A gestão de produtos para agentes de IA é, sem dúvida, a forma mais selvagem de gestão de produtos na história. A gestão de produtos típica tenta descobrir como projetar interfaces e software para que as pessoas interajam com sistemas determinísticos. O usuário geralmente conhece todo o contexto para realizar seu trabalho com sucesso, então, geralmente, é uma questão de acertar a lógica de negócios subjacente e a experiência do usuário (UX) ao redor. Mas com os agentes de IA, o usuário que mais importa é o agente, e ele não sabe nada por padrão. Eles correrão felizmente em qualquer direção para realizar a tarefa, muitas vezes sem sucesso. Portanto, como PM (ou engenheiro), você basicamente passa seu tempo tentando reverter a engenharia de "o que um humano precisaria como contexto para realizar essa tarefa", e então descobrir como projetar sistemas para fornecer esses dados ao agente na sequência certa, com as ferramentas certas e instruções. Alguns desses sistemas são totalmente invisíveis para o usuário humano, mas parte do ofício é igualmente como o usuário final interagirá com o agente para fornecer esse contexto. Então, muitas vezes, é um esforço interminável de tentativa e erro trabalhando para extrair pontos incrementais de qualidade em cada estágio. Isso explica especialmente por que pessoas com profundo conhecimento de domínio, ou aquelas que podem adquiri-lo rapidamente, terão um desempenho extremamente bom na construção de agentes de IA. A capacidade de antecipar o contexto que o agente precisaria para ter sucesso é um enorme fator determinante na eficácia do agente. Isso explica em parte por que os agentes de codificação funcionaram tão bem desde o início; porque seus criadores entendem profundamente o domínio que estão tentando automatizar. Mas claramente, vamos rapidamente ver esse mesmo resultado em todos os campos - jurídico, saúde, finanças, etc. - à medida que a engenharia de contexto e uma nova leva de gerentes de produto emergem.

Vamos olhar para trás e ver o mundo que existia antes da IA e ficar absolutamente espantados com a lentidão de tudo. Toda semana na Box, à medida que nos tornamos focados em IA, destacamos um fluxo de trabalho onde alguém internamente construiu um agente de IA para automatizar algum processo. Pode ser coisas como um processo de RH, prospecção de vendas, resposta a RFPs, gerenciamento de um fluxo de trabalho de conformidade, redação de documentação, e assim por diante. Normalmente, minha reação imediata é "Não posso acreditar que costumávamos ter que fazer todo esse trabalho manualmente". A quantidade de tempo que temos que gastar pesquisando, escrevendo ou movendo dados entre etapas apenas para chegar à coisa que *realmente* estamos tentando fazer (como contratar alguém, fechar um negócio, etc.) é insana. E, curiosamente, como resultado desse exercício, também vejo muitas áreas onde estaria disposto a investir *mais* em pessoas devido ao processo se tornar mais eficiente. O cálculo de ROI de repente muda em muitos tipos de trabalho quando os agentes podem realmente acelerar o processo ou aumentar a produção. Tempos loucos à frente na era do trabalho focado em IA.

Sim, você ainda deve estudar ciência da computação. A maneira de tirar o máximo proveito da IA é ter uma compreensão básica do seu ofício. A IA, então, é um multiplicador de força no que você pode realizar. Isso se aplica a todos os campos, seja você um médico, advogado, artista, profissional de marketing ou engenheiro.