A Entrega Híbrida Humano–IA Não é Opcional — Uma Líder de Produto de Robótica Explica Porquê

Sou apaixonada por fazer a ponte entre a execução técnica e a liderança ética e estratégica — ajudando as equipas a desenvolver produtos com impacto, enquanto promovo a inovação responsável nas tecnologias emergentes.

Os rituais de entrega têm menos que ver com supervisão manual e mais com interpretação, discernimento e orientação estratégica. A IA atua como copiloto — tratando da análise e do reconhecimento de padrões — enquanto os seres humanos definem a visão, a ética e a colaboração.

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Kateryna Portmann

Gestora de Produto Sénior na ANYbotics

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Como a IA está a transformar a gestão de produto e a entrega de projetos

A minha função e a minha abordagem à IA na entrega de projetos estão a evoluir significativamente. As tarefas que antes eram manuais ou se centravam no acompanhamento e na elaboração de relatórios estão cada vez mais automatizadas, o que significa que passo menos tempo em trabalho administrativo, como atualizações de estado, coordenação básica de tarefas ou monitorização de KPIs de rotina.

Ao mesmo tempo, estou a dedicar mais atenção às áreas em que o discernimento humano e a IA no planeamento estratégico acrescentam mais valor: definir a estratégia do produto, integrar a IA de forma responsável nos sistemas robóticos, antecipar considerações regulamentares e éticas e orientar equipas multifuncionais para que se alinhem em torno de soluções inovadoras.

De forma mais abrangente, a entrega de projetos exige agora uma maior ênfase na IA na tomada de decisões baseada em dados, na ética da IA e no planeamento adaptativo. Espera-se que as equipas iterem mais rapidamente, tirem partido de conhecimentos baseados em IA para definir prioridades e respondam proativamente à evolução dos contextos tecnológico e regulamentar. A minha função está a passar da gestão predominantemente de tarefas para a orquestração responsável da inovação, garantindo que as iniciativas de IA criam valor real sem comprometer a segurança, a conformidade ou a confiança.

Porque é que os sistemas com intervenção humana são fundamentais para a entrega de projetos orientada por IA

Inicialmente, esperava que a IA automatizasse sobretudo o trabalho de rotina — como acompanhar o progresso dos projetos ou gerar relatórios —, mas descobri que é realmente excelente a destacar padrões, prever riscos e revelar conhecimentos que orientam decisões mais inteligentes.

Por exemplo, no projeto Sandbox AI, as ferramentas de IA não nos ajudaram apenas a analisar dados mais rapidamente — também revelaram riscos subtis de conformidade e operacionais que, de outra forma, poderíamos não ter detetado. Isso obrigou-nos a repensar a forma como estruturamos os fluxos de trabalho, definimos prioridades e envolvemos as partes interessadas.

De um modo geral, os aspetos da entrega que parecem mais adequados para receber apoio são a IA na automatização de tarefas de projetos que envolvem muitos dados, são repetitivos ou preditivos. Isso significa:

• Acompanhamento e comunicação do progresso: a IA pode consolidar automaticamente atualizações de várias equipas, destacar estrangulamentos e gerar painéis em tempo real.
• Identificação de riscos e planeamento de cenários: os modelos de aprendizagem automática desempenham um papel na gestão de riscos com IA. Podem analisar dados do projeto para prever potenciais atrasos, conflitos de recursos ou riscos de conformidade antes de estes se concretizarem.
• Priorização e alocação de recursos: a IA na gestão de recursos pode sugerir a sequência ideal das tarefas ou a redistribuição de recursos com base em dados históricos e nas restrições do projeto.

A implementação envolve normalmente a integração de análises de projetos com tecnologia de IA em ferramentas de gestão de projetos como o Jira, o Asana ou sistemas internos personalizados. Para a modelação preditiva, podemos utilizar pipelines leves de aprendizagem automática que processam dados históricos do projeto e melhoram continuamente com novos dados.

No entanto, o discernimento humano continua a ser indispensável em várias áreas:

• Tomada de decisões éticas e regulamentares: determinar o que é permitido, responsável e está alinhado com a IA na conformidade e com os valores organizacionais mais amplos.
• Comunicação e negociação com as partes interessadas: a IA na gestão das partes interessadas pode sugerir tópicos de discussão, mas as conversas complexas e a criação de consenso exigem empatia e capacidade de persuasão.
• Planeamento estratégico e inovação: os seres humanos têm de interpretar os conhecimentos obtidos pela IA no seu contexto, decidir sobre compromissos e definir uma visão a longo prazo.

Em suma, o discernimento humano continua a ser necessário. É crucial. A IA na gestão de projetos é um poderoso multiplicador de eficiência e conhecimento, mas funciona melhor quando os seres humanos mantêm o controlo sobre decisões complexas, estratégicas e orientadas por valores.

Dica da Kateryna

O discernimento humano continua a ser necessário. É crucial. A IA é um poderoso multiplicador de eficiência e conhecimento, mas funciona melhor quando os seres humanos mantêm o controlo sobre decisões complexas, estratégicas e orientadas por valores.

Porque é que os sistemas leves de execução nem sempre funcionam

É importante salientar que, no hardware e na robótica, afastarmo-nos dos métodos tradicionais de gestão de projetos nem sempre é fácil — os sistemas físicos têm prazos de execução longos, dependências rigorosas e restrições de segurança ou conformidade que exigem um planeamento cuidadoso. A flexibilidade iterativa é mais limitada em comparação com projetos exclusivamente de software.

Dito isto, em iniciativas como Women in Robotics, temos conseguido experimentar abordagens mais leves e ágeis. Por exemplo, utilizamos o Slack — e as suas funcionalidades de IA — para uma coordenação rápida entre voluntários e participantes. Isto permite-nos iterar nos programas, recolher feedback e ajustar as iniciativas muito mais rapidamente do que através de uma abordagem de planeamento de cima para baixo tradicional.

Assim, embora os projetos de hardware exijam frequentemente processos estruturados, os sistemas leves podem prosperar em iniciativas orientadas para a comunidade ou multifuncionais, permitindo uma adaptação mais rápida, um maior envolvimento e uma melhoria contínua.

Um exemplo real de sistemas modernos de execução a lidar com a complexidade

Eis um bom exemplo de execução de IA na prática. Com o projeto Sandbox AI, enfrentámos um ambiente altamente complexo que envolvia várias partes interessadas, restrições regulamentares e sistemas de IA de vanguarda. O projeto tinha como objetivo explorar implementações de IA seguras, conformes e inovadoras em aplicações do setor público, o que exigia equilibrar a rapidez de execução com a governação e a ética.

Configuração e abordagem:

• Constituímos uma equipa principal multifuncional que incluía engenheiros, especialistas em políticas, consultores jurídicos e especialistas em ética da IA.
• Utilizámos sistemas de execução ágeis, recorrendo ao Jira para o planeamento de sprints, ao Confluence para a documentação e ao Miro para workshops de design colaborativo.
• Integrámos ferramentas baseadas em IA para a análise de riscos e simulações de cenários, permitindo-nos modelar resultados antes de implementar processos baseados em IA em contextos reais.

Execução:

• Começámos com protótipos de pequena escala para testar os quadros de conformidade e éticos, iterando semanalmente com base tanto no desempenho técnico como no feedback regulamentar.
• Sessões regulares de revisão com as partes interessadas garantiram o alinhamento com as normas de governação, enquanto a análise de IA destacou potenciais riscos de conformidade antes de estes se concretizarem.

Resultados:

• Avaliámos a preparação para a ISO 42001
• As lições aprendidas contribuíram diretamente para o documento técnico da AI House Davos 2025, onde sintetizámos onze elementos fundamentais de governação para uma adoção mais abrangente pela indústria.

Este projeto destacou a forma como os sistemas modernos de entrega e as ferramentas orientadas por IA podem gerir a complexidade, acelerar a iteração e manter a conformidade ética e regulamentar — mesmo em ambientes altamente incertos. Reforçou o valor de combinar práticas estruturadas de entrega com os conhecimentos proporcionados pela IA para orientar projetos exigentes com sucesso.

Uma pilha tecnológica que potencia a colaboração e reduz os obstáculos

Atualmente, estou de licença de maternidade, pelo que não tenho estado envolvida diretamente na entrega diária de projetos nos últimos meses — e a IA evolui tão rapidamente que seria injusto falar como se tivesse experiência direta com todas as decisões mais recentes relativas às ferramentas da ANYbotics.

Dito isto, através do meu trabalho com Women in Robotics, continuei a acompanhar as tendências na entrega de projetos e na colaboração. Neste contexto, a pilha tecnológica gira frequentemente em torno de ferramentas de colaboração e partilha de conhecimentos:

• Slack para comunicação e coordenação: Esta ferramenta de colaboração com IA ajuda a manter as equipas globais ligadas e a reduzir o excesso de emails. Utilizo a IA integrada do Slack para resumir conversas e canais extensos, o que é especialmente útil quando me junto a conversas já em curso ou sincronizo informações entre equipas distribuídas. Também a utilizo para redigir respostas rápidas ou reformular atualizações, tornando-as mais claras. O principal impacto tem sido uma mudança de contexto mais rápida e uma comunicação mais consistente em toda a equipa.
• Figma para colaboração visual, particularmente em workshops, sessões de geração de ideias e sessões de cocriação: Com as funcionalidades de IA do Figma, gero variações iniciais da interface de utilizador, exploro opções de disposição e documento automaticamente os componentes de design. Isto acelera a ideação numa fase inicial e permite-me partilhar a direção visual com  as partes interessadas muito mais cedo no processo. No entanto, as variantes geradas pela IA não são finais — ajudam a iniciar as discussões de design e a reduzir o tempo de iteração.
• Notion para documentação, acompanhamento de iniciativas e disponibilização fácil dos conhecimentos a todos os membros: O Notion AI faz parte do meu fluxo de trabalho diário. Utilizo este gestor de tarefas com IA para redigir documentação de projetos e notas de reuniões, resumir documentos de investigação ou entrevistas extensos, converter sessões de brainstorming pouco estruturadas em planos ou ações estruturados e reescrever conteúdos com diferentes tons, consoante o público. O maior impacto é a poupança de tempo — transformar informação não estruturada em algo claro e partilhável demora uma fração do tempo que demorava anteriormente.

Ao longo do último ano, reparei que as equipas estão a apostar cada vez mais em ferramentas que facilitam a colaboração assíncrona e a transparência, sobretudo à medida que o trabalho híbrido se torna a norma. Ferramentas como o Notion revelaram-se inestimáveis, pois permitem que os membros contribuam e revejam o trabalho independentemente do fuso horário. Em contrapartida, algumas ferramentas antigas de acompanhamento de tarefas, que eram rígidas ou funcionavam de forma isolada, foram desvalorizadas, uma vez que não suportam fluxos de trabalho flexíveis nem uma iteração rápida.

De um modo geral, a minha avaliação é que o software de automatização de fluxos de trabalho tem sucesso quando potencia a colaboração, reduz os obstáculos e permite que as equipas se concentrem no impacto em vez de nos processos — um princípio que continuo a defender.

Porque é que o Figma é a ferramenta de IA mais subestimada para a entrega colaborativa

Uma das ferramentas que mais tempo poupa e que é mais subestimada é o Figma. Sei que acabei de o mencionar acima, mas é uma ferramenta revolucionária — particularmente graças à sua utilização colaborativa de quadros brancos em tempo real e às integrações de modelos.

O impacto é significativo. Permite que equipas distribuídas cocriem, façam debate de ideias e desenvolvam ideias de forma assíncrona ou síncrona, reduzindo drasticamente as trocas que normalmente ocorrem por email ou em reuniões longas. As equipas podem visualizar fluxos de trabalho, mapear processos e acompanhar decisões num único local, tornando as sessões de trabalho e as sessões de planeamento muito mais eficientes.

Outro aspeto subestimado é a sua integração com o Slack, que estabelece uma ligação entre a IA no planeamento de projetos e a execução. Esta combinação garante que as decisões e as ações captadas em sessões colaborativas são automaticamente integradas no acompanhamento de tarefas, reduzindo a duplicação de esforços e acelerando a concretização.

A ferramenta permite obter clareza, alinhamento e tomar decisões mais rapidamente em equipas distribuídas, algo que muitas vezes só é devidamente valorizado depois de se terem realizado vários projetos colaborativos em diferentes regiões.

Como a IA atua como copiloto nos modernos rituais de entrega

À medida que a IA se torna cada vez mais parte do ecossistema de entrega, estamos a repensar os rituais tradicionais para tirar partido dos pontos fortes da IA, mantendo o julgamento humano no centro.

• Alinhar as equipas: As ferramentas ajudam a identificar desalinhamentos ou responsabilidades sobrepostas, mas o alinhamento continua a depender da discussão humana e da IA na tomada de decisões de projetos.
• Validar o trabalho: A IA acelera os testes e as simulações, assinalando erros ou riscos de conformidade antes das revisões manuais. Por exemplo, na robótica e na IA na monitorização de projetos, a modelação preditiva pode simular cenários-limite cuja avaliação manual demoraria muito mais tempo.
• Gerir a execução: O acompanhamento e os relatórios de rotina podem agora ser automatizados, libertando tempo para que a equipa se concentre na resolução de problemas, na estratégia e na interação com as partes interessadas. Os painéis destacam riscos ou atrasos em tempo real, tornando as reuniões diárias e as retrospetivas mais focadas nas decisões do que na elaboração de relatórios.

A mudança geral é que os rituais de entrega estão menos relacionados com a supervisão manual e mais com a interpretação, o julgamento e a orientação estratégica.

dica da Kateryna

Uma das ferramentas que mais poupa tempo e que é mais subestimada é o Figma — especialmente a sua funcionalidade de quadro branco colaborativo em tempo real e as integrações com modelos.

Como os fluxos de trabalho agênticos e as plataformas de orquestração apoiam entregas complexas

Quando experimentamos plataformas de orquestração e fluxos de trabalho agênticos, o foco está nas áreas que mais beneficiam da coordenação e da capacidade de previsão, tais como:

• Priorização de tarefas e gestão de dependências: Utilizar a IA na previsão de projetos para identificar quais os fluxos de trabalho críticos, onde podem ocorrer estrangulamentos e como devem ser atribuídos os recursos.
• Monitorização de riscos e conformidade: Automatizar a deteção de potenciais problemas de conformidade ou segurança em projetos de robótica e IA antes de afetarem a entrega.
• Comunicação entre equipas: Simplificar as atualizações e destacar desalinhamentos, para que as equipas passem menos tempo a procurar atualizações sobre o estado do trabalho.

Tal como acontece com a IA em geral, descobrimos que as plataformas de orquestração continuam a precisar de intervenção humana para a tomada de decisões estratégicas e para as considerações éticas. A tecnologia acelera a coordenação e fornece informações acionáveis, mas não substitui o julgamento necessário para equilibrar prioridades, gerir compromissos ou interagir eficazmente com as partes interessadas.

Porque é que a ética, a inclusão e a diversidade devem moldar a entrega de projetos orientada por IA

Daqui para a frente, acredito que a ética, a inclusão e a diversidade passarão a ser fundamentais para a forma como definimos o sucesso.

A IA e a robótica podem acelerar a entrega e a tomada de decisões, mas, sem um enfoque intencional nos princípios éticos e em perspetivas diversificadas, os projetos correm o risco de reforçar preconceitos ou de causar danos não intencionais.

Na prática, isto significa que temos de integrar a ética e a inclusão em todas as fases da entrega — desde a definição do âmbito à conceção de sistemas e à iteração com base nas opiniões — tratando-as como facilitadores da inovação e não como limitações.

As equipas que integrem estes princípios desde o início não só criarão produtos melhores, como também promoverão a confiança, a capacidade de adaptação e a resiliência a longo prazo.

Como a IA está a afastar as equipas dos processos rígidos rumo a uma entrega adaptativa

A própria entrega de projetos evoluirá cada vez mais do acompanhamento de tarefas para a orquestração estratégica, com a IA a atuar como copiloto em tempo real. Nos próximos cinco anos, espero que a IA não se limite a automatizar relatórios ou atualizações de tarefas, mas que preveja ativamente riscos, recomende prioridades e até sugira compromissos com base em dados de projetos anteriores, na disponibilidade de recursos e nos sinais do mercado.

As equipas afastar-se-ão dos gráficos de Gantt rígidos e da documentação extensa, avançando para fluxos de trabalho simples e adaptativos, nos quais as pessoas se concentram em atividades de elevado valor: definir a estratégia, interpretar os dados da IA, tomar decisões éticas e promover a colaboração. Em suma, a IA tratará da análise de “o que poderia acontecer”, enquanto os gestores de produto decidem o que deveria acontecer.

Também antecipo que o alinhamento entre diferentes áreas e a tomada de decisões irão acelerar, uma vez que a IA pode simular, em tempo real, os resultados de diferentes abordagens à entrega, permitindo às equipas iterar mais rapidamente e inovar de forma responsável, sem comprometer a conformidade ou a qualidade.

Em última análise, o sucesso da entrega será definido pela eficácia com que as pessoas e a IA colaboram, e não pelo rigor com que seguimos processos predefinidos.

dica da Kateryna

O meu papel está a passar de “gerir tarefas” principalmente para orquestrar a inovação de forma responsável e garantir que as iniciativas de IA criam valor real sem comprometer a segurança, a conformidade ou a confiança.

Como os líderes de produto podem adotar a IA sem perder o discernimento humano

O meu conselho para os líderes de entrega que enfrentam este momento de mudança é que encarem a IA como uma parceira, não como uma substituta, mantendo a ética e a diversidade no centro de todas as decisões. Utilizem a IA para automatizar tarefas repetitivas e revelar informações relevantes, mas garantam que as pessoas conduzem a estratégia, as considerações éticas e a tomada de decisões inclusiva.

Além disso, promovam equipas e perspetivas diversificadas — os projetos são bem-sucedidos quando diferentes experiências e pontos de vista são tidos em conta, especialmente na IA e na robótica, onde preconceitos ou lacunas de perspetiva podem ter consequências no mundo real.

Por fim, invistam na capacidade da vossa equipa para trabalhar de forma responsável com a IA, combinando competências técnicas com consciência ética e resolução colaborativa de problemas. Os líderes que equilibrarem a inovação com a inclusão e a integridade serão aqueles que gerarão um impacto significativo e sustentável.

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Em breve, haverá mais entrevistas com especialistas no The Digital Project Manager.