Vice-presidente de Produto avisa que o “gestor de projetos” deixará de ser uma função autónoma — e partilha o que os gestores de projetos devem fazer a seguir
Saiba como a IA amplia a função de um líder de produto, acelera o trabalho de entrada no mercado e substitui os processos tradicionais de gestão de projetos por decisões mais rápidas e baseadas em dados.
Impacto da IA: A IA ampliou a função de Scott Jones, passando de líder de produto para um envolvimento mais profundo em áreas especializadas.
Evolução da função: A função tradicional dos gestores de projetos irá mudar, conduzindo a uma maior autonomia individual.
Ferramentas de IA: Ferramentas de IA como o Claude e o Cursor aumentam a velocidade de entrega e reduzem a complexidade da gestão de projetos.
Intuição criativa: A intuição e as competências criativas continuam a ser cruciais para utilizar eficazmente a IA na entrega de produtos.
Visão do futuro: A IA permitirá criar equipas mais pequenas e eficientes e redefinirá a entrega de projetos nos próximos cinco anos.
Scott Jones é um líder de produto com fortes competências técnicas. Passou grande parte dos últimos vinte anos a aprender a escalar a partir do zero e criou produtos de zero a um numa vasta variedade de setores. Atualmente, é VP de Produto na Realeyes, mas, graças à IA, o seu papel também passou a incluir a responsabilidade pelo lançamento no mercado.
Falámos com Scott para perceber como conseguiu aumentar a sua "área de atuação" sem reduzir a qualidade. Disse-nos que tudo se resume à IA e à intuição.
Estabelecer ligações entre o produto e o mercado
Passei mais de 16 anos a criar produtos de zero a um numa vasta variedade de setores — tecnologia publicitária, tecnologia de marketing, IoT e infraestrutura de nuvem, em empresas como a HPE e a Lenovo. Cada um deles ensinou-me algo diferente sobre como escalar a partir do zero.
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Atualmente, lidero as áreas de produto, marketing, vendas, desenvolvimento de negócio e parcerias na Realeyes, onde criei e coordeno a VerifEye — uma plataforma de verificação humana que valida anonimamente a identidade enquanto pessoa, a singularidade e os dados demográficos em segundos e por alguns cêntimos. O produto passou do conceito a uma receita anual recorrente na ordem dos sete dígitos médios em 18 meses, com uma equipa pequena, e a IA é uma das principais razões pelas quais esta velocidade é possível.
Trabalho lado a lado com os nossos cofundadores e o meu papel consiste em assumir a visão completa do lançamento no mercado: garantir que o nosso roteiro de produto, os clientes, os parceiros e as equipas internas estão alinhados e avançam na mesma direção. Há muitos pratos no ar, mas é precisamente isso que mais gosto — posso estabelecer ligações entre aquilo que estamos a criar e os problemas que estamos a resolver no mercado.
Como a IA expande a "área de atuação" de um líder de produto
A IA mudou fundamentalmente a forma como trabalho enquanto líder de produto — e não falo apenas em teoria. Vivo esta realidade todos os dias. Em ambientes enxutos, de zero a um, este tipo de alavancagem proporcionada pela IA é especialmente poderoso. É o meu multiplicador de força.
A descoberta de clientes, que anteriormente exigia semanas de pesquisa documental — mapear cenários competitivos, compreender a estrutura tecnológica de um potencial cliente e identificar onde a nossa solução se enquadra no seu fluxo de trabalho — pode agora ser feita numa fração do tempo e com uma profundidade muito maior. Faço análise de informação competitiva sobre empresas como a Onfido ou a Entain, preparando conversas de vendas empresariais com um contexto pormenorizado que anteriormente exigia uma equipa de analistas.
Estou a criar protótipos de posicionamento, a desenvolver narrativas de parceria, a elaborar estratégias de lançamento no mercado e a criar conteúdos promocionais — tudo isto de forma mais rápida, mais iterativa e, honestamente, melhor do que quando tinha de alternar entre dez ferramentas e pessoas diferentes para concluir uma primeira versão.
A IA não me tornou apenas mais rápido; expandiu o meu âmbito. A descrição das minhas funções não mudou, mas a área de atuação do meu trabalho mudou — drasticamente. Passei de ser um líder de produto que coordena especialistas a ser um líder de produto capaz de aprofundar essas especialidades, com um nível de qualidade que resiste a conversas com empresas.
A IA não me tornou apenas mais rápido; expandiu o meu âmbito. A descrição das minhas funções não mudou, mas a área de atuação do meu trabalho mudou — drasticamente.
Agora passo menos tempo em trabalho rotineiro — recolha inicial de informação, primeiros rascunhos, síntese de informação de várias fontes e criação de estruturas a partir do zero. Passo mais tempo nas tarefas de nível superior: reconhecer padrões entre mercados, fazer apostas estratégicas sobre a direção das parcerias, ter conversas mais ricas com os clientes porque entro mais bem preparado e avançar mais rapidamente no ciclo de decisão.
Penso nisto da seguinte forma: a IA não substituiu nenhuma das funções que desempenho. Tornou-me perigoso em todas elas ao mesmo tempo.
Porque é que a IA vai mudar o papel dos gestores de projetos
O papel de "gestor de projetos", enquanto função autónoma, vai mudar drasticamente de âmbito nos próximos cinco anos. E isso não será uma perda; será uma libertação.
Eis o que quero dizer: toda a disciplina de gestão de projetos resolveu um problema de coordenação. Quando temos pessoas especializadas, cada uma responsável por uma peça do puzzle — engenharia, design, marketing, vendas, área jurídica — precisamos de uma pessoa no centro para garantir que a informação circula, que os prazos são cumpridos, que as dependências são acompanhadas e que todos avançam na mesma direção. Esta camada de coordenação tornou-se uma profissão completa, com certificações, metodologias e ecossistemas de software desenvolvidos à sua volta.
O papel de “gestor de projetos” enquanto função autónoma desaparecerá dentro de cinco anos — e isso não é uma perda; é uma libertação.
A IA dissolve o problema de coordenação. Não substitui o gestor de projetos por um gestor de projetos com IA — essa é a previsão superficial. Dissolve o problema ao eliminar a especialização que criou a necessidade de coordenação.
Eu sou a prova viva disso. Lidero produto, marketing, vendas, desenvolvimento de negócio, parcerias, inteligência competitiva, investigação jurídica e prototipagem técnica. Há dois anos, uma equipa com um gestor de projetos mantinha todos alinhados. Hoje, consigo operar a um nível que anteriormente exigia várias funções, com o Claude como copiloto. O trabalho não se tornou mais simples; tornou-se mais rápido. O estrangulamento passou de «Como coordenamos o trabalho entre especialistas?» para «Como pode uma pessoa com a alavancagem da IA tomar melhores decisões mais rapidamente?»
Como as ferramentas de IA transformam a pilha tecnológica de entrega de projetos
A minha pilha de entrega evoluiu significativamente ao longo do último ano. A IA passou de algo desejável a tornar-se o meu sistema operativo.
Claude — o meu principal copiloto de IA: É a espinha dorsal. Utilizo o Claude da Anthropic para tarefas que normalmente exigiriam três ou quatro funções diferentes na equipa. Utilizo-o para descoberta de clientes, inteligência competitiva, estratégia de parcerias, criação de conteúdos, comunicações de acompanhamento, narrativas para apresentações comerciais, capacitação de vendas, dimensionamento do mercado e para pensar em voz alta com um colaborador que tem uma paciência infinita e um amplo conhecimento de diferentes áreas.
Claude Code — a introdução da IA no terminal: Instalei recentemente o Claude Code, a ferramenta de linha de comandos da Anthropic para programação autónoma. Em vez de ter a IA numa janela de conversação enquanto trabalha num ambiente de desenvolvimento separado, a IA funciona diretamente no seu terminal — lê os seus ficheiros, executa comandos e repete o processo no código do seu diretório de trabalho real. Ainda estou a dar os primeiros passos com esta ferramenta, mas ela tem um impacto significativo na entrega. Ao definir o âmbito de uma integração de API para um projeto-piloto com um cliente ou ao avaliar de que forma o nosso SDK se adapta ao ambiente de um parceiro, posso agora explorá-la tecnicamente em tempo real, em vez de redigir uma especificação e entregá-la à equipa de engenharia.
Cursor — ambiente de desenvolvimento baseado em IA: É uma adição mais recente, mas já está a mudar a forma como penso na prototipagem e no trabalho técnico. O Cursor integra a IA diretamente no ambiente de programação. Em vez de alternar entre uma conversa com o Claude e um IDE, posso iterar sobre conceitos técnicos, criar protótipos de integrações e trabalhar nos detalhes de implementação com assistência de IA integrada no fluxo de trabalho. Para alguém que trabalha na interseção entre produto e engenharia — a definir o âmbito de APIs, a pensar nos caminhos de integração de SDKs e a avaliar a viabilidade técnica de projetos-piloto com clientes — um ambiente de desenvolvimento nativo de IA reduz a distância entre o pensamento estratégico e a construção prática.
Vendas e prospeção orientadas por IA: É uma mudança radical para a geração de oportunidades. Utilizo ferramentas baseadas em IA, incluindo o Claude, para automatizar sequências inteligentes de contacto — contactos iniciais, acompanhamentos personalizados e campanhas faseadas — tudo orientado por lógica de segmentação.
HubSpot — CRM e operações de vendas: O HubSpot é o nosso sistema de registo para a gestão do funil de vendas, o acompanhamento de negócios e as comunicações com os clientes. Acompanho tudo, desde oportunidades qualificadas até ao encerramento, passando pela avaliação técnica, registo notas de chamadas e próximos passos e faço a gestão de sequências de acompanhamento. Não é a ferramenta mais vistosa da pilha, mas é o tecido conjuntivo que mantém tudo organizado enquanto conduzo vários negócios empresariais.
A IA tornou-se a camada que liga tudo. O Claude é o cérebro estratégico, as ferramentas de venda social são o motor de prospeção, o HubSpot é a espinha dorsal operacional, o Cursor está a reduzir a distância na prototipagem técnica e as plataformas de marketplace são a camada de distribuição. Cada elemento é mais forte porque a IA funciona através de todos eles.
Como o Claude permitiu abranger todos os aspetos de um fluxo de trabalho de vendas
Eis um exemplo do que o Claude consegue fazer. Utilizei-o ao lidar com um ciclo de vendas empresarial de uma importante plataforma de trabalho na economia de plataformas, que estava a avaliar soluções de verificação para a sua força de trabalho de prestadores de serviços.
A complexidade aqui é multidimensional: um potencial cliente tem uma estrutura de verificação existente, requisitos técnicos específicos para a reverificação contínua, preocupações com a privacidade dos dados e várias partes interessadas nas áreas de produto, engenharia, confiança e segurança, e compras. Normalmente, preparar e concretizar um negócio deste tipo exigiria uma pequena equipa — um analista a fazer pesquisa competitiva, um engenheiro de soluções a preparar o posicionamento técnico, alguém a redigir as comunicações de acompanhamento e um estratega a desenvolver o plano para a conta.
Fiz tudo com o Claude como meu copiloto. Eis como:
Antes da reunião inicial, realizei uma pesquisa aprofundada de inteligência competitiva sobre o fornecedor atual — uma das maiores plataformas de verificação de identidade do mercado. O Claude pesquisou todo o modelo de preços por mim: custo por sessão, se cobram pelas verificações falhadas, como agrupam as verificações de vivacidade e de documentos, estruturas contratuais e preços de funcionalidades adicionais. Em 20 minutos, tinha uma análise competitiva detalhada que teria levado dias a um analista — e formatei-a como uma mensagem do Slack para a partilhar com os responsáveis de engenharia, para que tivessem essa informação antes da chamada.
Para a própria reunião, utilizei o Claude para desenvolver linhas narrativas que orientassem a minha descoberta e destacassem as minhas capacidades.
Depois da reunião, redigi um e-mail de acompanhamento para quatro partes interessadas. Em vez de uma mensagem genérica de agradecimento, utilizei o Claude para aperfeiçoar a mensagem em torno de três tópicos específicos da conversa. O Claude ajudou-me a calibrar a profundidade técnica — sugerindo que simplificasse uma frase sobre as taxas de verdadeiros positivos e falsos positivos para um comprador não técnico. Foi como ter um colega atento e ponderado a rever o meu trabalho.
Trabalhar com o Claude é como ter um colega atento e ponderado a rever o seu trabalho.
Vale a pena mencionar, contudo, que trato os resultados da IA como uma estrutura de primeira abordagem — algo a aperfeiçoar e validar, não a aceitar cegamente.
Em paralelo, apliquei a mesma abordagem orientada por IA a uma parceria de agregação de dados na qual surgiu complexidade jurídica. O caso de utilização do reconhecimento facial 1:N deparou-se com a Lei de Privacidade Biométrica do Illinois. O Claude ajudou-me a pesquisar a jurisprudência, a compreender de que forma a responsabilidade é desencadeada durante a recolha em comparação com o armazenamento, a mapear precedentes jurídicos relativos a alegações semelhantes rejeitadas e a conceber três abordagens diferentes de conformidade — desde a exclusão completa a nível estatal até fluxos de consentimento reforçados. Entrei nessa chamada com uma estratégia jurídica que normalmente exigiria horas faturadas por advogados externos.
Onde os PMs devem concentrar a sua experimentação com agentes
Quanto aos agentes, concentro deliberadamente a minha experimentação nas áreas que aceleram os meus atuais pontos de estrangulamento na entrega, em vez de criar uma orquestração elaborada apenas por si só. Os meus pontos de estrangulamento são:
Velocidade de validação técnica ao definir o âmbito das integrações dos clientes
Fricção na transferência entre a estratégia de produto e a execução pela engenharia
A minha disponibilidade pessoal para criar protótipos de ideias antes de comprometer recursos da equipa.
O Claude Code e o Cursor respondem diretamente aos três. Por isso, não estou a executar pipelines de orquestração com vários agentes nem a criar cadeias de fluxos de trabalho autónomos . Parte disso está a caminho, e acompanho atentamente a evolução. Mas, neste momento, o investimento em agentes com o maior ROI para uma equipa pequena na nossa fase consiste em tornar cada pessoa da equipa significativamente mais capaz — não em substituir pessoas por enxames de agentes.
É algo recente e confuso, exatamente como a experimentação deve ser.
Como a IA permite criar sistemas leves para equipas pequenas
Afastei-me quase totalmente dos métodos tradicionais de gestão de projetos. Não foi uma mudança filosófica gradual; foi uma mudança prática, impulsionada pela realidade de criar um produto ao ritmo de uma startup com uma equipa pequena.
No início da minha carreira, em empresas como a HPE, a Lenovo e a Digital Turbine, utilizava a estrutura tradicional. O Jira para a gestão do backlog e o planeamento de sprints. Os PRDs e BRDs funcionavam como artefactos formais. Cerimónias de sprint — reuniões diárias, retrospetivas e sessões de planeamento. As equipas debatiam documentos do roteiro durante semanas antes de construir qualquer coisa. E, a determinada escala, com grandes equipas multifuncionais, essa estrutura tem uma finalidade. Cria uma linguagem comum e uma cadência previsível.
Mas quando passei a trabalhar em ambientes liderados pelos fundadores, do zero ao um, grande parte dessa sobrecarga começou a atrasar-nos em vez de nos capacitar. Quando estamos a criar um produto com uma equipa pequena, as estruturas tradicionais de PM têm uma relação invertida entre cerimónia e resultados.
Então, o que veio substituir isso?
Quando estamos a criar um produto com uma equipa pequena, as estruturas tradicionais de PM têm uma relação invertida entre cerimónia e resultados.
O Claude substituiu a fábrica de documentos. O PM tradicional gera enormes quantidades de documentação — PRD, análises da concorrência, requisitos de mercado, atualizações para as partes interessadas, briefings de entrada no mercado. Continuo a produzir todo esse trabalho, mas agora ele acontece numa conversa em tempo real com a IA, em vez de resultar de documentos com modelos que demoram dias a redigir, distribuir e rever. Quando preciso de informação sobre a concorrência antes de uma chamada de vendas, não abro uma página no Confluence nem inicio um projeto de pesquisa — converso com o Claude e obtenho informação acionável no espaço de uma hora.
O Slack tornou-se o sistema operativo, não a barra lateral. No PM tradicional, o Slack é o local onde as equipas discutem trabalho que vive noutro sítio — no Jira, no Confluence, no Google Docs. No meu fluxo de trabalho atual, o Slack orienta as decisões. Faço uma sessão de pesquisa da concorrência com o Claude, formato os resultados para o Slack e coloco-os diretamente num canal para os responsáveis de engenharia. A estratégia, a informação e as decisões passam todas pelo mesmo canal, sem a camada de abstração dos documentos formais e dos sistemas de tickets.
Como a IA acelera o alinhamento das equipas e a gestão da execução
Os meus rituais fundamentais de entrega não mudaram substancialmente. Definir o âmbito, alinhar as equipas, validar o trabalho e gerir a execução — isso continua a fazer parte do trabalho. Mas a velocidade a que estas tarefas podem ser realizadas mudou, porque a IA atua agora como um multiplicador de força para cada membro da equipa.
Definir o âmbito: o ritual mantém-se igual. Façam o trabalho de casa. Compreendam o problema, o comprador, o panorama competitivo e as limitações técnicas. E definam o que estamos a resolver. O trabalho de casa acontece simplesmente a uma velocidade 10 vezes superior.
Alinhar as equipas: continua a significar alinhar as equipas de produto, engenharia e comercial. Continuo a partilhar informação sobre a concorrência no Slack com os responsáveis de engenharia. Continuo a testar rigorosamente o posicionamento antes do lançamento no mercado. Continuo a escrever a narrativa que liga aquilo que estamos a criar à razão pela qual os clientes devem importar-se. Mas agora gero essa narrativa numa única sessão com o Claude antes de apresentar uma recomendação mais refinada à equipa. Isto altera a qualidade da conversa de alinhamento. Passamos menos tempo a aperfeiçoar a redação e mais tempo a tomar decisões estratégicas.
Validar o trabalho: é aqui que a IA tem talvez o impacto mais interessante. Tradicionalmente, a validação significava esperar — pelos resultados da pesquisa com utilizadores, pela realização de um projeto-piloto ou pela confirmação do posicionamento pelo mercado. Continuo a realizar todos esses passos. Mas agora posso fazer uma pré-validação a um nível que antes era impraticável. Ao explorar uma parceria de agregação de dados que se deparou com complicações relacionadas com a legislação de privacidade biométrica, não esperei pelo memorando do consultor jurídico externo. Pesquisei jurisprudência, mapeei os fatores que desencadeavam responsabilidade, encontrei precedentes jurídicos relevantes e concebi três abordagens de conformidade — tudo antes da chamada seguinte com o parceiro. O ciclo de validação passou de semanas para horas. Continuámos a validar com aconselhamento jurídico real, mas entrámos com um enquadramento informado em vez de um quadro branco vazio.
Gerir a execução: isto continua a envolver a coordenação de elementos em constante mudança, mas a IA alterou a minha capacidade pessoal para gerir a execução em vários fluxos de trabalho paralelos.
O ponto filosófico é este: a IA não nos deu novos rituais. Removeu a fricção dos nossos rituais existentes. Quando removemos a fricção de um sistema, as mesmas entradas produzem resultados muito mais expressivos.
O ponto filosófico é este: a IA não nos deu novos rituais. Removeu a fricção dos nossos rituais existentes. Quando removemos a fricção de um sistema, os mesmos inputs produzem resultados muito mais expressivos.
Como a intuição criativa melhora o sucesso dos projetos orientados pela IA
O valor depende da pessoa, não da ferramenta. Todos têm acesso à mesma IA. É por isso que a minha vida criativa enquanto músico e artista visual influencia a forma como utilizo a IA no trabalho.
O melhor trabalho com IA não é mecânico. É improvisado. É saber quando orientar o Claude numa direção diferente porque algo não está bem no resultado. É perceber quando uma análise da concorrência precisa de mais uma camada de profundidade porque a ideia ainda não é suficientemente incisiva. É sentir o ritmo de uma conversa de vendas empresariais e saber qual argumento trazer para primeiro plano e qual guardar para mais tarde. Nada disso vem de um modelo de prompt. Vem do mesmo lugar que a minha experiência como músico — da vontade de estar presente, de responder ao que está a acontecer em vez de seguir o que tinha planeado e de confiar suficientemente nos meus instintos para agir sem pensar demasiado.
Também pratico Kriya Yoga, e um dos princípios fundamentais dessa prática é canalizar aquilo que sentimos, em vez daquilo que pensamos. Essa filosofia está presente em tudo o que faço. Quando aperfeiçoo o posicionamento com o Claude, não sigo uma fórmula — avanço por intuição até chegar à versão que ressoa. Quando estou numa conversa com um cliente, não sigo um guião — leio a sala e respondo à energia. A IA dá-me matéria-prima mais depressa do que nunca. Mas o trabalho artesanal humano — o gosto, o sentido de oportunidade, a intuição — transforma a matéria-prima em algo que mobiliza as pessoas.
A IA dá-me matéria-prima mais depressa do que nunca. Mas o trabalho artesanal humano — o gosto, o sentido de oportunidade, a intuição — transforma a matéria-prima em algo que mobiliza as pessoas.
Os líderes de execução que prosperarem nesta próxima fase não serão os que dominarem a plataforma de orquestração de IA mais sofisticada. Serão aqueles que trouxerem uma sensibilidade criativa para o seu trabalho — que tratarem cada interação com um cliente, cada sessão de estratégia e cada decisão de produto como um ato de improvisação, em vez de um exercício de conformidade com processos.
As ferramentas continuarão a melhorar. Os seres humanos que souberem improvisar com elas — que conseguirem sentir a música por baixo dos dados — construirão coisas com verdadeiro impacto.
Como a IA irá mudar a execução de projetos nos próximos cinco anos
Eis como vejo as coisas a evoluir nos próximos cinco anos.
Em primeiro lugar, o contributo individual tornar-se-á radicalmente mais poderoso. Cada pessoa numa equipa terá o equivalente a uma pequena equipa de apoio integrada nos seus fluxos de trabalho. Um engenheiro não se limitará a escrever código; irá criar os seus próprios planos de testes, redigir a sua própria documentação e investigar o seu próprio contexto competitivo. Um vendedor não se limitará a vender; irá realizar a sua própria análise de mercado, criar os seus próprios materiais de apresentação e investigar o enquadramento jurídico e regulamentar dos seus próprios potenciais clientes. Quando cada pessoa conseguir fazer o trabalho de três, não serão necessárias tantas pessoas na sala e, sem dúvida, não será necessário alguém cuja principal função seja garantir que as pessoas na sala comunicam.
Em segundo lugar, as equipas tornar-se-ão radicalmente mais pequenas, enquanto a produção se mantém ou cresce. A empresa de média dimensão de 2030 parecer-se-á com uma empresa emergente de 2020 em termos de número de colaboradores, mas produzirá à escala que antes exigia centenas de pessoas. As empresas que perceberem isto primeiro sairão vencedoras. As empresas que tentarem acrescentar IA às suas estruturas departamentais existentes, com 50 pessoas, serão ultrapassadas por equipas de cinco pessoas que nasceram já plenamente orientadas para a IA.
Em terceiro lugar — e esta é a previsão de que algumas pessoas poderão não gostar — o ritual do planeamento desaparecerá. Revisões trimestrais do roteiro, cerimónias de planeamento de sprints, elaborados gráficos de Gantt e exercícios de priorização com várias semanas de duração. Tudo isto foi concebido para um mundo em que mudar de direção era dispendioso, porque era necessário voltar a coordenar um grande grupo de especialistas. Quando a equipa é reduzida e aumentada com IA, o custo de mudar de direção aproxima-se de zero. Não se planeia para um trimestre porque é possível reavaliar e mudar de rumo numa semana. A execução torna-se contínua e adaptativa, em vez de planeada e faseada.
Em quarto lugar, o discernimento tornar-se-á o único recurso escasso. A IA tratará da investigação, da análise, da redação, da prototipagem, dos testes e da documentação — de tudo o que envolva fundamentalmente processar informação e produzir artefactos. Não decidirá se deve avançar com uma parceria tecnicamente apelativa, mas que envolve riscos reputacionais. Não lerá a sala quando o vice-presidente de engenharia de um cliente disser algo que sinalize uma disputa política interna. Não saberá quando insistir numa aposta estratégica ou quando deixar uma ideia amadurecer. As pessoas que prosperarem serão aquelas que tiverem gosto, discernimento e capacidade para trabalhar na ambiguidade — não aquelas que forem muito boas a manter um quadro do Jira.
Os seres humanos que irão prosperar são aqueles que têm bom gosto, discernimento e capacidade para agir num contexto de ambiguidade — não aqueles que são realmente bons a manter um quadro do Jira.
E, em quinto lugar — este é aquele de que tenho mais convicção —, a própria palavra "entrega" está a evoluir. Neste momento, significa "construímos a coisa e lançámo-la". Daqui a cinco anos, entrega significará "identificámos a oportunidade, validámo-la, construímo-la, lançámo-la, medimo-la e iterámos" — e uma pessoa ou uma equipa muito pequena terá feito tudo isso no tempo que anteriormente demorava a escrever o documento de requisitos. Todo o ciclo comprime-se de forma tão dramática que a distinção entre estratégia e execução, planeamento e entrega, e pensamento e construção — simplesmente evapora-se.
Este modelo funciona melhor em ambientes simples, de zero para um. À escala, a coordenação não desaparece — muda.
Porque é positivo que a IA tenha tornado obsoleta a função de líder de entrega
Aprendi três coisas muito importantes da forma mais difícil durante este período de mudança:
Deixe de esperar por autorização para experimentar. Não existe nenhum programa de preparação para a IA, nenhuma certificação ou lista de fornecedores aprovados que lhe diga que chegou o momento. Os líderes que estão agora a destacar-se começaram a utilizar a IA no seu trabalho real — não numa área isolada, não num laboratório de inovação, não num "programa-piloto". Nos seus fluxos de trabalho reais, com clientes reais e prazos reais. Não obtive aprovação da administração para utilizar o Claude na recolha de informação sobre a concorrência antes de reuniões de vendas empresariais. Simplesmente fiz isso; a qualidade da minha preparação falou por si. Os resultados concedem autorização. Se esperar que a sua organização lhe apresente uma estratégia de IA numa bandeja de prata, já estará atrás de alguém que começou há seis meses apenas com curiosidade e uma janela de conversação.
Invista no seu discernimento, não no seu processo. Muitos líderes de entrega respondem a este momento reforçando as metodologias, tentando descobrir "a estrutura de gestão de projetos nativa da IA" ou "o manual de entrega baseado em agentes". Esse é o instinto errado. As estruturas continuarão a mudar. As ferramentas continuarão a evoluir. O valor de uma pessoa que consegue entrar numa sala — ou num canal do Slack — e tomar a decisão certa com informação incompleta não mudará. Conheça profundamente os seus clientes. Compreenda o negócio, não apenas a lista de pendências. Desenvolva o reconhecimento de padrões necessário para antecipar o que está para vir. A IA tornará cada aspeto mecânico da entrega mais barato e mais rápido. Não substituirá o líder que sabe que montanha deve escalar. Concentre-se em ser essa pessoa.
Esta mudança transformou a minha carreira: redefina a sua função. Durante anos, pensei que o meu trabalho consistia em tarefas táticas de gestão de produto: gerir listas de pendências, escrever PRD, conduzir cerimónias de sprint e alinhar roteiros. Depois, a IA tornou grande parte desse trabalho trivial — ou, pelo menos, muito mais rápida. Assim que abandonei os rituais e me dediquei ao discernimento, tudo acelerou. Passei de gestor de produto a criador de negócios que utiliza competências de produto. Essa mudança — de guardião de processos para operador estratégico — está agora ao alcance de todos os líderes de entrega. A IA não reduz o seu papel. Remove a sobrecarga e revela aquilo que o seu papel sempre foi.
Se esperar que a sua organização lhe apresente uma estratégia de IA numa bandeja de prata, já estará atrás de alguém que começou há seis meses apenas com curiosidade e uma janela de conversação.
Este momento recompensa quem se sente confortável com o desconforto. Estou a instalar ferramentas de desenvolvimento que nunca utilizei. Estou a pesquisar jurisprudência sem formação formal. Estou a dinamizar campanhas de vendas através das redes sociais, a criar protótipos de integrações de SDK e a preparar conversas de vendas empresariais com empresas de dimensão semelhante à das empresas da Fortune — tudo na mesma semana. Nada disso fazia parte da descrição das minhas funções há cinco anos. Tudo isso é possível porque decidi que os limites da minha competência são sugestões, não paredes — e a IA permite-me ultrapassá-los.
O meu conselho é simples: comece já, confie no seu discernimento e deixe para trás a versão da sua função que a IA acabou de tornar obsoleta. O que está do outro lado é melhor.
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Em breve, haverá mais entrevistas com especialistas no The Digital Project Manager!
