O maior erro dos produtos de IA não é técnico
A maior parte dos produtos de IA ainda está sendo construída como demonstração de tecnologia com etiqueta de preço.
Essa frase parece dura, mas ela explica boa parte da sensação estranha que o mercado tem produzido nos últimos dois anos. A tecnologia avança num ritmo quase indecente, os modelos melhoram, o custo cai, as demos impressionam, os valuations sobem. Mesmo assim, uma parte desconfortável desses produtos continua difícil de explicar em uma frase simples. O problema não está necessariamente na capacidade técnica de construí-los, mas na dificuldade de comunicar com clareza o que eles fazem e por que importam.
Tony Fadell fala disso de um jeito que desmonta um vício comum do software: o cliente enxerga o produto pela lente do marketing, não pela arquitetura que você usou para montá-lo. A frase incomoda porque ataca um hábito real do setor. Muita gente ainda trata marketing como embalagem da coisa pronta, quando em vários casos ele é o primeiro teste real de se a coisa existe de verdade.
É por isso que tantos produtos de IA parecem mais competentes do que claros. Muitos deles acumulam capacidades impressionantes e conseguem executar tarefas muito diferentes entre si, o que à primeira vista parece uma vantagem evidente.
Escrevem, resumem, programam, desenham, pesquisam, ligam ferramentas, atendem, automatizam fluxos. Mas, para o usuário, essa amplitude raramente se traduz em valor percebido. Quando um produto pode fazer de tudo, fica mais difícil entender qual problema ele resolve melhor do que os outros. E, sem essa clareza, a capacidade deixa de ser uma vantagem competitiva e vira apenas mais uma característica da categoria.
Fadell volta a esse ponto com frequência. Quando times são guiados pela tecnologia, eles falam do que o produto faz e não do motivo pelo qual ele existe. E esse “o que faz” é uma armadilha particularmente sedutora em IA, porque nunca foi tão barato produzir funcionalidades.
Você pluga um modelo poderoso, conecta algumas ferramentas, monta uma interface aceitável, gera uma lista generosa de recursos e, em poucos dias, parece que há um produto ali. O problema é que funcionalidades não formam uma narrativa, capacidades técnicas não definem um posicionamento e uma boa demonstração, por mais impressionante que seja, não cria uma categoria por si só.
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Essa distinção ficou mais importante, não menos, depois dos LLMs.
Antes, quando era caro construir, a incompetência estratégica ficava escondida atrás da dificuldade técnica. Muitas ideias ruins morriam no meio do caminho simplesmente porque eram difíceis demais de executar. Agora, a execução inicial ficou barata o suficiente para permitir que muito mais gente chegue até a etapa em que o problema real aparece. E esse problema não é técnico. É entender por que aquilo existe, para quem existe e em qual momento da vida ou do trabalho de alguém ele entra com força suficiente para virar hábito.
Essa ainda é uma discussão que vários builders tratam como detalhe de growth, branding ou go-to-market, quando na verdade ela está no coração da definição de produto.
O exemplo mais útil talvez nem seja IA. Fadell costuma voltar ao iPod quando fala sobre construção de produtos, justamente porque ele ilustra uma ideia que considera fundamental: o produto não era apenas o dispositivo. Era o iPod, o iTunes e a loja de música funcionando como um sistema integrado. O mesmo vale para o iPhone. Ele não venceu porque acumulava mais features numa tabela comparativa contra o BlackBerry. Venceu porque alguém tomou decisões difíceis sobre o que aquele produto era, para quem ele fazia sentido e qual história precisava ser contada para que o mercado entendesse por que aquilo importava.
Essa dimensão costuma ser subestimada por times de produto porque parece menos nobre do que discutir tecnologia e também porque parece mais subjetiva. Mas ela é menos perfumaria do que muita sprint de fábrica de feature.
Quando Fadell diz que o cliente vê o produto pela lente do marketing, ele não está defendendo propaganda, está falando de contexto. O usuário não encontra seu produto no vácuo. Ele o encontra em um feed, numa conversa, numa landing page, numa recomendação, numa dúvida específica, dentro de um orçamento limitado e de uma rotina já congestionada. Se o produto não chega acompanhado de uma história clara o suficiente para atravessar esse ambiente, ele perde antes mesmo da experiência começar.
É por isso que tantos produtos de IA parecem promissores e intercambiáveis ao mesmo tempo.
A OpenAI ajuda a enxergar esse problema porque virou, ao mesmo tempo, referência de capacidade e exemplo de dispersão.
Para muita gente, ela é chat, código, vídeo, agente, busca, interface, plataforma e laboratório. Isso mostra ambição, mas também mostra um risco.
Quando um produto pode ser descrito de tantas maneiras, o mercado até presta atenção, mas começa a perder a clareza sobre qual papel aquele produto quer ocupar de forma dominante. Em categoria nova, amplitude demais pode parecer poder, mas também pode parecer que a empresa ainda não decidiu qual verdade quer fixar na cabeça do usuário.
Em categorias novas, a narrativa não é apenas o texto que acompanha o produto, ela é o mecanismo que organiza o produto na cabeça do usuário.
É aqui que a maioria dos builders de IA ainda parece presa a uma crença antiga do software: a ideia de que, se a tecnologia for boa o bastante, o mercado resolverá o resto.
Só que isso sempre foi apenas meia verdade, e em IA está ficando menos verdadeiro a cada trimestre. À medida que os modelos se aproximam em capacidade percebida, mais valor migra para outra camada. Valor passa a estar menos na distribuição e mais na interpretação, menos na performance e mais na legibilidade e menos na inteligência do sistema e mais na clareza da promessa.
Dito de outro jeito, a IA tornou muito mais barato construir algo suficientemente bom. Como consequência, aumentou o prêmio de construir algo memorável.
E memorável aqui não significa chamativo, significa inteligível. Um produto memorável é aquele que o usuário consegue explicar para outra pessoa sem recorrer a uma lista de funções. É aquele que cabe em uma frase simples, com sujeito, verbo e utilidade real.
Quando isso não acontece, o produto passa a depender de uma experimentação quase infinita para que o usuário descubra sozinho seu caso de uso. Isso pode funcionar durante uma fase exploratória, como modelo de negócio, porém, começa a parecer preguiça terceirizada.
A parte mais desconfortável é que muitos times sabem disso e, ainda assim, continuam operando como se a solução estivesse na próxima feature. Mais memória, mais autonomia, mais multimodalidade, mais integrações. Tudo isso pode melhorar a proposta, mas nada disso substitui a escolha central: o que exatamente estamos ajudando alguém a fazer melhor, mais rápido, com menos atrito ou com mais ambição do que antes?
Essa pergunta parece banal até você perceber quantos produtos de IA bilionários ainda têm dificuldade para respondê-la de forma convincente.
Fadell também insiste em outra ideia que vale segurar por mais tempo: o melhor marketing diz a verdade. Essa frase importa porque a verdade, em produto, não é o inventário completo de tudo o que a tecnologia consegue fazer. A verdade é a parte desse conjunto que realmente importa para o cliente certo. Contar tudo quase sempre é uma forma elegante de esconder que você ainda não escolheu o essencial.
Talvez seja exatamente nesse ponto que an era da IA comece a separar ferramentas impressionantes de empresas duráveis. As impressionantes continuam expandindo o cardápio do que conseguem fazer, as duráveis fazem uma escolha mais difícil: editam a própria ambição visível para que o mercado entenda por que aquilo merece existir.
No fim, o erro de muitos builders não é superestimar a tecnologia. É subestimar o trabalho de dar forma inteligível a ela, e essa talvez seja a inversão mais importante deste ciclo.
Durante anos, muita gente tratou narrativa como a parte cosmética do produto. Em IA, narrativa virou parte da arquitetura competitiva. Quem ainda não entendeu isso pode até lançar algo poderoso, mas continuará lançando produtos que impressionam na demo e evaporam na memória.