Ia para times de produto. Ia para times de produto significa entregar uma funcionalidade de ia dentro das suas próprias interfaces de produto que os usuários adotam e continuam usando. Não uma demo. Uma funcionalidade com um número de retenção e um número de tickets de suporte por trás dela.
A maioria dos times de produto já tem um protótipo. Você o construiu num fim de semana com Lovable, Bolt ou v0. Ficou ótimo no standup. Então travou no caminho para produção.
A lacuna não é o modelo. é tudo ao redor dele. Streaming, evals, registro de auditoria e um lugar no produto onde o usuário já está. Esse é o trabalho entre uma tela de v0 e uma funcionalidade que seus usuários mantêm.
#Por que o protótipo trava antes do lançamento?
Um protótipo responde a uma pergunta: o modelo consegue fazer aquilo. Uma funcionalidade em produção responde a mais quatro. Ela transmite em streaming para o usuário não ficar olhando para um indicador de carregamento. Ela se mantém correta quando o prompt muda. Você consegue provar o que ela disse a um cliente seis semanas atrás. E ela vive onde o usuário já trabalha, não atrás de uma aba separada.
Qual é a diferença entre um protótipo de ia e uma funcionalidade em produção?
Um protótipo prova que o modelo consegue fazer a tarefa numa demo. Uma funcionalidade em produção adiciona streaming para que as respostas pareçam instantâneas, um conjunto de evals para que a qualidade se mantenha quando os prompts mudam, registro de auditoria para que você possa provar o que foi dito, e UX integrada ao produto para que os usuários a adotem. O protótipo é os 20% fáceis.
#Você deve encaixar uma caixinha de chat ou construir dentro das suas interfaces?
A jogada padrão é uma bolha de chat flutuante no canto. Sobe rápido. Também fica sem uso, porque o seu usuário não veio para conversar. Veio para enviar um pagamento, conciliar um extrato ou abrir uma disputa.
A jogada melhor é colocar a ia dentro da interface onde esse trabalho acontece. Um padrão inteligente no formulário. Uma explicação de um clique ao lado da transação. Uma resposta renderizada no painel que o usuário já tinha aberto.
We are
A Stennir constrói ia nas superfícies de produto que seus usuários já usam, com métricas de adoção e de tickets de suporte definidas desde o iníCIO para você ver se funcionou.
We aren't
A Stennir não é um time que encaixa uma caixinha de chat genérica no seu app e chama isso de funcionalidade de ia.
#Como isso se parece numa fintech regulada?
A título de ilustração, pense numa fintech série b com um assistente de ia voltado ao cliente feito no Lovable. Ele responde perguntas numa demo. Não pode ir para produção: sem streaming, sem como medir a qualidade, sem trilha de auditoria para um produto regulado. é uma equipe hipotética, não um cliente.
- streaming: as respostas aparecem token a token, então o usuário vê a resposta se formando em vez de um indicador de carregamento.
- conjunto de evals: um conjunto fixo de perguntas reais roda a cada mudança de prompt, para que a qualidade não regride silenciosamente quando alguém edita o system prompt.
- registro de auditoria: cada resposta é gravada com seus inputs, para que uma fintech regulada possa provar o que foi dito a um cliente e quando.
- UX integrada ao produto: o assistente responde dentro da visão de transação que o usuário já tinha aberta, não numa aba de chat separada.
Uma equipe nessa situação lançaria o recurso primeiro para uma pequena parte dos usuários e depois ampliaria. Os números a acompanhar são a adoção do recurso e os tickets de suporte sobre o assunto que ele cobre, porque quem recebe a resposta dentro do produto não abre um ticket para perguntar. Defina as duas linhas de base antes do lançamento para poder medir a mudança.
O protótipo mostra que as pessoas querem. O trabalho de produção é o que as faz continuar usando. O número de tickets é o que um CFO vai perguntar.
#Como você define o escopo de um build assim?
Conduzimos pela implementação de ia: o código é seu desde o primeiro dia. Você mantém o protótipo que já fez no v0, Bolt ou Lovable como ponto de partida. Levamos o resto do caminho até um recurso dentro do seu produto. Escopo e condições são combinados na chamada de 30 minutos.
Se você quer o padrão para o seu time em específico, a página de ia para produto mostra onde a ia ganha lugar dentro de um produto, e é na consultoria de ia que esses projetos são delimitados. Quer ver como pensamos antes de se comprometer? Leia o journal ou agende uma chamada de discovery de 30 min.
