{"id":38670,"date":"2026-10-29T13:30:40","date_gmt":"2026-10-29T16:30:40","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nu.com\/?p=38670"},"modified":"2026-10-29T13:40:13","modified_gmt":"2026-10-29T16:40:13","slug":"de-usar-ia-a-operar-com-ia-o-que-muda-na-gestao-de-produto-quando-os-gargalos-desaparecem","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nu.com\/pt-br\/de-usar-ia-a-operar-com-ia-o-que-muda-na-gestao-de-produto-quando-os-gargalos-desaparecem\/","title":{"rendered":"De usar IA a operar com IA: o que muda na gest\u00e3o de produto quando os gargalos desaparecem"},"content":{"rendered":"\n

Escrito por: Nubank Editorial<\/em> e Cinthia Scarlatti<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Para muitos product managers, o primeiro contato com IA acontece por meio de texto: um modelo resume uma reuni\u00e3o, refina um documento ou reformula uma mensagem para stakeholders. Esses usos economizam tempo. Mas, em grande parte, deixam o trabalho em si intocado: as mesmas tarefas, na mesma ordem, s\u00f3 que feitas um pouco mais r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n

A mudan\u00e7a mais significativa come\u00e7a quando a pergunta deixa de ser “como a IA pode me ajudar a escrever isso?” e passa a ser “quais partes do meu trabalho ainda precisam depender da fila de outra pessoa?”. Quando essa pergunta entra em cena, a IA deixa de ser uma assistente de escrita e passa a fazer parte de como as decis\u00f5es s\u00e3o preparadas, como as an\u00e1lises s\u00e3o feitas e como um projeto acompanha a si mesmo. Em outras palavras, a verdadeira mudan\u00e7a n\u00e3o \u00e9 de trabalhar sem IA para us\u00e1-la, mas de usar IA para operar com ela.<\/p>\n\n\n\n

Essa ideia orienta a forma como Cinthia Scarlatti, Lead Product Manager do Nubank<\/strong>, vem reorganizando o pr\u00f3prio trabalho. Scarlatti \u00e9 Lead PM de Growth na expans\u00e3o do Nu nos Estados Unidos, depois de um per\u00edodo em CX Platforms, onde trabalhou nas plataformas internas usadas pelos agentes de atendimento, incluindo produtos de IA criados para eles. Ela tamb\u00e9m \u00e9 AI Champion da unidade de neg\u00f3cio do mercado dos EUA do Nu e mentora de outros PMs. Em maio de 2026, compartilhou sua experi\u00eancia no PM3 Summit, uma confer\u00eancia de gest\u00e3o de produto, em uma sess\u00e3o intitulada “De usar IA a operar com IA”. O PM3 Summit \u00e9 um grande evento de tecnologia em S\u00e3o Paulo que, em 2026, reuniu mais de 800 l\u00edderes de produto em torno do tema ‘Lead with AI’, discutindo como a intelig\u00eancia artificial est\u00e1 redefinindo a fun\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Seu ponto de partida foi uma pergunta simples: se a IA pode assumir uma parcela cada vez maior da execu\u00e7\u00e3o, o que realmente merece o tempo de um product manager?<\/p>\n\n\n\n

Definir o problema sempre foi o trabalho<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A resposta a que Scarlatti chega n\u00e3o \u00e9 nova para a gest\u00e3o de produto. \u00c9 a habilidade que PMs j\u00e1 praticam todos os dias: descrever um problema com clareza suficiente para que outra pessoa possa agir sobre ele. O que muda \u00e9 quem essa “outra pessoa” pode ser.<\/p>\n\n\n\n

Na vis\u00e3o dela, o PM se torna um arquiteto de fluxos de trabalho. O PM define o que importa e como \u00e9 um bom resultado; a IA ajuda a refinar o problema, implementar uma solu\u00e7\u00e3o e executar as etapas repetitivas; e o PM toma as decis\u00f5es com base no que volta. \u00c9 por isso que operar com IA vai al\u00e9m de escrever prompts melhores. Exige repensar os processos que um PM aprendeu a seguir e identificar onde a IA pode entrar para remover uma depend\u00eancia, e n\u00e3o apenas para acelerar uma tarefa.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o existe receita universal aqui, e Scarlatti deixa claro que seus exemplos servem para inspirar, n\u00e3o para serem replicados. Em sua carreira, ela trabalhou com produtos internos e externos, e tanto em um produto com mais de dez anos de hist\u00f3ria quanto em outro ainda em discovery. Cada um desses contextos tem gargalos diferentes.<\/p>\n\n\n\n

O que se transfere \u00e9 o m\u00e9todo. Antes de pensar em agentes ou ferramentas, ela mapeia o processo: onde est\u00e3o as depend\u00eancias, onde o trabalho passa de uma pessoa para outra e onde est\u00e3o os gargalos reais. As oportunidades para a IA tendem a aparecer exatamente nesses pontos. Os tr\u00eas casos abaixo seguem essa l\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n

Um prompt escrito como um requisito de produto<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O primeiro caso come\u00e7ou com uma auditoria interna, que identificou um erro nas orienta\u00e7\u00f5es exibidas aos agentes de atendimento no M\u00e9xico ao lidar com casos envolvendo um cliente falecido: o sistema direcionava os agentes para o e-mail de suporte do Brasil, em vez do mexicano. A corre\u00e7\u00e3o era urgente, e o time de engenharia respons\u00e1vel j\u00e1 tinha v\u00e1rias entregas priorit\u00e1rias e um prazo apertado.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 primeira vista, parecia uma simples mudan\u00e7a de texto. Na pr\u00e1tica, n\u00e3o era. As orienta\u00e7\u00f5es eram organizadas por idioma, n\u00e3o por pa\u00eds, e idioma e pa\u00eds s\u00e3o coisas diferentes. M\u00e9xico e Col\u00f4mbia usam espanhol, ent\u00e3o alterar o texto em espanhol mudaria tamb\u00e9m a instru\u00e7\u00e3o para os agentes colombianos, sem nenhum motivo. A corre\u00e7\u00e3o certa precisava mudar o comportamento para o M\u00e9xico e manter a Col\u00f4mbia intacta.<\/p>\n\n\n\n

O insight de Scarlatti foi que, para um time de engenharia j\u00e1 no limite da capacidade, a economia de tempo viria de algu\u00e9m que conhecesse o produto descrevendo o problema com precis\u00e3o suficiente para que um agente de IA o executasse. Ent\u00e3o ela escreveu um prompt para o Cursor, um assistente de programa\u00e7\u00e3o com IA, na mesma estrutura que usaria para uma hist\u00f3ria no Jira: o problema, o comportamento atual, o comportamento desejado e as restri\u00e7\u00f5es. O comportamento desejado estabelecia que os agentes de cada pa\u00eds deveriam sempre ver as informa\u00e7\u00f5es de contato do pr\u00f3prio pa\u00eds, independentemente do idioma da interface.<\/p>\n\n\n\n

A partir da\u00ed, o fluxo ficou assim:<\/p>\n\n\n\n

Solicita\u00e7\u00e3o no Slack \u2192 an\u00e1lise da PM \u2192 Cursor + GitHub \u2192 pull request \u2192 aprova\u00e7\u00e3o da engenharia<\/p>\n\n\n\n

O Cursor investigou como a plataforma lidava com internacionaliza\u00e7\u00e3o, a parte do c\u00f3digo que gerencia diferentes idiomas e regi\u00f5es, e confirmou que a mudan\u00e7a precisava ser feita por pa\u00eds, e n\u00e3o por idioma, o que evitou qualquer impacto na Col\u00f4mbia. Ele prop\u00f4s duas op\u00e7\u00f5es de implementa\u00e7\u00e3o. Scarlatti escolheu a mais robusta, e o agente a implementou, criou a branch e abriu o pull request. A mudan\u00e7a passou em todas as verifica\u00e7\u00f5es automatizadas e foi aprovada por um engenheiro do time.<\/p>\n\n\n\n

A etapa de aprova\u00e7\u00e3o importa. A PM n\u00e3o passou por cima da engenharia; ela chegou com uma mudan\u00e7a bem definida e revis\u00e1vel, em vez de um ticket esperando prioriza\u00e7\u00e3o. Como Scarlatti descreve, o lead time para esse tipo de solicita\u00e7\u00e3o caiu de mais de uma semana, seguindo o caminho habitual de ticket, prioriza\u00e7\u00e3o e entrega, para menos de um dia.<\/p>\n\n\n\n

O princ\u00edpio \u00e9 um que os PMs j\u00e1 conhecem: a estrutura de um bom documento de requisitos tamb\u00e9m pode guiar uma implementa\u00e7\u00e3o com IA, dependendo da complexidade do problema.<\/p>\n\n\n\n

Quando o gargalo \u00e9 o acesso, n\u00e3o a complexidade<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O segundo caso veio de Opera\u00e7\u00f5es. Ap\u00f3s o rollout parcial de um novo fluxo de UX para os agentes de atendimento, surgiram relatos de um poss\u00edvel bug t\u00e9cnico. Para entender o que estava acontecendo, o time precisava saber quais motivos de contato os agentes estavam selecionando em um conjunto espec\u00edfico de chats.<\/p>\n\n\n\n

PMs precisam desse tipo de dado o tempo todo, para validar hip\u00f3teses, responder a stakeholders e negociar prazos. Muitas vezes, a pergunta em si \u00e9 simples. O obst\u00e1culo \u00e9 o acesso: normalmente, a an\u00e1lise exigiria que um analista de dados ou um engenheiro com acesso ao Databricks priorizasse a solicita\u00e7\u00e3o, ou o PM teria que encontrar tempo de foco para escrever as queries manualmente.<\/p>\n\n\n\n

Scarlatti passou alguns IDs de chats de exemplo para o Cursor e pediu que ele investigasse. O perfil dela ainda n\u00e3o estava autenticado no Databricks, ent\u00e3o o agente primeiro configurou a autentica\u00e7\u00e3o, usando o Glean, a ferramenta de busca corporativa da empresa, por meio de uma conex\u00e3o Model Context Protocol (MCP) para encontrar sozinho a documenta\u00e7\u00e3o relevante. Foi uma etapa que, segundo ela, n\u00e3o saberia fazer sem perguntar a algu\u00e9m. Em seguida, o agente localizou os datasets certos e cruzou mais de um deles para montar uma an\u00e1lise detalhada. Quando uma tabela exigiu acesso especial a dados pessoais, ele mudou para outro dataset que continha apenas os campos necess\u00e1rios para responder \u00e0 pergunta.<\/p>\n\n\n\n

O resultado chegou em uma \u00fanica sess\u00e3o de poucos minutos. Todos os chats em quest\u00e3o tinham o mesmo motivo de contato espec\u00edfico, o que indicava que os agentes n\u00e3o estavam usando o novo fluxo. Em outras palavras, era um problema de experi\u00eancia e treinamento dos agentes humanos, n\u00e3o um bug t\u00e9cnico. Era exatamente a informa\u00e7\u00e3o de que Scarlatti precisava para responder aos stakeholders e negociar as datas de rollout. Os agentes humanos receberam um refor\u00e7o de treinamento, e uma melhoria na experi\u00eancia foi colocada em andamento para ajudar a evitar o mesmo erro.<\/p>\n\n\n\n

Velocidade vem com responsabilidade sobre os dados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ir da pergunta \u00e0 resposta em uma \u00fanica sess\u00e3o muda a forma como o discovery funciona. Perguntas como quantas conversas de atendimento mencionam um determinado conjunto de palavras-chave n\u00e3o precisam mais esperar pela disponibilidade de outra pessoa.<\/p>\n\n\n\n

O que n\u00e3o muda, na vis\u00e3o de Scarlatti, \u00e9 que o julgamento cr\u00edtico pertence ao PM. O trabalho ainda come\u00e7a com a defini\u00e7\u00e3o do problema e da pergunta espec\u00edfica a ser respondida. Continua com a valida\u00e7\u00e3o das dimens\u00f5es da an\u00e1lise: nomes de colunas, filtros, tamanho da amostra e a origem de cada tabela. E termina perguntando se o resultado faz sentido antes de us\u00e1-lo em uma decis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

A IA ajuda a construir e executar a query, mas a interpreta\u00e7\u00e3o \u00e9 responsabilidade do PM. O ganho s\u00e3o decis\u00f5es mais r\u00e1pidas e mais bem informadas, desde que o rigor anal\u00edtico n\u00e3o se torne a etapa que \u00e9 pulada.<\/p>\n\n\n\n

Um agente que devolve tempo para pensar<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O terceiro caso \u00e9 menos sobre uma tarefa espec\u00edfica e mais sobre uma nova forma de trabalhar. Na \u00e9poca, Scarlatti estava montando um novo time e come\u00e7ando um novo produto do zero, um produto exigido por regula\u00e7\u00e3o que ainda estava em discovery. O contexto era denso: dezenas de documentos, mais de dez stakeholders, mais de oito canais de Slack dedicados ao projeto e dezenas de reuni\u00f5es de alinhamento e discovery por semana, al\u00e9m do seu pr\u00f3prio di\u00e1rio de anota\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Sem um sistema bem estruturado, um projeto assim vaza informa\u00e7\u00e3o: decis\u00f5es tomadas em reuni\u00f5es se perdem, threads do Slack somem de vista e perguntas ficam em aberto sem resposta. Manter essa estrutura costuma custar a um PM, ou a outras pessoas do time, horas de documenta\u00e7\u00e3o. S\u00e3o horas que poderiam ser dedicadas \u00e0 experi\u00eancia do cliente e a entender o problema com mais profundidade.<\/p>\n\n\n\n

A resposta dela foi o Daily Digest, um agente constru\u00eddo com o Claude Cowork que roda todo dia \u00fatil \u00e0s 18h30. Ele segue sete etapas:<\/p>\n\n\n\n

P\u00e1gina de Open Questions \u2192 canais de Slack do projeto \u2192 di\u00e1rio da PM \u2192 Google Calendar e transcri\u00e7\u00f5es de reuni\u00f5es \u2192 Open Questions atualizadas \u2192 resumo di\u00e1rio \u2192 rascunho de atualiza\u00e7\u00e3o no Slack<\/p>\n\n\n\n

O agente l\u00ea a p\u00e1gina viva de perguntas em aberto no Confluence, varre os canais de Slack do projeto em busca das threads do dia, l\u00ea o di\u00e1rio da PM e verifica no calend\u00e1rio as reuni\u00f5es do projeto que aconteceram, coletando suas transcri\u00e7\u00f5es. Com esse contexto, ele atualiza as perguntas em aberto com o que avan\u00e7ou e o que ainda est\u00e1 pendente, escreve um resumo do dia e de quanto o projeto avan\u00e7ou desde o anterior, e redige uma mensagem para o canal do projeto para manter todos alinhados.<\/p>\n\n\n\n

Todos os dias, isso gera quatro entregas: um arquivo de resumo di\u00e1rio, um rascunho de atualiza\u00e7\u00e3o de status para o Slack, uma p\u00e1gina de Open Questions atualizada no Confluence e uma p\u00e1gina de Meeting Notes com palavras-chave e links para as transcri\u00e7\u00f5es completas. A p\u00e1gina de Open Questions se tornou uma pe\u00e7a central do projeto. Ela re\u00fane perguntas levantadas no Slack, em reuni\u00f5es e em documentos, organiza-as por ID, categoria (como UX ou Compliance) e data e, quando uma pergunta \u00e9 respondida, o agente adiciona os pr\u00f3ximos passos. Mais de 60 perguntas j\u00e1 foram mapeadas at\u00e9 agora. Ela vem evoluindo o agente desde a apresenta\u00e7\u00e3o no PM3 Summit e estima que ele economiza cerca de 1 hora por dia, tempo usado para de fato decidir e buscar respostas e conex\u00f5es que ajudem a resolver cada uma das quest\u00f5es, desenvolvendo um produto melhor para os clientes.<\/p>\n\n\n\n

O PM como arquiteto do fluxo de trabalho<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Juntos, os tr\u00eas casos descrevem a mesma mudan\u00e7a. A IA executa e documenta. O PM analisa, valida e decide. O papel se afasta da execu\u00e7\u00e3o e se aproxima de decidir o que deve ser feito, como o trabalho deve fluir e o que conta como um bom resultado.<\/p>\n\n\n\n

Essa mudan\u00e7a \u00e9 sustentada por ferramentas com pap\u00e9is espec\u00edficos. O Cursor funciona como um copiloto t\u00e9cnico para explorar c\u00f3digo, reposit\u00f3rios e pull requests, enquanto o Claude Cowork cuida de skills, automa\u00e7\u00f5es recorrentes e an\u00e1lises. Gemini e ChatGPT cobrem revis\u00f5es de texto e uma segunda opini\u00e3o sobre os resultados do Claude em cen\u00e1rios complexos. Figma Make e Claude Design cobrem wireframes e prot\u00f3tipos r\u00e1pidos. Conex\u00f5es MCP com ferramentas como Glean, Databricks, GitHub, Atlassian, Slack, Miro e Google Drive d\u00e3o a esses agentes acesso ao contexto da empresa de que precisam.<\/p>\n\n\n\n

O contexto \u00e9 o que une a stack. Um agente que consegue ler a documenta\u00e7\u00e3o certa, encontrar o dataset certo ou ver as conversas do dia \u00e9 muito mais \u00fatil do que um modelo mais poderoso trabalhando isoladamente.<\/p>\n\n\n\n

Comece com uma etapa, depois construa um sistema<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Para PMs que querem seguir na mesma dire\u00e7\u00e3o, as recomenda\u00e7\u00f5es de Scarlatti s\u00e3o deliberadamente pr\u00e1ticas. O primeiro agente n\u00e3o precisa ser perfeito, nem constru\u00eddo na melhor ferramenta dispon\u00edvel. Pode come\u00e7ar com o que o time de TI da empresa j\u00e1 permite e melhorar por meio de itera\u00e7\u00e3o. O prompt pode seguir a estrutura que os PMs j\u00e1 usam para requisitos: o problema, o comportamento atual e o comportamento desejado.<\/p>\n\n\n\n

A partir da\u00ed, o objetivo \u00e9 construir sistemas, e n\u00e3o intera\u00e7\u00f5es isoladas. Skills, contexto compartilhado e documenta\u00e7\u00e3o viva fazem com que cada sess\u00e3o alimente a pr\u00f3xima, em vez de come\u00e7ar do zero toda vez. Ao longo do caminho, os PMs devem confiar no que sabem sobre seu produto. A IA pode executar e ajud\u00e1-los a pensar melhor, mas decidir qual problema vale a pena resolver continua sendo responsabilidade deles.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 tamb\u00e9m por isso que Scarlatti n\u00e3o enxerga isso como a IA substituindo product managers, nem qualquer outro papel ao redor deles. O que muda \u00e9 a distribui\u00e7\u00e3o de autonomia. Os PMs dependem menos das filas de outras pessoas para an\u00e1lises e pequenas mudan\u00e7as, e todos os envolvidos ganham mais espa\u00e7o para focar no que mais importa: o cliente. <\/p>\n\n\n\n

Ainda \u00e9 cedo, e as pr\u00e1ticas descritas aqui continuar\u00e3o mudando \u00e0 medida que as ferramentas mudarem. Mas a li\u00e7\u00e3o de fundo provavelmente vai permanecer: quando a execu\u00e7\u00e3o deixa de ser o gargalo, a qualidade do trabalho de um PM depende, mais do que nunca, de qu\u00e3o bem o problema est\u00e1 definido.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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