Como DevOps, dados e IA afetam as práticas de Product Management
Principalmente com os últimos avanços no campo da inteligência artificial, muito tem se falado sobre como será a atuação da disciplina de gestão de produtos no desenvolvimento de software. Mas não é somente a IA que promove mudanças. Práticas e disciplinas até anteriores, como devops e engenharia de dados, também influi na atuação dos product managers.
👉 DevOps
Com a implementação do DevOps, o papel do product manager (PM) passa por uma transformação. Aqui estão três mudanças principais:
Integração mais próxima com a equipe de engenharia – A forma de trabalhar deixa de ser centrada em especificações e passa a ser mais voltada para experimentos e iteração.
Foco em resultados, não apenas em requisitos – Ao invés de definir todos os requisitos e construir o sistema conforme essas especificações, o PM agora define os resultados desejados e implementa funcionalidades iterativamente para atingir esses objetivos.
Cultura de experimentação – Com uma abordagem centrada em experimentos, o PM pode medir constantemente o impacto dos esforços de desenvolvimento, adotando uma mentalidade mais focada no cliente e ajustando o produto com base em dados reais.
👉 Dados e IA
Com o avanço dos dados e da inteligência artificial, o papel do PM também muda. Em vez de prever resultados de desenvolvimento e priorizar requisitos com base nessas previsões, o foco passa a ser em adotar práticas experimentais, definir hipóteses a serem testadas e usar dados de produtos em operação para monitorar e melhorar continuamente o valor entregue ao cliente.
Fonte:
Olsson, H.H., Bosch, J. (2024). Strategic Digital Product Management in the Age of AI. In: Hyrynsalmi, S., Münch, J., Smolander, K., Melegati, J. (eds) Software Business. ICSOB 2023. Lecture Notes in Business Information Processing, vol 500. Springer, Cham.