Formas Práticas de Melhorar a Entrega de Projetos com IA, Segundo um Responsável de Engenharia de Plataformas
Adora Nwodo é responsável pela engenharia de plataformas, autora, oradora e fundadora da NexaScale. O seu foco é utilizar a IA para melhorar a entrega de projetos — principalmente através da redução de fluxos de trabalho repetitivos e da sobrecarga cognitiva.
Adora Nwodo
Gestora de Engenharia de Plataformas na Stack Overflow
A IA transfere a entrega da administração para a liderança: A IA absorve trabalho repetitivo e de grande volume (resumos, triagem, recolha de contexto), permitindo que os líderes se concentrem na arquitetura, no alinhamento, na mentoria e na qualidade das decisões.
Os maiores ganhos resultam da integração da IA nas ferramentas existentes: Os ganhos de produtividade não exigem novas plataformas — adicionar IA ao Jira, ao Slack, à integração contínua e às reuniões reduz significativamente a carga cognitiva e acelera as decisões.
A IA torna a entrega previsível: Ciclos de seis semanas, menos rituais, instruções reutilizáveis e contexto orientado por IA substituem uma gestão de projetos pesada por clareza, dinamismo e confiança.
Sentámo-nos com a Adora para saber como está a utilizar a IA e como esta está a afetar, na prática, os seus sistemas e rituais. Eis o que tinha para dizer.
Uma carreira na criação de uma entrega de projetos previsível
Sou líder de engenharia de plataformas, oradora pública, autora de sete livros e fundadora da NexaScale — uma iniciativa destinada a promover o crescimento e o desenvolvimento dos entusiastas da tecnologia. Atualmente, concentro-me na criação de bases de engenharia sólidas que ajudam as equipas a lançar produtos fiáveis com rapidez e confiança.
Trabalho em estreita colaboração com programadores, SREs e equipas de produto para eliminar obstáculos, melhorar os processos de entrega e criar o tipo de experiência de plataforma que apoia uma entrega de projetos consistente e previsível em toda a organização.
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Como a IA está a transformar a entrega de projetos e a liderança de engenharia
A IA está a mudar o meu papel de formas muito concretas e práticas. Enquanto líder de engenharia de plataformas, penso agora na entrega de projetos em duas vertentes paralelas:
- Uma centra-se nas bases tradicionais, como a fiabilidade, a automatização e a experiência dos programadores.
- A outra centra-se na forma como a IA passa a fazer parte do próprio fluxo de trabalho.
Passo muito menos tempo a rever manualmente trabalho repetitivo, a analisar registos ou a coordenar transferências que podem ser automatizadas. As ferramentas baseadas em IA tratam de grande parte do trabalho inicial em tarefas como a geração de documentação, a criação da estrutura de testes, a configuração de ambientes e os alertas operacionais ruidosos. Também passo menos tempo a responder às mesmas questões operacionais, porque os agentes de IA fornecem agora orientação diretamente aos engenheiros dentro de uma plataforma interna.
O que ocupa agora a maior parte da minha atenção é definir a forma como as equipas utilizam a IA de maneira segura e estratégica. Isto inclui escolher as ferramentas de IA certas, conceber fluxos de trabalho responsáveis, criar mecanismos de proteção e refletir sobre a forma como a IA transforma a cultura de engenharia.
Também passo mais tempo na arquitetura de sistemas de alto nível, no alinhamento entre equipas e no lado humano da entrega, uma vez que a IA cria espaço para uma reflexão mais aprofundada:
- Arquitetura de sistemas de alto nível: Em vez de reagir a problemas individuais, penso em padrões de longo prazo e blocos de construção partilhados que tornam a entrega mais rápida e resiliente. Para isso, analiso de forma holística a forma como os nossos serviços, fluxos de trabalho e plataformas crescem à medida que a empresa se desenvolve.
- Alinhamento entre equipas: Isto manifesta-se de uma forma pessoal para mim. Como a minha própria utilização da IA está mais avançada do que a da equipa em geral, passo mais tempo a traduzir o que aprendo com os fluxos de trabalho assistidos por IA em melhorias na nossa plataforma, documentação e ferramentas internas. Isto permite que os outros beneficiem gradualmente, sem impor mudanças antes de estarem preparados.
- O lado humano da entrega: A IA cria espaço, por isso invisto mais tempo na orientação dos engenheiros, na compreensão dos seus desafios e na criação de um ambiente onde possam concentrar-se em trabalho de maior impacto, em vez de lidarem com tarefas repetitivas.
De um modo geral, a entrega de projetos está a deixar de consistir sobretudo em concluir tarefas e a passar a centrar-se mais na coordenação de um ambiente onde a automatização inteligente, as plataformas sólidas e as pessoas qualificadas trabalham em conjunto com muito menos obstáculos.
A entrega de projetos está a deixar de consistir sobretudo em concluir tarefas e a passar a centrar-se mais na coordenação de um ambiente onde a automatização inteligente, as plataformas sólidas e as pessoas qualificadas trabalham em conjunto com muito menos obstáculos.
Como identificar os fluxos de trabalho de engenharia mais preparados para a automatização por IA
As oportunidades mais claras para a IA na entrega de projetos encontram-se atualmente no trabalho de grande volume que consome tempo, mas que não exige realmente um discernimento profundo. Tarefas como ler registos, fazer a triagem de pedidos, limpar documentação, verificar dependências e resumir longos tópicos técnicos são candidatas perfeitas. São áreas onde a IA pode ser implementada diretamente através de instruções reutilizáveis, agentes automatizados em portais de programadores ou até integrações simples que são executadas no CI e apresentam informações úteis antes de ser necessária a intervenção de uma pessoa.
A IA também se adapta bem à preparação de reuniões e à partilha de conhecimento. Ferramentas como o Gemini já me ajudam a transformar discussões longas em pontos de ação claros, e essa mesma ideia pode ser aplicada a revisões de sprint, retrospetivas e registos de decisões. Permite às equipas alcançar uma melhor compreensão partilhada sem os custos habituais.
As áreas que ainda precisam de um toque humano são aquelas em que o contexto, a confiança e a intuição são importantes. Por exemplo, definir a direção técnica, avaliar compromissos que afetam as pessoas, tomar decisões durante incidentes ambíguos ou orientar engenheiros perante desafios. Estes momentos dependem de discernimento e experiência, e a IA só pode apoiar — não substituir — esse trabalho.
Assim, a divisão é simples. Deixe a IA na gestão de projetos tratar do trabalho repetitivo que atrasa a entrega. Deixe que as pessoas tratem das decisões criativas, estratégicas e centradas nas pessoas que fazem a entrega avançar.
Como a IA cria uma mudança de mentalidade
É incrível a rapidez com que a IA na automatização de tarefas de projetos passa de algo agradável, mas dispensável, a tornar-se parte essencial do fluxo de trabalho. Esperava ganhos de eficiência, mas não esperava que isso me mudasse a mim.
Antes, gastava muita energia a reunir contexto e a tentar manter todos os detalhes na minha cabeça, para poder liderar com confiança. Com a IA a apoiar esse trabalho, rapidamente notei uma mudança de mentalidade. Comecei a apresentar-me mais calma e mais preparada, porque já não andava a tentar desesperadamente lembrar-me de tudo. Podia concentrar-me na direção, na clareza e na qualidade das decisões, em vez de me preocupar com os aspetos mecânicos da recolha de informação.
Esta foi uma mudança muito positiva. O trabalho parece mais intencional e menos reativo. Também aconteceu naturalmente, porque notei os benefícios quase de imediato. Não planeei uma mudança de mentalidade. Simplesmente aconteceu enquanto usava a IA para eliminar o ruído e criar mais espaço para a liderança.
Como um ciclo simples de seis semanas melhora a entrega
Tenho-me afastado das abordagens tradicionais de gestão de projetos, que dependem de reuniões constantes de acompanhamento, cronogramas rígidos e documentação extensa. Em vez disso, utilizo um sistema mais simples, baseado em ciclos claros e num contexto de elevada qualidade. A transição aconteceu gradualmente — ao longo do tempo, reduzi o número de reuniões de acompanhamento, partilhei atualizações mais curtas e concentrei as discussões nas decisões, em vez dos relatórios.
Um dos pilares deste sistema é a nossa revisão do roteiro de seis semanas. Em vez de tentar gerir o progresso semana a semana através de um plano de projeto detalhado, alinhamos profundamente a cada seis semanas, acordamos as prioridades e definimos expectativas com as partes interessadas. Entre esses ciclos, o foco está no dinamismo, não na burocracia.
Como trabalhamos com muitas partes interessadas, a maior mudança ocorreu na forma como giro o fluxo de informação. Em vez de criar relatórios de estado extensos ou participar em várias reuniões de sincronização, utilizo ferramentas de IA como o Gemini para resumir conversas no Slack, notas de reuniões, documentos e atualizações do Jira. Isso dá-me uma visão clara do que está a avançar, do que está bloqueado e de que decisões precisam de atenção, sem passar horas a reunir contexto.
Naturalmente, isto também torna os nossos rituais mais simples, permitindo que a equipa se concentre na execução em vez de elaborar relatórios constantemente.
O resultado é um processo mais simples e com maior clareza. As partes interessadas obtêm uma visão melhor porque a informação é concisa e atempada, os engenheiros sofrem menos interrupções e posso concentrar a minha energia na direção e na resolução de problemas, em vez de em tarefas administrativas. O ciclo de seis semanas dá estrutura, e a IA proporciona a clareza diária que mantém tudo em movimento.
Como os comandos reutilizáveis de engenharia reduzem o trabalho repetitivo
A minha equipa começou a utilizar comandos reutilizáveis de engenharia. Criámos uma pequena biblioteca de comandos que apoiam tarefas comuns de engenharia, como escrever testes unitários, melhorar mensagens de erro, resumir o comportamento de serviços ou rever alterações para identificar potenciais problemas de fiabilidade. Estes comandos são escritos uma vez, testados e depois reutilizados, para que os engenheiros não tenham de começar do zero sempre que pedem ajuda a um assistente.
Por exemplo, um dos comandos é dedicado à geração de notas de versão estruturadas a partir de pedidos de alteração. Espera dados específicos, como o número do pedido, a área da base de código, o nível de risco e o impacto no cliente. Outro centra-se na tradução de alertas operacionais para linguagem simples, juntamente com as causas-raiz mais prováveis, com base em incidentes anteriores.
A configuração era inicialmente simples e estava num documento partilhado, mas estamos gradualmente a transferir os comandos para a nossa plataforma interna, para que sejam mais fáceis de descobrir e manter. O esforço necessário para criar e aperfeiçoar cada comando é reduzido em comparação com o tempo poupado continuamente, porque o resultado é sempre mais claro, rápido e consistente quando alguém o utiliza.
Isso reduz bastante o trabalho repetitivo e ajuda as pessoas a avançar na entrega com maior confiança.
Como adicionar uma camada de IA às ferramentas de engenharia do dia a dia acelera a entrega
Atualmente, o meu conjunto de ferramentas de entrega é bastante simples. Utilizo o Gemini, o Jira, o Slack, o Google Workspace e as ferramentas habituais de engenharia com que a minha equipa já trabalha — por exemplo, o GitHub para controlo de versões, o nosso processo de integração e entrega contínuas para compilações e implementações, e o Datadog para monitorização e alertas.
O que mudou no último ano não foram as próprias ferramentas de gestão de projetos com IA; foi a forma como as utilizo.
- O Gemini teve o maior impacto. Utilizo-o para preparar reuniões, resumir documentos longos, obter informações rápidas a partir de registos e transformar notas em itens de ação claros. Substituiu grande parte da recolha manual de contexto e ajuda-me a tomar decisões muito mais rapidamente.
- O Jira continua a ser a base do acompanhamento do trabalho. Não o substituí. O que mudou foi a forma como giro o meu próprio fluxo de trabalho em torno dele, de forma mais eficiente, porque posso utilizar o Gemini para analisar épicos extensos, compreender rapidamente o progresso e preparar sessões de planeamento sem passar horas a ler tudo.
- O Slack continua a ser central para a comunicação. Mas, em vez de tentar acompanhar todas as conversas, recorro aos resumos de IA do Slack para extrair o que é importante, evitando ficar soterrada em mensagens. A IA do Slack também responde a perguntas e automatiza tarefas dentro da plataforma.
Assim, as ferramentas em si são em grande parte as mesmas, mas o meu fluxo de trabalho evoluiu. A maior mudança foi adicionar uma camada de IA sobre as ferramentas do dia a dia. Por outras palavras, consiste na forma como combino o Gemini com as ferramentas que já utilizo diariamente para interpretar o conteúdo que essas ferramentas contêm.
A maior mudança foi adicionar uma camada de IA sobre as ferramentas do dia a dia. Por outras palavras, consiste na forma como combino o Gemini com as ferramentas que já utilizo diariamente para interpretar o conteúdo que essas ferramentas contêm.
Como o Gemini melhora as reuniões, a recuperação de informação e a tomada de decisões
Vamos analisar o Gemini mais detalhadamente.
Uma das capacidades mais subestimadas neste momento é simplesmente a possibilidade de utilizar a IA para resumir reuniões, conversas longas no Slack, documentos e até o que aconteceu ao longo da semana. Parece algo pequeno, mas tem representado uma enorme poupança de tempo para os gestores.
Não é uma funcionalidade vistosa, mas o impacto é real. Devolve tempo, reduz o stress e mantém a execução em andamento, sem atrasos causados pela sobrecarga de informação. Para os gestores, esse tem sido um dos maiores benefícios.
Na prática, utilizo bastante o Gemini nas minhas reuniões — principalmente como uma ferramenta de apoio à recuperação de informação das reuniões, e não como um sistema que pensa por mim. Utilizo-o para preparar agendas, resumir discussões, acompanhar decisões e extrair informações de conversas ou documentos longos.
A maioria das minhas reuniões é gravada e o Gemini gera automaticamente resumos, para que eu não tenha de voltar a ver vídeos longos a fim de recolher os pontos principais. Quando revejo um resumo, aperfeiçoo-o, esclareço qualquer informação que tenha sido mal compreendida e extraio as decisões e ações que realmente importam.
Também o utilizo para pesquisar rapidamente em várias gravações quando preciso de confirmar contexto anterior, localizar o motivo original de uma decisão ou obter detalhes de uma discussão que ocorreu há várias semanas. Evita que tenha de procurar em horas de conteúdo, mas continuo a ser eu a interpretar a informação e a definir os passos seguintes.
Tudo isto ajuda-me a entrar nas reuniões com todo o contexto e a sair delas com pontos de ação concisos. E, como obtenho clareza mais rapidamente, tomo decisões mais rapidamente.
Experimentação prática com fluxos de trabalho baseados em agentes
Estamos a experimentar fluxos de trabalho baseados em agentes, mas de uma forma muito prática. Neste momento, o nosso principal foco é o desafio de IA transversal a toda a empresa, que é mais uma iniciativa de experimentação e aprendizagem do que um esforço formal de desenvolvimento de uma plataforma. Toda a empresa está a criar pequenos projetos de IA para obter experiência prática e compreender como poderiam ser os fluxos de trabalho baseados em agentes no nosso contexto.
Pessoalmente, no trabalho de entrega, estou atenta às ideias que envolvem agentes capazes de ajudar em tarefas como resumir contexto, reduzir tarefas repetitivas ou melhorar a tomada de decisões.
Ainda estamos numa fase inicial, mas está a correr bem. As pessoas estão a aprender rapidamente e já estamos a identificar padrões que poderão evoluir para fluxos de trabalho baseados em agentes mais estruturados no futuro.
Porque é que a IA fará a gestão de projetos passar da administração para a liderança
Num futuro próximo, a execução de projetos passará de uma abordagem orientada pelo gestor para uma abordagem orientada pelo contexto. A IA na elaboração de relatórios de estado de projetos tratará da maior parte do trabalho de acompanhamento, síntese e coordenação, o que significa que as equipas avançarão com base em informações em tempo real, em vez de verificações agendadas. Os gestores passarão muito menos tempo a gerir processos e muito mais tempo a orientar a estratégia, a acompanhar as pessoas e a tomar decisões ponderadas.
A ideia de um gestor de projeto como principal fonte de atualizações também desaparecerá gradualmente. A IA apresentará automaticamente o progresso, os riscos e as dependências. As equipas colaborarão com agentes de IA da mesma forma que hoje colaboram com ferramentas. O resultado serão decisões mais rápidas, rituais mais simples e sistemas de execução que parecerão mais adaptáveis do que estruturados.
O papel humano não desaparecerá, mas passará a centrar-se na liderança, na clareza e na tomada de decisões, em vez da administração.
Porque é que a IA não substituirá a forma como trabalhamos de um dia para o outro
O meu conselho é começar por pouco, manter a curiosidade e dar prioridade à clareza em vez do controlo.
Este momento não consiste em substituir a forma como trabalhamos de um dia para o outro. Consiste em permitir que a IA assuma as partes repetitivas da execução, para que os líderes se possam concentrar nas pessoas, na direção e na tomada de decisões.
O maior avanço surge da experimentação com casos de utilização simples, como sínteses, preparação de reuniões ou recolha de contexto. Estas pequenas conquistas aumentam a confiança e criam espaço para mudanças mais profundas.
E, mais importante ainda, mantenha as suas equipas envolvidas e mantenha o processo simples. A IA funciona melhor quando apoia a cultura que já tem, e não quando se torna mais uma camada de complexidade.
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