Quando a IA é a solução errada | Isabela Chitolina

Empresas estão colocando inteligência artificial em produtos, processos e metas antes de responder uma pergunta básica: o problema realmente precisa de IA?

Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Isabela Chitolina, Staff Product Manager no Mercado Livre e professora de AI Product Builder na PM3, sobre os critérios que deveriam orientar qualquer iniciativa de inteligência artificial.

Isabela explica como avaliar a solução mais simples, calcular o ROI de projetos de IA e considerar o time to market antes de iniciar o desenvolvimento. Ela também conta como ajudou a reduzir um processo de dois meses para duas semanas, sem tratar IA como resposta automática para todas as etapas.

A conversa passa pela falsa confiança nos outputs dos modelos, pelo erro de medir produtividade por consumo de tokens, pela decisão entre build, buy ou partner e pelos casos em que construir um modelo proprietário custa mais do que o valor que ele entrega.

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Você também vai entender:

O que significa ser um Product Builder

Como separar um problema real do hype da diretoria

Como calcular o retorno de iniciativas de IA

Por que consumo de tokens não representa produtividade

Quando uma automação simples resolve melhor

Os riscos de confiar cegamente nas respostas da IA

Quando um modelo proprietário pode fazer sentido

Por que a adoção deveria começar nos processos internos

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Capítulos:

00:00 IA nem sempre é a resposta

00:37 O que significa ser um Product Builder

03:59 Síndrome do impostor e aprendizado em IA

07:47 Problema real ou hype da diretoria?

10:01 Os três critérios para construir com IA

13:02 Como calcular o ROI de iniciativas de IA

19:11 O perigo de confiar cegamente nos modelos

22:22 Quando construir um modelo proprietário

27:35 A verdade que os cursos de IA não contam

33:21 Por que a adoção deve começar dentro da empresa

39:24 Encerramento

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