Feito para desenvolvimento de produtos com IA — onde a capacidade do modelo muda mês a mês e a evidência de mercado raramente acompanha o ritmo do hype. O painel funde o que se sabe, o que se supõe e o que ainda é incerto, e devolve um veredito auditável.
Todo builder de IA acumula sinais — uso, feedback, testes técnicos, opinião própria — e decide sobre eles sem estrutura formal. O erro raramente está na falta de dados. Está em como os dados existentes são pesados, e em quais vieses cognitivos entram no lugar da evidência que falta.
O Painel do Produto trata cada dimensão do produto como uma massa de crença, não como um número dado. Ele funde fontes conflitantes em vez de escolher uma, classifica o estado epistêmico resultante — validado, refutado, contraditório ou indeterminado — e só então apresenta um veredito acionável.
Mostra KPIs históricos. Assume os dados como fato. Não expõe incerteza. A decisão fica inteiramente com quem lê, sem apoio estrutural.
Pondera evidências como massas de crença. Classifica o estado epistêmico de cada dimensão. A decisão é assistida por um veredito auditável, com sua própria margem de dúvida explícita.
A camada que o decisor lê. Não recalcula nada — apresenta o resultado já fundido e classificado pelas camadas abaixo.
Dempster-Shafer e Delphi fundem evidências por dimensão. MACBETH e Fuzzy AHP sintetizam entre dimensões. LPA₂v classifica o estado resultante. Diagrama de Influência e Redes de Petri decidem o próximo estágio.
Cada desfecho realimenta os pesos MACBETH e o coeficiente de conflito K do próximo ciclo. O painel aprende com o próprio histórico de decisões.
Estamos resolvendo o problema certo? Evidência, frequência, severidade.
Para quem isso realmente importa? ICP, jobs-to-be-done, willingness-to-pay.
Existe valor diferencial? Valor percebido frente a alternativas reais.
Onde a IA realmente agrega — automação, augmentação ou autonomia?
O que sabemos versus o que supomos. Fator de desconto sobre as demais sete.
Como podemos estar errados? Risco técnico, de mercado, regulatório.
O produto captura valor? CAC, LTV, margem, custo de inferência.
Conseguimos entregar? Esforço real, dependências, time-to-market.
O painel roda como um painel Delphi formal: estimativas independentes, depois convergência. Ninguém entra especializado em uma única dimensão — cada avaliador julga as oito, e é a divergência entre eles, não a média, que revela onde o produto está genuinamente incerto.
Cada avaliador pode trazer produto próprio à mesa. O veredito é por produto, e a visão de quem é dono é rotulada e ponderada à parte das visões externas.
Sem produto específico em pauta — o grupo calibra o próprio critério. É onde os pesos do motor são ajustados antes da próxima rodada de portfólio.
Define o vetor das oito dimensões e conecta o fusor Dempster-Shafer já testado no GJDE — mesmo motor, novo domínio de aplicação.
Wrapper de MACBETH e Fuzzy AHP, já formalizados no core, adaptado das quatro dimensões originais para as oito dimensões de produto.
LPA₂v classifica o vetor sintetizado. Um classificador de padrão, rodando sobre o mesmo vetor, sinaliza os nove vieses cognitivos mais comuns em decisões de produto.
Rede de Petri com persistência de estado registra cada decisão como token. O desfecho realimenta os pesos do próximo ciclo — o loop de aprendizado se fecha.
Cada decisão vira token persistente, não um número descartado após o uso. É esse retorno — desfecho recalibrando peso — que separa um painel de um relatório.
Cada viés cognitivo corresponde à falha de um pilar específico — não é uma checklist solta, é um classificador rodando sobre o mesmo vetor de evidência já calculado.
As oito dimensões, os sete pilares e o protocolo de rodada já estão fechados. O motor de fusão está em implementação. Se você quer entrar como participante do painel Delphi ou acompanhar o lançamento, o pedido de acesso já está aberto.