas de times de produto e vimos de perto como a IA pode ser uma aliada poderosa, mas também uma armadilha se mal aplicada. Por isso, listamos os cinco principais erros, e como evitá-los, para você não cair nas mesmas ciladas.

Boa leitura!

1. Falta de objetivos claros

Muitas vezes, o erro começa antes mesmo de escolher a tecnologia. Equipes de produto, pressionadas pela concorrência ou pelo hype, decidem aplicar IA sem definir claramente qual problema ela vai resolver ou qual resultado esperam alcançar.

Na prática:
Você já viu aquela frase “precisamos de IA no nosso produto”? Sempre que ouvimos isso, perguntamos: “Mas pra quê?”. Se a resposta for “porque está na moda” ou “porque a concorrência tem”, cuidado!

A IA só faz sentido quando está alinhada com uma dor real do usuário ou do negócio. Se você não sabe o que quer resolver, dificilmente a IA vai te ajudar.

Como evitar:
Antes de investir em qualquer solução, faça uma imersão nas necessidades do seu produto e do seu público. Defina métricas claras e objetivos tangíveis. Só assim você vai saber se a IA está realmente agregando valor.

2. Superestimação das capacidades da IA

A inteligência artificial é incrível, mas não é mágica. Muitas equipes acreditam que a IA pode substituir completamente processos humanos ou resolver problemas complexos sem supervisão.

Na prática:
Já vimos times que implementaram chatbots esperando que eles resolvessem todos os problemas de atendimento, só para descobrir que situações complexas ainda exigem intervenção humana. Ou sistemas de recomendação que, sem dados suficientes, começam a sugerir coisas completamente fora do contexto.

Como evitar:
Conheça as limitações da IA. Entenda onde ela pode agregar valor e onde ainda precisa de supervisão humana. Defina expectativas realistas e comunique-as para toda a equipe.

3. Dados de baixa qualidade ou mal preparados

A IA é tão boa quanto os dados que recebe. Muitas equipes subestimam a importância da qualidade e da preparação dos dados, achando que basta jogar um monte de informações no sistema e esperar resultados mágicos.

Na prática:
Um time de produto que usou dados desatualizados para treinar um modelo de recomendação acabou sugerindo produtos fora de estoque para os usuários. Resultado: experiência frustrante e perda de confiança.

Como evitar:
Invista em uma estratégia robusta de coleta, limpeza e organização dos dados. Certifique-se de que eles sejam representativos, atualizados e relevantes para o problema que você quer resolver.

4. Negligenciar a supervisão humana

Um dos maiores erros é achar que a IA pode funcionar totalmente sem intervenção humana. Mesmo os sistemas mais avançados ainda precisam de supervisão para garantir qualidade, relevância e segurança.

Na prática:
Já vimos casos de chatbots que, sem revisão humana, começaram a dar respostas inadequadas ou até ofensivas. Ou sistemas de automação que aprovaram transações suspeitas porque não tinham um fluxo de validação.

Como evitar:
Mantenha sempre um fluxo de revisão e validação humana, especialmente em processos críticos ou sensíveis. A IA é uma ferramenta poderosa, mas ainda precisa de gente para guiá-la.

5. Falta de estratégia de escalabilidade e integração

Muitos projetos de IA começam como experimentos ou pilotos, sem considerar como serão integrados aos sistemas existentes ou como poderão ser escalados para atender a uma base maior de usuários.

Na prática:
Um time que desenvolveu um chatbot para um pequeno volume de atendimentos não pensou em como ele funcionaria com milhares de usuários simultâneos. Resultado: sistema travado, atendimento lento e frustração geral.

Como evitar:
Planeje a arquitetura do sistema desde o início, considerando integração com sistemas legados, capacidade de processamento e necessidade de escalabilidade. Comece pequeno, mas pense grande desde o começo.

O que aprendemos com quem já caiu nesses erros?

Chatbots mal implementados:

Um e-commerce implementou um chatbot sem definir claramente o escopo de atuação.

Resultado: o chatbot não entendia perguntas simples e aumentou a demanda por atendimento humano.

Sistemas de recomendação com dados ruins:

Uma plataforma de streaming usou dados incompletos para treinar seu modelo de recomendação.

Resultado: sugestões irrelevantes e queda na retenção de usuários.

Automação sem supervisão:

Uma fintech automatizou a aprovação de transações sem revisão humana.

Resultado: aumento de fraudes e prejuízo financeiro.

Como evitar esses erros na prática?

Defina objetivos claros: Antes de investir em IA, identifique o problema que você quer resolver e as métricas que vão medir o sucesso.
Mantenha expectativas realistas: Conheça as limitações da IA e comunique-as para toda a equipe.
Invista em dados de qualidade: Garanta que os dados utilizados sejam limpos, atualizados e representativos.
Mantenha a supervisão humana: Não substitua completamente a intervenção humana; mantenha um fluxo de revisão e validação.
Planeje a escalabilidade e integração: Considere desde o início como o sistema será integrado e escalado.

Conclusão: IA é ferramenta, não mágica

A inteligência artificial é uma aliada poderosa para times de produto, mas só faz sentido quando aplicada com propósito, planejamento e supervisão.

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