Discovery com IA

É o processo de identificar e validar oportunidades antes de construir, adaptado ao que a IA exige. Além de desejabilidade, viabilidade e valor, avalia se há dados suficientes e acessíveis, se o problema tolera erro probabilístico, se o custo por transação cabe, se o risco (privacidade, viés, segurança) é aceitável e se existe capacidade humana para supervisionar. Também inclui verificar o que já é possível fazer com ferramentas existentes antes de construir algo próprio. É o discovery tradicional com perguntas adicionais que a natureza probabilística da IA impõe.

Em Produto, as perguntas de IA devem ser feitas cedo: qual a tolerância a erro deste fluxo? Quais dados existem e quem é dono? Qual o custo de um erro? Quem vai revisar? Se a resposta é “erro zero” ou “não temos dados”, IA não é a solução, ou não ainda. Descobrir isso no discovery é muito mais barato do que no piloto. Por exemplo, o discovery mostra que 40% dos chamados são “onde está meu pedido?”. Uma resposta determinística por integração com a API de rastreamento resolve; IA não é necessária ali.

Use discovery para decidir o que construir e se IA é a abordagem certa. Use PRD para especificar o que foi decidido. Use PoC para provar a viabilidade técnica do que foi especificado. A ordem importa: decidir, especificar, provar. Uma forma simples de diferenciar: discovery pergunta “devemos?”; PRD define “o quê”; PoC verifica “dá?”.

Product discovery (Cagan, Torres) aplicado a IA; 'AI opportunity assessment' consolidado por PMs e consultorias a partir de 2023.

Cagan, Inspired (2017); Google People + AI Guidebook, User Needs + Defining Success