Métricas de Produto na Era da IA

Tem dias que eu olho para o dashboard e me pergunto: será que tudo isso ainda faz sentido? A inteligência artificial chegou e mudou as regras do jogo. Em um cenário onde algoritmos evoluem mais rápido do que conseguimos acompanhar, será que estamos realmente medindo o que importa ou apenas acompanhando números que perderam o significado?

Só se fala em IA, sobre criar produtos com IA, como desenvolver funcionalidades com IA, como a IA vai tornar seu produto melhor, mas pouco se fala sobre como medir impacto, sucesso ou mesmo engajamento em funcionalidades e produtos de IA.

Mais de 65% das empresas já utilizam IA em pelo menos uma área do negócio (McKinsey). No entanto, medir o impacto dessas tecnologias ainda é um desafio para a maioria das organizações. Relatórios recentes do setor apontam que cerca de 32% dos profissionais permanecem céticos quanto aos reais benefícios da IA. Outros estudos, como o “Aragon Research Globe™ for Sales Enablement Platforms, 2025” e o “G2 Enterprise Grid® for Sales Enablement Software, 2025”, reforçam a importância de métricas confiáveis para avaliar o retorno sobre o investimento em IA, mas também evidenciam que a confiança plena nesses indicadores ainda está longe de ser uma realidade.

Além de adotar novas tecnologias, é fundamental desenvolver frameworks de medição robustos e transparentes para garantir que o impacto da IA seja realmente compreendido e distribuído de forma justa.

Para entender esse desafio, vale olhar rapidamente para a evolução das métricas de produto ao longo dos últimos anos:

O desafio hoje não é mais só medir, mas entender o que realmente está sendo medido e se o seu dashboard atual ainda faz sentido para o negócio.

Neste artigo, vamos explorar por que as métricas tradicionais estão ficando obsoletas, os novos desafios trazidos pela IA e como se preparar para medir o que realmente importa nessa nova era. O problema não é apenas técnico, é estratégico.

A inteligência artificial introduziu desafios únicos para medição de produtos que vão muito além das flutuações tradicionais de mercado. Ela trouxe complexidades que fazem a gente questionar o que achávamos que sabíamos sobre medir produtos. Entender essas complexidades é pré-requisito para construir frameworks de medição eficazes na era da IA.

Diferente de features tradicionais onde causa e efeito são claros, sistemas de IA frequentemente operam como cofres fechados e não temos como atribuir com eficiência o sucesso de uma recomendação por IA. Antigamente a gente conseguia rastrear exatamente porque um usuário converteu: ele viu um banner, clicou e comprou. Criar banners melhores era a nossa única preocupação, a causa e o efeito eram mais evidentes. Hoje um usuário clica em uma recomendação, mas por quê? O algoritmo funcionou bem ou o usuário teria clicado de qualquer forma?

Esse cenário é um exemplo que desmonta o que conhecíamos sobre medição de comportamento. Como medir conversão quando não sabemos se a IA realmente influenciou a decisão? Como avaliar adoção de features quando o usuário pode estar "usando" IA sem nem perceber? E as pesquisas de satisfação? Estamos medindo contentamento com o resultado ou com o processo? (NPS então nem se fala, sou do time que nem considera NPS como uma métrica de satisfação)

Como tentar tirar algum racional quando não se tem certeza dos dados da IA?

A saída que encontrei foi parar de tentar entender o "porquê" e focar no "o quê". Ficar obcecada pelo porquê me paralisava com tantas possibilidades de explicação e no final das contas eu nunca iria ter certeza absoluta. Quando passei a parar de tentar entender o porquê o usuário tomou determinada decisão e escolhi focar em qual decisão foi tomada, se abriram mais possibilidades acionáveis de exploração. Independente do porque a IA recomendou de uma forma específica, mas calcular quantas vezes ela recomendou algo que resultou em conversão faz muito mais sentido pra entender se tá funcionando ou não.

Algumas técnicas que podem ajudar nesse processo são: comparar o mesmo usuário com e sem IA (quando possível), rodar recomendações alternativas em paralelo para ver a diferença, e sempre comparar com o comportamento histórico do usuário antes da IA entrar em cena. Mas comparar dados históricos tem seus poréns...

Eu sempre fui uma das maiores defensoras dos dados históricos. Sempre falei que analisar métricas com contexto histórico é como assistir um filme completo, enquanto olhar apenas dados pontuais é como ver frames soltos: no filme você entende a jornada, vê as causas e consequências, percebe os momentos de virada. Nos frames isolados, você tem apenas impressões fragmentadas que podem contar uma história completamente diferente da realidade.

Com IA que aprende constantemente, dados de 6 meses atrás podem representar um "produto diferente", é como se o protagonista do filme mudasse de personalidade a cada cena.

 Dependendo do produto, dados de 1 ano atrás podem ter se tornado irrelevantes para entender performance atual.

Em ambientes de IA evolutiva, precisamos redefinir nossos horizontes temporais. Talvez a "história relevante" não seja mais 12 meses, mas 3. Ou talvez precisemos de métricas que isolem o impacto da evolução da IA versus o real crescimento do negócio. Isso nos leva a olhar para o cenário de quando a IA se torna altamente otimizada...

Sistemas de IA aprendem o tempo todo. Quando otimizamos métricas que alimentam o próprio sistema, criamos feedback loops que podem distorcer realidade e gerar métricas inflacionadas artificialmente. É como gritar em um cânion e o eco ficar cada vez mais alto.

Como detectar esses ciclos viciosos?

Desconfie quando suas métricas crescem continuamente sem nunca estabilizar, quando diferentes métricas começam a ter correlações estranhas ou quando a performance melhora rápido demais. E principalmente: quando seus números quantitativos estão ótimos, mas algo parece errado qualitativamente. Olhar com mais detalhe para o comportamento de forma qualitativa pode ajudar a identificar comportamentos emergentes...

Sistemas de IA complexos frequentemente inventam soluções que não foram programadas explicitamente. É como se eles criassem novas funcionalidades. Se capturamos apenas o que esperávamos medir, acabamos perdendo insights valiosos sobre comportamentos emergentes.

Agora se faz importante desenvolver sistemas para detectar o que não estamos medindo.

Não precisamos reinventar tudo do zero, mas precisamos, sim, de uma nova lente para enxergar o que já temos e algumas ferramentas práticas para navegar esse terreno. Para isso, ter um processo simples para "auditar" se suas métricas ainda fazem sentido nos novos tempos se torna não apenas útil, mas indispensável.

Essas quatro perguntas parecem simples, mas elas expõem rapidamente onde seus dashboards podem estar mentindo para você. Se você não consegue responder com confiança a pelo menos três delas para uma métrica específica, é hora de repensar como está medindo aquela área. Para cada métrica atual, pergunte:

Na prática, essas perguntas funcionam como um diagnóstico rápido, mas não resolvem o problema à fundo. É importante manter em mente algumas diretrizes que se tornaram importantes para tomar decisões sobre métricas quando a situação fica confusa.

Essas complexidades não são bugs ou obstáculos da era da IA - são features. E quanto mais cedo aceitarmos isso, melhor conseguiremos navegar esse novo mundo onde medir o que importa é mais arte que ciência.