Este antigo gestor de produto da Google está a mudar a forma como as equipas de projeto trabalham com uma ferramenta de gestão de produto baseada em agentes de IA
Depois de trabalhar como gestor de produto na Google, Ishwar Dhanuka criou um produto de IA concebido para atuar como um gestor de produto júnior. Apenas seis meses após o lançamento e o anúncio de financiamento pré-seed, a ThriveAI já está a mudar a forma como as equipas de projeto trabalham.
Ishwar Dhanuka
Cofundador e diretor executivo da ThriveAI
IA na gestão de projetos: Os modelos de linguagem de grande dimensão estão a melhorar a gestão de projetos ao automatizarem as atualizações de estado e permitirem que os gestores se concentrem na estratégia.
Ganhos de eficiência: Os fluxos de trabalho com IA reduzem os tempos de resposta das equipas de produto, permitindo-lhes identificar e resolver problemas mais rapidamente.
Decisões baseadas em dados: A ThriveAI permite tomar decisões informadas ao monitorizar continuamente as métricas e analisar o feedback dos utilizadores.
Rituais em evolução: As práticas de entrega estão a mudar à medida que a IA automatiza a documentação e a monitorização, melhorando a colaboração entre as equipas.
Necessidade de barreiras de segurança: Uma integração eficaz da IA exige compreender as suas limitações e criar fluxos de trabalho adequados para obter os melhores resultados.
Falámos com ele para compreender como a sua organização nativa em IA gere os seus projetos. Eis o que nos contou.
Como os LLMs ligam equipas e ferramentas na gestão de projetos
Tradicionalmente, os gestores de projetos criavam valor ao ligarem os pontos entre equipas e ferramentas. Os LLMs são a primeira tecnologia que pode realmente ajudar com isso a uma escala significativa.
Em vez de andarem atrás de atualizações de estado ou de extraírem relatórios manualmente, a IA pode agora assumir esse trabalho, libertando os gestores de projetos para se concentrarem na orientação estratégica, no alinhamento e em manter as equipas focadas nos resultados — ao mesmo tempo que aumenta a sua capacidade de gerar um impacto maior em mais projetos, sem chegarem ao esgotamento.
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É uma excelente altura para ser PM, por isso, estejam entusiasmados! É raro haver um momento em que toda a situação atual esteja em aberto e surjam novas capacidades todos os dias.
Estejam entusiasmados! É raro haver um momento em que toda a situação atual esteja em aberto e surjam novas capacidades todos os dias.
De engenheiro a gestor de produto e fundador de uma empresa de IA
Comecei como engenheiro, depois liderei as áreas de produto e engenharia em empresas em expansão, antes de me juntar à Google como gestor de produto.
Na Google, trabalhei em estreita colaboração com gestores de programas e detestava os projetos que não tinham um — nem todas as equipas da empresa têm um! E as coisas acabavam sempre por atrasar-se sem um gestor de programas.
Transformei essa frustração na ThriveAI, uma PM júnior de IA que incorpora boas práticas de produto e fluxos de trabalho personalizados para ajudar as equipas de produto a manterem-se à frente do caos.
Como os fluxos de trabalho agênticos poupam tempo e dinheiro às equipas de projeto
A Thrive baseia-se em agentes de IA. Começámos pela deteção de anomalias, pela organização de feedback por grupos, pela análise da saúde do funil e até por tarefas ad hoc, como resumos e análises pontuais. São tarefas repetitivas e de grande volume, por isso são perfeitas para a IA.
Os nossos fluxos de trabalho agênticos fazem com que as equipas de produto que utilizam o nosso produto — incluindo a nossa — detetem agora problemas em horas, em vez de dias, resolvam problemas de usabilidade antes de estes se propagarem e façam lançamentos com confiança, sem esperarem por verificações manuais. Os nossos agentes reduziram os pontos cegos em toda a organização e deram às equipas mais tempo para se concentrarem na construção.
Eis um bom exemplo de um fluxo de trabalho agêntico bem-sucedido. Criámos um fluxo de trabalho nativo em IA para um grande mercado online com dezenas de milhões de utilizadores ativos diariamente. A equipa estava a afogar-se em feedback dos utilizadores, o que fazia com que os sinais de alerta precoce ficassem enterrados.
Por isso, criámos um agente de IA que lê todas as notas, identifica padrões e assinala anomalias. E tornou-se um sistema central de entrega: a equipa do nosso cliente depende dele para detetar problemas de usabilidade numa fase inicial, muito antes de estes se propagarem, poupando dezenas de milhares de dólares por mês e mantendo a entrega no caminho certo sem aumentar a equipa.
Utilizar a IA para reduzir o risco das apostas de produto e melhorar a tomada de decisões
Construir, criar protótipos e conceber software é agora fácil. A parte difícil é perceber o que construir. As funcionalidades são bens indiferenciados. O que importa é fazer as apostas certas.
Já quase não dedico tempo ao estado dos projetos ou à elaboração de relatórios. O meu foco está em utilizar a IA para reduzir o risco das apostas e aumentar as probabilidades de sucesso.
Por isso, utilizo o meu produto para obter uma leitura constante do que está a funcionar e do que está a falhar. Na prática, isto significa que a Thrive acompanha as métricas do produto, o feedback dos utilizadores (e-mail, inquéritos, dentro da aplicação, etc.) e a telemetria (através do PostHog). Identifica problemas como dificuldades no processo de integração num segmento de utilizadores após um lançamento ou quedas repentinas no funil. Também me dá semanalmente no Slack uma breve atualização que destaca tendências e riscos — é como um colega prestável que aparece com uma atualização.
O resultado é que as minhas decisões se baseiam em dados quando estes estão disponíveis e no sentido de produto quando não estão.
Como a IA está a transformar os rituais de entrega na gestão de projetos
Os rituais de entrega estão a mudar para a maioria de nós. Na Thrive, a IA prepara a primeira versão de quase tudo — briefings de projeto, itens do roteiro de produto, tudo o que possam imaginar. Depois, os humanos aperfeiçoam-na.
Eis a decomposição:
- O alinhamento acontece através de lembretes no Slack, em vez de grandes reuniões.
- A validação provém da telemetria de monitorização e do feedback em tempo real da IA do Thrive, bem como da extração de dados para análises ad hoc — toquei brevemente neste ponto acima.
- Durante a execução, a IA acompanha o progresso e assinala situações quando algo parece estar errado. Depois, são os humanos que decidem o que fazer.
Uma pilha tecnológica de IA: IA em segundo plano e fluxos de trabalho centrados no Slack
A nossa pilha tecnológica deixou de se basear em olhar fixamente para painéis e participar em reuniões de ponto de situação, passando a assentar em IA em segundo plano e fluxos de trabalho centrados no Slack. Eis a nossa pilha tecnológica para a entrega de projetos:
- Slack
- Linear
- GSuite
- PostHog
- Thrive
Eis como interagem.
- O Slack é o nosso centro para atualizações, alertas e gestão do Linear
- O Linear gere as nossas tarefas e o backlog, com a IA a fazer a triagem (responsáveis, duplicados, etc.). Está sincronizado com o Slack (software de comunicação entre colaboradores) e o PostHog.
- O PostHog gere a telemetria e as métricas do produto, enviando-as para o Slack.
- O Thrive analisa depois o que o PostHog envia para detetar anomalias, criar relatórios e produzir atualizações semanais. Estas são novamente distribuídas através do Slack. Na maior parte do tempo, funciona em segundo plano, aprendendo as minhas preferências e contactando-me apenas quando algo precisa realmente de atenção — um fluxo interrompido, um sentimento crescente dos utilizadores, seja o que for.
- GSuite — como o nosso sistema de gestão de ativos digitais para documentos e comunicações.
Todas estas ferramentas desempenham um papel fundamental. Mas tenho de dizer que sou um grande fã das novas atualizações de IA do Linear. A triagem automática, em particular, tem sido impressionante. Sugere responsáveis, etiquetas e até associa duplicados. Não consigo imaginar que alguém goste realmente deste tipo de trabalho. Agora, acontece simplesmente em segundo plano e a minha equipa pode manter-se concentrada no trabalho que realmente importa.
Porque é que a IA precisa de limites e estruturas de apoio nos fluxos de trabalho de projetos
Tudo isto é ótimo, mas digo o seguinte: os LLM podem ser tão imprevisíveis! Num momento, deixam-nos maravilhados; no seguinte, não detetam algo que um aluno do quinto ano perceberia.
O segredo está em saber onde brilham e conceber fluxos de trabalho em torno disso. Depois, é necessário criar estruturas de apoio e ferramentas para as áreas em que não brilham — como dividir entradas longas em partes, validar números ou ligá-los a dados reais em vez de os deixar inventar informação.
Os LLM podem ser tão imprevisíveis! Num momento, deixam-nos maravilhados; no seguinte, não detetam algo que um aluno do quinto ano perceberia. O segredo está em saber onde brilham e conceber fluxos de trabalho em torno disso. Depois, é necessário criar estruturas de apoio e ferramentas para as áreas em que não brilham.
Na Thrive, a IA assume totalmente a responsabilidade pelos relatórios, atualizações de estado e elaboração de itens do roteiro. Os humanos contribuem com conhecimento especializado, relações e uma priorização rigorosa.
Porque a questão é esta: todos têm acesso à mesma IA, pelo que ela não pode ser a sua vantagem competitiva. O seu fator diferenciador é a forma como define prioridades, constrói confiança e toma decisões difíceis entre alternativas.
É aí que precisa de mais profissionais humanos de excelência mundial.
O futuro: a IA a gerir melhorias incrementais do produto
Dentro em pouco, a IA será totalmente responsável pelas melhorias incrementais do produto. Para cada otimização de 1–2%, a IA irá conceber experiências, executá-las, medir os resultados e iterar por sua conta.
Os seres humanos irão concentrar-se apenas nas grandes decisões de elevado risco.
Os gestores de projeto precisam de deixar de estar à margem com a IA
O meu conselho é simples: mantenha a curiosidade e a autoconsciência. Conheça os seus pontos fortes e recorra à IA para os potenciar. Seja honesto relativamente às suas fraquezas e deixe a IA compensá-las — é aquele colega de equipa que nunca julga e está sempre presente.
Acima de tudo, não fique à margem. Esta é uma oportunidade única na carreira para ajudar a moldar o futuro do trabalho.
Acompanhe
Pode acompanhar o percurso no LinkedIn, à medida que Ishwar desenvolve a Thrive e transforma a forma como as equipas de projeto trabalham. E não deixe de conhecer a ThriveAI!
Em breve, haverá mais entrevistas com especialistas no The Digital Project Manager.
