Esse é o Motivo pelo qual seu SaaS vai falhar.
Quando eu percebo que Stanford + gola rolê + IA = investimento infinito.
Você não é alguém que largou Stanford ou Harvard que pode começar com uma solução, receber investimento e achar gente pra comprar seu produto depois.
Antes de escrever uma linha de código, você tem que responder uma simples pergunta: "Que problema estou tentando resolver?". A gente tá vivendo um ciclo de hype de Inteligência Artificial onde todo dia alguém anuncia que tá "adicionando IA no produto" ou criando a nova solução de IA. Esses anúncios soam impressionantes pros olhos e ouvidos menos treinados, mas a gente sabe que não resolvem problemas reais. Estão usando IA por usar IA, o jeito contrário de se fazer.
Nota: vou focar em SaaS de IA aqui, mas muito do texto serve pra todo tipo.
A IA é uma ferramenta, não é uma varinha mágica. Como qualquer ferramenta, é boa pra coisas específicas e terríveis pra outras. Você não usaria um martelo pra cortar madeira ou uma serra pra pregar pregos (talvez você usaria se significasse ganhar aquele dinheiro gostoso de investimento, mas vamos ignorar isso já que a gente não largou Stanford pra focar em um produto).
Você vai ver gente até demais abordando desenvolvimento de produtos com IA assim:
"O que a IA pode fazer?" → Achar problemas que encaixem na tecnologia
Esse pensamento é o motivo de os seus projetos morrerem com zero usuários pagos (seus amigos não contam). O jeito certo é o contrário disso. A diferença entre construir algo que as pessoas querem e só fazer algo impressionante é de fato resolver um problema em vez de só tentar fazer algo legal.
Vamos analizar problemas e entender o que de fato vale a pena tentar resolver.
TL;DR
- Comece com problemas reais que as pessoas têm, não o que a IA pode fazer
- Dor alta + problemas frequentes = oportunidade real de mercado
- Fale com usuários antes de construir qualquer coisa (revolucionário, eu sei)
- A IA deveria melhorar soluções exitentes, não criar novos problemas pra resolver
A Hierarquia dos Problemas
Nem todos os problemas são criados igualmente. Alguns problemas são doloridos e as pessoas ativamente procuram por soluções. Outros são pequenos incômodos que as pessoas adoram reclamar sobre, mas não agem de fato pra resolver.
Você deveria entender duas dimensões: intensidade da dor e frequência que acontece. Problemas que causam dor real e ocorrem frequentemente criam as oportunidades de mercado mais fortes porque eles motivam pessoas a de fato procurar soluções e mudar seu comportamento.
Problemas frequentes e de dor intensa como estresse financeiro ou problemas de comunicação entre times levam as pessoas a gastar dinheiro, investir tempo aprendendo novas ferramentas, e mudando de soluções já existentes. A combinação de urgência e repetição cria demanda sustentável que pode de fato suportar um negócio.
Problemas de dor baixa e não frequentes como ter que mudar a senha raramente motivam mudança de comportamento. As pessoas podem até ver isso como problemas, mas acabam desenvolvendo soluções alternativas ou simplesmente toleram a inconveniência em vez de procurar soluções dedicadas.
Vamos ver isso de uma forma estruturada:
| Tipo de Problema | Comportamento do Usuário | Potencial de Mercado | Exemplos |
|---|---|---|---|
| Dor Intensa + Frequente | Ativamente procura soluções, disposto a pagar | Excelente | Estresse financeiro |
| Dor Intensa + Não Frequente | Procura soluções quando necessário | Bom | Declaração de imposto, conselhos legais |
| Dor Baixa + Frequente | Resolve de outro jeito | Limitado | Organização de emails |
| Dor Baixa + Não Frequente | Ignora ou tolera | Pobre | Ter que mudar senha |
A linha de cima cria negócios. A linha de baixo cria demonstrações que impressionam ninguém além de outros devs. O que parece um problema na superfície pode não ser algo que as pessoas se importam o suficiente pra resolver.
Nota: você provavelmente está pensando no 1Password, mas o problema que eles focam em resolver é muito mais gerenciamento de segurança e senhas. Isso é uma dor real pra empresas.
Gerenciamento de finanças pessoais é um exemplo muito bom de problema relevante. Estresse financeiro afeta as pessoas e tem consequências sérias. Tomamos decisões de gastos todo dia, precisamos checar as finanças regularmentes, estamos constantemente planejando pro futuro. O problema nunca vai embora, e isso é relevante o suficiente pra pessoas de fato procurarem por soluções.
A menos que você tenha bastante dinheiro pra usar em pesquisa, sua melhor aposta não é perguntar "O que eu posso fazer com transformers?", é perguntar "Quais problemas as pessoas têm que eu posso resolver melhor?". Tem um jeito ainda melhor de validar se vale a pena tentar resolver um problema, é o que vamos ver agora.
Validação Através do Comportamento Atual
O melhor jeito de validar que você identificou um problema real é focar no comportamento atual das pessoas com relação a ele em vez de preferências hipotéticas.
Não pergunte: "Você usaria um produto que faz Y?"
Pergunte:
- Como você lida com X?
- O que é mais frustrante nesse processo?
- O que você desenvolveu pra tentar lidar com isso?
- Quanto tempo e dinheiro você atualmente gasta pra lidar com isso?
Procure por soluções alternativas existentes como um sinal positivo. Se múltiplos competidores têm clientes pagantes, isso é evidência de demanda real. Se ninguém mais está tentando resolver o problema, isso pode ser uma red flag em vez de uma oportunidade.
As pessoas querem problemas resolvidos, elas não se importam na tecnologia por baixo. Você colocar que "faz com IA" não vai vender a menos que isso de fato resolva problemas reais que não eram possíveis antes da IA. IA não é sempre a resposta como vamos ver a seguir.
Sempre Tente a Solução Fácil Primeiro
Antes de usar a abordagem da IA, você deveria considerar seriamente se soluções simples funcionariam melhor. Adicionar a complexidade da IA pra sua solução tem custos reais: tempo de desenvolvimento, complexidade operacional, comportamento imprevisível, manutenção. Algumas vezes a melhor solução de IA é nenhuma solução de IA.
Pra avaliar se IA (generativa especialmente) faz sentido, faça essas seguintes perguntas:
| Pergunta | IA faz sentido | Solução Simples é Melhor |
|---|---|---|
| Lógica baseada em regras resolveria isso? | Não, muitos edge cases | Sim, regras claras de if-else funcionam |
| É necessário compreensão de linguagem natural? | Sim, usuários precisam de interface conversacional | Não, inputs estruturados funcionam bem |
| Você precisa de personalização? | Sim, respostas devem se adaptar a indivíduos | Não, é a mesma coisa para todos |
| Quão importante é a explicabilidade? | Moderada, raciocínio aproximado é ok | Crítica, lógica exata necessária |
| Qual é o requisito de precisão? | Misto, alguma aproximação é aceitável | Alto, tolerância zero para erros |
Isso te ajuda a decidir de fato em vez de só usar IA porque parece impressionante.
Pra Terminar
Em resumo, comece com "Que problemas as pessoas de fato têm?" e determine quando IA é a solução certa. Isso leva a soluções que as pessoas querem de fato usar e pagam pra isso, em vez de demonstrações impressionantes que ninguém precisa.
Esse é o primeiro de uma série de posts no blog do FastroAI que eu vou fazer te ensinando a criar do zero um produto com IA. Se quiser ver desde a identificação do problema até a prova de conceito, acesse os docs do FastroAI (mais documentação vindo aí até o deploy).
Artigo escrito originalmente em inglês no blog do FastroAI e traduzido pra postar aqui
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