Minus

Aparência

Porque pedir para a IA resolver um problema colossal de uma vez é a mesma coisa que esperar que um mágico tire um coelho da cartola. Você vai ganhar respostas tão genéricas que poderiam ser usadas em qualquer reunião de brainstorming. Quebrar o problema? É, isso é só um detalhe, né? Soluções com IA funcionam melhor quando os problemas são bem quebrados. Pedir para a IA “resolver tudo” raramente funciona. ​

  1. Separe o problema em partes: transforme grandes desafios em perguntas menores:
  • Em vez de "crie uma estratégia de marketing", tente:
    • "Quais são os principais canais usados pelo meu público?"
    • "Quais são bons exemplos de mensagens para cada canal?"

  1. Dê contexto progressivo: Alimente a IA com informações passo a passo. Isso ajuda a manter o foco e melhora a qualidade da resposta.

  2. Pense como um roteirista: Construa o raciocínio por cenas: cenário, personagem, conflito, ação. Sim, até IA gosta de uma boa narrativa.

Agora sim, vamos a exemplos práticos para profissionais de Produto e Marketing.

🎨 Para Product Designers ​

❌ Genérico: “Crie o design de um app de finanças pessoais.”
✅ Melhor:

  • “Quais são os fluxos mais comuns em apps de finanças pessoais?”
  • “Como apps como Xubank ou Vinter apresentam metas financeiras?”
  • “Quais são padrões visuais para apps com gráficos de finanças?”

🔧 Para Product Owners (POs) ​

❌ Genérico: “Me ajude a fazer o MVP do produto.”
✅ Melhor:

  • “Como priorizar funcionalidades com base em risco e aprendizado?”
  • “O que incluir em um canvas de MVP para um marketplace B2B?”
  • “Que critérios posso usar para definir o menor experimento viável?”

📣 Para Marketing / Growth ​

❌ Genérico: “Crie uma landing page que converta.”
✅ Melhor:

  • “Quais elementos não podem faltar em uma landing page para SaaS?”
  • “Me mostre exemplos de CTA com alto desempenho para early adopters.”
  • “Como adaptar uma landing para um público técnico (ex: devs)?”

🧭 Para Product Managers ​

❌ Genérico: “Desenhe uma estratégia de produto para o próximo trimestre.”
✅ Melhor:

  • “Como priorizar demandas entre áreas com objetivos diferentes?”
  • “Quais métricas ajudam a validar se um novo recurso está funcionando?”
  • “Que tipos de testes posso rodar antes de lançar uma funcionalidade?”

2. Dê contexto progressivo ​

IA é como aquele amigo que precisa de um empurrãozinho para entender o que você quer. Se você não for lá e não explicar tudo em detalhes, ela vai te dar uma resposta tão útil quanto um guarda-chuva em um furacão. Então, sim, vá em frente e construa seu raciocínio aos poucos, como se estivesse ensinando uma criança a andar de bicicleta — porque, aparentemente, a IA não sabe pedalar sozinha.

💡 Exemplos ​

text
💡 Em Product Design 
1. “Estou projetando uma feature de onboarding.”  
2. “É para um app de finanças voltado para jovens de 18 a 25 anos.”  
3. “O objetivo do onboarding é fazer o usuário vincular sua conta bancária.”  
4. “Você pode sugerir fluxos com UX leve, sem parecer invasivo?”

🚀 Em MVP com PO
1. “Quero fazer um MVP para validar uma solução de contratação de freelancers.”  
2. “Meu foco é validar se empresas topariam pagar pela curadoria de perfis.”  
3. “Pensei em uma landing page com formulário de interesse. Que mais posso testar?”

📈 Em Marketing
1. “Estou fazendo uma campanha para atrair leads para um CRM.”  
2. “Meu público-alvo são microempreendedores no setor de serviços.”  
3. “O canal será Instagram Ads.”  
4. “Quero ideias de criativos com foco em dor e benefício.”

Conclusão prática ​

Quando for usar IA no seu dia a dia:

  • Evite: "Resolva tudo pra mim."
  • Prefira:

    "Me ajude com [parte do problema], considerando [contexto atual], para atingir [resultado esperado]."

Itere com a IA como se ela fosse um parceiro de raciocínio.
Ela responde melhor quando você guia — com clareza e aos poucos.

Este conteúdo é apenas uma introdução prática ao uso de IA no cotidiano de como decompor problemas para times de produto e marketing. Em breve, vamos aprofundar esse tema no módulo sobre Prompt Engineering — onde você vai aprender a construir prompts mais eficazes, explorar padrões avançados de interação com IA e aplicar tudo isso no seu fluxo de trabalho real. Conversar com IA e pedir prompts pode até ser mais simples, mas escrever os próprios será possível controlar o resultado final da resposta.