Um playbook prático e centrado no consumidor para produtos de IA inspirado nas ideias públicas de Mustafa Suleyman: confiança, UX, segurança, iteração e adoção no mundo real.
Mustafa Suleyman é frequentemente citado nas conversas sobre produtos de IA porque passou anos pensando no que torna a IA utilizável (e aceitável) para pessoas comuns — não apenas impressionante em laboratório. Em palestras públicas, entrevistas e escritos, ele volta repetidamente a uma ideia simples: produtos de consumidor vencem quando se encaixam na vida real.
“IA centrada no consumidor” significa começar pela pessoa, não pelo modelo.
Em vez de perguntar “O que essa tecnologia pode fazer?”, você pergunta:
Um produto centrado no consumidor trata a IA como uma experiência de serviço — clara, rápida e previsível — não como um demo tecnológico que os usuários precisam aprender a operar.
Este artigo não se baseia em informações internas ou conversas privadas. É uma síntese prática de lições extraídas das visões públicas de Suleyman e dos padrões mais amplos com os quais elas se alinham na construção de produtos de consumo.
Você verá princípios que se traduzem em escolhas do dia a dia: onboarding, textos de interface, tratamento de erros, padrões de privacidade e como comunicar limitações.
Se você está construindo (ou divulgando) um produto de IA para usuários comuns, isto é para você:
O objetivo: lançar IA que as pessoas confiem, entendam e escolham — porque realmente funciona para elas.
Um produto de IA centrado no consumidor começa com uma frustração cotidiana, não com uma capacidade impressionante. A estrela-guia de Suleyman é simples: se uma pessoa não consegue explicar por que usaria, o modelo ainda não importa. Seu primeiro trabalho é descrever o problema humano em linguagem simples — e provar que ele é frequente o bastante e doloroso o bastante para merecer um espaço na rotina de alguém.
Em vez de perguntar “O que este modelo pode fazer?”, pergunte “Qual é o momento em que alguém pensa: gostaria que isso fosse mais fácil?” Bons pontos de partida são tarefas repetitivas, de alta ansiedade (mas baixo risco), ou confusas porque as pessoas não sabem o que fazer a seguir.
Para o v1, escolha um trabalho principal a ser feito. Não “ajude-me com a vida”, mas algo como: “Ajude-me a escrever uma mensagem educada e clara quando estou estressado”, ou “Ajude-me a comparar duas opções e explicar os trade-offs.” Um escopo apertado ajuda a projetar prompts, guardrails e critérios de sucesso sem derivar para um buffet de recursos.
Escreva uma promessa de valor em uma frase que um não-experto entenda:
“Em menos de um minuto, isto ajuda você a ___ para que você possa ___.”
Então liste três métricas de resultado que refletem valor real para o consumidor (não downloads ou impressões):
Se você não consegue escrever a promessa e as métricas, você ainda está em modo demo — não em modo produto.
Se alguém não consegue obter valor do seu produto de IA nos primeiros 30 segundos, presumirá que é complicado, pouco confiável ou “não é para mim.” Uma boa experiência de IA para consumidor parece útil, previsível e calma — como se o produto estivesse fazendo o trabalho, não pedindo ao usuário que aprenda um novo sistema.
Uma forte primeira interação tem três traços:
Consumidores não querem configurar uma IA — querem que ela comece a funcionar. Use um ponto óbvio de entrada (uma caixa de prompt única ou um único botão “Começar”) e defina padrões que funcionem para a maioria das pessoas.
Em vez de oferecer dez modos, ofereça dois:
Você pode revelar opções avançadas depois, quando a confiança for conquistada.
Pessoas vão entrar, serem interrompidas e voltar horas depois. Facilite a retomada:
Não espere que usuários inventem prompts. Após cada resposta, ofereça 2–3 próximos passos claros via sugestões, botões ou respostas rápidas (por ex., “Encurtar”, “Adicionar exemplos”, “Transformar em mensagem”). O melhor UX de IA guia sem controlar — assim o progresso fica sempre a um toque de distância.
Confiança não se conquista dizendo que a IA é “inteligente”. Ganha-se quando as pessoas entendem o que está acontecendo, sentem-se no controle e conseguem recuperar-se rápido quando o sistema erra.
Evite promessas vagas como “responde qualquer coisa”. Em vez disso, descreva capacidades em linguagem cotidiana: em que o assistente é bom, onde tem dificuldade e quando pode recusar. Isso reduz frustração e o uso arriscado por excesso de confiança.
Quando a IA dá conselhos, resumos ou recomendações, adicione affordances leves de “por que”. Isso pode ser:
Usuários não precisam de um ensaio — apenas o suficiente para checar a sanidade da resposta.
A confiança da IA nunca é perfeita, e esconder incerteza mata confiança. Use sinais claros como “Não tenho total certeza”, “É meu melhor palpite” ou um indicador de confiança para categorias de alto risco (saúde, finanças, legal). Quando incerto, sugira proativamente passos mais seguros: “Quer que eu faça uma pergunta de seguimento?”
A confiança cresce quando usuários podem corrigir erros sem lutar com o produto:
Quando a IA aprende com correções, diga isso explicitamente — e permita que o usuário redefina ou opte por sair.
Privacidade não é um problema da página de configurações — é um problema de experiência. Se seu produto de IA exige que as pessoas leiam uma política, encontrem toggles e decodifiquem jargões antes de se sentirem seguras, você já adicionou atrito à adoção.
Comece coletando apenas o que você realmente precisa para entregar valor, e diga isso em linguagem simples no momento em que pedir:
Se você pode oferecer a funcionalidade sem armazenar dados pessoais a longo prazo, faça disso o padrão. “Personalização opcional” deve ser realmente opcional.
Bom controle de privacidade é fácil de achar, entender e reverter:
Não esconda a exclusão atrás de tickets de suporte. Um usuário deve poder exportar e excluir seus dados em alguns toques — idealmente no mesmo lugar em que gerencia a conta. Se for necessário manter certos registros (por ex., faturamento), explique o que fica e por quê.
Muitos produtos de IA de consumo pedem perguntas muito pessoais. Reconheça essa realidade:
Uma explicação curta e humana — o que é armazenado, o que não é, quem pode acessar e por quanto tempo fica — faz mais que uma política longa. Vincule a detalhes maiores para quem quiser (por ex., /privacy), mas torne a experiência padrão autoexplicativa.
Se um produto de IA não consegue permanecer seguro no uso diário, não importa o quão inteligente ele pareça em um demo. Para produtos de consumo, especialmente, segurança é a experiência: o usuário confia decisões, emoções e, às vezes, momentos vulneráveis a você.
Defina os riscos principais para seu caso de uso específico, não medos genéricos de IA. Categorias comuns incluem:
Escreva essas coisas como “linhas vermelhas” e “zonas cinzentas”. Linhas vermelhas disparam recusa. Zonas cinzentas exigem alternativas mais seguras ou perguntas de esclarecimento.
Guardrails não devem parecer mensagens de erro repreensivas. Use padrões de recusa consistentes (“Não posso ajudar com isso”), seguidos por completamentos seguros: ofereça uma direção mais segura, recursos ou informações gerais. Quando a situação do usuário pode ser urgente ou sensível, adicione escalonamento para ajuda humana (por ex., direcionar a suporte oficial ou recursos de crise).
Crie um loop simples de revisão para prompts e saídas arriscadas: uma fila compartilhada, um rubrica curta (prejuízo, confiança, impacto no usuário) e uma decisão semanal sobre o que mudar. O objetivo é velocidade com responsabilidade, não burocracia.
Planeje monitoramento para questões emergentes: picos em recusas, frases recorrentes de “jailbreak”, tópicos de alto risco e relatos de usuários. Trate novos modos de falha como bugs de produto — triage, conserte e comunique claramente em notas de versão ou no seu /help center.
Grandes recursos de IA falham quando a interação parece estranha, lenta ou imprevisível. O “modelo” aqui não é só o LLM subjacente — é o contrato social: para que serve o assistente, como você fala com ele e o que pode esperar de volta de forma confiável.
Comece escolhendo chat, voz ou híbrido com base em onde o produto vive.
Chat funciona bem quando usuários querem escanear, editar e copiar. Voz brilha quando mãos estão ocupadas (cozinhar, dirigir) ou quando acessibilidade é prioridade. Híbrido pode ser ideal, mas só se você desenhar passagens claras (por ex., entrada de voz com resumo legível e botões para próximos passos).
A maioria dos consumidores não vai inventar ótimos prompts. Dê estrutura:
Isso mantém a experiência rápida e ainda flexível.
Padronize para contexto de curto prazo: lembre do que é necessário na sessão atual e redefina com graça.
Se oferecer memória de longo prazo, faça-a opcional e controlável. Permita que usuários vejam o que está guardado, editem e limpem. Se o assistente usa memória, deve sinalizar isso (“Usando suas preferências salvas para…”), para que os resultados não pareçam misteriosos.
Aponte para um nível de leitura claro, suporte a leitores de tela com estrutura sensata e inclua legendas para voz. Considere também estados de erro: quando o assistente não pode ajudar, deve dizer isso de forma direta e oferecer um próximo passo (uma pergunta mais curta, um botão ou caminho para suporte humano).
Adoção não acontece porque um produto de IA é impressionante — acontece quando alguém sente valor rápido, com esforço mínimo, e sabe o que fazer em seguida.
Comece escrevendo o caminho mais curto plausível desde a primeira abertura até um momento que pareça: “Ah, isso é útil.” Seja específico sobre o que o usuário vê, toca e recebe.
Para um assistente de IA de consumo, o “uau” raramente é “ele pode qualquer coisa.” Geralmente é uma vitória concreta: uma mensagem reescrita no tom do usuário, um plano gerado para hoje à noite, ou uma foto explicada em linguagem simples.
Uma tática prática: defina sua meta de “tempo-para-valor” (por ex., menos de 60 segundos) e projete tudo ao redor disso — telas, permissões, chamadas ao modelo e textos.
Pule o tour de recursos. Em vez disso, guie as pessoas por uma micro-tarefa que gere um bom resultado imediatamente.
Fluxos de exemplo que funcionam:
Isso ensina as normas de interação (como dar prompt, como corrigir, no que o produto é bom) sem fazer o usuário ler instruções.
Todo passo extra antes do valor é um ponto de abandono.
Mantenha cadastro rápido e considere modo convidado para que as pessoas possam experimentar o núcleo antes de se comprometer. Se monetizar, deixe o preço claro cedo para evitar surpresas — mas permita que os usuários alcancem o “uau” primeiro.
Também vigie atritos ocultos: primeira resposta lenta, prompts de permissão cedo demais, ou pedir dados de perfil demais.
A melhor reengagement não é uma chuva de notificações; é uma razão para voltar.
Construa loops leves ligados à intenção do usuário:
Se usar notificações, faça-as previsíveis, fáceis de controlar e claramente conectadas ao valor. Usuários devem sentir que o produto respeita sua atenção — não compete por ela.
Velocidade só ajuda se produzir aprendizado confiável. Uma equipe centrada no consumidor lança cedo, mas faz isso de modo a manter usuários seguros, proteger a marca e evitar que o produto vire um amontoado de experimentos pela metade.
Escolha um fluxo e construa-o de ponta a ponta, mesmo que seja pequeno. Por exemplo: “Ajude-me a escrever uma resposta educada a esta mensagem” ou “Resuma este artigo em três conclusões.” Evite lançar cinco “truques de IA” desconectados. Uma fatia fina força a resolver problemas reais de produto — inputs, outputs, erros e recuperação — sem se esconder atrás de demos.
Se você quer ir rápido de “ideia” a protótipo funcional, um fluxo vibe-coding pode ajudar — contanto que ainda aplique a disciplina centrada no consumidor acima. Por exemplo, Koder.ai permite transformar uma especificação baseada em chat em um app web real (React + Go + PostgreSQL) com código exportável, útil para testar onboarding, fluxos de segurança e tempo-para-valor sem semanas de infraestrutura.
Use lançamentos graduais e feature flags para poder:
Isso mantém o momentum alto e torna falhas contêinerizáveis. Também ajuda as equipes de suporte e feedback a permanecerem úteis.
IA falha de maneiras diferentes para pessoas diferentes: sotaques, estilos de escrita, referências culturais, necessidades de acessibilidade e comportamentos de borda. Teste cedo com diversidade e documente onde a IA falha:
Esse registro de falhas vira seu roadmap, não um cemitério de “problemas conhecidos.”
Estabeleça uma cadência semanal focada nos maiores pontos de confusão: prompts pouco claros, saídas inconsistentes e erros repetidos. Priorize correções que reduzam tickets de suporte e momentos de “não confio nisso”. Se você não consegue explicar a mudança em uma frase, provavelmente não está pronta para lançar.
Se você está construindo IA centrada no consumidor, suas métricas não podem se limitar a gráficos de engajamento e um widget de “polegar para cima/baixo”. Consumidores não se importam que “usaram” o recurso — se importam que ele funcionou, não perdeu tempo e não os deixou desconfortáveis.
Botões de feedback são úteis, mas ruidosos. Uma visão melhor é: o usuário terminou a tarefa para a qual veio?
Acompanhe qualidade além de polegares:
Essas métricas mostram onde a IA é “quase útil” mas ainda exige esforço — frequentemente o caminho mais rápido para churn.
Confiança é frágil e mensurável se você olhar nos lugares certos.
Meça sinais de confiança:
Quando a confiança cai, a retenção geralmente segue.
Médias escondem dor. Segmente por intenção e tipo de usuário (novos vs. avançados, tarefas sensíveis vs. casuais, idiomas diferentes). A IA pode ser ótima para brainstorm e não confiável para suporte ao cliente — esses casos não devem compartilhar uma única pontuação.
Defina thresholds inegociáveis para falhas críticas (por ex., incidentes de segurança, vazamento de privacidade, desinformação de alta gravidade). Se um limite for ultrapassado, pause o rollout, investigue e corrija — antes de otimizar crescimento. Essa disciplina protege retenção porque protege confiança.
O “melhor” modelo não é o maior — é aquele que entrega de forma confiável a experiência que seus clientes esperam. Comece pelos resultados do usuário (velocidade, precisão, tom, privacidade) e trabalhe para trás até a arquitetura.
Construir quando a experiência depende de uma capacidade única que você precisa possuir (expertise de domínio, dados proprietários, requisitos de privacidade estritos).
Comprar quando precisa lançar rápido com qualidade previsível e suporte.
Parceriar quando distribuição, dados ou ferramentas de segurança especializadas vivem fora do seu time — especialmente para moderação, identidade, pagamentos ou integrações com dispositivos.
Modelos mudam. Trate cada upgrade como um lançamento de produto: rode avaliações antes do rollout, compare com uma baseline estável e inclua fluxos reais de usuário (casos de borda, segurança, tom). Lance gradualmente, monitore reclamações e retenção, e mantenha um caminho rápido de rollback.
Evite amarrar-se às particularidades de um provedor. Use uma camada de abstração para prompts, roteamento e logging para que você possa trocar modelos, rodar A/B tests e adicionar opções on-device ou open-source sem reescrever o produto.
Se você constrói em cima de uma plataforma, o mesmo princípio vale: escolha ferramentas que preservem portabilidade. (Por exemplo, Koder.ai suporta exportação de código-fonte, o que pode ajudar times a evitar aprisionamento enquanto iteram em provedores de modelo, camadas de segurança ou requisitos de hosting.)
IA centrada no consumidor vive ou morre no gerenciamento de expectativas. Se usuários se sentirem enganados uma vez — por uma promessa chamativa, um botão mágico vago ou um limite oculto — eles deixam de confiar em todo o resto.
Evite exagerar o que o sistema pode fazer em anúncios, descrições na loja de apps e onboarding. Descreva o job que ele ajuda a resolver e as condições em que funciona melhor.
Use nomes de recursos claros e em linguagem simples. “Modo Inteligente” ou “AI Boost” não dizem nada; também dificultam explicar por que os resultados variam.
Um padrão de nomenclatura simples ajuda:
Produtos de IA falham de formas previsíveis: alucinações, recusas, respostas parciais, desalinhamento de tom ou sensibilidade inesperada. Trate-os como cenários de produto, não casos-limite.
Crie um centro de ajuda que mostre exemplos, limitações e notas de segurança — escrito para pessoas normais, não engenheiros. Uma boa estrutura:
Publique como página viva (por ex., /help/ai) e vincule diretamente no onboarding.
Finalmente, prepare playbooks de suporte: perguntas rápidas de triagem, explicações prontas que não culpem o usuário, e regras de escalonamento claras para relatos relacionados à segurança.
Um roadmap centrado no consumidor é menos sobre “mais IA” e mais sobre acertar três coisas: um job de usuário claro, uma experiência padrão segura e ciclos rápidos de aprendizado que não confundam as pessoas.
Se precisar de uma forma leve de compartilhar aprendizados, publique notas internas curtas (ou atualizações públicas) em /blog para que clientes vejam progresso e limites.
Significa que você parte do job-to-be-done (tarefa que uma pessoa real quer resolver) e projeta a IA em torno dessa experiência.
Em vez de otimizar para “o que o modelo pode fazer”, você otimiza por:
Um v1 focado evita o acúmulo de “buffet de recursos” e torna possível desenhar prompts, guardrails e métricas de sucesso.
Uma forma simples de escopar o v1:
Use uma promessa em uma frase e métricas baseadas em resultados.
Tente:
“Em menos de um minuto, isto ajuda você a ___ para que você possa ___.”
Depois acompanhe:
Projete a primeira execução para que o usuário consiga um resultado útil com configuração mínima.
Táticas práticas:
Pessoas vão sair e voltar depois; faça disso algo normal.
Inclua:
Mantenha sessões escaneáveis para que a reentrada não exija reaprender o contexto.
Confiança vem de clareza, controle e recuperação.
Bons recursos de confiança:
Se o produto aprende com correções, deixe isso explícito e reversível.
Padrão: coletar e armazenar menos.
Checklist de implementação:
Trate segurança como comportamento central do produto, não como um extra.
Comece definindo suas falhas mais prováveis:
Depois implemente:
Use estrutura que ajuda sem “treinar” os usuários.
Opções que funcionam bem:
Isso reduz carga cognitiva e mantém a experiência flexível.
Promova o resultado e defina limites cedo, para que usuários não se sintam enganados.
Movimentos práticos:
