Sempre tenha uma abordagem centrada no cliente e no usuário. Saia e converse com clientes e usuários reais. Entenda seus problemas e como seu produto ajuda a resolvê-los. Construa com empatia.
em um mundo em que o ritmo da mudança é mais rápido do que nunca, o poder das grandes ideias nunca foi tão crucial. No entanto, desenvolver essas ideias em produtos impactantes e prontos para o mercado pode ser um imenso desafio. Os melhores produtos não nascem da noite para o dia, eles são o resultado de processos dedicados de ideação e inovação. Esses processos nem sempre são fáceis, mas são necessários e podem ser catalisados com as estratégias e abordagens corretas. Como você promove uma cultura de criatividade dentro de uma equipe? Como traduzir rapidamente ideias em protótipos e, eventualmente, em produtos acabados? Como os obstáculos podem ser antecipados e gerenciados de forma eficaz para evitar atrasos desnecessários. Nesta série, estamos ansiosos para explorar insights, histórias e dicas práticas daqueles que estão na vanguarda da ideação e inovação. Como parte desta série, tivemos o prazer de entrevistar Babak Pahlavan, fundador e CEO da NinjaTech AI.
Babak Pahlavan é fundador e CEO da NinjaTech AI. Ele trabalha com IA desde 2008, quando foi fundador e CEO de sua primeira startup de IA chamada CleverSense. O CleverSense foi adquirido pelo Google em 2011, onde se tornou uma importante camada de personalização no Google Maps. Babak passou 11 anos no Google como diretor sênior de gerenciamento de produtos, onde liderou e escalou vários grandes produtos e equipes, incluindo Google Analytics, Enterprise Measurement Suite e outros. Ele deixou o Google em outubro de 2022 para fundar a NinjaTech AI em parceria com SRI, que é a casa original da equipe de Siri. A missão da NinjaTech AI é democratizar o acesso a assistentes executivos com inteligência artificial, devolver o tempo administrativo a cada profissional e eliminar o trabalho enfadonho do trabalho.
Muito obrigado por se juntar a nós nesta série de entrevistas! Antes de começar, nossos leitores adorariam saber mais sobre você. Você pode nos contar um pouco sobre você?
Em muitos aspectos, sou uma história didática do sonho americano. Eu cresci no Irã e minha família imigrou para os EUA logo após eu terminar o ensino médio. Pouco depois de chegarmos à Califórnia, tive a sorte de cursar meu bacharelado na UC Berkeley, onde estudei engenharia elétrica e ciência da computação. Depois disso, entrei direto no meu programa de mestrado em Stanford, onde me concentrei na mineração de dados e nasceu meu amor por “assistentes”.
Quando terminei em Stanford, fundei rapidamente minha primeira empresa de IA — a CleverSense — que se concentrava em criar um assistente para navegar pelo mundo físico; isso foi antes do nascimento do Google Assistant e quando a equipe da Siri (que saiu da SRI) focado em ser um assistente de informações no seu bolso. Na CleverSense, nos concentramos em “personalizar o mundo ao seu redor”. Cerca de 18 meses depois de criarmos nossa Série A, a Siri foi adquirida pela Apple e a CleverSense foi adquirido pelo Google em 2011. Fomos uma escolha natural para o Google, pois eles estavam especialmente interessados em usar nossa tecnologia para personalizar o Google Maps. No total, passei 11 anos no Google como diretor sênior de gerenciamento de produtos, onde tive a oportunidade de escalar vários produtos e equipes de grande porte, incluindo o Google Analytics e o Enterprise Measurement Suite. Foi uma experiência incrível e inesquecível; o Google foi e continua sendo uma empresa muito especial.
Nos últimos dois anos, estudei as arquiteturas BERT e Transformer e comecei a sonhar com a próxima geração de assistentes — com um foco especial em entender e cuidar de tarefas no mundo real. Também restabeleci um relacionamento com meus amigos da SRI, onde aprendi rapidamente que eles também estão interessados em criar assistentes de próxima geração. Então, em outubro de 2022, mergulhei: saí do Google, entrei na SRI como empreendedor residente e fundei a NinjaTech AI. Minha principal prioridade era construir uma equipe excepcional; apenas alguns meses depois, meu bom amigo Sam — líder sênior de engenharia de IA na Meta — se juntou a mim como meu cofundador e rapidamente começamos a atrair talentos para tornar a IA da NinjaTech uma realidade. A missão da NinjaTech AI é democratizar o acesso a assistentes autônomos de IA, devolver o tempo administrativo a cada profissional e eliminar o trabalho enfadonho do trabalho. Estamos no início de nossa jornada, temos investidores incríveis, uma equipe incrível de ex-líderes do Google, ex-AWS e ex-líderes da Meta, e ainda há coisas empolgantes por vir!
O que o levou a essa carreira específica?
Eu adorava trabalhar com computadores e tecnologia desde muito jovem, meus pais trabalharam muito para fomentar essa paixão e me dar todas as oportunidades de explorá-la. Sempre fui um inventor de produtos e sempre tive uma paixão por pensar na próxima geração de tecnologia. Em particular, sou apaixonado por como os robôs podem facilitar nossa vida na solução de problemas complexos do dia a dia. À medida que minha carreira se desenvolveu, adorei o lado da engenharia de criar esses produtos e também adorei interagir com os usuários que se beneficiam desses produtos. O gerenciamento de produtos foi uma escolha natural para mim.
Quando comecei a criar o CleverSense, fiquei muito apaixonado por assistentes de IA. Naquela época, a tecnologia ainda não existia para criar agentes autônomos de IA como os que estamos construindo hoje na NinjaTech AI, mas foi capaz de ajudar imensamente na personalização à medida que a pesquisa estava decolando. Os consumidores estavam sobrecarregados com o acesso a informações e escolhas. Alfred (nosso assistente do CleverSense) ajudou a personalizar o que era relevante. A faísca para resolver problemas cotidianos com a IA foi consolidada durante aquela época. Durante meu tempo no Google, permaneci muito apaixonado por esse tópico, vi como a IA estava evoluindo e trabalhei em produtos com temas semelhantes à medida que assumi funções de liderança de produto.
A decisão de deixar o Google para iniciar a NinjaTech AI foi muito deliberada. Eu aperfeiçoei um conjunto de habilidades, uma base de conhecimento, uma rede de talentosos tecnólogos e investidores, e a tecnologia de IA evoluiu para um estado em que as estrelas estavam se alinhando para construir uma IA pessoal verdadeiramente autônoma.
Você pode compartilhar a história mais empolgante que aconteceu com você desde que começou na sua empresa?
É reconhecidamente difícil escolher apenas um! Quando você constrói uma nova empresa, em um espaço tecnológico novo e em rápido crescimento, como a IA, coisas interessantes acontecem todos os dias. Por exemplo, quando fechamos nosso investimento inicial na NinjaTech AI de 6 milhões de dólares, foi incrivelmente empolgante saber que investidores e líderes experientes se sentiram convencidos da oportunidade e de nossa equipe. Quando abrimos nosso escritório e colocamos nossos logotipos, foi uma sensação incrível e, quando fizemos nossas primeiras contratações, fiquei impressionado com o número de inscrições e com os colegas próximos que estavam prontos para entrar. Hoje, temos mais de 30 ninjas talentosos, incluindo funcionários em tempo integral e empreiteiros.
Do ponto de vista da tecnologia, a história mais empolgante que posso compartilhar é quando conectamos pela primeira vez nosso agente de IA, chamado Atlas, ao Google Agenda. Foi o culminar de tantos anos de trabalho, novas tecnologias e delicadeza de equipe. Em uma reunião geral, nossa equipe pediu à Atlas que realizasse três tarefas aparentemente simples: 1) marcar reuniões individuais recorrentes com meu cofundador, 2) criar espaço para uma caminhada de 30 minutos todos os dias em minha agenda e 3) analisar minha agenda para ver onde eu poderia encerrar as reuniões para economizar tempo. Em alguns segundos, todas as três tarefas foram concluídas pelo Atlas e eu economizei tempo real no processo.
Naquele momento, passamos de um assistente de “informações” para um assistente de “tarefas” que poderia realmente realizar tarefas para você no mundo real. O olhar da nossa equipe foi inesquecível: todos vimos a IA escrever um algoritmo complexo em tempo real e executá-lo sem falhas. Essa é uma tecnologia única que foi inventada principalmente por nosso diretor científico, Arash, que é amigo há mais de 20 anos e um profundo especialista em inteligência artificial. Agora estamos convencidos de que agora é perfeitamente possível ter robôs capazes de pensar e cuidar de tarefas rotineiras, e todos acabarão tendo um desses em seus bolsos em breve.
Quais são alguns dos projetos mais interessantes ou empolgantes em que você está trabalhando agora? Como você acha que isso pode ajudar as pessoas?
Estamos trabalhando em vários projetos interessantes, nos quais acreditamos que realmente tornam a tecnologia da NinjaTech AI de próxima geração.
- Autonomia: Estamos ouvindo muito sobre copilotos no mundo da IA; o Atlas será um piloto automático. O co-piloto acompanha você enquanto você realiza as tarefas, o piloto automático assume as tarefas para que você possa voltar ao seu trabalho real. Por exemplo, se você quiser reservar um voo, o copiloto o ajudará enquanto você faz isso, e o piloto automático fará a pesquisa e a reserva para você. Construir autonomia na IA é muito difícil, mas achamos que é uma etapa crítica para que os humanos alcancem os resultados máximos de produtividade com a IA.
- Agentes dinâmicos de IA: Inspirado no AlphaGo™ da DeepMind, o NinjaTech AI foi além da solução de jogos estáticos. O mundo opera de forma dinâmica, por isso criamos agentes autônomos de IA que se adaptam continuamente a seus ambientes. Em vez de usar manuais e árvores de decisão estáticas, nossos agentes se ajustam dinamicamente para concluir tarefas complexas usando a teoria dos jogos multiagentes e a execução orientada a metas. Isso elimina a necessidade de aprender cada permutação de um jogo; nossos agentes de IA criam uma rede neural de intuição que elimina a necessidade de fontes de dados caras e grandes LLMs.
- Aprendizagem e resolução de problemas em tempo real: Os agentes de IA da NinjaTech adotam uma abordagem hierárquica autônoma para o aprendizado, decompondo problemas complexos em tarefas digeríveis que podem ser resolvidas com as habilidades existentes e a intuição neural. Os agentes de IA formulam um plano passo a passo para resolver cada subtarefa, autovalidam o plano e a solução antes de agir e, em seguida, escrevem seu próprio código validado na rede neural da intuição. Essa inovação permite que nossos agentes de IA transfiram o aprendizado e adquiram novas habilidades de forma incrivelmente rápida, além de reduzir a barreira de entrada de um usuário a praticamente zero. Basta começar a conversar com nossos agentes de IA e eles realizarão tarefas reais para você.
- Assistentes de streaming de última geração: Os usuários podem conversar ao vivo cara a cara com seus assistentes digitais e até mesmo capturar vídeos deles e compartilhá-los. Os assistentes são criados usando o Unreal Engine 5 de última geração e são fornecidos perfeitamente aos usuários por meio da tecnologia de streaming em nuvem proprietária da NinjaTech AI, semelhante à Microsoft Cloud Gaming ou Geforce da Nvidia ou Luna da Amazon. Nenhum hardware sofisticado é necessário; contanto que você tenha uma boa conexão com a Internet, você pode interagir com seu assistente digital com qualidade CGI!
Você é um líder de negócios bem-sucedido. Quais são as três características sobre você que você acha que ajudaram a impulsionar seu sucesso? Você pode compartilhar uma história ou exemplo para cada um?
- Curiosidade — Se você escolher uma carreira em tecnologia, isso significa que você está se comprometendo com um mundo que está em constante evolução — rapidamente! Para ter sucesso ao longo do tempo, acredito que você precisa ter uma curiosidade implacável que o leve a se tornar parte dessa própria evolução. No início da minha carreira, minha curiosidade me ajudou a acompanhar a onda. À medida que minha carreira avançava, senti que era capaz de detectar a ondulação mais cedo e antecipar mais as ondas. Quando me tornei líder de grandes equipes, sempre tive como objetivo ensinar outras pessoas a viverem com a mesma curiosidade.
- Desleixo — É fácil, em grandes empresas, ficar preso a processos, burocracia e baixa velocidade. Uma característica crítica que sempre mantive, desde minha primeira startup até a NinjaTech AI, é a capacidade de fazer as coisas rapidamente. Alguns chamam isso de “testar e repetir”. Para mim, trata-se igualmente de manter as coisas simples. Em outras palavras, não crie complexidade, elimine-a.
- Persistência — Cada produto, recurso e lançamento é um experimento. Seja seu produto principal, um slogan de marketing ou uma apresentação para o cliente, você deve esperar tropeçar, se adaptar persistentemente e tentar novamente. Essa iteração persistente acabará por levá-lo a algum lugar excelente, a produzir algo excelente e a alcançar ótimos resultados.
Eu procuro essas características em todos que eu contrato, seja em uma startup ou em minhas equipes no Google. Essas características ajudam a criar ótimos produtos, da maneira mais rápida possível e de uma forma motivada pela curiosidade que impulsiona mudanças e inovações reais. Você precisa de todos esses três!
Já foi dito que nossos erros às vezes podem ser nossos maiores professores. Você pode contar uma história sobre o erro mais engraçado que você cometeu quando estava começando? Você pode nos dizer que lição você aprendeu com isso?
Muitos exemplos vêm à mente, mas há um que se destaca: a maioria dos gerentes de produto (inclusive eu) tende a subestimar a importância da “delícia” nos produtos; isso é especialmente negligenciado em produtos B2B. O assistente que criamos durante o CleverSense se chamava “Alfred”. Queríamos torná-lo fofo e divertido, então demos a ele um bigode que começaria a girar se você o tocasse várias vezes. Esse “ovo de páscoa” foi algo em que passamos apenas uma ou duas horas e não pensamos muito nisso. Quando analisamos nossas análises, percebemos rapidamente que era um dos recursos mais agradáveis do nosso produto! A lição que aprendi: as pessoas gostam de usar produtos fáceis de usar, mas adoram produtos fáceis de usar e deliciosos.
Você tem algum mentor ou experiência que tenha influenciado particularmente sua abordagem à criação e inovação de produtos?
Tive a sorte de ter excelentes mentores ao longo da minha carreira. Um dos meus melhores mentores e ex-gerentes de sete anos é Paul Muret, que é VP/GM de produtos de IA no Google. Paul me ensinou a criar produtos em grande escala e também a liderar pessoas com empatia, especialmente em tempos difíceis. Sua orientação moldou o líder de produto que sou hoje; serei eternamente grato a ele.
Em sua experiência, qual é a anatomia de uma ideia de produto forte?
Ideias fortes de produtos surgem de pensar grande e trabalhar de trás para frente para resolver os problemas do usuário. Por exemplo, na NinjaTech AI, estamos criando um assistente pessoal com inteligência artificial para pessoas ocupadas. Vimos como a IA é poderosa e útil e sabemos quanto tempo profissionais ocupados gastam em tarefas administrativas. Com o novo assistente pessoal da NinjaTech AI, estamos resolvendo problemas reais para profissionais ocupados de uma forma inovadora e inovadora.
Qual abordagem sua equipe usa para criar novas ideias para produtos e recursos?
Aproveitar a IA para criar novas ideias de produtos e recursos é muito experimental. Existem essencialmente três componentes que precisam ser alinhados: 1) uma necessidade ou problema que precisa ser resolvido e 2) inventar maneiras de resolver esse problema usando a IA e 3) implementar formas experimentais de resolvê-lo.
Esse é basicamente o processo pelo qual passamos ao decidir sobre as principais “habilidades” de nosso primeiro assistente de IA da NinjaTech. Se você pegar um exemplo, como pesquisar e reservar viagens, há vários problemas que você está tentando resolver para os usuários. O primeiro é um problema de pesquisa; eles podem não saber nada sobre o local para o qual estão viajando. A IA pode ajudar a ser um assistente de informações, esse é um problema muito solucionável. O segundo é o problema da seleção excessiva; há tantas opções de voo disponíveis que os consumidores ficam sobrecarregados com opções. A IA também pode resolver esse problema, destilando as opções em um subconjunto muito menor, sem que o usuário precise gastar tempo com isso — a IA pode fazer isso de forma autônoma. A terceira etapa é o problema mais difícil, mas também é extremamente útil — reservar o voo! Talvez o usuário tenha uma companhia aérea preferida, uma preferência de assento, uma preferência de bagagem. A IA também pode resolver esse problema de forma autônoma se conhecer as preferências dos usuários.
Esses três exemplos são etapas de graduação, mas são etapas importantes pelas quais passamos quando temos novas ideias. Essencialmente, liderados por problemas que são resolvidos por meio de uma resolução de IA cada vez mais complexa.
Como sua equipe de produto gerencia ideias de novos produtos e recursos?
Experimentação e iteração! O espaço de LLM e IA está mudando muito rapidamente. Descobrimos que a melhor maneira de gerenciar ideias de novos produtos e recursos é experimentar e iterar constantemente. Isso significa que todos experimentam e testam novas ideias de forma rápida e barata, recebendo feedback dos usuários, sujando as mãos e fazendo ajustes conforme necessário.
Especificamente, configuramos alguns mecanismos para garantir que continuemos experimentando e iterando. Primeiro, temos uma cadência regular de sessões de brainstorming. Isso dá a todos da equipe a chance de compartilhar suas ideias, não importa quão pequenas ou loucas elas possam parecer. Descobrimos que ideias pequenas ou “malucas” geralmente acabam sendo o catalisador de uma ideia muito maior! Em seguida, priorizamos implacavelmente! Garantimos que estamos focados nos principais projetos que se encaixam nas metas de longo prazo do produto e maximizam o impacto para nossos usuários e clientes. Por fim, depois de priorizarmos nossas ideias, começamos a desenvolver protótipos. Os PMs sujam as mãos fazendo provas rápidas de conceitos, wireframes, etc. Isso nos permite testar a ideia de forma rápida e barata. Com base nessas provas de conceito ou nos comentários que recebemos, iteramos no protótipo e fazemos os ajustes necessários. Continuamos esse processo até termos um produto ou recurso com o qual estejamos satisfeitos e que acreditamos que nossos usuários vão adorar.
Acreditamos que essa abordagem de experimentação e iteração é a melhor maneira de gerenciar novas ideias de produtos e recursos no espaço de LLM e IA. Isso nos permite ser inovadores e trazer rapidamente ao mercado novos produtos e recursos que nossos usuários vão adorar.
Qual, na sua opinião, é o maior desafio com relação à inovação?
Uma combinação de temer o fracasso e não pensar suficientemente. Muitas vezes descobri que as equipes de produto mais bem-sucedidas são aquelas que “alcançam as estrelas” e aceitam o fracasso ao longo do caminho. Muitas vezes, vi equipes de produto definirem metas extremamente ambiciosas e fracassarem em atingi-las. No entanto, o que eles geralmente descobrem é que, embora falhem em seus objetivos originais, eles conseguiram progredir consideravelmente e lançar produtos que encantam seus usuários. Outra forma de expressar isso para minha equipe é “Atire em Marte”. Mesmo se falharmos, provavelmente acabaremos na lua. E isso é incrível por si só!”
Obrigado por tudo isso. Aqui está a pergunta principal da nossa entrevista.
Com base em sua experiência, quais são suas “5 dicas para acelerar a ideação e inovação de produtos”?
Aqui estão 5 dicas para acelerar a criação e a inovação de produtos:
Primeiro, sempre tenha uma abordagem centrada no cliente e no usuário. Saia e converse com clientes e usuários reais. Entenda seus problemas e como seu produto ajuda a resolvê-los. Construa com empatia.
Em segundo lugar, como líderes de produto, tenham cuidado em aumentar e promover a colaboração interfuncional. Diferentes perspectivas na mesa levam a ideias mais inovadoras. Incentive a ideação aberta sem julgamento. Alguns dos melhores produtos e serviços que lancei vieram de uma pessoa que teve a coragem de lançar uma ideia que foi catalisadora de uma ideia ainda maior ou impactante de outra.
Em terceiro lugar, concentre-se na tomada de decisões baseada em dados. Certa vez, estive em uma reunião em que estávamos em um impasse e a líder sênior estava ouvindo seus tenentes discutirem de um lado para o outro sobre um assunto com suas ideias e pontos de vista. Ela finalmente se cansou e os impediu de dizer: “Temos dados sobre esse assunto? Se o fizermos, vamos com os dados. Se não, e vamos com opiniões, vamos com as minhas.” Deixe que os dados orientem as decisões.
Quarto, atire em Marte! Fique aquém. Acabe na lua. Perceba o quão incrível é ter chegado à lua... então continue fotografando para Marte!
Por fim, inicie e repita. Não deixe que a perfeição atrapalhe o bem e não tenha medo de falhar. Seja rápido, mas não se apresse. Lance seu produto rapidamente, ouça o feedback, repita e continue encantando seus usuários e clientes.
Somos muito abençoados pelo fato de líderes tão proeminentes lerem esta coluna. Existe uma pessoa no mundo ou nos EUA com quem você gostaria de tomar um café da manhã ou almoço privado e por quê? Ele ou ela pode ver isso se os marcarmos 🙂
Reid Hastings! Sou apaixonado por construir equipes diversificadas de alto funcionamento. A IA da NinjaTech compartilha muitos dos mesmos valores que ele implementou na Netflix — um alto grau de transparência, foco na densidade de talentos e vontade de experimentar. Eu adoraria sentar e ouvir mais sobre sua jornada na criação de uma cultura empresarial tão forte, transformando a Netflix em uma empresa multibilionária.
Muito obrigado por isso. Isso foi muito inspirador e desejamos que você continue tendo sucesso!
