IA potencializa velocidade em entregas de tecnologia e gera novo desafio para empresas

Evento em São Paulo discute novo papel e responsabilidade das pessoas de produto para entregas mais eficientes

📄 TL, DR: Evento do Magalu Cloud e PM3 em São Paulo reúne profissionais para falar sobre velocidade de entrega de produtos de tecnologia, impactados pela IA. Entre os ensinamentos, estão: 1) Papel do Product Manager muito além da função básica de organizar backlog. Este profissional precisa olhar para o todo, principalmente governança e arquitetura. Quem apenas executa features está fadado a ser substituído. 2) Roadmap deixa de ser uma visão de entregas de features para ser uma visão de ciclo de hipóteses; 3) Governança é providencial para entregas de produtos seguros que entregam valor, aprendizado e evolução contínua.

O produto ficou mais rápido que a empresa. Com a IA, o ciclo de entregas de produto passa a ser um ciclo de hipóteses. Estas foram algumas das conclusões do evento promovido pela PM3 em parceria com a Magalu Cloud nesta terça-feira (26 de maio), na Arena Magalu, em São Paulo. No painel “A nova velocidade de produto na era da AI”, **Thiago Caserta**, head de plataformas de AI no Magalu Cloud, trouxe sua visão sobre como a inteligência artificial, em conjunto com dados e cloud, está comprimindo o tempo entre ideia, experimento e escala.

Da esquerda para direita, Felipe Bede, Sheila Chang, Renato Pedrosa e Thiago Caserta

Para ele, o ciclo de desenvolvimento de produto padrão (que leva em conta etapas de ideação, discovery, desenvolvimento, testes e deploy) é um modelo engessado e que fazia sentido quando produzir software era um processo caro e demorado. Com IA, a velocidade de entrega é otimizada, pois agora é possível validar antes de começar a desenvolver. Em empresas que têm produtos que buscam resolver problemas na camada de negócios, o roadmap deixa de ser um visão de prazos de entrega, sprints etc., e passa a ser um portfólio de hipóteses. A partir da definição do problema, a pessoa de produto tem espaço para avaliar abordagens, tendo como balizador métricas reais e relevantes para o negócio (impacto, retenção ou receita, por exemplo).

Ampliação do papel do Product Manager

Esse novo cenário exige do Product Manager um papel ampliado, indo além da organização de backlog (“menos backlog, mais arquitetura”). Para Caserta, o olhar do “PM do futuro” precisa ser amplificado na formulação de problemas, pensamento sistêmico e experimentação, além de ser alguém que possua fluência técnica e de curadoria, no sentido de fazer escolhas melhores. Em suma, uma junção de papéis próprios da função, mas amplificados (alguém generalista e político), mantendo a disciplina e responsabilidade de uma pessoa de produto. O PM que apenas executa features e não possui clareza estratégica está fadado a ser substituído.

A diferença do que era está em como este profissional lida com a velocidade e boas práticas da entrega. No passado, a pessoa de produto tinha dificuldade de abandonar uma ideia que não cumpria uma determinada expectativa por conta do receio de voltar atrás após o tempo de desenvolvimento despendido. Hoje, ao começar pelo problema e imediatamente testar hipóteses a tempo de entender se vai dar certo ou não, torna-se mais fácil descartar e seguir com ideias melhores.

A IA permite que sejam testadas hipóteses a todo momento, evoluindo o próprio conceito de MVP. Isso funciona quando há um processo de aprendizado bem estruturado. A IA amplia seus resultados. Porém, se o processo existente for ruim, a IA apenas multiplica o ruído.

Entregas rápidas e de qualidade, sem ruído

Thiago Caserta destaca ainda que a velocidade na construção de produto precisa estar atrelada a cinco etapas para entregas de qualidade.

• Clareza estratégica: quais problemas importam, quais hipóteses valem testar, onde velocidade gera vantagem competitiva. Se não há clareza, não há porque testar hipótese;
• Dados acessíveis: conexão com CRM e Analytics, métricas de atendimento, produto e financeiro. Sem dados organizados, IA se torna um assistente genérico;
• Ferramentas e agentes: ambientes onde times usam IA para discovery, documentação, análise, prototipação e experimentação;
• Infraestrutura preparada: Cloud, APIs, segurança, custo e observabilidade. A infraestrutura precisa acompanhar o ritmo do produto;
• Governança como trilho: políticas claras, compliance, controle e responsabilidade não como bloqueio, mas como acelerador seguro.

Todos esses fatores influenciam em entregas de qualidade e afetam diretamente a experiência e implementação de alguma solução.

A importância de ter uma governança clara

Na construção de produto, a IA precisa seguir políticas seguras e claras para não gerar problemas futuros. Para evitar alucinações das ferramentas, vazamento de dados, custos não mapeados etc., ter uma governança bem estruturada funciona como direcionador para uma entrega bem feita e clara a todos do time. Políticas claras, uso de modelos homologados, ambientes aprovados, observabilidade, controle de custo e compliance devem estar claros desde a concepção. Dessa forma, é possível realizar entregas que cumpram seus objetivos de resolver problemas reais para clientes reais, com métricas, arquitetura e escalas reais.

​Painel: Construindo produtos para pessoas de Tecnologia

O painel encerrou o evento na Arena Magalu e contou com a presença de ​Sheila Chang, autora de “*Gestão de Plataformas e APIs*” (Casa do Código e Alura, 2024), Renato Pedrosa, lead designer no Magalu Cloud, Felipe Bede, IA product lead, além de Thiago Caserta. Entre as falas e respostas às perguntas da plateia, os participantes deram dicas de como aproximar times de produtos com times técnicos para fazer com que suas ideias sejam melhores recebidas. Sheila explicou que, no seu caso, costuma trazer o time técnico para perto e criando muitas coisas em conjunto, num processo de design thinking, fazendo perguntas que ajudem a todos estarem na mesma página, principalmente quando o produto a ser entregue é técnico: “chamar o cliente para conversar”, diz.

Renato concorda e complementa com um exemplo próprio, de quando precisou adaptar uma ferramenta de design para que os desenvolvedores pudessem ter melhor compreensão do que precisaria ser feito. “Começamos a fazer diagrama de sequência porque é algo completamente de tecnologia. Um designer não consegue fazer sozinho, então vai precisar de alguém de desenvolvimento estar junto pra trocar essa ideia e conseguir sair com o resultado final. Então, eu tirei a responsabilidade de um ponto para distribuir essa responsabilidade com cocriação. E tem funcionado muito bem”, finaliza.