Diretora técnica de produto explica os agentes de IA que a sua equipa utiliza na entrega de projetos
Saiba como uma diretora de produto utiliza agentes de IA para automatizar tarefas de gestão de projetos, acelerar a entrega e concentrar-se nos resultados, com exemplos reais de fluxos de trabalho que reduzem atrasos e melhoram o desempenho da equipa.
Manutenção com IA: A Product People utiliza IA para tratar de tarefas de manutenção, permitindo que se concentre na concretização dos resultados empresariais.
Toque humano: A empatia, o discernimento e a estratégia continuam a ser pontos fortes humanos que a IA não consegue replicar na gestão de produtos.
Soluções baseadas em agentes: A implementação de agentes de IA acelerou os fluxos de trabalho, melhorando a rapidez e a satisfação das partes interessadas.
Ferramentas de baixa manutenção: Ferramentas independentes do cliente, como o Notion e o Figma, apoiam um modelo operacional distribuído e eficiente.
O futuro papel da gestão de projetos: A IA irá redefinir a gestão de projetos, transferindo o foco para competências estratégicas e de conceção de sistemas.
Mirela Mus é a fundadora e CPO da Product People. Tem um MBA e formação em informática, além de mais de uma década de experiência em gestão de produto — metade da qual também passou numa função de liderança.
Falámos com ela para saber mais sobre a delegação da manutenção à IA, para que os seres humanos se possam concentrar na obtenção de resultados reais. Eis o que nos disse.
Obter resultados empresariais
Sou Mirela Mus, a fundadora e CPO da Product People. Somos o principal destino europeu para serviços de gestão e crescimento de produtos. Entre os nossos clientes encontram-se a Amazon, a Zalando, o eBay, a DeepL e a Organização Mundial da Saúde.
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Embora concordemos que a execução é uma grande vantagem competitiva, não nos limitamos a supervisionar ou gerir projetos; obtemos resultados empresariais, como aumentar as receitas e reduzir os custos.
Porque é que alguns elementos não podem ser replicados pela IA
Vemos a evolução orientada pela IA através do nosso princípio fundamental: "Baixa manutenção, resultados elevados". A IA trata da manutenção para que nos possamos concentrar totalmente nos resultados.
Adotamos agressivamente ferramentas que aceleram a execução de base, para podermos passar menos tempo no trabalho prático e pouco apelativo, como:
- Síntese de dados qualitativos: utilizamos a IA para sintetizar instantaneamente dados do mercado público, avaliações de utilizadores e pedidos de assistência. Isto apoia a nossa "Atitude GSD (Fazer o trabalho acontecer)". Não desperdiçamos tempo a olhar para páginas em branco.
- Elaboração inicial de artefactos: a IA é excelente a criar o primeiro rascunho de PRDs ou notas de lançamento. Isto apoia os nossos métodos atuais, garantindo que os gestores de produto juniores começam com uma estrutura que cumpre os nossos elevados padrões internos, reduzindo assim o ciclo de revisão manual.
- Recolha rápida de contexto: em vez de longas fases de descoberta, utilizamos a IA para acelerar a nossa compreensão de novos setores e das normas do mercado. Isto permite-nos integrar rapidamente novos elementos e começar imediatamente a criar valor.
Vemos a revolução orientada pela IA através do nosso princípio fundamental: ‘Baixa manutenção, resultados elevados.’\u0022
Com o trabalho automatizado, concentro-me ainda mais nos elementos humanos que a IA não consegue replicar:
- Empatia profunda (descobrir o "porquê agora?"): a IA pode analisar dados, mas não consegue perceber o ambiente. Uma pessoa tem de olhar um interlocutor nos olhos e compreender a verdadeira pressão por detrás de um pedido — se se trata de uma necessidade genuína do mercado ou apenas de uma reação de pânico a um concorrente. Por isso, passe mais tempo a influenciar as partes interessadas e a navegar pelo contexto político que muitas vezes impede a execução em organizações complexas.
- Juízo imparcial ("mentalidade de mercenário"): utilizamos o tempo poupado para aplicar aquilo a que chamo uma "mentalidade de mercenário", removendo a emoção do processo de decisão para garantir um juízo claro. Isto permite-nos ultrapassar o ruído interno e encontrar soluções para o cliente, dando prioridade aos seus verdadeiros objetivos empresariais em vez de disputas internas de popularidade.
- Definição da visão e apostas estratégicas: como digo frequentemente, "Só os otimistas incansáveis se adequam à gestão de produto." A IA pode fazer previsões com base em dados passados, mas não consegue mobilizar uma equipa desmoralizada em direção a um futuro melhor, nem fazer as apostas contraintuitivas necessárias para transformar uma empresa.
- Navegação na política organizacional complexa: esta é a parte mais difícil do trabalho. Lidar com departamentos que se atrasam ou gerir partes interessadas com agendas conflituantes exige uma elevada inteligência emocional e concentração "de mercenário".
- Velocidade de decisão (ciclo OODA): utilizamos os ganhos de eficiência para tornar o nosso "ciclo OODA" (Observar-Orientar-Decidir-Agir) mais ágil, garantindo que ajustamos as estratégias mais rapidamente do que as equipas internas tradicionais.
A IA pode fazer previsões com base em dados anteriores, mas não consegue mobilizar uma equipa desmotivada em direção a um futuro melhor nem fazer as apostas contraintuitivas necessárias para transformar uma empresa.
Como as soluções agênticas aumentaram a velocidade e a satisfação
Recentemente, utilizámos soluções agênticas quando nos deparámos com um estrangulamento clássico. O tempo entre a ideação e o desenvolvimento estava inflacionado. Os nossos PM passavam uma enorme quantidade de tempo a verificar manualmente as restrições legais e a contactar as partes interessadas para obter aprovações. Este trabalho exigente e moroso não acrescentava qualquer valor estratégico.
Implementámos um sistema de Agentes de IA internos para tratar do trabalho prático e pouco apelativo:
- A barreira de conformidade: Configurámos um agente interno utilizando o contexto das bases de conhecimento jurídicas e de conformidade internas do cliente. Antes de enviar um PRD para revisão, o agente fazia uma pré-validação, assinalando imediatamente os riscos regulamentares. Isto funcionava como uma verificação instantânea para elevar o nível de qualidade, garantindo que os PM do cliente não desperdiçavam ciclos com rascunhos não conformes.
- O agente que persegue as partes interessadas (através do Slack): Automatizámos o fluxo de trabalho de aprovação. Em vez de um PM utilizar o seu limitado capital político para insistir com um diretor até obter uma assinatura, o agente tratava dos contactos através do Slack. Procurava aprovações de forma persistente, mas educada, eliminando o desgaste emocional do PM.
- Atualizações automatizadas do progresso: Implementámos um agente para sintetizar dados de progresso e desenvolvimento e enviar relatórios de estado proativos.
Os resultados:
- Velocidade: Reduzimos significativamente o tempo médio entre a ideação e o desenvolvimento. O “tempo morto” de espera pelas aprovações diminuiu, e o agente, atuando como advogado do diabo, validava os PRD mais rapidamente.
- Satisfação: A satisfação das partes interessadas aumentou. Estas valorizavam o caráter proativo e a pontualidade dos relatórios automatizados, libertando os nossos PM para se concentrarem na obtenção de resultados, em vez de insistirem administrativamente com as pessoas.
Porque é que a experimentação agêntica é tão importante na gestão de projetos
Eis mais alguns agentes com os quais experimentámos. Utilizamos Claude Code, Make.com, Glean, NotebookLM, n8n e/ou Notion AI.
- Normalizador de artefactos: Treinado com base nos “Melhores PRD” para reformular documentos e tickets do Jira. Está adaptado ao tipo de produto, à área (interna, externa) e à fase (manter, investir, inovar).
- Advogado do diabo: Procura falhas nos documentos PRD utilizando os regulamentos de conformidade e enriquece os índices da base de conhecimento dos utilizadores, as informações sobre concorrentes e o contexto da empresa. Poupa cinco horas por semana por PM.
- Arranque do desenvolvimento: Lê os tickets do Jira e dá início aos processos de desenvolvimento, configurando o ambiente e os repositórios e carregando as bibliotecas relevantes. Poupa três horas por semana por programador.
- Triagem de incidentes: Garante uma priorização relativa atempada e precisa para cada ticket de suporte ou de erro recebido.
- Atualizador das partes interessadas: Mapeia as partes interessadas e envia resumos semanais e/ou relatórios ao longo do Funil de Produto. Poupa três horas por semana por PM no tempo de seleção e comunicação. Eis um exemplo de como poderia ser um relatório para um CEO: “ROI projetado reduzido para €3m (-15%). Isto deve-se ao facto de a Iniciativa 1 estar atrasada 3 meses no Norte da Europa devido a uma dependência da Iniciativa 2 e a uma falha de comunicação com o fornecedor de software. Houve duas escaladas ao nível de VP para resolver a situação. A resolução está prevista para daqui a uma semana.”
- Fonte única de verdade: Os colaboradores fazem perguntas ao Notion AI. Este pesquisa não só no Notion, mas também no Slack, Google Drive, Jira e noutras aplicações ligadas.
Também experimentei pessoalmente o OpenClaw num novo Mac Mini.
Como um conjunto tecnológico de baixa manutenção suporta uma configuração distribuída
O nosso conjunto tecnológico é agnóstico relativamente ao cliente — trabalhamos com as ferramentas que o cliente utiliza. Internamente, contudo, utilizamos um conjunto tecnológico rigoroso e de baixa manutenção que suporta o nosso modelo de trabalho e a nossa configuração distribuída.
Ferramenta: Notion
- Categoria: Base de conhecimento interna e manuais operacionais
- Impacto: A única fonte de verdade para o nosso modelo proprietário de entrega. Aloja todas as nossas Formas de Trabalhar, Políticas e Funções de Capacitação.
- Evolução ao longo do último ano: Reforço da utilização. Agora utilizamo-la não apenas para armazenamento, mas também como ambiente de formação ativo para integrar rapidamente e implementar de imediato os nossos métodos específicos (como o "Otimismo como Sistema Operativo") nos novos colaboradores.
Ferramenta: Figma
- Categoria: Conceção e prototipagem
- Impacto: Permite-nos validar ideias através de protótipos de baixa fidelidade, em vez de especificações extensas.
- Evolução ao longo do último ano: Integração de IA. Passámos da criação manual de esquemas de estrutura para a utilização de geração de modelos orientada por IA, acelerando a fase inicial e mais "desorganizada" da conceção.
Ferramenta: Miro
- Categoria: Colaboração visual e estratégia
- Impacto: O quadro para "Gerir o Caos". Utilizamo-lo intensivamente para as Árvores de Oportunidades e Soluções (OST) e para alinhar as partes interessadas que estão a "puxar em direções diferentes".
- Evolução ao longo do último ano: Normalização. Passámos de sessões de brainstorming ad hoc para modelos predefinidos rigorosos para os workshops. Isto garante que todos os PM facilitam com a mesma qualidade "exigente", mesmo sem a presença de um líder sénior.
Ferramenta: Slack
- Categoria: Comunicação e comunidade
- Impacto: A espinha dorsal da nossa rede de "proximidade" e apoio. Permite aos nossos PM "discutir abertamente os problemas" e desbloquear situações.
- Evolução ao longo do último ano: Assíncrono disciplinado. Mudámos fortemente para fluxos de trabalho "assíncronos" para proteger o trabalho concentrado. Utilizamo-lo menos para conversas em tempo real e mais para atualizações estruturadas, reduzindo o ruído de contextos políticos.
Como o vídeo assíncrono apoia a orientação das equipas
O vídeo assíncrono, através do Loom e do Miro TalkTrack, é uma das ferramentas mais subestimadas que utilizamos, porque permite aplicar o nosso modelo de "Hospital de Ensino" em grande escala.
Na nossa organização, as "revisões a quatro olhos" são fundamentais para a qualidade, mas agendá-las de forma síncrona cria um estrangulamento no processo. Agora, em vez de marcar uma reunião de 30 minutos para rever um PRD ou uma apresentação de estratégia, os nossos Consultores Séniores gravam uma crítica de 5 minutos no Loom. Isto permite aos nossos PM receber orientação sem interromper o seu fluxo de trabalho.
Além disso, as partes interessadas que estão frequentemente a arrastar os pés podem não ler um documento de cinco páginas, mas vão ver um vídeo de três minutos. Isto impõe o alinhamento em contextos políticos complexos, nos quais precisamos de trazer ordem ao caos sem acrescentar mais uma reunião aos seus calendários.
É a personificação perfeita da nossa mentalidade de "baixa manutenção, resultados elevados". Reduzimos o tempo de reunião em 80%, aumentando simultaneamente a fidelidade da comunicação.
Porque devem os PM evitar o "culto da carga" do desenvolvimento ágil
Quanto aos métodos de gestão de projetos, estamos a afastar-nos dos processos pesados em direção àquilo a que chamo o modelo do "Bom Senso". Evitamos explicitamente o "culto da carga" do desenvolvimento ágil, em que o processo existe por si só.
Do que nos afastámos:
- Planeamento rígido: Evitamos gráficos de Gantt de longo prazo e a mentalidade de fábrica de funcionalidades, em que o sucesso é medido por cumprir a data, em vez de cumprir a métrica.
- Excesso de processos: Não implementamos modelos complexos apenas porque estão na moda. Muitas empresas falham porque os seus processos não conseguem suportar o peso que são obrigados a carregar.
Para o que mudámos:
- Estratégia simples: Utilizamos Árvores de Oportunidades e Soluções (OST) e OKR, mas apenas de forma sensata. O objetivo é alinhar-nos quanto ao resultado (por exemplo, 'descobrir algo que gere $10M ARR'), em vez de gerir uma lista de pendências perfeita.
- Excelência operacional: Na prática, utilizamos um processo de revisão proprietário que avalia a capacidade dos PM para alcançar resultados. Medimos o sucesso pelo facto de o cliente voltar a trabalhar connosco ou de ter alcançado um marco importante, não pela velocidade de documentação.
Como a IA redefine os rituais de entrega de projetos
Também temos alguns rituais que redefinimos com a IA:
- Definir o âmbito: a IA trata do trabalho pouco apelativo e prático de elaborar especificações normalizadas de funcionalidades. Isto permite ao gestor de projeto adotar uma mentalidade de "mercenário", concentrando-se inteiramente nos 20% do âmbito que impulsionam os resultados do negócio, em vez de gerir uma lista de pendências excessivamente extensa.
- Validar o trabalho: utilizamos a IA para sintetizar instantaneamente resultados provenientes de ferramentas díspares, permitindo-nos percorrer mais rapidamente o ciclo Observar-Orientar-Decidir-Agir. Em vez de esperarmos uma semana para analisar um teste, podemos mudar de direção imediatamente. Ajuda-nos a navegar rapidamente em ambientes "VUCA" (Volatilidade, Incerteza, Complexidade, Ambiguidade).
- Alinhar as equipas: a IA elabora resumos da comunicação de rotina. Isto permite ao gestor de projeto concentrar-se na "liderança sem autoridade". Gerimos o contexto político e alinhamos as partes interessadas que possam estar a dificultar o progresso, para garantir que a mensagem chega às pessoas que realmente importam.
Como a IA irá redefinir as funções de gestão de projetos
No prazo de cinco anos, a função de Gestor de Projeto/Produto Júnior estará quase totalmente automatizada ou redefinida. Agentes autónomos de IA irão gerir o acompanhamento de projetos de rotina, a gestão de dependências, a documentação básica e a simples síntese de dados em informações úteis. A porta de entrada para um líder de produto humano irá mudar: não entrará na indústria por escrever histórias de utilizador; entrará por demonstrar competências excecionais em pensamento estratégico, conceção de sistemas e liderança centrada nas pessoas.
A função de gestor de projeto irá dividir-se fundamentalmente entre Líderes Estratégicos apoiados por IA (focados na visão e nas pessoas) e Arquitetos de Sistemas/Processos apoiados por IA (focados na conceção do fluxo de trabalho ideal para os agentes de IA).
Porque é que os líderes de entrega têm de mudar o seu foco
Os líderes de entrega precisam de compreender que o nosso trabalho está a passar de executar o processo a conceber o sistema.
Por isso, eis o meu conselho: deixem de otimizar o vosso próprio tempo em tarefas táticas e concentrem-se na conceção dos sistemas apoiados por IA em que a vossa equipa irá trabalhar. Precisam de:
- Codificar a vossa excelência: documentem claramente o conhecimento proprietário e as melhores práticas da vossa organização, uma vez que estes constituem os dados de formação essenciais para os vossos agentes de IA.
- Concentrem-se no "porquê": utilizem o tempo que a IA vos poupa para se tornarem melhores líderes humanos, concentrando-se na motivação, na clareza e na forma de lidar com as implicações éticas dos produtos que a vossa equipa desenvolve.
O objetivo não é substituir a vossa equipa; é utilizar a IA para aplicar, à escala, a definição de excelência da vossa organização.
O objetivo não é substituir a vossa equipa; é utilizar a IA para aplicar, à escala, a definição de excelência da vossa organização.
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