Gerente de produto de IA vs gerente de produto: qual é a diferença?

Se você está considerando uma carreira em gestão de produtos, talvez esteja se perguntando: o que separa um Gerente de Produto (PM) tradicional de um Gerente de Produto de IA (PM de IA)? Embora ambas as funções visem criar produtos valiosos, as ferramentas, habilidades e desafios com os quais trabalham podem ser bastante diferentes.

Este guia explica tudo.

Principais responsabilidades

O que um gerente de produto tradicional faz:

• Define a visão e o roteiro do produto.
• Escreve requisitos de recursos e histórias de usuário.
• Coordena entre design, engenharia e marketing.
• Acompanha métricas como adoção, retenção e receita.
• Toma decisões com base no feedback do usuário e nas prioridades do negócio.

O que um gerente de produto de IA faz:

• Tudo acima, mais:
  • Trabalha em estreita colaboração com cientistas de dados e engenheiros de ML.
  • Define casos de uso de IA (ex.: recomendações, previsões).
  • Supervisiona a coleta de dados e o desempenho do modelo.
  • Faz compensações em torno da precisão, justiça e confiabilidade do modelo.
  • Alinha as saídas de IA com as expectativas do usuário e restrições éticas.

Habilidades necessárias

Comuns a ambos:

• Comunicação: Clara e concisa entre equipes.
• Empatia com o usuário: Entender o que as pessoas reais precisam.
• Priorização: Escolher o que é mais importante.
• Execução: Concluir tarefas rapidamente.
• Alfabetização em dados: Usar métricas para orientar decisões.

Extras para PMs de IA:

• Entender como o aprendizado de máquina funciona (classificação, treinamento, precisão).
• Capacidade de identificar viés nos dados.
• Conforto com experimentação (testes A/B de modelos, não apenas recursos).
• Explicar o comportamento do modelo para equipes não técnicas.
• Consciência dos riscos: sistemas de caixa preta, preocupações com privacidade, overfitting.

Você não precisa ser um cientista de dados, mas deve falar a linguagem.

O que torna cada função difícil

Desafios do PM tradicional:

• Obter clareza sobre o que os usuários desejam.
• Equilibrar múltiplos stakeholders.
• Entregar recursos que funcionem em casos extremos.
• Lançar rapidamente em mercados competitivos.

Desafios do PM de IA:

• Gerenciar a imprevisibilidade do modelo.
• Navegar por dados incompletos ou tendenciosos.
• Garantir que os usuários confiem em recursos baseados em IA.
• Trabalhar com equipes que incluem pesquisadores, não apenas engenheiros.
• Lidar com iteração contínua do modelo, não apenas construções únicas.

Como a IA muda a gestão de produtos

Os PMs de IA não apenas adicionam mais uma ferramenta à pilha tecnológica. Eles lidam com:

• Incerteza: Sistemas de ML não se comportam como lógica codificada.
• Aprendizado contínuo: Modelos melhoram (ou degradam) conforme os dados mudam.
• Ética: O uso indevido ou a interpretação incorreta da IA pode causar danos reais.
• Novos fluxos de trabalho: Da obtenção de dados à validação do modelo e monitoramento pós-lançamento.

A IA muda o foco de “O que devemos construir?” para também incluir “Os dados podem suportar isso?” e “O modelo se comportará de forma consistente?”

Exemplos de empresas reais

Google Maps

• PM Tradicional: Responsável pela interface do usuário e interface de pesquisa.
• PM de IA: Supervisiona modelos de previsão de tráfego em tempo real.

Spotify

• PM Tradicional: Trabalha na criação de playlists e recursos de compartilhamento.
• PM de IA: Gerencia o mecanismo de recomendação que alimenta o Discover Weekly.

Amazon

• PM Tradicional: Lidera o fluxo de checkout.
• PM de IA: Responsável pelos algoritmos de detecção de fraude ou preços dinâmicos.

Netflix

• PM Tradicional: Melhora a experiência do aplicativo.
• PM de IA: Gerencia o algoritmo de personalização para sugestões de conteúdo.

Qual caminho é certo para você?

Escolha PM tradicional se você:

• Adora criar jornadas de usuário.
• Prefere especificações claras de recursos e testes com usuários.
• Quer se concentrar em mercado e design.

Escolha PM de IA se você:

• É curioso sobre aprendizado de máquina.
• Gosta de resolver problemas com dados.
• Quer trabalhar com engenheiros e cientistas em recursos algorítmicos.

Como se preparar

Independentemente da função, comece aprendendo:

• Como escrever especificações claras de produto.
• Como conduzir entrevistas de descoberta.
• Como priorizar recursos.
• Como ler métricas de produto.

Se você está inclinado para PM de IA:

• Aprenda o básico de aprendizado de máquina.
• Entenda a avaliação de modelos (ex.: precisão, recall).
• Familiarize-se com ferramentas como Jupyter Notebooks e APIs de ML.
• Mantenha-se atualizado sobre ética e riscos de IA.

Conclusão final

Ambas as funções são importantes. PMs tradicionais criam experiências que as pessoas adoram. PMs de IA trazem inteligência para essas experiências. Alguns produtos precisam de ambos.

Se você está começando, concentre-se em aprender como resolver problemas reais. Esteja você trabalhando em uma interface de usuário ou em um algoritmo de classificação, bons PMs sempre colocam os usuários em primeiro lugar.