Quando falamos sobre Product Backlog, não se trata apenas de um processo de organização de tarefas. Estamos partindo para uma priorização estratégica, trazendo todo o objetivo de negócio e do produto para um contexto mais tático e operacional. Uma vez que esse processo pode envolver muitas pessoas (especialmente em “grandes empresas”), deixar isso de lado pode levar ao fracasso de tudo que a empresa tinha como meta.
Sendo assim, estruturar um bom backlog de produto é essencial. Isso permite documentar informações, gerir tarefas e times, acompanhar a evolução das atividades e ajustar a rota quando necessário.
Uma das coisas que você deve fazer para ter o bom uso da IA é criar um contexto antes de pedir para ela emitir respostas. Um contexto é como se fosse o tópico da conversa. Imagine que a Inteligência Artificial é uma outra pessoa.
Passo 1: Coleta de dados
Imagine uma equipe de desenvolvimento de software que deseja criar um novo aplicativo móvel. Eles podem usar ferramentas de IA para coletar dados de diversas fontes, como análises de mercado, comentários de clientes em redes sociais e registros de suporte ao cliente. A IA pode analisar esses dados em tempo real e identificar padrões e tendências que ajudam a equipe a entender melhor as necessidades e preferências dos usuários.
Mas ainda assim a IA irá precisar de informações relevantes sobre o seu projeto para entregar o que você precisa.
Ex: O objetivo é a criação desse novo app, então você precisaria fornecer alguns dados como: Persona, público alvo, análises de mercado, etc
Com esses dados em mãos, a IA pode criar um exemplo prático de como uma equipe de desenvolvimento de software pode utilizar ferramentas para analisar e extrair insights úteis para a criação do Product Backlog do novo aplicativo móvel.
Passo 2: Análise
Com base nos dados coletados, a IA pode ajudar a equipe a priorizar as funcionalidades mais importantes para o novo aplicativo. Por exemplo, um IA pode sugerir que uma equipe prioriza a integração com redes sociais com base na popularidade dessas funcionalidades entre os usuários-alvo. Além disso, a IA pode considerar o tempo e os recursos necessários para implementar cada funcionalidade, ajudando a equipe a tomar decisões informadas sobre o que deve ser incluído no Product Backlog.
Passo 3: Refinamento
Ao longo do desenvolvimento do projeto, a IA pode continuar aprimorando as recomendações para o Product Backlog com base no feedback dos usuários e nas métricas de desempenho do aplicativo. Por exemplo, se a equipe descobrir que uma determinada funcionalidade não está sendo utilizada pelos usuários, a IA pode sugerir que ela seja removida do backlog ou modificada para atender melhor às necessidades dos usuários.
Incorporar a IA no processo de criação do Product Backlog não apenas economizou tempo e recursos, mas também melhorou a qualidade e relevância das funcionalidades entregues aos usuários. Ao seguir esses 3 passos e utilizar exemplos práticos como os mencionados acima, sua equipe estará na vanguarda da inovação e da eficiência no gerenciamento de projetos.
Aproveite o poder da IA para contribuir com o sucesso de seus projetos de desenvolvimento de software e se destaque no mercado competitivo de hoje. Experimente e veja a diferença que a Inteligência Artificial pode fazer em sua estratégia de gestão de projetos ágeis.
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