Nos últimos meses tenho acompanhado diversas conversas sobre Inteligência Artificial em produtos digitais.
E existe uma pergunta que aparece com frequência:
“Onde podemos encaixar IA no nosso produto?”
Parece uma pergunta razoável.
Mas ela parte de uma premissa perigosa.
Quando começamos por ela, a tecnologia vira o centro da discussão, e não o problema que estamos tentando resolver.
Talvez a pergunta correta aqui seja outra:
“Existe alguma necessidade que uma IA resolve melhor do que nossas formas atuais ou melhor que qualquer outra forma disponível?”
Perceba a diferença.
Na primeira pergunta, estamos procurando um lugar para encaixar uma tecnologia.
Na segunda, estamos procurando uma forma melhor de resolver um problema.
E isso muda completamente a conversa.
Nem tudo precisa de IA
Muitas empresas estão correndo para adicionar Inteligência Artificial em produtos, processos e serviços.
Mas existe uma questão simples que deveria vir antes:
Isso gera mais valor do que outros recursos existentes?
E quando falamos de valor, não estamos falando apenas de experiência.
Estamos falando também de custo.
Se uma solução baseada em IA é mais cara, mais complexa e entrega o mesmo resultado que já existia antes, ela não representa evolução.
Representa apenas uma troca de tecnologia.
Em alguns casos, a IA gera ganhos enormes.
Em outros, ela se transforma em uma métrica de vaidade cara e difícil de sustentar.
A pergunta continua sendo a mesma:
O usuário ganha algo relevante com isso? E o negócio também?
Se a resposta for não, talvez a IA não seja necessária.
E vale lembrar: decisões importantes precisam ser sustentadas por evidências, não apenas por opiniões ou impressões pessoais.
IA como prática e IA como oferta
Existe uma distinção importante que muitas vezes passa despercebida.
Podemos usar IA de duas formas diferentes.
A primeira é como prática.
Nesse cenário, ela faz parte dos processos internos da empresa.
Ajuda a organizar informações, sintetizar pesquisas, analisar dados, acelerar documentação ou apoiar atividades operacionais.
O cliente muitas vezes nem percebe que ela existe.
Mas a empresa se torna mais eficiente (e nesse caso faz sentido essa ferramenta nos processos internos).
A segunda é como oferta.
Nesse caso, a IA aparece diretamente para o usuário final.
Ela passa a fazer parte da experiência do produto.
- Um chatbot.
- Um assistente.
- Um gerador de conteúdo.
- Uma recomendação automatizada.
Aqui o critério deve ser ainda mais rigoroso.
Não basta que a funcionalidade seja interessante.
Ela precisa fazer sentido para quem vai utilizá-la.
Caso contrário, estamos apenas adicionando complexidade a uma experiência que já funcionava e, muitas vezes, por pura vaidade interna da empresa.
Nos processos, a IA sempre deve estar ajustada ao estágio do trabalho também
Outro erro comum acontece durante a exploração de soluções.
Ferramentas de IA são excelentes para criar artefatos rapidamente.
Mas isso não significa que devemos buscar máxima fidelidade o tempo inteiro.
Imagine um momento inicial de descoberta.
Ainda estamos explorando possibilidades.
Testando hipóteses.
Questionando caminhos.
Se a ferramenta gera uma resposta extremamente refinada e visualmente acabada, ela pode criar uma falsa sensação de certeza.
O time começa a discutir detalhes de execução antes de validar se a direção faz sentido.
Por isso, a saída da IA deveria respeitar o estágio do trabalho.
Exploração pede exploração.
Validação pede validação.
Refinamento pede refinamento.
Nem toda resposta precisa parecer pronta para produção.
Escalar IA exige governança
Conforme a adoção cresce, surge um novo desafio.
Consistência.
Não basta disponibilizar ferramentas para toda a empresa e esperar que os resultados apareçam.
É necessário construir uma estrutura mínima.
Isso inclui:
- Templates de prompt para tarefas recorrentes.
- Diretrizes claras de uso.
- Casos em que a IA deve ser utilizada.
- Casos em que ela não deve ser utilizada.
- Regras de governança e responsabilidade.
Sem isso, cada pessoa passa a trabalhar de uma forma diferente.
E o resultado costuma ser mais ruído do que ganho de produtividade.
Aonde a IA realmente brilha
Se existe um lugar onde a IA já demonstra enorme potencial, é na capacidade de processar grandes volumes de informação.
Empresas acumulam pesquisas, relatórios, entrevistas, métricas, documentos e registros operacionais durante anos.
Grande parte desse conhecimento fica dispersa.
Difícil de acessar.
Difícil de conectar.
Difícil de transformar em ação.
Nesse cenário, a IA se torna uma ferramenta poderosa para encontrar padrões, organizar conhecimento e acelerar análises.
Por isso, revisitar processos periodicamente continua sendo uma prática valiosa.
Mapear jornadas.
Auditar experiências.
Identificar gargalos.
Buscar oportunidades de melhoria.
A diferença é que agora temos uma ferramenta muito mais capaz para nos ajudar a navegar por toda essa complexidade.
No fim, o foco continua sendo o mesmo
A Inteligência Artificial muda ferramentas.
Muda velocidade.
Muda algumas formas de trabalhar.
Mas não muda a pergunta mais importante do design e da construção de produtos:
Estamos resolvendo um problema real das pessoas de forma sustentável, escalável e com retorno financeiro adequado?
Se a IA ajudar nisso, ótimo.
Se não ajudar, talvez ela seja apenas uma solução sofisticada procurando um problema para resolver.
Referências
APPARICIO JÚNIOR. Apparicio Júnior. Portfólio e publicações sobre Design, Produto, DesignOps e Inteligência Artificial. Disponível em: https://www.apparicio.co.uk/aj/. Acesso em: 15 jun. 2026.
DESIGN CIRCUIT. Design Circuit. Comunidade e plataforma de conteúdo sobre Design, Produto, UX e Inteligência Artificial. Disponível em: https://designcircuit.co/. Acesso em: 15 jun. 2026.
