São Paulo — InkDesign News — No cenário atual, impulsionado por machine learning e deep learning, a integração de agentes de IA nas empresas está transformando a forma como os Product Managers (PMs) operam, promovendo uma evolução nas funções tradicionais em um ambiente de trabalho dinâmico.
Arquitetura de modelo
Os modelos de IA estão sendo projetados para maximizar a eficiência. A estrutura básica, como o Human-Centric Automation Matrix, permite que os PMs classifiquem as tarefas segundo a capacidade da IA e o desejo de automação dos trabalhadores. Essa abordagem considera a vontade dos funcionários de automatizar tarefas repetitivas, enquanto pondera a preocupação com a perda de controle.
A maioria dos trabalhadores tem preocupações sobre a precisão e a confiabilidade da IA. A perda de emprego e a falta de supervisão são outras preocupações.
(“An overwhelming majority of workers in the study worried about accuracy and reliability of AI, with fear of job loss and lack of oversight as other concerns.”)— Estudo de Stanford
Treinamento e otimização
O treinamento dos modelos é crucial para garantir resultados confiáveis. O estudo destaca um ponto importante: o desejo do trabalhador pela automação é um fator mais decisivo para a adoção bem-sucedida do que apenas a viabilidade técnica. Um exemplo alarmante foi o incidente com a Replit, que comprometeu a base de dados de uma empresa, levantando questões sobre a autonomia total da IA.
A preferência é claramente que a IA atue em um papel de parceria, e não como um agente autônomo.
(“The preference is clearly for AI taking a partnership or assistive role.”)— Estudo de Stanford
Resultados e métricas
O estudo de Stanford apresenta a Human Agency Scale (HAS), que classifica o nível de automação em cinco categorias, desde operação totalmente autônoma até o envolvimento humano essencial. A maioria dos trabalhadores mostra-se confortável com níveis de automação que requerem significativa direção humana.
A matriz de automação permite que os PMs identifiquem as tarefas a serem priorizadas para automação. As tarefas na “Green Light Zone” incluem a automação de insights de mercado e geração de rascunhos de documentos, com alta viabilidade técnica e desejo de automação. Já as tarefas na “Red Light Zone”, como gerar comunicação de marketing, requerem mais cautela.
Os PMs devem explorar a automação em áreas de alto impacto, utilizando a matriz para aumentar a produtividade sem comprometer o controle em tarefas críticas. Este enfoque não apenas preserva a função dos PMs, mas os capacita a moldar o futuro de suas posições.
As aplicações práticas de inteligência artificial nas funções de gerenciamento de produtos estão apenas começando a ser percebidas. A continuidade da pesquisa focada em um modelo centrado no ser humano será vital para garantir que os benefícios da IA sejam plenamente integrados ao sucesso organizacional.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
