IA do iFood: os bastidores da construção do produto

Construindo a partir do desconhecido

Quando Eric Ries escreveu “The Lean Startup”, ele nos ensinou que “o único jeito de vencer, é aprender mais rápido que qualquer outra pessoa”. Nossa jornada construindo o Assistente de IA do iFood é a personificação viva desse princípio. Em um mundo onde até o Vale do Silício ainda tateia no escuro tentando entender como integrar LLMs* ao cotidiano das pessoas, decidimos abraçar a incerteza como nossa maior aliada.

*LLM large language model, é como conversar com alguém que já leu praticamente toda a biblioteca do mundo e consegue improvisar respostas novas a partir desse conhecimento.

O Ciclo Construir-Medir-Aprender em Velocidade Máxima

Nossa história começou antes mesmo do ChatGPT existir, éramos como exploradores em uma mata completamente fechada. Começamos com um bot simples de árvore de decisão no WhatsApp, permitindo pedidos em restaurantes específicos. Era nossa primeira hipótese, nosso primeiro MVP.

Resultado? Pivotamos.

Como Clayton Christensen descreve em “O Dilema da Inovação”, tecnologias verdadeiramente disruptivas começam simples, quase primitivas. Nosso segundo experimento focou em recomendações básicas de restaurantes e pratos. A IA ainda engatinhava e a qualidade não estava onde queríamos.

Hoje, após menos de 3 meses de desenvolvimento intensivo (mesmo), temos um assistente que entende contextos complexos através de um linguagem natural. Você pode mandar um áudio de 5 minutos contando sobre seu dia cansativo, digitar apenas “Oi”, ou descrever detalhadamente suas restrições alimentares, que ele vai te guiar naturalmente até encontrar exatamente o que você precisa, economizando tempo e dinheiro.

E mesmo após as pivotadas, ainda podemos melhorar, e isso é perfeitamente normal. Cada dia é uma nova iteração, um novo aprendizado, uma nova versão melhor que a anterior.

Sobre a importância de falhar: Nossa “Moment of Truth”

🍔O hamburguer das 5 da manhã

Às 5h da manhã, horário de Brasília, nosso time de desenvolvimento estava em plantão acompanhando uma demonstração crucial para investidores internacionais. O plano era elegante em sua simplicidade: mostrar recomendações personalizadas a partir de uma única palavra-chave, usada como busca pelo nosso VP de AI.

A realidade tinha outros planos.

No palco europeu, onde já era quase meio-dia, nosso usuário pediu um hambúrguer. Fazia todo sentido para ele,mas naquele horário no Brasil, só existia uma única hamburgueria aberta no endereço que ele estava buscando, como em um momento anterior a apresentação o apresentador já havia executado uma busca o agente entendeu que ele não havia gostado do único hambúrguer disponível na região e foi tentar executar uma nova pesquisa e aí, por um pequeno erro de classificação de taxonomia em nosso catálogo, o agente apresentou um COOKIE. O agente não achou oferta, ele é não determinístico e isso fez com que a todo custo ele procurasse uma solução e neste momento, não entregamos o melhor — ao vivo e erramos!

Este momento, transmitido ao vivo, foi nosso “Eat Your Own Dog Food” mais valioso.

Como Steve Blank ensina, “saia do prédio”, ou no nosso caso, saia da sua bolha de desenvolvimento. Esse erro público nos forçou a abraçar verdadeiramente nosso mantra interno: “Eat Your Own Dog Food” — use obsessivamente seu próprio produto em todas as situações imagináveis.

A Redenção no Palco

Semanas depois, no maior evento de restaurantes da América Latina, tivemos nossa chance de redenção. Nosso CEO, rejeitando qualquer roteiro, testou o assistente ao vivo com perguntas não ensaiadas:

• “O que você sabe sobre mim?”
• “Me recomende algo para agora”
• “Tem guardanapo?”

A resposta sobre guardanapos nos surpreendeu: “Normalmente os restaurantes que entregam pelo iFood já incluem guardanapos no pedido, mas isso pode variar dependendo do estabelecimento.”

Nunca havíamos treinado especificamente para isso. Foi a validação de que estávamos criando algo genuinamente inteligente, não apenas um sistema de respostas programadas. A inovação disruptiva havia encontrado seu product-market fit inicial.

Do Zero aos Primeiros Usuários: A Importância dos Early Adopters

Geoffrey Moore, em “Crossing the Chasm”, nos ensina sobre a importância dos early adopters. Saímos de zero para para um incremento de 40% na nova experiência vs a busca padrão do app, seguindo religiosamente o princípio de co-criação com usuários reais..

Como garantir que o produto está certo? que ele está fazendo sentido? que as respostas que podem variar individualmente são relevantes?

Foi com essas dúvidas que voltamos ao básico da construção de produto: estar sempre em contato com o usuário.

Criamos grupos no WhatsApp com amigos próximos, pessoas da comunidade iFood (inclusive se você quer participar de grupos como esse, venha ser parte da nossa comunidade se inscreve aqui). Esse grupo nos ajudou a mapear problemas da experiência, avaliar recomendações, encontrar bugs.

O aprendizado crucial? Deveríamos ter feito isso desde o dia zero, mesmo sem produto. Quando finalmente implementamos, os insights coletados reformularam 100% da arquitetura do nosso produto.

Como Ries enfatiza: “Se você não está envergonhado da primeira versão do seu produto, você demorou demais para lançar.”

O que aprendemos até aqui:

1. O contexto é Rei

Não basta recomendar, é preciso entender o momento, o horário, o humor, a história. Um hambúrguer às 5h pode ser jantar para alguém que trabalhou a noite toda ou café da manhã de alguém que chegou da balada 🙂

Como já defendem Erika Hall e Cathy Pearl, duas das principais referências em design conversacional, projetar agentes não é só “escrever respostas”: é pensar em tom, contexto, recuperação de falhas e expectativas realistas.

2. Velocidade de Iteração Como Vantagem Competitiva

Cada erro vira ajuste em horas, não semanas. Esta é nossa vantagem disruptiva, enquanto grandes corporações demoram meses para aprovar mudanças, nós iteramos diariamente.

3. Confiança Através da Transparência

O usuário precisa sentir que o assistente é um aliado confiável, não uma caixa preta misteriosa. Transparência gera confiança, confiança gera adoção. E mais importante, que o pode de decisão assim como a sua autonomia final, não é substituída pelo agente sem a sua permissão.

4. Tecnologia é Apenas 50% da Equação

A outra metade é a experiência humana: simples, natural, disponível. Como Jobs dizia, “tecnologia sozinha não é suficiente — é tecnologia casada com humanidade, que nos traz resultados que fazem nosso emocional se conectar com o produto.

O Paradoxo da IA: Nunca Está Pronto, Sempre Está Evoluindo

Aqui está nossa maior epifania, alinhada com os princípios do Lean Startup: não existe produto de IA “pronto”. Existe uma relação em constante evolução com quem usa.

Cada conversa é um dado, cada interação é um aprendizado, cada dia o produto é diferente de ontem. É o ultimate continuous deployment — não apenas de código, mas de inteligência.

O Futuro é Colaborativo

Clayton Christensen nos ensinou que inovações disruptivas começam servindo mercados negligenciados ou criando mercados totalmente novos. Nosso assistente não compete com o app tradicional do iFood — ele cria uma nova categoria de interação, uma nova forma de pensar sobre pedir comida.

E esse produto, cadê?

O produto está em constante evolução, mas você pode começar a testar agora a versão no nosso WhatsApp, clique aqui e teste agora!

E seguindo a nossa cultura de colaboração e testes, manda pra gente aqui nesse forms se você encontrar algum problema, proposta de melhoria, ou algo que gostou na experiência.

A Jornada Continua

Como Eric Ries nos lembra: “O sucesso não é entregar um recurso; sucesso é aprender como resolver o problema do cliente.”

Estamos apenas no início. Cada pivô nos aproximou mais da verdadeira necessidade dos usuários. Cada erro público nos tornou mais resilientes. Cada feedback nos tornou mais resilientes em nosso propósito.

A verdadeira disrupção não está na tecnologia em si, mas em como ela se entrelaça naturalmente no cotidiano das pessoas, tornando o complexo simples, o demorado instantâneo, o caro acessível.

E você, o que gostaria de ver nos próximos capítulos dessa jornada?

“The biggest risk is not taking any risk.”

Peter Thiel

E no nosso caso: “O maior risco é não ouvir quem usa.”

Texto escrito em parceria com a 

Isabella Piratininga, Diretora de Tecnologia e Inovação, e 

Valéria Romano, Gerente Sênior de Produto & Design.