O gerenciamento de produtos para agentes de IA é facilmente a forma mais louca de gerenciamento de produtos da história. O gerenciamento típico de produtos está tentando descobrir como projetar interfaces e software para que as pessoas interajam com sistemas determinísticos. O usuário geralmente conhece todo o contexto para fazer seu trabalho com sucesso, portanto, geralmente é uma questão de acertar a lógica de negócios subjacente e a experiência do usuário em torno Mas com os agentes de IA, o usuário com quem você mais se importa é o agente, e eles não sabem de nada por padrão. Eles correrão alegremente em qualquer direção para realizar a tarefa, muitas vezes sem sucesso. Então, como PM (ou engenheiro), você basicamente gasta seu tempo tentando fazer engenharia reversa "o que um humano precisaria como contexto para realizar essa tarefa" e, em seguida, descobrir como projetar sistemas para obter os dados do agente na sequência certa, com as ferramentas e instruções certas. Alguns desses sistemas são totalmente invisíveis para o usuário humano, mas parte do ofício é igualmente como o usuário final interagirá com o agente para fornecer esse contexto. Então, muitas vezes é uma tentativa e erro interminável trabalhar para obter pontos incrementais de qualidade em cada estágio. É especialmente por isso que pessoas com profundo conhecimento de domínio, ou aquelas que podem adquiri-lo rapidamente, se sairão extremamente bem na criação de agentes de IA. A capacidade de antecipar o contexto que o agente precisaria para ser bem-sucedido é um grande fator determinante na eficácia do agente. Isso explica em parte por que os agentes de codificação funcionaram tão bem desde o início; porque seus construtores entendem profundamente o domínio que estão trabalhando para automatizar. Mas claramente veremos rapidamente esse mesmo resultado em todos os campos - jurídico, saúde, finanças, etc. - à medida que a engenharia de contexto e uma nova safra de gerentes de produto surgirem.