O que a IA pode (ou não pode) decidir pelo seu time de produto?

A inteligência artificial tem sido apresentada como a grande aliada da produtividade, da eficiência e, claro, da inovação. Em muitos times de produto, ela já está sendo usada para acelerar decisões, automatizar testes, prever comportamentos e até gerar interfaces. Mas, em meio a tantas promessas, surge uma pergunta inevitável: o que exatamente a IA pode — ou não pode — decidir pelo seu time de produto?

A resposta exige mais do que empolgação tecnológica. Ela demanda uma análise crítica sobre o papel das decisões humanas no design de produtos, especialmente quando falamos em experiência do usuário.

É verdade que a IA já consegue processar volumes massivos de dados e oferecer sugestões com base em padrões estatísticos. Ela pode, por exemplo, indicar qual fluxo converte mais, prever a taxa de abandono de uma jornada ou até sugerir textos e elementos visuais com base em comportamento anterior. Algumas ferramentas como o Mixpanel, Hotjar com IA ou plataformas de teste A/B inteligentes já fazem isso hoje. Mas, apesar da precisão aparente, essa capacidade de decisão da IA ainda é, essencialmente, reativa e preditiva — e não verdadeiramente estratégica ou empática.

Tomemos como exemplo uma interface que apresenta alto índice de desistência no cadastro. A IA pode apontar que 70% dos usuários abandonam no campo “CPF”, e sugerir removê-lo. Mas ela não entende por que aquilo acontece. Será que o campo é sensível demais? O usuário teme o uso indevido dos dados? Ou será que o momento do cadastro é precoce demais na jornada?

É aqui que o papel do time de produto se torna insubstituível. A IA pode apontar sintomas, mas não o contexto. Pode sugerir mudanças, mas não intuir necessidades humanas. A empatia, a escuta ativa, a leitura crítica de dados, o entendimento das limitações sociais e culturais dos usuários — tudo isso ainda exige a atuação humana, especialmente do time de UX.

Case de mercado

Em um projeto conduzido pela Ideativo Design para o Agile Flex, um aplicativo da Intelipost voltado à logística de coleta de encomendas, a equipe enfrentou um desafio comum em produtos digitais: equilibrar segurança e usabilidade. O app precisava garantir compliance com validação de identidade, utilizando recursos como reconhecimento facial, leitura de documentos via OCR e biometria.

No entanto, esses recursos não foram inseridos por modismo ou apenas por viabilidade técnica. Durante as etapas de pesquisa qualitativa e visitas em campo, o time identificou um ponto de fricção no processo de cadastramento de motoristas. Muitos abandonavam o cadastro porque ele exigia escanear vários documentos, preencher campos extensos e fazer uploads — tudo isso enquanto seguiam com a rotina puxada nas ruas. O tempo disponível simplesmente não permitia concluir todas as etapas de uma vez só.

A partir disso, a solução não veio da IA sozinha, mas de uma decisão de design baseada em empatia e contexto: o cadastro passou a ser sequenciado. Em vez de solicitar todas as informações de uma só vez, o app passou a coletar dados conforme a jornada real do usuário. Por exemplo, ao aceitar uma corrida que exigisse o documento do veículo, o app solicitava esse item pontualmente. O motorista podia fotografar o documento ali mesmo, com o celular, e a IA tratava de ler os dados via OCR, analisar as informações, e liberar (ou marcar como pendência) de forma inteligente.

Como nem todas as corridas exigem os mesmos documentos, o sistema passou a agir sob demanda, com o apoio da IA para análise, mas com arquitetura de experiência centrada na rotina dos usuários. O resultado foi um aumento expressivo na adesão dos motoristas e uma experiência de cadastro mais leve, integrada e eficiente — sem abrir mão do rigor necessário.

Essa é a diferença entre usar IA para automatizar processos e usá-la de forma estratégica, alinhada à realidade das pessoas que vão interagir com o produto. O valor da IA não está em decidir por nós, mas em ampliar nossa capacidade de tomar decisões mais conscientes.

Os perigos das decisões apenas com IA

Outro ponto de atenção é quando times se apoiam demais na IA para priorizar features ou definir roadmaps. Ferramentas como o Productboard ou o Jira com assistentes inteligentes ajudam a organizar feedbacks e sugerem prioridades com base em volume de pedidos ou tendências. Mas uma funcionalidade muito pedida não é necessariamente a mais estratégica — e uma que parece pouco popular pode ser essencial para um segmento específico e sensível.

O perigo, nesse caso, é delegar o critério de impacto para uma máquina que não compreende os objetivos do negócio nem as nuances da experiência humana. A IA pode dizer o que é comum, mas não o que é relevante. E o papel do time de produto, afinal, é fazer escolhas conscientes, não apenas estatisticamente válidas.

Isso não significa descartar a IA — muito pelo contrário. O potencial dela em testes automatizados, análises de comportamento, personalização de experiências e geração de conteúdo é enorme. O ponto é que essa tecnologia deve potencializar o olhar crítico, e não substituí-lo. Times de produto que usam a IA como lente complementar — e não como piloto automático — tendem a tomar decisões mais sustentáveis e com maior valor agregado.

No fim, a IA pode decidir muitas coisas. Mas as decisões que envolvem pessoas, contexto e propósito — ainda são (e devem ser) humanas.