A IA deve aprender como você trabalha

Quando desenhamos o Snappy PM pela primeira vez, surgiu uma ideia muito natural:

Já que temos IA, por que não deixar a IA ler os projetos históricos de uma empresa e gerar automaticamente um Workflow que pertença a essa empresa?

Parece razoável.

E muito AI-native.

Mas conforme continuávamos construindo, mudamos de ideia.

Porque a IA pode facilmente fazer uma coisa simples parecer muito inteligente.

Ela olha os projetos passados de uma empresa e pode resumir muitos Stages, Rules, Roles e Exceptions.

Mas o problema é:

O que aconteceu no passado não significa que deva acontecer assim no futuro.

Os processos históricos de uma empresa podem já conter muitas práticas acidentais, ineficientes ou até erradas.

Se a IA aprender essa história muito diligentemente, o resultado final pode ser simplesmente:

Automating yesterday.

Então a nova versão do Snappy PM fez uma simplificação muito importante.

Não deixamos mais a IA inventar uma State Machine para cada empresa.

O esqueleto básico de um projeto são cinco Phases:

Requirement Capturing

Scoping & Design

Implementation or Manufacturing

Deployment or Installation

Closing

Essa parte permanece estável.

O que a IA realmente deveria aprender são as diferenças significativas entre empresas.

Por exemplo:

Quais Phases se aplicam a você?

Que tipo de Quotations você costuma usar?

Quais são os seus Payment Terms?

Quais Documents são seus próprios modelos padrão?

Você tem Inventory?

O cliente lida com esta empresa, ou com outra Sales Company dentro do grupo?

Isso é:

How you work.

Então o Snappy pode ler um projeto passado, entender os hábitos de trabalho e documentos da empresa, e fazer sugestões.

Mas demos a ele outro princípio:

Evidence or default.

Se a IA acredita que uma empresa trabalha de certa forma, ela deve poder nos dizer:

em quais documentos reais eu vi isso.

Se não há evidência, usa-se os padrões simples e estáveis da plataforma — em vez de deixar a IA adivinhar.

Sinto cada vez mais que esta é uma fronteira muito importante no design de produtos de IA.

A coisa mais valiosa da IA não é necessariamente:

deixar a IA decidir tudo.

É saber:

o que deve permanecer estável e o que pode ser aprendido.

Accounting rules devem permanecer estáveis.

O Project Flow central deve permanecer estável.

Os limites de permissões devem permanecer estáveis.

Enquanto os documentos, hábitos, modelos e formas concretas de trabalhar de uma empresa podem ser aprendidos.

Então agora preferimos descrever o Snappy PM assim:

AI learns how you work.

It doesn't invent how you should work.

A IA deve reduzir o custo de uma empresa se adaptar ao software.

Não criar uma nova camada de complexidade e depois exigir que a empresa se adapte à IA.

SnapLedger, your life easier.