As 10 regras de Vishal Kapoor para construir produtos honestos com IA

Vishal Kapoor não está propondo uma nova checklist de boas práticas, mas sim um reposicionamento estratégico do papel do Product Manager na era da IA nativa: deixar de ser o 'dono da feature' para se tornar o guardião da promessa de valor, aquilo que o cliente realmente entende, confia e paga. Suas 10 regras são, na verdade, um manual de desaprendizagem: descartar a pressão por 'IA everywhere', recusar protótipos que escondem viés sob camadas de performance técnica, e priorizar métricas de confiança (como taxa de correção manual pelo usuário ou tempo médio até primeira interação significativa) em vez de apenas latência ou acurácia. Isso exige que o time de produto domine não só os limites dos modelos, mas também os custos ocultos da governança, auditorias de viés, documentação de dados de treino, testes de falha em cenários de baixa confiança, tudo isso já contabilizado no roadmap, não como compliance, mas como requisito funcional.

O que muda em 2026 é que 'honesto' deixou de ser um adjetivo ético e virou uma métrica operacional. Empresas que adotaram essa postura desde 2024, como a fintech Nubank com seu modelo de crédito explicável ou a startup brasileira TOTVS AI, que construiu um assistente de vendas com controle explícito de fonte de dados e histórico de decisões, relatam queda de 35% nas reclamações de suporte relacionadas a IA e aumento de 22% na conversão em testes A/B onde o sistema revela sua incerteza antes de agir. Não é sobre ser 'bonzinho'. É sobre reduzir a fricção entre expectativa e resultado, e isso começa muito antes do primeiro prompt ser escrito.

Em 2026, 80% dos projetos de IA ainda falham em entregar valor comercial, segundo Gartner. A razão não é tecnológica, mas de gestão de produto: equipes continuam tratando IA como um recurso de engenharia, não como um componente estrutural da proposta de valor. Quando o PM não define limites claros de confiança, não estabelece critérios de fallback humano ou ignora a economia unitária da inferência, o produto vira um 'black box' com interface bonita, e perde retenção assim que o usuário percebe que não pode prever, corrigir ou entender o que aconteceu. Construir produtos honestos com IA é, hoje, a única forma de transformar experimentação em escala sustentável.