O desenvolvimento ágil de software tem sido uma força importante para a inovação e a eficiência no setor de TI. À medida que as demandas do mercado evoluem e se tornam mais complexas, a fase de Discovery, o processo de explorar e entender requisitos e oportunidades, também precisa se reinventar. A IA pode ser uma ótima aliada nessa transformação, potencializando o desenvolvimento ágil de software e agregando um valor significativo aos negócios.
Essa etapa tradicionalmente depende de métodos como entrevistas com stakeholders, workshops de ideação e análise de mercado. Embora esses meios continuem sendo essenciais, a incorporação da IA oferece uma profundidade e precisão sem precedentes. Ferramentas de machine learning e análise de dados permitem processar alta quantidade de informações em tempo real, identificando padrões e tendências mais precisas. Por exemplo, algoritmos de IA podem analisar feedback de clientes, riscos e aprofundamento em regras de negócios para prever futuras funcionalidades e identificar oportunidades de avanços tecnológicos. A análise profunda de perfis e segmentações de clientes e suas correlações de consumo são também fortes aliados para cada vez mais entendermos do comportamento das pessoas e assim construir e melhorar os produtos digitais que são oferecidos, melhorando a assertividade e entregando cada vez mais produtos personalizados e com melhores experiências.
O processamento de linguagem natural (NLP) é outra faceta poderosa da IA. Com o NLP, é possível analisar automaticamente grandes volumes de textos não estruturados, como revisões de usuários, comentários em redes sociais e e-mails de suporte ao cliente. Isso acelera o processo de coleta de informações e proporciona insights qualitativos sobre as necessidades e expectativas dos clientes.
As plataformas de Customer Data Platform (CDP) desempenham uma importante função na modernização do Discovery. As CDPs centralizam dados de clientes de diversas fontes, oferecendo uma visão unificada e holística. Combinadas com IA, essas plataformas ajudam a criar personas detalhadas e precisas, permitindo a personalização de experiências e o desenvolvimento de soluções alinhadas às necessidades específicas dos diferentes segmentos de usuários.
No contexto do Discovery, na criação ou evolução de produtos digitais, diversos aplicativos e ferramentas de IA podem ser utilizados para otimizar e integrar esses insights. Por exemplo, o Forecast e o Productboard usam IA para oferecer previsões precisas de esforço e estimativas de roadmap, enquanto o Craft.io facilita a criação automática de roadmaps de produtos, sugerindo funcionalidades com base em dados de mercado e feedback de clientes. Essas ferramentas ajudam as equipes de desenvolvimento a focar nas prioridades estratégicas e a gerenciar eficientemente as interdependências dos projetos.Além disso, modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o GPT-4, exercem uma missão crucial. Eles podem analisar vastos volumes de dados textuais e fornecer insights detalhados e contextuais que seriam difíceis de obter de outra forma. Os LLMs podem resumir feedbacks de clientes, identificar tendências emergentes e até sugerir novas funcionalidades baseadas em análises de texto de múltiplas fontes.
Essas ferramentas de IA, quando combinadas com métodos tradicionais, proporcionam uma aceleração abrangente e poderosa para o desenvolvimento ágil de software. Elas permitem uma análise mais rápida e precisa e uma capacidade aumentada de responder às necessidades do mercado de forma ágil e disruptiva.
Apesar de a IA trazer inúmeros benefícios para o Discovery, é crucial reconhecer que ela não substitui a necessidade de métodos tradicionais e essenciais: A interação humana, a criatividade e a compreensão do contexto cultural e social continuam sendo elementos de sucesso para qualquer concepção, construção e evolução de produtos. As entrevistas em profundidade, os workshops de co-criação e os estudos etnográficos fornecem insights que os dados quantitativos sozinhos não podem capturar. Esses métodos permitem um entendimento mais profundo das necessidades emocionais e contextuais dos usuários, substanciais para desenvolver soluções transformadoras e impactantes. O human-to-human ainda segue capturando a essência das coisas e é sem dúvida, insubstituível em processos de criação e evolução de produtos digitais.
A integração da IA proporciona uma combinação poderosa de eficiência, precisão e profundidade. No entanto, para maximizar o valor para o negócio, é necessário equilibrar o uso de tecnologias avançadas com abordagens tradicionais. Somente assim as empresas poderão explorar todo o potencial da IA, impulsionando o progresso e criando soluções que realmente atendam às necessidades e expectativas dos clientes, enquanto mantêm o toque humano necessário para o sucesso sustentável.
*Rodolfo Alfaro é Head Of Agile Development, Digital Strategy & Innovation na NAVA Technology for Business
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