o que falta no app que você fez com IA
seu app com IA com certeza já é muito mais próximo da realidade do que muita coisa por aí. Te contamos qual é o próximo passo.
Quando o medo não é uma trava, a inteligência artificial generativa abre portas.
Pessoas sem conhecimento técnico em programação e desenvolvimento passaram a conseguir produzir aplicativos, sites e uma série de outros artefatos digitais, porque a IA funciona como uma tradutora entre a nossa língua e a linguagem complexa dos algoritmos e do código.
Um professor cria um jogo simples para a turma, um comerciante monta o site da sua loja, um contador desenvolve uma plataforma para atender os clientes.
Essa mudança tem uma força que vale reconhecer.
Se boas soluções nascem de dores de verdade, ninguém conhece essas dores melhor do que quem as vive.
Quem enfrenta o problema todos os dias sabe das exceções, do vocabulário, do que de fato incomoda, e um time de fora só chega a esse conhecimento com tempo e escuta.
Com a IA, essa pessoa deixa de depender de intermediários para tirar uma ideia do papel e ganha protagonismo no processo.
Algo parecido aconteceu com a fotografia.
Durante décadas, fotografar exigia equipamento caro e conhecimento técnico (filme, revelação, exposição). O celular colocou uma câmera no bolso de quase todo mundo, e isso ampliou muito quem pode registrar e contar o que vê.
Ter uma câmera ao alcance, porém, não transformou todo mundo em fotógrafo, porque compor, iluminar e editar continuam sendo um saber próprio.
E com os produtos digitais não é diferente.
Uma boa solução depende de conhecer a dor, e depende também de muito mais do que isso. Envolve entender quem vai usar, conhecer referências, comparar caminhos possíveis e saber avaliar um resultado para dar os direcionamentos certos.
Design e engenharia são, antes de tudo, métodos.
Costumamos associá-los ao instrumento (o software, o código), quando eles são formas de pensar e de analisar informação.
O design pergunta por onde a pessoa navega, o que ela procura e o que o produto oferece de valor a ela (o que se costuma chamar de jornada do usuário e proposta de valor). A engenharia pergunta onde os dados ficam, como se organizam, o que acontece quando algo dá errado e quem mantém o sistema funcionando.
A IA executa muito bem o que lhe pedem, mas formular essas perguntas continua sendo trabalho de quem conhece o método.
um caso: o Vettor
Vivemos isso no Vettor, uma plataforma para estudantes de vestibular. O dono do projeto conhecia o vestibular a fundo e tinha até uma visão de como executar a ideia.
Ao olhar o mercado, porém, percebeu que ela já existia em diferentes versões, todas sem alguns detalhes que ele imaginava. Foi aí que entraram a visão de produto, o design e o desenvolvimento.
Durante três meses, construímos junto com ele um produto com diferencial, pensado de forma estratégica e com a qualidade técnica necessária para ser, de fato, usado.
O melhor arranjo, para nós, é o dono do problema no centro, com companhia técnica ao lado.
Ele traz o que só quem vive a dor sabe, e a gente traz o método, e construímos juntos.