IA Generativa: acelerando a concepção de produtos digitais

Como as empresas podem responder às crescentes demandas por produtividade e eficiência em um mundo digital em constante mudança? O período pandêmico acelerou a digitalização de várias empresas e agora o desafio é outro. Entramos em uma era de incertezas, na qual não há mais espaço para desperdícios ou prolongados ciclos de entrega de software. As organizações, mais do que nunca, exigem não só produtos de alta qualidade, mas também uma produtividade elevada na criação desses produtos.  

Em resposta a essa necessidade de eficiência e agilidade, a IA generativa desponta como uma das tecnologias mais promissoras. Pesquisas recentes da McKinsey apontam a Inteligência Artificial Generativa (GenAI), como a principal prioridade dos CEOs para 2024, refletindo a expectativa de que essa tecnologia redefina as operações em uma vasta gama de setores.   

A capacidade de automatizar, otimizar e inovar nos processos está no cerne dessa transformação, mas como as organizações podem realmente aproveitar os benefícios da GenAI para impulsionar seus negócios?  

dti evolve: transformando nossa metodologia através da GenAI

Na dti digital, não nos contentamos em entregar apenas o que nos é solicitado. Buscamos entender a fundo as necessidades dos nossos clientes para focarmos no que realmente vai gerar valor a longo prazo.   

Para garantir a qualidade do que desenvolvemos, nossos processos estão em constante evolução e, agora, com a incorporação da IA generativa, não é diferente. Com o dti evolve, estamos redefinindo a criação dos nossos produtos digitais, utilizando a IA Generativa como uma ferramenta poderosa na nossa jornada de inovação contínua.   

Nossa metodologia sempre foi nosso diferencial e continua sendo. Agora, além de uma execução impecável, estamos aproveitando o melhor das ferramentas de IA para acelerar nosso fluxo de criação de produtos digitais, mantendo nosso pragmatismo e nosso compromisso com a convergência e a melhoria contínua.  

É vital, entretanto, que a inovação trazida pela IA Generativa esteja alinhada com práticas éticas e seguras. Estamos tratando esse assunto com a devida importância e seriedade na dti, adotando uma abordagem criteriosa para garantir que nossas inovações com IA não apenas atendam aos padrões técnicos mais elevados, mas também respeitem os princípios de segurança, privacidade e ética. Detalhes adicionais sobre como estamos abordando esse tema serão explorados mais adiante no artigo.  

Com esse entendimento claro de nossas responsabilidades, vemos que a mudança ocorre em diversos pontos do nosso fluxo de trabalho e está presente desde o início do processo.   

Neste artigo, vamos explorar alguns exemplos de impacto nas atividades que ocorrem na concepção de um produto digital. Desde o entendimento do problema/oportunidade até as avaliações de viabilidade técnica da solução. 

Começando pelo discovery

Ao conceber nossos produtos digitais, a primeira e crucial etapa é o Discovery. Particularmente o inicial, em que começamos a entender profundamente o problema ou a oportunidade que estamos enfrentando.   

Ao longo dos últimos anos, desenvolvemos e refinamos diversas abordagens que nos ajudam na construção e evolução de produtos digitais. Hoje, temos grande habilidade de adaptar frameworks existentes para otimizar o tempo dos stakeholders e, simultaneamente, validar os melhores caminhos de solução.   

Todavia, sabemos que apenas otimizar o que está estabelecido não é o suficiente para manter a liderança em inovação. Recentemente, começamos a incorporar ferramentas de IA para potencializar nossos resultados já nessa fase de entendimento do cenário. Abaixo, detalhamos algumas dessas ferramentas e os benefícios que alcançamos a partir desse uso.

IA Generativa como especialista de negócio

Aprofundando no cenário do cliente  

Nem sempre é simples entender o mercado de nossos clientes, contudo, isso não nos intimida. Antes do uso de IA, era comum que pesquisas consumissem um tempo significativo do time em atividades de busca e consolidação das informações, pela dificuldade de encontrar fontes confiáveis e consistentes de informação.  

Atualmente, combinamos processos de pesquisa em profundidade, como entrevistas e sombra, com levantamentos potencializados pela Inteligência Artificial.

Caso de uso: geração de análise de mercado 

Para garantir a segurança e relevância da informação, utilizamos como fonte principal de pesquisa a plataforma proprietária desenvolvida pelo grupo WPP, do qual a dti faz parte. Além disso, antes de iniciar as pesquisas, alinhamos com nossos clientes sobre as estratégias que utilizaremos ao longo de todo o processo.   

Iniciamos o processo de pesquisa a partir de prompts reutilizáveis, ou seja, consultas pré-definidas e estruturadas que orientam os modelos de IA a gerar análises consistentes e pertinentes sobre temas específicos.   

Os resultados do uso dos aceleradores de IA são expressivos! Conseguimos aumentar a base de informações consultadas e diminuir em até 70% o tempo gasto pelo time para fazer a análise de mercado e consolidar as informações.  

Em termos de ganhos para o processo, é possível dizer que os times têm iniciado o trabalho em um novo produto com maior compreensão sobre termos técnicos, pontos estratégicos do mercado e riscos relevantes. Isso nos permite ter o posicionamento correto como crafters: somos parceiros dos nossos clientes, capazes de contribuir de forma ativa na construção do produto certo.

Caso de uso: arqueologia das soluções facilitada 

Além da dificuldade para acessar as pessoas usuárias, ainda nos deparamos com casos em que as regras de negócio de um produto não são completamente compreendidas, especialmente ao assumirmos a gestão de soluções legadas já existentes nos clientes. Este é um desafio substancial, pois o entendimento profundo das nuances de negócio de tais sistemas é crucial para qualquer iniciativa de evolução ou manutenção eficaz.   

Temos usado assistentes de código de IA, como o Github Copilot, para fazer documentações do código legado. O objetivo é extrair as regras de negócio importantes do sistema a fim de facilitar a transmissão de conhecimento para as equipes que assumirão sua gestão.   

Além disso, utilizamos essa tecnologia para gerar diagramas a partir do código, proporcionando uma representação visual clara dos domínios existentes e suas inter-relações. Esse processo acelera a compreensão e repasse do produto para as equipes e facilita o onboarding de novos membros. Ademais, é um excelente ponto de partida para futuras melhorias e inovações.

IA Generativa na geração de alternativas

Como ampliar repertório de soluções? 

À medida que evoluímos no entendimento do cenário, surgem definições essenciais para estruturar a solução. No entanto, frequentemente temos mais expectativas do que provas reais de que tudo aquilo que detalhamos será efetivo na resolução do problema.   

Com o uso de IA, conseguimos não apenas tangibilizar de maneira mais rápida uma proposta de solução, como também brincar com diferentes alternativas. É possível idealizar um protótipo do zero ou aumentar a fidelidade de um wireframe feito à mão, isso porque aqui o importante é validar se aquilo que estava no nosso imaginário realmente faz sentido ao se materializar.

Caso de uso: geração de protótipos conceituais 

Entendemos que, ao buscar por uma solução digital, há muitas informações que precisamos abordar e, para ajudar no entendimento, temos perguntas-chave que orientam o nosso momento de briefing.   

A partir dessa conversa inicial com nosso lead ou cliente, fazemos a construção de um protótipo conceitual que oriente nossos próximos passos. Como o protótipo conceitual funciona como uma base visual de discussão, não gastávamos muito esforço em sua construção. Mesmo assim, com o uso da Inteligência Artificial, temos concluído até 3x mais rápido esta etapa.   

Como resultado, é possível compreender com maior profundidade as necessidades, definir o time para trabalhar no contexto e desenhar melhores estratégias para a pesquisa aprofundada do cenário.   

Importante dizer que essa solução inicial não substitui a necessidade de uma pesquisa em profundidade, que possibilitará a estruturação de um protótipo realmente adequado às necessidades do cenário. Todavia, ela é de grande valia, pois contribui no entendimento de quais caminhos podemos trilhar, quais informações ainda não temos e precisamos aprofundar.  

Posteriormente, esses “rascunhos” de solução são evoluídos por um Product Designer capaz de definir padrões de interação, consistência visual com a identidade do cliente e boas práticas de usabilidade que tornem a solução consistente a longo prazo.

IA Generativa como assistente de documentação

Organizando os aprendizados

Ao levantar as informações sobre a solução que vamos construir, é natural que muito do aprendizado esteja pouco estruturado, sendo trabalhoso de documentar.  

Para facilitar a sumarização e organização das informações levantadas, temos criado prompts reutilizáveis que auxiliam a extrair informações específicas da grande massa de dados que levantamos. Alguns exemplos de informações que solicitamos são:   

• Levantamento das dores;  
• Principais oportunidades;  
• Stakeholders envolvidos;  
• Insights sobre a entrevista;  
• Jornada de usuário;  
• Indicadores-chave

Caso de uso: consolidando entrevistas 

Entrevistas talvez sejam uma das fontes mais ricas e mais caóticas de informação. Ao mesmo tempo que levantamos muito da percepção direta das pessoas usuárias e stakeholders, grande parte do conteúdo está em linguagem coloquial. E nem sempre da maneira mais adequada de registrar no formato escrito.   

Com o auxílio da IA, conseguimos utilizar transcrições, complementar o contexto e definir o formato de documentação. Tudo isso já seria de grande ajuda, mas ainda reduzimos em 2/3 o tempo gasto anteriormente!

IA Generativa como analista técnica

Preparando a operação contínua 

Já entendemos o cenário do nosso cliente, exploramos as possibilidades de negócio, elencamos objetivos estratégicos a serem seguidos e documentamos nossos aprendizados. Agora, é hora de explorarmos a viabilidade técnica da solução proposta e estabelecermos as condições propícias para iniciar nosso fluxo contínuo de entregas.   

Com o uso de ferramentas de IA, conseguimos acelerar as análises de viabilidade técnica e complementar a expertise do time. Isso para que possamos tomar decisões mais congruentes com as boas práticas de engenharia de software do mercado.  

Caso de uso: preparação da fundação técnica da solução  

Na dti, estamos explorando o uso de ferramentas de Inteligência Artificial para complementar a expertise humana em decisões arquiteturais e modelagem de banco de dados.    

Utilizamos IA para realizar análises críticas das “big pictures” arquiteturais, avaliando como os diferentes componentes do sistema interagem entre si. E, é claro, assegurando que as tecnologias e ferramentas escolhidas sejam as mais adequadas para os desafios específicos de cada projeto.    

Um exemplo relevante de uso está na identificação de redundâncias ou pontos de ineficiência que não são imediatamente óbvios para os desenvolvedores humanos. A IA também ajuda na sugestão de alternativas tecnológicas que podem aumentar a escalabilidade e a segurança dos sistemas.    

Para a modelagem de banco de dados, a IA é empregada para analisar esquemas existentes e sugerir otimizações. Exemplo disso é uma melhor definição de chaves primárias e estrangeiras, além da identificação de índices necessários para aprimorar o desempenho das consultas. A ferramenta também ajuda a criticar se os tipos de dados propostos são os ideais para as operações que o sistema precisa suportar, maximizando assim a eficiência e a performance. 

IA Generativa e expertise humana

Foram muitos exemplos, concorda? Esses casos ilustram como a IA é – e será – parte intrínseca dos nossos processos de trabalho e das soluções que desenvolvemos, influenciando diretamente na qualidade e velocidade do que entregamos.    

É importante destacar que, embora a IA seja uma poderosa ferramenta para iniciar projetos e superar desafios técnicos, é a expertise humana que enriquece esse processo. Somos nós que, com nosso pensamento sistêmico, combinaremos habilidades complexas como psicologia, observação, pensamento crítico, empatia, curiosidade, entre outros. Nosso objetivo é ter soluções criadas por pessoas, para pessoas, com a IA potencializando os resultados e possibilidades.   

Além disso, o uso seguro das ferramentas de Inteligência Artificial é um aspecto central dessa jornada de experimentação e aprendizado. Como parte do dti evolve, avaliamos criteriosamente cada ferramenta utilizada, com base em princípios claros de privacidade e segurança, e entendemos a seriedade desse assunto. Com o apoio do grupo WPP, contamos um time de profissionais qualificados para entendermos e mitigarmos os riscos associados a cada aplicação.   

Parceria na inovação  

Através do uso consciente das ferramentas de IA disponíveis, conseguimos, então, impulsionar a qualidade e velocidade dos resultados. Uma nova realidade que pode viabilizar soluções que antes eram proibitivas por razões de custo, por exemplo.    

Reconhecemos que estamos vivenciando uma evolução sem precedentes, com rupturas de paradigma em curso. Acreditamos fortemente que os times e empresas que equilibram autonomia de experimentação com um sólido processo de trabalho conseguirão extrair o potencial que as IAs Generativas prometem. Com o dti evolve, apoiamos nossos parceiros para serem protagonistas nesta jornada de inovação.   

Já aprendemos bastante, mas temos a certeza de que o aprendizado é contínuo e nossos esforços para evoluir serão constantes. Portanto, se você também acredita nisso e se interessa pelo tema, não deixe de nos acompanhar e ficar por dentro das novidades do mercado!

 

Escrito por Fernanda Vieira, Head de Engenharia na dti digital, e Diulia Almada, Head de Design na dti digital