O que delegar — e o que não delegar — à IA no discovery

Discovery tem duas naturezas de trabalho misturadas: o esforço mecânico de reunir e organizar informação, e o julgamento sobre o que aquilo significa. A confusão entre as duas é a razão pela qual muitos times acham que IA "não funcionou" no discovery.

O que faz sentido delegar

A IA é boa exatamente onde o custo é volume e repetição.

• Transcrever e resumir entrevistas, mantendo trechos literais para consulta.
• Agrupar tickets, avaliações de app e reclamações abertas em temas candidatos.
• Comparar documentação, normas e regras de negócio para achar contradições.
• Gerar variações de roteiro, hipóteses e perguntas que o time depois filtra.
• Rascunhar o primeiro esqueleto de um documento que ninguém quer começar do zero.

Em todos esses casos, o output é insumo. Ele reduz o tempo até a primeira leitura crítica.

O que não deve sair da mesa

Delegar julgamento é diferente de delegar trabalho.

Não delego a decisão sobre qual problema vale ser resolvido, o critério de priorização, a leitura política do contexto e a conversa direta com quem usa o produto. Não porque a IA "erra", mas porque essas decisões precisam ter um dono que responde por elas.

Há também um risco silencioso: o modelo entrega uma síntese fluente e plausível, e a fluência é confundida com evidência. Um resumo bem escrito de dez entrevistas mal conduzidas continua sendo uma conclusão ruim, agora com aparência de rigor.

Como eu organizo na prática

• Toda síntese aponta para a fonte. Se não consigo chegar ao trecho original, a conclusão não entra no documento.
• Volume é da máquina, amostra é minha. Leio pessoalmente um subconjunto das entrevistas, sempre.
• Hipótese gerada por IA é hipótese, não achado. Ela precisa passar pelo mesmo teste que qualquer outra.
• Contexto sensível não vai para ferramenta sem governança. Dado de cliente tem regra, não conveniência.

O ganho real não é escrever mais rápido. É gastar a energia escassa do time na parte que só o time pode fazer: escolher.