Abordagem
A IA é um material, não uma funcionalidade.
AI Product Architecture é pensamento de produto aplicado a um material novo: o que o modelo vê, o que pode decidir, o que é validado e onde chega o resultado.
- 01EntradaUma tarefa real, dentro de um fluxo real
- 02ContextoSó os dados de que esta decisão precisa
- 03RegrasO que tem de ser sempre verdade
- 04ModeloJulgamento onde é barato e útil
- 05ValidaçãoVerificado outra vez contra as regras
- 06SaídaDe volta ao fluxo, não a uma janela de chat
Três padrões de coisas que construí
- P1
IA dentro do fluxo
O apoio à decisão vive onde a decisão acontece: na ordem de trabalho, não numa ferramenta à parte nem num separador de chat.
Visto em Schmitz Cargobull · Em produção - P2
Regras primeiro, modelo depois
Quando um erro não é aceitável, regras validadas definem os limites e o modelo personaliza dentro deles.
Visto em Nutrição infantil - P3
Uso real acima de demos
Prototipar depressa com LLMs e ficar só com o que tem impacto mensurável no mundo real.
Visto em Automação de decisões · Em desenvolvimento
Como penso
O que acredito.
- 01
Resultados acima de entregas.
As melhores equipas obcecam-se com impacto, não com velocidade de lançamento.
- 02
Clareza é um superpoder.
Um problema bem definido desbloqueia decisões mais rápidas em toda a organização.
- 03
Utilizadores acima de opiniões.
Cinco conversas reais valem mais do que qualquer debate interno.
- 04
Pequenas apostas, grande aprendizagem.
Testa barato para ganhar o direito de apostar a sério.
- 05
As equipas constroem produtos.
Segurança psicológica e ownership partilhado são a base de tudo.
- 06
Dados informam, visão lidera.
Os melhores produtos exigem julgamento, gosto e coragem de ir onde os dados ainda não chegaram.
“O melhor produto não é o mais complexo. É o que resolve o problema certo da forma mais simples possível.”
Tens um problema assim? Vamos falar