A inteligência artificial torna a execução barata e o pensamento mais valioso

Por Leonardo Velozo, especialista em tração de produtos digitais, CEO, consultor e facilitador da LEO VLZ* É interessante observar como a Inteligência Artificial (IA) tem ampliado a autonomia e a capacidade de execução de times de produto e tecnologia. Hoje, desenvolvedores conseguem produzir muito mais com o apoio dessas ferramentas do que há poucos anos, seja na escrita de código, na validação de ideias ou na exploração de caminhos técnicos com maior rapidez. Os ganhos aparecem em praticamente todas as áreas, mas nas equipes técnicas tendem a se materializar primeiro, já que o uso pode ser incorporado de forma direta ao fluxo de desenvolvimento. Assim, a IA deixa de ser apenas um recurso complementar e passa a funcionar como uma extensão prática da capacidade de execução dos profissionais.
Os dados indicam que essa transformação já está consolidada. O Work Trend Index, da Microsoft, mostra que cerca de 75% dos profissionais já utilizam IA no trabalho, evidenciando que a ferramenta passou a fazer parte da rotina. Nos times técnicos, os impactos são especialmente expressivos: a McKinsey estima ganhos de produtividade entre 20% e 45% em engenharia de software, enquanto estudos do GitHub apontam que desenvolvedores com assistentes de código concluem tarefas até 55% mais rápido. Esses resultados ajudam a explicar por que os efeitos se tornam mais visíveis justamente nas áreas de produto e desenvolvimento.

No entanto, o impacto não se resume à produtividade. A forma de trabalhar está mudando. Validar ideias com rapidez já é realidade, assim como gerar protótipos funcionais e evoluir soluções em ciclos cada vez mais curtos. Profissionais que ficaram anos afastados do desenvolvimento conseguem voltar a construir soluções de qualidade com o apoio dessas ferramentas. Isso amplia a capacidade individual e reduz barreiras técnicas que antes limitavam a execução.

Essa mudança também desloca o papel dos profissionais. Escrever código deixa de ser o principal diferencial técnico. O ponto central passa a ser resolver os problemas certos. Entender a jornada do usuário, a arquitetura e o contexto de negócio se tornam mais importantes do que dominar uma tecnologia específica. Na área de produto, o desafio vai além de construir algo tecnicamente sólido. O que importa é gerar tração e crescimento. Em um cenário em que desenvolver se tornou mais rápido e acessível, escolher o problema certo passa a ser mais relevante do que a própria implementação.

O uso dessas ferramentas também acelera a tomada de decisão, mas o resultado depende da forma como são utilizadas. Perguntas superficiais tendem a produzir respostas igualmente superficiais e podem reduzir o nível de reflexão dentro das equipes. Saber formular perguntas passa a ser uma habilidade essencial. O valor está em ganhar contexto mais rapidamente e transformá-lo em decisões melhores. Soluções baseadas em informações específicas tendem a gerar resultados mais consistentes do que o uso genérico de modelos. Os ganhos parecem acontecer mais rápido em times de produto e tecnologia porque conseguem extrair mais valor das ferramentas disponíveis. Desenvolvedores criam integrações, ajustam configurações e adaptam soluções para seus próprios fluxos de trabalho. Isso permite explorar melhor os recursos disponíveis e acelerar a curva de adoção. Outras áreas também se beneficiam, mas em geral dependem de ferramentas prontas e processos menos flexíveis.
Ainda assim, existem limites claros. Sistemas baseados em padrões funcionam bem quando as decisões seguem regras previsíveis. Processos como análise de crédito já utilizam modelos automatizados há décadas. Os modelos atuais ampliam esse alcance e reduzem exceções, mas decisões que envolvem risco ou impacto relevante sobre pessoas continuam exigindo responsabilidade humana. A tecnologia pode apoiar a análise, mas não substitui o julgamento humano.

Existe também o risco de criar uma falsa sensação de evolução. Times podem entregar mais rápido sem necessariamente entender melhor o que estão construindo ou por qual motivo. O trabalho de discovery continua sendo essencial. Entender as pessoas, o público e o problema nunca perde relevância, independentemente do nível de automação disponível. Muitas vezes, o simples bem feito continua sendo a melhor solução. Automatizações complexas podem consumir tempo e energia sem gerar impacto real, quando não resolvem problemas recorrentes. A velocidade de execução só gera valor quando está conectada a necessidades reais.
Essas ferramentas ampliam a capacidade de execução de times de produto e tecnologia de forma inédita. Construir ficou mais rápido e acessível, reduzindo barreiras técnicas que antes limitavam a experimentação e a evolução das soluções. A clareza sobre o problema continua sendo o verdadeiro diferencial, porque é ela que orienta prioridades e evita esforços dispersos. Saber o porquê continua sendo a resposta mais importante em qualquer área e contexto, especialmente em um cenário em que a velocidade deixou de ser escassez e passou a ser pressuposto.

*Leonardo Velozo é especialista em estratégias de crescimento de produto, implementação de inteligência artificial no go-to-market, product discovery e product design.

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