É curioso como a resistência à IA tem aparecido mais forte justamente nos times de produto e de engenharia.

Esse é um padrão que já apareceu em conversas com mais de uma cliente.

O discurso costuma ser técnico, tipo “isso não é código de produção”, “a qualidade é ruim”, “serve só para brincar”. Mas, muitas vezes, o incômodo real não é com a ferramenta, e sim com o receio de perda de trabalho.

A ironia é que a IA não reduz o trabalho de boas pessoas de produto e de engenharia. Ela aumenta. O trabalho muda: menos execução, mais decisão e estratégia, com alta velocidade em testes e experimentos.

Cultura e modelo de operação

Cultura nada mais é do que a forma como um grupo de pessoas reage às situações e resolve problemas. É o modelo de operação de um time.

Quando o time opera em modo projeto (feature team), ele recebe solução e executa o que foi pedido. Nesse modelo, IA parece uma ameaça porque acelera e até substitui, exatamente o que o time faz: entregar.

Quando o time opera em modo produto (time empoderado), ele recebe um problema para resolver e o resultado esperado. Nesse modelo, a IA vira aliada imediata, pois amplia opções, acelera testes e reduz o custo de experimentar.

Projeto vs produto

A pergunta, então, não é se “o time está resistindo à IA?”.

É se “o time está operando como projeto ou como produto?”

E, principalmente: “o time está recebendo o contexto estratégico necessário (visão, estratégia e problemas a resolver) para poder usar IA como alavanca de decisão, experimentação e entrega de resultado?”

O papel da liderança

Engana-se quem acha que o papel da liderança é só incentivar ou dar o exemplo no uso de IA. Fazer isso é super importante. Inclusive, gosto de citar uma cliente minha cujo CTO e a diretora de tecnologia passavam os fins de semana brincando com ferramentas de vibe coding e, depois, compartilhavam as experiências com todo o time. Uma ótima maneira de incentivar todos a experimentarem com as novas ferramentas.

Contudo, fazer isso não é o suficiente.

Para que o time trabalhe no modo de operação de produto, ele precisa ter o contexto estratégico do produto, ou seja, precisa saber:

• qual é a visão de produto, para onde queremos levar o produto.
• qual é a estratégia de produto, que são os problemas que precisamos resolver para fazer com que nosso produto chegue mais próximo da visão.
• qual é a organização do time, que significa definir quais perfis com quais habilidades precisamos e de que forma essas pessoas estarão organizadas para conseguirmos resolver os problemas que nos deixarão mais próximo da visão de produto.

É o que está descrito na imagem abaixo:

Papéis e responsabilidades do Playbook de Gestão de Produtos

No fim, adotar IA não é uma decisão técnica. É uma decisão de modelo de trabalho. E essa escolha é da liderança.

Resumindo

• A resistência à IA em produto e engenharia é menos técnica e mais cultural.
• Times em modo projeto veem IA como ameaça. Times em modo produto veem IA como alavanca.
• Liderança não deve impor IA. Ela deve definir e deixar explícito o contexto estratégico do produto, dando visão, estratégia e problemas para resolver.
• No fim, adotar IA não é uma decisão técnica. É uma decisão de modelo de trabalho, e começa na liderança.

Treinamento e consultoria em gestão de produtos

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Podcasts da Gyaco

Na Gyaco, acreditamos no poder das conversas para promover reflexão e aprendizado. Por isso, temos dois podcasts que exploram o universo de gestão de produtos por ângulos diferentes:

• Produto em Pauta: Na nova temporada intitulada “Além das Buzzwords”, Felipe Castro e eu desmistificamos termos de produto com exemplos reais de nossas clientes. Disponível no YouTube e no Spotify. Gravada em português e, no YouTube, com legendas em inglês.
• Product Chronicles, the Brazilian Way: com Fábio Martinelli Duarte e Paulo Caroli: o jeito brasileiro de fazer produto, histórias, desafios e aprendizados, com cases das nossas clientes. Disponível no YouTube e no Spotify. Gravado em inglês e, no YouTube, com legendas em português.

Gestão de produtos digitais

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