Pare de Perguntar o que a IA Pode Fazer. Comece a Perguntar o que Seus Usuários Realmente Precisam.

A maioria das empresas que constrói produtos de IA começa perguntando: “O que a IA pode fazer?”, e essa é a pergunta errada.

A tecnologia está amplamente acessível agora. Qualquer pessoa pode conectar um API, treinar um modelo ou adicionar IA geradora a um produto existente. O obstáculo não é o acesso à tecnologia. É entender profundamente os usuários para saber quais problemas você está realmente resolvendo.

Essas lições aprendidas ao construir uma plataforma se aplicam independentemente de você estar construindo para criadores, equipes de saúde, equipes de vendas empresariais ou qualquer usuário cuja confiança você precisa conquistar.

Comece com as pessoas, não com a tecnologia

Quando você pergunta aos usuários o que os frustra mais, você raramente ouve reclamações sobre as ferramentas em si; geralmente, é uma questão muito mais fundamental. Equipes de atendimento ao cliente estão afogadas em tickets que não podem responder rapidamente o suficiente. Equipes de vendas precisam de abordagem personalizada em larga escala, mas trabalham com equipes limitadas. Criadores precisam ser descobertos, mas os algoritmos favorecem audiências já existentes.

O padrão é o mesmo em todas as indústrias: ninguém quer que a IA os substitua. Eles querem que a IA lide com o trabalho repetitivo para que possam se concentrar no que realmente importa.

Por exemplo, criadores que buscam construir um público. Cinquenta e quatro por cento citam “garantir que meu conteúdo seja encontrado” como seu principal desafio, e leva uma média de 6,5 meses para ganhar seu primeiro dólar. As ferramentas de IA existentes produzem conteúdo genérico que não reflete vozes ou estéticas individuais. O que eles precisavam não era mais geração de conteúdo — era uma IA construída em torno do que eles realmente fazem, que conhece seus ins e outs, para que a IA possa lidar com o mundano, deixando-os com as tarefas mais importantes.

Se você começar com essas percepções em vez de com a tecnologia em si, o produto parece diferente. Clientes e usuários estão procurando por IA que resolva os problemas que enfrentam, e não apenas os que são mais fáceis de automatizar.

Nada disso acontece se você começar com o que a tecnologia pode fazer e trabalhar de trás para frente. A melhor pergunta não é o que a IA pode fazer; é o que seus usuários precisam que ainda não existe.

A transparência não é um recurso, é infraestrutura

Quando você está construindo IA para qualquer negócio em que a confiança esteja em primeiro plano, o mesmo medo surge: “Se os usuários descobrem que estavam interagindo com IA e não contamos a eles, perdemos credibilidade.”

Isso não é paranoia de criador. É o que os consumidores esperam. Quase 75 por cento dos consumidores querem saber se estão se comunicando com um agente de IA. As apostas são ainda mais altas em indústrias em que o modelo de negócios depende da confiança — serviços financeiros, saúde, jurídico ou qualquer plataforma construída em relacionamentos pessoais.

O instinto de muitas empresas é esconder interações de IA, torná-las indistinguíveis e evitar chamar atenção para elas. A suposição é que a transparência reduzirá o engajamento ou fará com que a experiência pareça menos premium.

O oposto é verdadeiro. Quando a transparência é construída na fundação em vez de adicionada como uma afterthought, ela realmente aumenta o conforto e a confiança. Criadores usam IA mais livremente quando não há risco de um “momento de golpe” e os fãs apreciam saber o que está acontecendo.

O desafio é que você só pode ser transparente se controlar como a IA funciona. Ferramentas de terceiros não mostram o que está acontecendo por trás dos panos. Você não pode explicar como elas funcionam ou quais dados elas são treinadas. Se você não pode explicá-lo, você não pode ser realmente transparente sobre isso.

Se a confiança for importante para o seu negócio, a transparência precisa ser construída na infraestrutura – não é algo que você possa adicionar mais tarde.

Quando construir versus quando comprar

O padrão é usar o que já existe, porque é mais rápido e barato. Isso funciona bem quando a IA é um recurso extra, mas não funciona quando a IA é o foco do que você está construindo.

Há três perguntas que valem a pena fazer.

1. Você precisa de personalização por usuário? Se cada usuário precisar de IA que se comporte de forma diferente com base em seu estilo, voz ou preferências individuais, as ferramentas prontas não funcionarão.
2. Você pode explicar como sua IA realmente funciona? Com ferramentas de terceiros, você não pode dizer aos usuários o que está acontecendo nos bastidores ou quais dados elas são treinadas.
3. Você controla a segurança e privacidade dos dados? Se você estiver lidando com conteúdo sensível ou informações de usuário, você não pode terceirizar essa responsabilidade.

Se você responder sim a todas as três, você provavelmente precisa construir.

Os 42 por cento das empresas que cancelaram suas iniciativas de IA em 2025, em comparação com 17 por cento em 2024, aprenderam da maneira difícil que as ferramentas prontas frequentemente não podem atender às necessidades específicas. A velocidade não vale muito se o produto não funciona.

Isso não será a chamada certa para todos. Mas se a IA for central para o que você está construindo e seus usuários precisam confiar em você, comprar lhe dá velocidade. Construir lhe dá controle.

O que mais importa

Depois de construir ferramentas de IA em um espaço em que a confiança é tudo, alguns princípios se tornaram claros.

• Comece com as pessoas que a usam, não com a tecnologia que a impulsiona. Passe tempo real entendendo seus problemas antes de construir qualquer coisa.
• Projete a transparência desde o dia um. Você não pode adicioná-la mais tarde. Se a confiança for importante para o seu negócio, faça parte da arquitetura.

Se a IA for central para o que você está fazendo e você precisar de personalização, privacidade e a capacidade de explicar como ela funciona, construa. Não se contente com ferramentas prontas que não podem entregar o que seus usuários realmente precisam.

Quando você constrói IA para as pessoas, a tecnologia nunca é a parte mais difícil – entender seus usuários é.