Para preparar o cenário, gostaria de compartilhar uma citação instigante de Lex Friedman sobre o futuro da AGI (Artificial General Intelligence) da introdução do podcast com Sam Altman :

…Logo, ninguém sabe quando, mas muitos acreditam que pode acontecer durante a nossa vida. A inteligência coletiva da espécie humana começa a empalidecer em muitas ordens de magnitude em comparação com a superinteligência geral nos sistemas de IA que construímos e implantamos em escala.

Isso é emocionante e aterrorizante. É emocionante por causa de inúmeras aplicações que conhecemos e ainda não conhecemos que capacitarão os humanos a criar para florescer para escapar da propagação da pobreza e do sofrimento que existe no mundo hoje e ter sucesso nessa velha busca tão humana pela felicidade. É aterrorizante por causa do poder que a AGI superinteligente exerce para destruir a civilização humana, intencionalmente ou não. O poder de sufocar o espírito humano da maneira totalitária de 1984 de George Orwell ou a histeria em massa alimentada pelo prazer de um admirável mundo novo onde, como Huxley viu, as pessoas passam a amar sua opressão para adorar as tecnologias que desfazem suas capacidades de pensar.

O ritmo do avanço tecnológico é verdadeiramente sem precedentes. Eu nunca vi nada assim antes na minha vida. Não me considero um evangelista chamativo de IA. Ainda assim, considerando todos os OpenAi e inúmeras outras descobertas de startups de IA, não ficaria surpreso se testemunharmos coisas no próximo ano que pareciam inimagináveis ​​em romances de fantasia.

Como Lex Friedman, estou empolgado e apavorado como pessoa e profissional com todos os avanços mais recentes e as possibilidades que temos pela frente, imagináveis ​​e inimagináveis. E continuo me fazendo uma pergunta. O que posso fazer para aproveitar essa onda de IA ou pelo menos não ser totalmente arrastado por ela?

O futuro do pronto para o produto

No geral, estou bastante otimista sobre o potencial dos LLMs e da IA. Ver Greg Brockman demonstrar o que o GPT-4 poderia fazer em uma transmissão ao vivo recente de um desenvolvedor - como transformar um esboço simples em um aplicativo totalmente funcional - realmente me fez pensar em todas as possibilidades empolgantes que temos pela frente.

Imagine que você é um gerente de produto, designer ou fundador com uma ideia para testar:

• Você escreve um PRD simples com uma descrição básica do produto, histórias de usuários e hipóteses e, em seguida, o envia para uma ferramenta de IA. Vamos chamá-lo de 'Prompt to Product'.
• Com apenas um clique de um botão, a ferramenta gera um aplicativo funcional e o implanta em seu servidor host local.
• Você testa o aplicativo e identifica problemas, que descreve para a ferramenta como faria para um desenvolvedor, e continua a dialogar com a ferramenta até ficar satisfeito.
• Em seguida, você pede à ferramenta para implantar o aplicativo no ambiente de teste.
• Quando seu aplicativo está online, você usa outra ferramenta chamada 'Prompt to Test' para realizar testes de usuário não moderados com usuários externos. Basta carregar uma lista de e-mails e escolher as hipóteses para testar, e 'Prompt to Test' lida com o restante do processo de teste.
• Resumidamente, 'Prompt to Test' fornece observações gerais e sugestões de melhoria, que você pode aceitar ou modificar.
• Você pode envolver um designer e um engenheiro para tornar seu produto ainda melhor e otimizado para escala.
• O designer pode ajustar o UX usando prompts de texto e esboços de imagem.
• O engenheiro pode examinar o código para corrigir possíveis problemas de banco de dados e adicionar melhorias de privacidade, por exemplo, tudo com alguns prompts e pouca ou nenhuma intervenção de codificação.
• Depois de passar por alguns testes, seu produto está pronto para ser lançado no mundo.
• E a melhor parte? Você conseguiu tudo isso em apenas uma semana com alguns prompts de ida e volta!

O futuro parece brilhante para pessoas de produtos, fundadores e criativos. Com os avanços da tecnologia, você nem vai precisar de alguém para escrever código para você colocar seu produto no mercado. O “porquê” por trás do seu produto se tornará ainda mais importante, se não primordial, do que o “como”.

Obviamente, a desvantagem é que inevitavelmente haverá muitos produtos ruins e imitadores. Ainda assim, pelo lado positivo, também liberará a criatividade humana, resultando em diamantes brilhando através dos barris de lama.

realidade atual

No entanto, vamos dar uma olhada nessas ferramentas agora. Ainda é necessário ter habilidades de codificação e um certo nível de familiaridade com a tecnologia ou estrutura com a qual você está trabalhando para garantir que seu aplicativo funcione conforme o esperado.

Mas o processo se tornou significativamente mais acessível, pois você precisa principalmente entender os princípios e abordagens gerais de como fazer produtos digitais e muita paciência para depurar o código escrito por ferramentas como o ChatGPT. Mas com cada solicitação consecutiva, você pode criar um protótipo viável para testar sua ideia com o mundo.

Além disso, aqui estão alguns exemplos de como você pode utilizar essas ferramentas:

• crie uma calculadora em minutos ;
• criar um aplicativo web básico de pilha completa com ChatGPT ;
• crie um jogo simples no Unity usando GPT-4 e MidJourney ;
• um engenheiro de software pode resolver um problema com o ChatGPT .

Ah, quase esqueci de mencionar que ferramentas como o Copilot X levam esse processo para o próximo nível, eliminando a necessidade de alternar entre seu IDE e o navegador.

Como surfar na onda

Quando comecei a escrever este artigo, o foco principal era a questão: 'O pessoal do produto deve codificar?' mas conforme eu cavava mais fundo, isso me levou a uma toca de coelho ao imaginar o futuro da IA.

Portanto, a resposta para saber se o pessoal do produto deve codificar é um retumbante “sim”. E quero enfatizar que eles não devem apenas saber codificar, mas também ser capazes de codificar a si mesmos. Porque até que existam ferramentas como 'Prompt to product', você precisa consertar algumas pequenas coisas para fazer o protótipo rodar.

De fato, à medida que essas soluções "prompt-to-product" se tornam mais sofisticadas, o pessoal do produto exigirá cada vez menos habilidades de codificação. No entanto, obter conhecimento básico ajudará você a entender melhor os sistemas. E em um futuro onde qualquer pessoa pode criar um produto com um único prompt, ter esse conhecimento pode ser uma vantagem competitiva.

Voltando à pergunta que fiz no início deste artigo - “O que posso fazer para aproveitar essa onda de IA ou pelo menos não ser totalmente arrastado por ela?” — Eu tenho uma solução, pelo menos para o início da versão 2023 de mim mesmo. Espero que você ache útil também.

Meu plano como gerente de produto que fez a transição do design de produto e tem formação em engenharia é o seguinte:

• Atualize minhas habilidades de codificação.
• Crie pequenas ferramentas práticas com a ajuda de LLMs ou os chamados 'front-ends' para LLMs.
• Melhorar minhas habilidades de design imediato, especialmente para necessidades profissionais.
• Obtenha uma melhor compreensão de como os LLMs funcionam.
• Aprofunde-se nos recentes trabalhos de pesquisa de IA além das tendências que estão na superfície (isso é complicado).