4 lições sobre o lançamento da IA: o que aprendemos e onde erramos

Lançamos a IA do Notion apenas duas semanas antes do ChatGPT 3 entrar no ar e mudar, bem, praticamente tudo.

Nos meses seguintes, algumas empresas lançaram press-releases mostrando capturas de tela de produtos que um dia poderiam existir. Enquanto isso, o Notion tinha um produto real que as pessoas já podiam usar imediatamente.

Mas a corrida para chegar primeiro ao mercado exigiu alguns sacrifícios, e aprendemos muito ao longo do caminho. A seguir, confira as nossas estratégias de go-to-market em constante evolução para a IA do Notion – o que acertamos, o que erramos e um pouco do aprendizado conquistado arduamente nesse processo.

Quando uma tecnologia fundamental entra em cena, a rapidez é de suma importância. Em 2022, os profissionais envolvidos no desenvolvimento da IA estavam aprendendo a fazer as coisas no decorrer do processo. Decidimos que nossa estratégia ideal seria entrar no mercado o mais rápido possível, disponibilizar a IA do Notion aos nossos mais usuários mais ávidos em adotá-la primeiro, e fornecer aos nossos engenheiros o feedback de um grupo de usuários muito maior do que uma pesquisa tradicional possibilitaria.

No entanto, otimizar com foco na rapidez nos levou a fazer concessões consideráveis. Recursos importantes ficaram subdesenvolvidos, ou nem mesmo foram desenvolvidos. Adotamos os nossos melhores palpites sobre o que funcionaria em design e UX. Lançamos apenas em inglês, deixando outros idiomas para depois. E pedimos às pessoas que entrassem em uma lista de espera para uma versão alfa que sabíamos que era imperfeita, confiando que boa parte da nossa comunidade entenderia que éramos novos na área de IA e estávamos aprendendo em tempo real.

Além dos recursos limitados, acelerar o cronograma nos levou a entrar no mercado com muitas perguntas em aberto: como os clientes do Notion usariam a IA? Como deveríamos descrevê-la e como ela funcionaria? Como deveríamos cobrar por ela?

Será que toda essa ambiguidade causou nervosismo? Sim. Mas será que desacelerar teria levado a um produto melhor? Provavelmente não. Quando você aprende em tempo real através da escuta de feedbacks, você ouve muita coisa.

Quando abrimos a lista de espera da IA do Notion em novembro de 2022, esperávamos que ela atingisse 200 mil pessoas. Cinco semanas depois, chegamos a 1 milhão. Alcançar esse volume nos ajudou a aprender muito mais sobre como descrever o produto.

Nossa primeira suposição – que era a mesma de toda essa indústria prematura – foi que as pessoas usariam a IA generativa para escrever de tudo, desde postagens em blogs até e-mails para clientes e poemas. Nossa comunicação inicial refletia isso:

Mas, no fim das contas, nossos usuários alfa preferiam escrever um primeiro esboço e deixar a IA revisar — o comando mais popular no início da IA do Notion era “Melhore o texto”. Assim, passamos da IA como geradora de conteúdo para a IA como parceira colaborativa. Em vez de substituir esforços, a IA poderia ser um guia inteligente, ajudando a terminar tarefas mais rápido e melhor:

Outra surpresa foi o público inicial que adotou a IA do Notion. Imaginávamos que o recurso seria um grande ganho de produtividade para as empresas, mas, na verdade, a maior parte da nossa comunidade estava encontrando maneiras legais de usá-la em casa, com amigos, na escola. Este vídeo do lançamento da Disponibilidade Geral (GA) mostrou a IA do Notion simplificando um serviço para uma funcionária estressada, que precisa fazer três tarefas rapidamente e estava bem mais calma depois de apenas 45 segundos. Esse clipe fez sucesso, mas ainda tínhamos um longo caminho a percorrer até encontrar esse público para o nosso produto.

Nossa estratégia inicial de preços era oferecer o complemento de IA aos clientes do Notion por uma pequena taxa fixa, além de um modelo baseado no uso. Criamos um sistema de três níveis no qual adicionar a IA era barato, mas que só incluía uma quantidade pequena de uso. O cliente pagaria por resposta de IA até um limite mensal, e por excedentes além desse limite.

Um modelo super personalizável e centrado no usuário. Ninguém pagaria um só centavo pela IA que não estivesse usando. Era como um plano de celular!

Mas, assim como muitos planos de celular, nossa estratégia de precificação criou mais complexidade do que a gente esperava. A opinião dos clientes: não me faça ter que conferir quantos créditos eu tenho sobrando no mês toda vez que eu quiser usar a IA.

Fazendo uma retrospectiva, o problema parece bastante claro: pagar por solicitação desestimulava o uso. E de que outra maneira uma pessoa interessada poderia aprender a usar essa ferramenta nova e misteriosa?

Assim, em fevereiro do ano passado, poucas semanas antes do lançamento da GA, reformulamos o preço da IA do Notion para sua taxa mensal fixa atual.

Assim como os usuários da IA do Notion nos deram um feedback sobre os preços, logo ficou claro que tínhamos muito a aprender sobre como comunicar sobre a ferramenta e até sobre seus recursos mais úteis.

A IA do Notion não é um produto homogêneo, é uma variedade de recursos, alguns dos quais bastante especulativos. O feedback dos usuários foi essencial para decidirmos o que priorizar.

No seu tweet anunciando a versão alfa, Ivan chamou a IA do Notion de “genuinamente útil”. Mas útil para quem e para quê? Os primeiros usuários corporativos comentaram que a IA do Notion parecia ser mais valiosa para quem escrevia muito no trabalho, e o mesmo comentário continuou chegando até nós. Por isso, fizemos uma série de discussões aprofundadas com clientes ativos da IA, tentando entender uma questão que parecia simples:

O que dificulta o funcionamento?

O feedback deles deixou claro que o maior problema no Notion – na verdade, de todas as ferramentas SaaS – é recuperar informações: encontrar as informações de que você precisa, quando precisa. Essa constatação mudou nossa maneira de ver os usuários da IA do Notion. Mas isso também afetou a evolução do próprio produto, desde seu foco editorial inicial até a base de dados de conhecimento fundada em equipe (Preenchimento Automático da IA) e agora o Notion Responde, que pesquisa todo o espaço de trabalho para responder a perguntas.

O feedback da comunidade também mudou nossa estratégia de comunicação sobre a IA do Notion. Depois de ler as frases ambiciosas que usamos para descrever a IA do Notion no começo – “Escreva mais rápido, pense grande, seja mais criativo” –, os usuários disseram coisas do tipo: “Ainda não sei o que fazer com isso aqui”.

Falamos muito sobre como a IA entrega valor. É muito mais importante mostrar esse valor. Por isso, a página da IA do Notion hoje traz exemplos específicos de prompts do Notion Responde:

• Como faço para abrir um chamado de bug para a engenharia?

• Quando vamos lançar a reformulação do site?

• No que a equipe de IA está trabalhando esta semana?

No que a nossa equipe de IA está trabalhando esta semana? Vamos precisar manter você informado. Mal conseguimos tirar as rodinhas da IA – ninguém tirou ainda. Mas vamos seguir a todo vapor, ouvindo com atenção e compartilhando os aprendizados, à medida que avançamos.

Até o próximo lançamento.