behavior: como escrever OKRs para um produto de IA

Na gestão de produtos de IA, o foco muda. Em vez de medir a 'acurácia' do modelo, o sucesso de um produto como o 'behavior' , proposto por Jeff Gothelf, se mede pelo comportamento humano. A ideia central é que o valor real da IA se manifesta quando usuários confiam nela a ponto de mudar suas ações. Isso significa menos verificação manual, mais delegação de tarefas críticas e, em última análise, a IA se tornando uma ferramenta indispensável no fluxo de trabalho. Tratar 'behavior' como um projeto que mede a confiança e a adoção real do usuário no dia a dia é o caminho para extrair ROI.

O framework 'behavior' propõe três tipos de Key Results (KRs): Outcome KR, que mede o que o usuário faz *depois* que a IA responde; Calibration KR, que garante que a saída da IA é de qualidade suficiente para o usuário agir sem correção; e Trust KR, focado em quão mais o usuário está disposto a entregar à ferramenta. Cada KR deve ser uma medida de comportamento humano, não métricas internas do modelo. Por exemplo, em vez de buscar 95% de acurácia, mede-se a redução na taxa de reedição de resumos gerados por IA ou o aumento no compartilhamento de dados gerados em relatórios sem revisão manual.

A essência do artigo está na mudança de paradigma da medição de sucesso para produtos de IA. Antes, o foco comum era em métricas de output, como a acurácia do modelo (ex: 95% de acurácia). Agora, o conceito de 'behavior' enfatiza que o sucesso real reside no comportamento do usuário. O que mudou é que, em vez de perguntar 'o modelo está certo?', perguntamos 'o que o usuário faz de diferente porque o modelo está certo?'. As métricas de 'behavior' se concentram em ações observáveis: se o usuário edita menos, se confia mais, se usa a saída da IA em cenários de alto risco.

Medir o sucesso de produtos de IA por meio do comportamento do usuário, como proposto em 'behavior', é crucial para garantir que a tecnologia agregue valor real. Focar em métricas de output isoladas pode levar a produtos que parecem tecnicamente bons, mas que não são adotados ou confiáveis na prática. Compreender e medir como os usuários interagem e confiam na IA permite otimizar a experiência, validar o ROI e construir produtos que se integram genuinamente aos fluxos de trabalho, impulsionando a adoção e a satisfação a longo prazo.