Gestão de Produto com IA: O Upstream Ainda é o Gargalo?

0:00A abordagem faz sentido quando o contexto faz sentido também, quando dá esse mé, quando dá esse encontro, né? Os erros de tentar usar ágil para tudo.

0:08Essa aí são as banalidades que a gente viu acontecer ao longo do tempo. Cara, quando isso acontece com a gente, uma hipótese é levantada, a gente não, em nenhum momento a gente aceita. Eu não aceito nenhuma hipótese que é trazendo na mesa para mim. Aceito do tipo, confirma, valido, vamos investigar. É isso que eu quero dizer, porque isso é a chance de perder tempo. A gente acha que a Ia vai resolver todos os problemas.

0:29Isso acho que a gente tá longe de de ser algo do tipo, mas a gente tá vivendo uma outra realidade. Isso é fato. Mais 80% dos projetos GAI não geram valor. Claro, existe um descolamento do que é disponível do da qual é a maturidade humana para usar aquilo. Isso. Muito bem. Muito bem. Meus amigos do PPT não compilha. Estamos aqui para mais um episódio e hoje eu tô aqui com ele. Ele voltou.

0:55Ressurgiu.

0:55Vitão Gonçalves. Ressurgiu.

0:57Vitão Gonçalves. É bom, cara. Prazer. te vem, meu irmão.

1:00Pô, que legal cara, você tá aqui de novo.

1:01Tudo aqui, [ __ ] que legal, cara. O pessoal tava cobrando lá nos comentários, cadê o Vitão? Sumiu, tal. Falei, pô, que bom que você tá aqui com a gente de novo, cara.

1:12É um prazer.

1:13E hoje a gente tem uma discussão aqui eh muito pertinente e muito eh polêmica, talvez.

1:22Um detalhe, né? Aqui, galera, 5 minutos antes da gente começar a gravar, eu falei: "Cara, qual é a pauta?" Ele não sabe ainda. Eu não sei, ele não sabe, né? Então eu vou e a gente vai falar sobre sobre vocês vão descobrir daqui a pouco, mas é uma coisa que realmente tá muito pertinente nos tempos de mercado, de desenvolvimento de software, ciclo de desenvolvimento de aplicações de software, engenharia de software atual. E esse cara é uma referência em muita coisa que eu aprendi com esse cara, inclusive, eh, em relação a isso. Então, ninguém melhor que ele aqui para sentar com a gente e discutir esse tipo de assunto.

1:57É uma honra. Bom te ver, bom ver todo mundo. Vamos em frente. Me sinto desafiado pelo pela pauta enigmática.

2:04Surpresa.

2:05É. E se você quer colaborar com o PPT no CPIL, você pode ser membro do nosso canal. Vai lá no YouTube/PPTNilo lá no nosso canal. Do lado do botão de inscreva-se, vai ter lá o seja membro.

2:20Você vai ser membro e vai contribuir com um pequeno valor aqui pro PPT PPT não compila todos os meses. Mas se você não quer dar dinheiro pro tio Zukenberg, não é pro tio, esqueci o esqueci o nome dele, não sei, do Google, velho.

2:36Ah, [ __ ] o Larry Page já saiu ou não?

2:38Não, o L é o dinheiro vai para ele ainda, né?

2:40É, vai. OK. Vai.

2:41Você não quer dar dinheiro pro tio Larry, você pode contribuir direto no Pix do PPT. no compila.

2:46[email protected] manda o valor que você achar que que a gente merece. Aí a gente, entendeu? A gente deixa pra consciência do cara.

2:55Pagar o shop aqui, ó.

2:56Isso. Pagar a nossa cerveja aqui, pagar a nossa produção aqui, que, pô, esse cenário que bonito aqui.

3:02É. E essa sala é sensacional, hein?

3:03É bonitona, né? Então, se você não pode colaborar dessa forma, você já contribui muito com a gente, compartilhando o episódio, eh, deixando seu comentário, deixando o seu like, deixando cinco estrelinhas lá no Spotify, que isso ajuda muito a gente continuar desenvolvendo o nosso trabalho. Vamos lá, Vitão.

3:20Bora, bora.

3:26Peppina.

3:37Vitão, em 2023, 24, não, 23, 2023, a gente fez um episódio se Scrun ainda fazia sentido em 2023.

3:53A gente repetiu esse episódio em 2025, em 24.

3:56Foi em 24.

3:5724 a gente repetiu, tá? E a gente fez um o ano passado em 25, que também falava sobre isso, mas já tomou um caminho completamente diferente. A gente já falou muito mais sobre entrega de valor do que sobre metodologia, etc. Eu queria que você queria começar contigo, eh, você dar uma visão pra gente aprofundar durante o episódio.

4:27Para onde vai esse esse mundo de SDLC, que para quem não conhece é software development Life Cycle, ciclo de vida de desenvolvimento de aplicações.

4:38com a caída do ágil, a IA entregando muito mais rápido do que a gente planejava em sprint com força de trabalho humana. Eu vejo meio que uma nuvem de causa ainda, porque eu tem gente indo pro top, não é top, não é o como era antes o nome, cara? Antes já Waterfall, isso nem lembrava mais a gente foi pro Waterfall. Tem gente que tem tá indo pro pra especificação primeiro para começar a trabalhar com SDD. Tem gente que ainda continua no Ajá, mas utilizando IA com um outro contexto. Que que você tá vendo no mercado e que para onde você acha que vai essa parada?

5:22Você quer a visão polêmica ou romântica?

5:25Eu quero avis as duas. As duas.

5:27Tô brincando. Não, tô brincando perunom, né? Tem um pouco de de polêmica aqui independente do romantismo também.

5:35Essa é uma questão bem tendencionista, né? Então vou trazer aqui é um um machismo científico, eu diria, né? a partir de algumas coisas que eu observei, clientes, conversas, gestores e uma realidade que eu trafego, além de pesquisas que eu tenho visto acessado.

5:52A primeira coisa é que o modelo do da agilidade ou da especificação para depois construção numa sequência, ele independente de qual seja de modelo, para mim tudo leva ao squad gerenciado.

6:04Então, o squad gerenciado você tem um modelo eh onde a performance fica mais sustentável de você controlar, excluindo variáveis que atrapalhariam essa mensuração quando você tem um time, se você é um contratante de uma única consultoria ou você é é uma empresa que, embora tenha contratos com consultorias de Body Shop, por exemplo, você é o gestor daquela operação como um todo.

6:32Então você montou um time integral onde a gestão é absolutamente tua. Então você tem que decidir onde é que tá a gestão no fim do dia para mensurar performance, indicadores.

6:40A minha hipótese aqui, e essa é uma hipótese, eu diria, já até validada por pesquisas. Eu tenho acessado papers de de empresas de alta complexidade de entrega, como bancos, mundo afora, onde squad fechado de uma consultoria externa contratada com a gestão sendo dela, ou seja, o squad gerenciado, é mais fácil você ter visibilidade de contrato e de performance por contrato. As variáveis excludentes são os interesses das pessoas das consultorias, que hoje toda consultoria quer que os seus profissionais vendam por elas também, né? Então, e não tem nada de errado, na minha opinião, nada de errado com isso.

7:13O ponto é que você tem vieses na hora de mensurar performance. Então, você tem uma consultoria, um time único, você tem uma fonte única para você controlar resultado.

7:22Então essa é uma primeira questão, governança da entrega centralizada, né?

7:27E aí vai pra escola gerenciada. Nesse sentido, se você vai usar o a, se você vai usar waterfall, qualquer combinação de outras práticas, ainda vou chegando aí, a, o contexto vai te dizer, porque por mais que a gente fale hoje e well e todo mundo, ah, o ágil tem o seu e tem tem sido questionado ao longo dos últimos anos, né? E eu mesmo já falei isso aqui algumas vezes.

7:51O ponto é que projetos de alta complexidade vão continuar existindo, projetos de incerteza vão continuar existindo, projetos sem que não dá para prédefinir tudo desde o princípio vão continuar existindo. O fato é que a gente com o ágil, deve ter dito isso em algum episódio, a gente conversou sobre, ele gastou muito tempo tentando ensinar o padre a rezar, né? É, não tô fazendo nenhuma brincadeira religiosa aqui, mas no fim do dia ficar tentando gastar energia com coisas que não geram valor foi parte do que gerou a chacota em algumas realidades da agilidade. Então, de novo, o o a abordagem faz sentido quando o contexto faz sentido também, quando dá esse mé, quando dá esse encontro.

8:28Uhum.

8:29Né? os erros de tentar usar ágil para tudo. Essa aí são as banalidades que a gente viu acontecer ao longo do tempo.

8:35Então, para mim, o ágil faz sentido, desde que o contexto também faça, né?

8:40Onde que o jogo muda? Muda quando você tem IA no cenário e o apetite do CIO do outro lado é de performance e time to market. Cara, é time to market. Você tem uma visão eh hipotética aqui de com a IA no game, o ciclo de desenvolvimento de software, ele tem uma potencial uma um potencial de disrupção grande, onde hipótese A, agora vem a parte polêmica, será que eu consigo fazer a mesma a atender o mesmo truput que eu atendia com cinco, sete pessoas do Mqued, mas eu agora vou ter duas, três pessoas e um monte de agente trabalhando para mim?

9:19Será que essa realidade hipotética, ainda nela é uma realidade eh mais barata? Será que é mais barata?

9:27Não sei. Quanto custa a tokenização da brincadeira de agentes executando tarefas que teoricamente substituir substituirão alguns humanos? Quanto é isso? Não sei. Ninguém sabe. Quem sabe?

9:37Não, não tem isso. Você tem dentro de um contexto específico, você consegue aplicar o método e mensurar o resultado, mas aquilo não necessariamente é replicado. Eu vi um estudo recente na Microsoft que pegou 97 desenvolvedores dentro de um contexto de uma de migração de uma plataforma. Não lembro aqui qual o que era steack por trás, mas teve um save de 56% comparado usando agentes menos pessoas, ao invés de usar somente pessoas, 56% mais rápido. Caramba, menos pessoas e agentes. Eh, e ele traz lá o cálculo de custo, etc., traz as suas reflexões sobre qualidade. Aí você pega, você assume que é verdade para todo mundo. Não é, cara. Não é, nunca vai ser. Então não dá para assumir como uma verdade, né? Tabelar. Opa, é, esse é o parâmetro. não existe.

10:21Então, a hipótese A, ela tá sendo promovida ou buscada por alguns players, algumas algum alguns COs, alguns executivos de tecnologia, gestores também, enfim, onde o quanto eu consigo ser mais agressivo em preço, o quanto eu consigo ser mais agressivo em prazo, reduzindo pessoas, é o melhor cenário na cabeça dele de visão enxuta de economia, né? entrego mais com ou o mesmo, só que com menos, mais barato e mais rápido.

10:48A hipótese B é: não, eu não vou mexer em time. Time continua a mesma coisa. Tenho sete pessoas, vai ser sete pessoas aqui.

10:54Só que com agentes executando trabalho, o que eu faço? Aumento minha capacidade de vazão, aumento o meu truput. Então, no fim do dia, se eu entregava, sei lá, 100 pontos por por sprint, agora eu vou entregar 150.

11:06Aí você pensa, calcula, tá bom? Qual é o custo de agentizar esse squad, né? o squad agentizado nessa realidade ou squad híbrido, como a gente chama na verit. O que que a gente vai fazer?

11:15Quanto custa agora entregar 150 pontos?

11:18Vale a pena? Porque você tá gastando token. Não é o custo humano, né? Não é head count, mas é token. Quanto custa essa brincadeira? [ __ ] hoje é muito fácil você pegar, gastar. Teve um caso lá na Verity de teste há uns anos atrás que um R nosso, de novo teste, gastou $000 em horas de token, né? A coisa mais fácil do planeta. Então, como que a conta fecha? Não sei, cara. É isso que é eh são conversas que não hoje não são parametrizáveis na vírgula.

11:50Então isso para mim leva a hipótese A ou B podem ser verdadeiras.

11:55Elas são mediadas por alguns fatores. É, você quer trazer agentes mas não mexer em time e aumentar tua capacidade de vazão. Legal. Depende do teu backlog, depende do teu contexto. Você tem muito backlog, você tem orçamento, cara, pau na máquina. Agora você tá eh exprimido, você tem uma realidade inxuta eh de prazo, por qualquer que seja o motivo. É o voo de emergência que você tem que fazer ou o pouso de emergência que você tem que realizar. Talvez o cenário tem ir para tenha que ir pra hipótese A que eu comentei antes. Então as duas podem ser verdadeiras, não dá para tabelar, mas eu vejo as duas como uma realidade a ser explorada cada vez mais daqui paraa frente, onde a palavra-chave é performance, produtividade e mais uma aqui time to marketing, né? Não é uma palavra, mas é um contexto. Então assim, eu não entrei no técnico do método, mas trazendo aí pro jogo, se vai ser, [ __ ] escopo fechado, escopo aberto, ah, waterfall, é, cara, qualquer que seja o cenário é agredido pela performance. E esse é o ponto que eu quero pegar contigo, porque eh foi legal sua o seu ponto de vista, porque a gente consegue separar aqui eh esse assunto em três grandes áreas, digamos assim. Uma é o ponto de vista de gestão, né? Eh, trocar um desenvolvedor ou pegar um desenvolvedor e aumentar a capacidade dele utilizando inteligência artificial tem um custo. Se esse custo empata com a mão de obra humana ou não, é uma discussão que rola hoje no se level e que não tá fechada essa porta. que não tá fechada, ninguém sabe o número mágico, até porque a gente ainda não sabe qual que vai ser o modelo de precificação dos modelos daqui em diante, não. E convenhamos, você vai rampar um squad hoje na empresa A, usando como referência o squad que opera na empresa B, ainda que sejam de mesmos mercados, mesmo segmento, acha que aquela mesma estrutura de squad vai entregar aquela mesma quantidade de pontos que o outro.

13:42Isso já não é uma verdade. Imagina com AI.

13:44Sim. Então esse é um ponto que que a gente pode até explorar mais. O outro ponto é o downstream. Eu eu eu de fato eu consigo com agentes ter uma produtividade muito maior e o desenvolvedor consegue dar um truput muito maior utilizando eh a a inteligência artificial. Eh, independente dessa questão de gestão, se é mais caro ou barato, é o é é discutido nesse outro grupo. Aqui a gente sabe que downstream isso de fato é uma realidade, né? E tem o ponto principal que é o upstream, porque a inteligência artificial ela pode ajudar, mas eu acho que ela não tem a mesma eficiência que tem na geração de código, na produção de código, em levantamento de requisitos, por exemplo, em lidar com o negócio e fazer estruturação de produto, por exemplo. Não adianta eu ter um downstream aqui mega eficiente se eu não sei o que que eu vou desenvolver e se eu não tenho uma visão de longo prazo do produto, né? Eu acho que isso ainda tá muito mal resolvido, cara. Porque se eu tenho que especificar antes e não tenho uma visão, como é que eu vou de fato trabalhar com essa inteligência artificial para fazer um trabalho que seja sólido e não fixo ali no Vibe Coding, gerando o código efêmero o tempo todo. E e ao mesmo tempo eu não tenho mais aquele aquela licença poética que eu tinha na época que o Ajil era o padrão de mercado de cara fazer um MVP e depois eu faço um discovery para saber o que eu vou fazer porque aqui o código já virou commodity, entendeu? Eu já eu já consigo fazer isso tudo muito rápido. Então eu eu olho pro mercado, eu não vejo essa tríade ainda encaixada.

15:29Tem a questão da gestão, tem a questão da da produção de fato do produto e tem a questão da modelagem do delivery.

15:38Cara, mas é aí é um assunto que transcende um pouco a IA. Minha perspectiva pra visão de futuro nesse cenário e [ __ ] relato tudo que eu tô vivendo há há alguns meses, né? a gente tá fazendo alguns proj projetos de discovery onde o upstream, se a gente olhar pro upstream, tem uma parte tática e uma parte absolutamente estratégica.

16:00Eh, não é só o qual é o requisito ou a história, mas é faz sentido este roadmap, essa é a provocação. Esse roadmap é uma coisa que eu falei, cara, sei lá, anos atrás, eh, você tem que se preocupar em fazer da melhor forma aquilo que precisa ser feito, né? O downstream vai executar da maneira apropriada, o que logicamente, estrategicamente é esperado pela companhia em termos de objetivo, vai ajudar você chegar lá.

16:28Esse cenário cabe muito bem uso de AI aí cabi muito os aceleradores. A gente tá fazendo isso direto. Eu não posso contar aqui e cases, né, com profundidade nem nada disso, mas cara eh posso trazer alguns dados, projetos de discovery que a gente executou olhando para porque eu deveria fazer, que jornada eu deveria trabalhar, por ela deveria ser alterada, que ganho líquido, que benefício líquido o usuário, cliente vai ter uma vez que aquela jornada for realmente alterada. O que fundamenta em termos de hipóteses de inovação ou solução em H1, H2, H3, né?

17:04Os horizontes de inovação, o H1, uma perspectiva incremental, caminha pro três, um mon shot, um tiro na lua, algo extremamente diferente.

17:14Essa discussão aqui, cara, em projeto você vai discutir em três, 4 meses. Já cansei de entrar em segurador e falar: "Cara, quanto tempo você leva fazendo descovo?" 6 meses. 6 meses só para você discutir algo que no fim vai chegar em protótipos, em telas.

17:28É, é esse o ponto. Bizarro, gente. Ó, o o Vitão nem sabia a pauta.

17:32Eu vim para cá, você sabia a pauta, porque eu queria pegar ele de surpresa justamente para para pegar os insightes desses cara que entende muito desse processo.

17:42Quero falar com você agora que ainda não conhece a Clever. Clever é uma empresa que já tem mais de 3 milhões de usuários em 30 países com 30 idiomas diferentes, que tem trazido soluções em blockchain, criptomoedas e ativos digitais. O objetivo da Clever é te dar liberdade financeira para operar nesse mercado de cripto. Então, se você acredita nisso, se você acredita nessa liberdade, você já pensa como a Clever, vai conhecer os caras, é clever.Ou estão contratando também pessoal para trabalhar com cripto, com blockchain. Então, se você tem interesse, se você tem conhecimento nessa área, procura a Clever. Se você gosta de criptomoedas, se você opera no mercado, você precisa conhecer a Clever, precisa conhecer as soluções da Clever.

18:22Então, o endereço tá aqui embaixo no vídeo. Para quem não tá no YouTube é clever. Vai lá, vai conhecer que realmente é um mercado sensacional.

18:36Eh, e aí o ponto da contradição que eu queria refletir contigo. A gente separava sprints de desenvolvimento em 15 dias, duas semanas, três semanas no máximo, porque o downstream não dava conta de produzir de uma forma mais massiva aquilo que você fazia no Discovery.

18:55Então, eu tinha que ir fazziando aos E o Discovery também tinha que ser contínuo.

18:59E exatamente.

19:01Agora a gente tá vivendo com com os harness, com com a produção de código assistida, que o downstream tá muito mais rápido.

19:09Uhum.

19:10Então aquela sprint de 21 dias, ela vira 2:10.

19:15Uhum.

19:16E como é que a gente consegue fazer reorganizar o upstream?

19:21Porque eu não tô usando upstream ainda para gerar requisitos.

19:24Então é onde a gente chegou. Eh, o que a gente fez, esses exemplos que eu trouxe aqui de eu já fiz, a gente já fez discovery de 4 meses, eh, já fez discover um pouco mais longo, um pouco mais curto, mas cara era meses. Hoje, você faz um discovery de 4 meses e o cara desenvolve em 4 horas o que você fez em na perspectiva de desenvolvimento é isso, na perspectiva gerencial é perdi o time to market só tentando definir coisas, né, que eu poderia executar mais rápido. Agora, eh, cara, se eu for contar aqui, eu me lembro de ter colocado meu dedo em pelo menos quatro ou cinco discoveries de novembro para cá. Tô datando. Eu sempre dato um episódio nosso, vai, mas em vou em quatro, c meses, não, seis meses, eu pelo menos vi ou toquei ou palpitei em cinco, quatro, cinco discovers. O mais longo durou três semanas.

20:13e que chega em protótipo em que chega, não chega em história do usuário nesse momento, mas chega num roadmap de produto que endereça depois um desdobramento para execução. Isso é um fato, mas é um olhar absolutamente estratégico e um cenário que tu fala assim, o o projeto em si, o conceito do projeto é por onde eu começo, eu tenho uma hipótese de dor. E aí, eh, como é que a gente resolve isso? Tem uma parte da IA, tem, mas a gente trouxe pro processo, serve de inspiração, trouxe pro processo, gestão basinha de evidências. Sabe qual o problema de discover? Sabe qual é? Chuta, fala algum que você reconhece pela tua experiência aí. Tem inúmeros, né?

20:49Achismo, cara, você foi, a gente não combinou a pauta, o cara foi na boa.

20:53Tem, eu vou falar verdades aqui, né?

20:57Eh, muitas vezes no processo de discover as pessoas que estão executando o trabalho de pesquisa defendem ou falam pros executivos que contrataram aquele processo ou gestores contrataram aquele processo, falam aquilo que a pessoa quer ouvir, não necessariamente aquilo que realmente vai trazer o resultado. Isso é um problema político, isso é um cenário.

21:16Segundo, trabalha em hipóteses que são absolutamente fantasiosas, tão na cabeça das pessoas. Não, isso daqui é uma [ __ ] de uma verdade. É esse cenário que acontece. O cara tá trazendo vieses inconscientes pra mesa para definir estratégia de um produto que no fim desenvolve rápido o que não precisa.

21:33Outro cenário, criar um monte de protótipo acelerado. Pô, hoje tu conecta o Figma MCP com qualquer coisa, irmão.

21:38Tu faz isso rápido, rápido. A gente tem projeto que hoje em construção de protótipo lá na Vera o dedo. É questão de horas. É, é, é horas de fato. Agora, como é que você eh sabe se você tá indo pro caminho correto dado a todas essas situações de dores aqui? Primeiro, gestão baseada em evidência.

21:59A galera, e aí eu falo times de tecnologia, times de inovação, não tem isso na sua raiz. Talvez 5, 10% da onde eu tô gerando esse dado da minha cabeça.

22:08Mas beleza.

22:09Ó lá. É, embora eu consiga trazer evidências, o a minha evidência baseada puramente em observação é poucas são as pessoas no universo de tecnologia que conseguem sustentar hipóteses testáveis eh baseada em ciência. É isso que eu quero dizer. Eh, tem projeto, sei lá, vou inventar aqui uma situação. Poxa, o corretor, pensando em seguradora, né? A gente já participou muito de segurador, então eh o é a primeira coisa que vem na cabeça.

22:40É a primeira coisa que vem na cabeça. É, eh, pô, sei lá, eu tenho um projeto que eu tenho que repensar uma plataforma pro corretor, então eu vou lá e digo assim: "Ah, o corretor ele tem é uma profissão já bastante clássica, tradicional, então naturalmente tem pessoas que executam".

22:56Isso é uma hipótese, tá galera? corretor assistindo aqui é só a hipótese. Eu já ouvi isso. Então, o fato de que é uma profissão com essa natureza, que tá acostumada a usar muita planilha, muitos controles próprios, poxa, o corretor ele não usa auto serviço digital, então ele não acessa, sei lá, portal do corretor, sei lá, vamos repensar o portal do corretor, mas a hipótese para repensar o portal do corretor que fomenta é o cara não usa. Ele não usa porque a natureza da profissão não fomenta ele usar. Outra hipótese, a idade, pô. Não, corretor é é uma profissão de pessoas com uma idade mais avançada. O cara não quer saber de digital, não quer saber de nada disso.

23:34Eu já ouvi isso. Isso são crenças.

23:36Crenças são vieses. E vieses que se tornam hipóteses para você investigar.

23:40Aí o que que fazia assim no passado?

23:42Acompanha o raciocínio. O cara mexia lá um processo de design thinking, service design para falar: "Não, vamos entrevistar 47 corretores, vamos em campo, vamos fazer uma porrada de coisa.

23:52Tu gastou, sei lá, quatro semanas, o cara não vai ter agenda fácil para te receber.

23:57Aí tu gastou quro semanas entrevistando, que que chegou nisso aí? Nada. Ou você viu que essa hipótese era uma grande balela? Porque é, afirmo, é uma grande balela.

24:08É baseado no estereótipo.

24:10Baseado no estereótipo. Perfeito. Uma persona que alguém fantasiou, historicamente, se propagou, né? Um contou e conta pro outro aquela coisa errada. E aí você acreditou e foi em frente, gastou um mês. Cara, quando isso acontece com a gente, eh, uma hipótese é levantada, a gente não, nenhum momento, a gente aceita. Eu não aceito nenhuma hipótese que é trazenda na mesa para mim. Aceito do tipo, confirma o valido, vamos investigar. É isso que eu quero dizer, porque isso é a chance de perder tempo. Você aumenta o teu risco no upstream estratégico em termos de time to marketing. O que eu faço? Gestão baseada em evidência vai me dizer o seguinte, cara, é uma arrogância muito grande você achar que no mundo de 8 bilhões de pessoas, alguém, alguém, um ser humaninho ao menos não viveu o que você tá vivendo agora. Alguém já viveu, irmão. Alguém já viveu. E esse fato de alguém já viveu é bem provável que, agora eu não sei qual é estatística, mas é bem provável que essa dor já foi solucionada ou já foi tentado um conjunto de possibilidades, soluções para aquilo. Isso foi documentado, está disponível para consulta em algum lugar. E provavelmente isso virou estudo declarado, onde metodologicamente a maneira como foi percorrido para resolver aquele problema ou não resolvê-lo, tá documentado, é um método sustentável, científico, validado, senão o caso especificamente, mas talvez um caso análogo, inspirador ao teu processo e que você bebe daquele daquele conceito, né, minimamente. É isso aí. Então isso tá disponível em Harvard, em Oxford, em Princeton, em várias universidades, em vários top papers do planeta. Você fez mestrado, né? A gente fez mestrado, a gente sabe como é esse processo de pesquisa, mestrado, doutorado. Aliás, a galera que fala assim: "Ah, [ __ ] mestrado vai dar aula." Meu irmão, quando você faz um mestrado a tua cabeça muda.

25:52Exatamente.

25:53Muda. Muda.

25:53Você você aprende a aprender, aprende a aprender, aprende a investigar, aprende a questionar.

25:58Método científico deveria ser ensinado no ensino médio.

26:01No ensino médio. No ensino médio.

26:02Exatamente. E quando você traz isso de maneira profissional para dentro de um processo que supostamente é criativo, investigativo, que que você faz? E você usa IA para acessar essas bases onde já no nesses top papers que são referências mundiais, onde já existem estudos com relação à hipótese que o teu cliente ou a tua área interna levantou, você usa Ia para acessar aquilo, você tem confirmações muito imediatas.

26:28Ou você pode usar a IA até para fazer um plano de pesquisa.

26:31Exato.

26:32Dentro daquela sua que é parte do processo.

26:34É exatamente. Você cria um plano tipo, ó, eu tenho esse problema e preciso levantar hipóteses com base em fatos e dados. Exato. Exato. Então você consegue eh refutar ou trazer aquela hipótese para uma investigação um pouco mais densa. Você fala: "Poxa, para essa hipótese isso daqui já foi eh investigado eh vai pra tua área usuária cliente fala assim: "Ó, cara, dado evidências, isso daí não é algo que a gente deveria gastar energia". Então você tira da frente coisas que são desperdícios conceituais, estratégicos e técnicos que você gastar, gastar, gastar e falar assim: "Caraca, para chegar numa resposta que já existe, que alguém já deu no mundo, sacou? Então isso não é uma prática eh adotada no contexto de produto, de inovação, não é tipicamente a prática. O que a gente fez foi trazer isso pra prática. Quando a gente faz isso, a gente encurta, mas cara, assim, eu te falei de 4 meses para três semanas, isso é uma realidade. Ah, sempre não, mas existe uma média que a gente já identificou e que eu me lembro é mais ou menos isso. Eh, então você consegue usar, por exemplo, ferramentas aqui como Space, não sei se você já ouviu falar, né? Sace. SPACE é uma ferramenta de a onde você consegue fazer revisão de literatura científica. Então ela acessa várias fontes de vários papers do planeta que dado a uma pergunta ou dado a um tema que você vai promptando na ferramenta como se fosse um GP, um GPT, ela acessa essas fontes e traz clusterizado os papers, os resumos, o quanto aquilo se conecta com as tuas hipóteses e você consegue lendo e cruzando dados falar: "Cara, isso daqui é bushitagem ou não, isso aqui tem jogo". Esse é um processo e eu trago uma referência para quem fazia mestrado antes da era da IA. Cara, revisão de literatura você gastava 3, 4 meses brincando. Hoje você faz uma semana, não tô exagerando. Os acadêmicos podem ficar ali, né, mais incomodados, mas eu tô trazendo isso para uma realidade.

28:30Mercado prática num discovery, tá?

28:32Consigo fazer isso uma semana, tenho prova e entrega disso.

28:35Eh, esse é um processo que encurta absurdamente esse jogo. Então, revisão de literatura científica, gestão baseada em evidência, usando AI para ou montar um plano de pesquisa ou para fazer investigação de eh top papers, explorar esses papers e já me trazer as sínteses daquilo. E você também pode, o que é o básico que todo mundo minimamente deveria fazer, é clusterizar achados, quais sejam as pesquisas que você fez para organizar aquilo na síntese e falar: "Cara, o que que esse monte de material tá me dizendo que também economiza tempo". Então, eu fiz uma e eu fiz pessoalmente, tá? Só um exemplo, é para um cliente na área de saúde, cara, eu fiz uma investigação que eu busquei 12 bs globais, não posso falar o tema, tá? Mas em cima de uma um contexto de evolução de plataforma para onde essa empresa tá mirando, o que que o mundo já fez e como ela percorreu esse caminho. Cara, eu fiz isso com IA assim um dia e ficou um material incrível, incrível, incrível.

29:36Eu perguntei ele, vocês já fizeram?

29:37[ __ ] a gente ainda não fez. Aí não fez pelos seus motivos. Seria um trabalho que eu faria aquilo ali brincando em dois meses, cara. Eu fiz em um dia. Não tô, não é que eu estou acreditando que a Iá vai salvar o planeta, né?

29:49um um ingêno, mas eu trago aceleradores reais no upstream, organização de ideias. Eu não posso acreditar que isso é suficiente para eu propor ideias, propor o backlog. Ainda não consigo acreditar nessa visão. Talvez em breve, não sei quando, mas hoje é gestão baseada evidência e organização de dados com AI. Cara, isso daí ganha muito tempo de upstream.

30:13É, não, não é que a gente vai, a gente acha que a Oia vai resolver todos os problemas. Isso. Acho que a gente tá longe de de ser algo do tipo, mas a gente tá vivendo uma outra realidade.

30:25Isso é fato. Você que lida direto com o cliente, o que você dava de prazo dois anos atrás é impraticável você falar hoje. Uhum.

30:33Porque as coisas estão mais dinâmicas, né? Você tem um você tem um downstream mais eficiente, você tem um upstream mais eficiente, como você mesmo colocou.

30:41Você acha que a gente tem que eh eh olhar paraa gestão de produto de tecnologia de uma forma diferente?

30:49Porque como você falou de eh levant, por exemplo, pô, se eu ficar um mês para validar uma hipótese entrevistando o cliente, etc. Cara, o mês a gente tá falando atualmente de ter produto em produção pronto, rodando com escala, né?

31:06Eh, eu não me não tenho mais esse luxo de não vou validar, vou fazer, até porque os dados estão disponível, como você mesmo colocou, né? E eu tenho uma máquina de processar dados que é muito eficiente hoje, né? E como é que esse cara que é de produto vai lidar com isso hoje? É, é, é um choque de realidade, né?

31:25É. Opa. E e eu diria que, bom, primeiro eu concordo que é o choque de realidade e eu acredito numa sobreposição de papéis e no ressignificado de determinados papéis, tá? Eu penso que um product manager, por exemplo, ele ele precisa ter uma capacidade de pesquisa embutida natural, né, bentes e coisas do tipo, como a gente comentou aqui.

31:52Mas e a capacidade dele de prototipar?

31:55Não, o cara deveria, um PM hoje poderia abrir um lovable e fazer o o protótipo ali. É isso. O tem um amigo, um amigo nosso, inclusive, ele nos bastidores, eu te falo o nome, mas ele tá testando um conceito de microquads.

32:10Conceito de micro squads é PM dois desenvolvedores. O cara tirou do ciclo o designer, o ex, tirou do ciclo tester.

32:19Cara, vocês que estão assistindo isso daqui, viraram a gente. Eu não tô falando que isso vai acontecer, eu tô falando que tem gente testando. Beleza?

32:26Era uma das hipóteses que eu falei aqui anteriormente. Aí, onde é que tá o trabalho do o que que aconteceu com o PM do produto lá dele? Eh, por isso que eu não quis dizer o nome, a polêmica. O que aconteceu com a gestão? E gestão do delivery, o PM faz, ele controla, ele é o gestor do projeto.

32:42Uhum. Ele é o gestor do delivery, ele é gestão da qualidade da entrega distribuída, tem um pouco de descentralização, porque os deves que estão lá são ultra seniors e conseguem garantir. Eh, vou usar aqui, não vou usar a palavra bom senso porque eu não não gosto, mas eh por um padrão pré-definido de qualidade que eles são responsáveis pelo pelo que vai ser entregue. Mas ele olha pro cronograma, ele olha pro pro porque é aceitável receber, ele olha pr olha pra priorização, ele olha pra bente, ele olha, ele cuida das pessoas, ele faz tudo.

33:15O cara virou o delipo e o Screw Master numa pessoa só e pô, com toda certeza. Aí tu fala assim: "Poxa, como é que ele controla?

33:23Tem Scram Master?" Não, ele não tem. Ele tem um um time que é são três pessoas contando com ele, o ultra sênior, todo mundo muito sênior, que eles se entendem muito bem, então sabem onde os compromissos estão acontecendo lá nos leque, acho que é nos onde ele não lembro qual é a plataforma, mas cara, tá tudo ali relatado diariamente. Eles usam as práticas de agilidade. Tá aí, ó, não morreu, só que ressignificou um conjunto de papéis onde há uma centralização, uma canalização em cima do PM como dono. Eh, efetivamente. E o dono é nesse conceito é o é o conceito clássico do dono do empreendedorismo, né? O olho do dono que engorda o gado. Então ele tá ali, ele não tá lá no Monte Olímp desenhando qualquer coisa, ele tá fazendo tudo.

34:04Fala assim: "Porra, você concorda ou discorda disso?" Não sei. Vamos ver o que em termos de benefício líquido isso vai gerar. Vai gerar mais resultado financeiro, vai gerar mais margem projeto ser a consultoria, vai gerar eh redução de time to market, vai ser, né?

34:19Vou entregar, vou vou botar o bloco na rua mais cedo antes que o carnaval acabe. [ __ ] legal. Tem vários cenários aqui. Eu não sei. Então é muito injusto questionar ah, agredir uma hipótese, eu não sei qual é a melhor hipótese. Tô dizendo que elas existem e tem gente testando.

34:33Não, eu não sei qual é a melhor também.

34:34Tô testando as minhas. Ainda não tenho conclusões efetivas. Eu tenho a mesma que você na cadeia de desenvolvimento.

34:40Fato é que para um deve, quando você tá traz agentes, ele faz o trabalho com muito mais eh truput. aa mais o senior.

34:47O cara vira um povo com 10 braços.

34:49Exatamente. Exatamente. Então, a eh eu vejo isso, cara, o papel do produto sendo acoplador de outras competências. Eu acredito que isso não é um caminho, é o caminho que hoje eu tô enxergando, verdade, de verdade, cara.

35:05Eu eu tenho eu tenho observado algumas coisas, talvez não para todos os contextos, contextos de hiperclexidade, controles, desculpa te interromper, governança de stakeholder interno estruturas muito infladas. Infladas não porque ela inflou, né? Mas cara, estruturas, mercados regulados também podem ser mais complicados, né? multiprojetos acontecendo, a mesma pessoa olhando para várias frentes. Se você tem uma organização por tribos, pô, o PM absorver tudo isso, talvez isso não caiba para um ser humano, porque a gente tem uma capacidade limitada de processamento ainda que tem para acelerar ou ou turbinar, mas tem cenários, tá? Importante trazer isso.

35:41Sim. É, quando a gente olha pro pro mercado, assim, o que eu vejo muitos amigos CO comentando é que o o Upstream ele ainda tá se organizando para lidar mais com esse mercado de A, né? Então tem PM, tem, eu conheço casos de PMs, estão prototipando e estão achando que precisa mais de dev. Aí calma, segura um pouco.

36:07O cara lançou o lovable e falou: "Opa, isso não precisa de mais nada", né? E tem PM que ainda tá lá prototipando no papel, especificando, etc. Eu acho que o o downstream, a galera técnica, se encaixou mais rápido nessa parada, né? E até por como nasceu, né? E e quem tá por trás fomentando e nas no mundo são as empresas de tecnologia.

36:31Sim. É, exatamente. Exatamente. E um ponto que me chamou atenção no que você falou, a gente fez um episódio de SDD, hum, há um tempo atrás, há acho que duas, três semanas atrás, e a gente mostrou exatamente como especificar cada aspecto da aplicação, etc. Se você não assistiu ainda, ó, tá aqui no card, em algum lugar aqui da tela, vai lá que a gente fez hand, tela compartilhada para você entender como funciona spec Driving design para desenvolvimento com LLM.

36:59E o que você falou, alguns conceitos eles não mudam, porque mesmo a gente desenvolvendo uma aplicação aqui em 2 horas, o raciocínio de como o produto ir evoluindo, porque a gente tem que fazer cheques humanos de cada etapa, não adianta falar: "Ah, faz um carro inteiro, né? Se você é um engenheiro, você não faz falar para el: "Ah, ah, faz um carro para mim". Falar, "Faz um chassi assim, pneus assim com". Então você tem que fazendo determinados checkpoints, né? E no SDD, pelo menos a forma que a gente fez aqui, seguiu o modelo de sprints.

37:32Uhum.

37:33Então é meio que uma abstração de uma metodologia que foi usada para lidar com humanos.

37:38Uhum.

37:39Só que você usa a mesma forma de pensar de desenvolvimento incremental para um processo que demoraria duas duas, três semanas, demora duas, 3 horas.

37:50Perfeito, né?

37:51Mas a forma de se organizar e de pensar é muito semelhante.

37:56O ponto que que me intriga aí ainda, Vitão, eh se a gente consegue trabalhar isso numa granularidade suficiente para ter entregas tão rápidas, porque a gente vai ter uma evolução de produto muito rápida.

38:13Uhum.

38:14E aí eu vou ter que ter uma granularidade um pouco mais específica para ter entregas maiores no espaço de tempo muito curto.

38:20Sim. O seu volume de backlog vai ter que ser gigante o tempo inteiro, senão você não dá vazão.

38:25Isso. Exatamente.

38:26É que é o problema que o discovery vai ter que resolver, não só o discovery, né, o upstream de modo geral, ele ele ele saindo do discovery, indo pra tangibilização mesmo, né, de backlog.

38:36Cara, eu eu não sei a resposta para esse tema, mas ele é bom de filosofar porque eu vejo um momento eh claro, né, na minha hipótese filosofal aqui, em que produto vai ter uma, as empresas vão passar a ter mais orientação por produto. Já existe o conceito de product growth há bastante tempo, mas nem todo mundo virou para esse conceito. E é difícil você virar para esse conceito que você mexe em estruturas, eh, cara, assim, você mexe com carreira dos indivíduos, você mexe com famílias que eventualmente podem ter que, né, fazer outra coisa da vida, sair daquela empresa. Não é um negócio trivial.

39:20Então, a empresa tem que, na minha opinião, ajudar em transições, ajudar as pessoas a caminharem e as pessoas têm suas responsabilidades de correrem atrás. Mas é um match desse negócio.

39:30Então é difícil, é longo o caminho até lá na minha opinião, porém ele vai acontecer em algum momento, que é produto em produção, cara, assim, não é sprint de semanas, é todo dia o produto tá no A produção sendo alterado. Você vai fazer teste AB de coisas absolutamente complexas, cara, em pequenas horas.

39:52Às vezes é 9 horas da manhã, você o produto tá no ar versão tal, 10 horas, tá? outra versão, 11 horas, tá? Outra, porque você já testou, você já criou curva de tendência, já sabe que com a amostragem de acessos numa determinada plataforma, aquilo escalona com uma IA para uma determinada tendência e tu fala: "Cara, não, isso daqui já não é suficiente, já tenho o tempo suficiente, eu não preciso deixar mais tempo rodando para poder alterar um novo, uma nova hipótese, um novo teste" e assim vai.

40:16Para mim, esse é o caminho natural de que o mundo vai em algum momento e com time absolutamente inxuto, na minha visão, isso vai acontecer quando? Não sei. Espero que a gente esteja de de barba muito branquinha, né? É Papai Noel.

40:28Engraçado, você falou muito branquinha, né? Que você fala branca já fodeu. Já já fodeu.

40:33Inclusive eu fiz a minha para não parecer que tava muito branco.

40:35[ __ ] você tá usando mesma técnica que eu deixar o cabelo curto para para disfarçar que eu tô ficando careca. Bom, muito bom.

40:42Então tem isso. Agora sabe que tem uma coisa, cara, que me preocupa real. Eh, a medida que a gente tá discutindo isso aqui, quanto que a gente representa da população de tecnologia no mundo que tá com esse grau de conversa, com essas preocupações, com essas reflexões e exercitando, praticando, vendo algum tipo de resultado, se esforçando para trazer uma escala dentro do contexto em que tá inserido, cara, na boa, só nós, os ouvintes do PPT no compa aí, ó. [ __ ] tá no lugar certo. Isso aí, cara. É pouca gente de verdade. Então me preocupa o desalinhamento entre o que está disponível para ser testado versus a competência do humano que deveria testar. Não tá acompanhando.

41:31Você que tá aí escutando esse episódio bacana e quer levar toda essa tecnologia, essas novidades pra sua empresa e não sabe como, chama o time da VMBERS. A gente pode ajudar vocês com desenvolvimento de software, com arquitetura de soluções, a entender os problemas que vocês estão vivendo e sair do outro lado com uma solução bem bacana. E se você tá escutando o podcast para aprender coisas novas, faz o seguinte, manda um e-mail pra gente no peoplecare@vems.

41:59E você pode fazer parte também do nosso grupo de talentos. Valeu.

42:05Agora o time do Relações Públicas vai gostar mais de mim.

42:13Essa é a pergunta que eu ia te fazer na sequência. Tem empresas que não passaram nem pela transformação digital de 10 anos atrás, que não tem uma mínima organização por produto, que ainda é ticket aberto para lá e para cá, com áreas totalmente siladas.

42:32Uhum.

42:32Que não passaram nem por agilidade, etc.

42:35e que tá dando Iar na mão do Dev.

42:40É meio que o o o Fred Flintston andando de SpaceX, tá ligado, cara? Isso vai ser um choque muito grande. E e se e se você tá simplesmente usando a IA como uma ferramenta, sem olhar para tudo isso que a gente tá discutindo aqui, gestão, processo, estratégia, estratégia, estratégia, você trata todo o entorno de uma forma antiquada com uma ferramenta mega potente.

43:15na hora e isso vai friccionar de alguma forma.

43:20É. E então é é preocupante mesmo.

43:24É muito como você como você colocou.

43:25É muito porque a gente qual é a a teoria que eu proponho frente a isso e vou elaborar lá contigo agora que eu só pensei nisso quando a gente tava falando, tá?

43:37Por isso que é bom pegar o cabra de surpresa.

43:39É, [ __ ] não preparei para nada. Você tem uma linha do que tá disponível, uma uma um baseline aqui correndo, que é o que tá disponível tecnologicamente para você testar e criar coisas diferentes, inclusive alterar ou desruptar o fluxo de engenharia de software. Beleza?

43:55Aí vai com agentes e arquitetura, uma porrada de coisa.

43:59No outro lado vem a capacidade humana de se não apenas se preparar, mas ter uma predisposição comportamental de falar, deixa eu ver qual é desse negócio aqui.

44:11Porque uma coisa é a empresa dá letramento em AI pro indivíduo chegar lá e começar a se motivar. A outra é o indivíduo falar assim: "Cara, eu vou fazer aqui uma minha minha meus experimentos pessoais porque eu quero sair na frente." Isso é saudável, cara.

44:28Eu não tô falando de Shadow AI, tá?

44:29Shadow AI é um é outro problema pessoalmente para evolução da evolução da própria carreira do do indivíduo.

44:35Exato. Acompanhar o que tá disponível.

44:36Então a linha de cima, que é o do indivíduo, ela me parece inferior a de baixo. E aí o que acontece? Você cria o hype, porque a medida que ou acelera ou intensifica o hype, porque à medida que tem muita coisa disponível e poucas pessoas estão falando, isso vai criar uma bolha. A bolha é: "Porra, o fulano lá tá fazendo, o outro também, o outro também, cara". Tá todo mundo fazendo aí, todo mundo fazendo. Só que quem tá fazendo são cinco pessoas. Só que para aqueles que não estão fazendo, tá todo mundo fazendo. Você saca qual é a visão aqui? É, é viés. E aí quem não tá fazendo não vai à medida que começa a bater esse desespero de, [ __ ] tá todo mundo fazendo, eu também tenho que fazer. Será que ele vai se preparar do jeito certo? Ou será que ele vai querer querer pegar o hype e fazer o voo de galinha? Fiz um negócio super legal.

45:22Olha aqui, [ __ ] a galinha ela não voa muito longe, ela dá um saltozinho, acha que voou e caiu. Você desiste, porque você não aprendeu de verdade. Você não construiu uma mentalidade, você não foi pro ativo a nível de conhecimento, aprender a desaprender, aprender a reaprender e aprender a aprender, né? Os três aprender aqui para uma realidade de muito que tá mudando insanamente. Então, descola favorece o hype. Aí a grande merda é que você tem investimentos massivos em tecnologia, ou melhor em AI, para um monte de gente que não tá preparado para utilizar. E você vê os resultados que saem Gartner, MIN, em vários Forbes, CB Sites, que vai dizer lá, [ __ ] mais de 80%, não lembro o dado, mais de 80% dos projetos GE não geram valor. Claro, existe um descolamento do que é disponível do da qual é a maturidade humana para usar aquilo ou aceitar aquilo.

46:11Isso. Inclusive, no próximo no próximo relatório do Gartner já se supõe que os modelos de a generativa paraa programação já começam a entrar no vale da desilusão. Ah, por quê? Porque eles são ruins ou porque as pessoas que estão em volta não estão preparadas para usar? Porque a o que eu queria e consegui trazer nesse episódio era essa discussão de fala-se tanto da IA que vai substituir o dev, que o dev vai ser mais produtivo e vai precisar de menos, mas e a galera? Não é só o Dev que desenvolve software, cara, entendeu? E aí fica essa pressão, como você falou, o CIO ouve do CFO, tipo, ah, fulano fez, o fulano virou todo mundo.

46:55Isso aí faltou a mãe bater lá. Você não é todo mundo.

46:58Isso tá todo mundo usando e IA e reduzindo o custo do, vamos usar IA também. Aí você começa a ver uns um um uns ornorrinco do tipo, o cara desenvolve um um produto ou evolui um produto em 2 horas e tem que esperar uma semana a janela de gemud. É, entendeu? É tipo, é o Flintston de SpaceX, tá ligado?

47:21Faz sentido. Não. E, e eu questionei recentemente uma operação em que tinha algo parecido com isso acontecendo. Eh, você faz um testab rápido, mas para subir em produção são 20 dias. Fala, caceta.

47:32Pois é. E aí, como é que eu não faz sentido, né? é o todo, é o ecossistema operando por eficiência, operando por time marketing, redução de do o que quer que se faça, é o todo. E então essa esse gap ele me preocupa porque a gente, eu não sei se a gente tá criando um cenário que vai eh tem um cataclisma lá na frente do tipo, tem muita coisa operando, onde eu quero chegar. O Shadow AI é uma possibilidade, não é uma realidade.

48:08É, é uma realidade escalada, né? muito mais intensa aí na frente.

48:12Um monte de gente que acha que tá fazendo um monte de coisa legal, mas no fim do dia não está eh dentro de padrões governáveis. E isso vai virar um novo RP, se é que já não virou, né? Um novo RPA. Fui um papo com um amigo, caraca, ele falou que ele quer contratar a gente para para desligar RPA. Mas por quê?

48:30Porque teve áreas aqui que criaram para fazer a mesma coisa, três áreas diferentes criaram RPA com fornecedores diferentes. Olha só, cara. Olha que desperdício de tudo.

48:39Loucura, né? É um processo totalmente desgovernado. E geralmente os processos que são desgovernados são aqueles que fica muito na mão do negócio que só quer resolver o problema e ele assim resolver o seu problema e resolver de uma forma simples. Então, cara, RPA é rasta caixinha. O cara vai lá no como é o nome da do da plataforma da Microsoft? Esqueci o nome, não vou fazer propaganda Microsoft. Fala, tá bom?

49:07Power Apps.

49:08Power Apps.

49:08Manda, manda a conta. Mandar o boleto, viu? Powerate.

49:12Isso. O negócio vai lá no Power Tomate, cara, conecta com e-mail, conecta se que lá, faz um um uma planilha no Excel para receber os dados. O cara conecta com o GPT, com copilot para tratar os dados e token correndo solto e licença do power tomate correndo solto. Então, tudo isso que é muito eh acessível, eles ele ele ele tem a tendência de se tornar eh mal governado, né?

49:43E e a IA tá tá muito nessa linha, sabe?

49:47Não só a usada no nível corporativo para eficiência operacional de fato.

49:53Então tá na mão do cara que é de compras, mão do cara de de do jurídico e também a para paraa geração de código, né? Então isso isso tende a ter um um cheiro de distopia daqui a pouco que não é desconsiderável, cara. Não, e tem os riscos ainda eh que são os riscos do vício, porque a pessoa que faz isso de maneira desgovernada desde o princípio, ela vê um resultado imediato, ela gosta, ela fala: "Pô, gostei, deu certo, por isso que eu gostei, né? Então, deu certo, gostei." Aí quando você vem e tenta colocar a governança, se isso também não for bem conduzido, você cria resistência. Aí você gera um outro problema. A shadowa é uma realidade e a resistência para combater aquilo e governar também. vira uma realidade.

50:44Então, eh esses cenários é um combinado de cenários aqui hipotéticos, alguns outros mais realistas já percebidos, que é shadow AI, resistência frente a combater a Shadow AI, o descolamento de competência humana versus o que há disponível tecnicamente, onde eu, inclusive se a gente não tivesse esse descolamento, né, se o humano tivesse acompanhando o que tá disponível, tivesse testando, testando, testando, cara, a gente teria provavelmente criado coisas e ressignificado o processo de geria de software hoje. muito antes do que deve acontecer daqui um ano, um ano e meio.

51:14Certeza. Com certeza. Com certeza. Então é uma é um atraso pra gente, é uma perda de oportunidade. É, hoje o humano é o limite.

51:19Hoje o humano é o limite. Hoje o humano é o limite. A gente tá perdendo oportunidade que e é oportunidade que eu diria assim, não é só competitividade paraa organização. Pensa que se todo mundo no Brasil, as empresas, tá, o tópico que eu vou falar, tivesse acompanhando essa velocidade humana da da das ferramentas e plataformas, a gente seria um país muito mais competitivo e atrativo para novos investimentos, novas possibilidades, exportação de conhecimento. [ __ ] cara, é inacreditável. A gente não produz conhecimento inclusive direito aqui, né? Ficou um apelo. A gente falou de mestrado, doutorado. [ __ ] você quer procurar qualquer coisa, qualquer texto de top paper, ninguém publica nada no Brasil, cara. Top paper é mundo.

51:59Ah, não temos investimento nenhum aqui, né?

52:01Não tem. Então, eh, a gente parece que também tá num cenário recursivo de se manter no delay do que tá disponível no planeta.

52:10Sim.

52:11Não vai atrás, né? É, [ __ ] é menos uma recomendação, menos o hype, mais um propósito. E não é romântico o que eu tô falando, é só realista. Caceta. Para que iar como jogar, como trazer isso pro jogo? Pode escalar em fatias menores.

52:26Pega o boi lá e faz em bifes. Desculpa os veganos, vegetarianos quem não come carne, mas não faz em em pega o alface e faz em folhas.

52:34[ __ ] Isso. [ __ ] Então, o fato é que você tem que ter uma estratégia, tem que começar, tem que ter uma dose de coragem, com toda certeza, mas deixar passar tempo demais o processo é alargar esse gap e trabalhar em cima do hype. E aí trabalhar em cima do hype, gera e eh estrutura de governada que vai cair no shadow ai e que no futuro cai na resistência. É só problema.

52:58É, hoje eu acho que a gente tá num ponto que a gente tá meio que na lua de mel com aá ainda, né? Eu acho que tem uma responsabilidade muito grande de nós gestores, executivos, técnicos, de começar a olhar melhor para isso. Não adianta você fazer o plano corporativo lá do Cloud e dar na mão de todo devronização de como isso vai ser usado, qual metodologia você tem que usar, porque tem um cara fazendo vibe coding, tem um cara usando SDD, tem um cara usando framework, tá todo mundo ali entregando bonitinho. O dia que esse cara sair e o e ele levar o contexto todo embora daquela aplicação e venha um outro cara que usa um framework diferente que não consegue aproveitar aquele contexto, aí você vai começar a ter problema.

53:42É isso aí.

53:43Isso. Isso na linha do tempo. Eu acho que a gente ainda não chegou nesse momento. Poucas pessoas passaram por isso.

53:48É, mas eu acho que a gente vai passar por um creche aqui de alguma forma na manutenabilidade desse processo de desenvolvimento, sabe? que ele tá muito imaturo ainda e nós executivos técnicos temos que colocar uma uma uma luz nisso daí para poder ter uma governança e ter uma efetividade de fato, porque eu tenho que entregar rápido, tenho que entregar rápido, mas eu tenho que entregar rápido sempre. Não adianta lá na frente ter um problema e parar a empresa, né?

54:14Ô, e assim, a gente, quem tá ouvindo aqui, assistindo, a gente tem que ter em mente que a gente tá num bate-papo, [ __ ] não tinha nem pauta, eu não sabia pauta, ele tinha, né? tá no bate-papo freestyle aqui. Então pensa assim, o que a gente tá dizendo, aloca-se em cenários. Governança de AI é para todo mundo, cara. Não importa quem você seja, é para todo mundo. Você vai evitar problemas lá na frente. Dois, eh, hipótese do squad, eh, inxuto, como foi o caso que eu trouxe aqui do do nosso amigo lá. Uhum.

54:45Isso é para todo mundo não. Você tem cultura organizacional que não vai permitir essa realidade, por várias que sejam os motivos, não precisa listar.

54:52Não vai permitir. Eh, outra, só o fato de que não vai permitir não significa que você não tem que tentar alguma coisa. Sim, é importante você tentar se aproximar da linha, né, onde tá aqui disponibilidade tecnológica, limitação humana de conhecimento. Cara, tem que se aproximar. Esse é um ponto importante, porque muitas vezes a pessoa tá nos ouvindo, é um executivo, um gestor, fala: "Pô, não vou entrar nisso porque ainda não tá maduro". Não, você vai entrar tarde demais, então entra, entra num cenário controlado, até porque você precisa entender qual é a sua realidade, qual é a sua maturidade dentro da sua cultura organizacional, né?

55:26O conceito de lin startup nunca foi tão e importante aqui. Entra logo, erra cedo para errar menos ou errar mais barato.

55:34Exatamente.

55:35Eh, e acertar mais cedo para tirar os lucros depois, né? O fato é que ainda nessa linha aqui, né, do que a gente tava comentando, eh, o a hipótese de squads agentizados ou squads híbridos, né, pessoas e humanos, não mexo na estrutura de pessoas, mas incremento o truput porque ai tá no jogo. É uma hipótese totalmente plausível. Testa, não sei, vê se faz sentido, faz a conta. Tá, tá valendo a pena a tokenização pelo truput que eu tô dando. Eu aumentei de 100, 100 pontos para 150. O meu custo saiu de X para X + 2. E os mais dois são os tokens que eu tô gastando para dar vazão. Faz sentido essa conta para você, cara? Lindo, maravilhoso. Vai lá. Eh, as outro que é para todo mundo, tem que letrar, tem que investir em letramento EI. Cara, isso aqui é tipo Office, pacote Office, meu.

56:26Não adianta entregar na mão do do do devil do do PM e deixar o cara aprender sozinho no YouTube.

56:34É, cada um vai criar o seu modelo. Aí você cria e silos, silos humanos, né?

56:39Não é nem silos funcionais de que é o que tá acontecendo no no desenvolvimento. Tem tem cara usando vibe coding, tem cara usando spec driven, tem cara seguindo framework. É. E aí cada um tocando a sua, dançando a sua música no baile.

56:52Exato. E eu diria que a história do do mais dois pontos, a sobreposição de papéis, eh, onde pode se concentrar em alguns casos uma orientação por produto, para o produto, pelo produto, parece ser uma verdade, talvez não para todos os casos, talvez não para todos os mercados. Cada mercado tem a sua realidade. Então, avalia. Ah, o Vittor falou isso aqui com Wellington, então é verdade, cara. Não é, né? a gente tá levantando possibilidade, até porque se alguém tem certeza de alguma coisa hoje, tá errado.

57:20Tá errado. É verdade. Eh, e por fim, a dinâmica do upstream, né? Eh, hoje, por experiência, eu vejo que é necessário você reduzir o tempo de upstream, dado o fato da vazão possível no cenário perfeito em downstream, que é o que você trouxe lá no início. Então, eh, acelerar o teu fluxo de upstream é uma necessidade estratégica e competitiva, não é técnica, é estratégica e competitiva, né? É o que a gente começou a fazer e tem dado muito certo. Então essa eu digo, essa é para todo mundo.

57:59Essa tem que fazer. Você tem que fazer.

58:01Não vai ficar para trás real na estratégia. E aí sim, e aí acaba caindo em algumas situações, por exemplo, de de empresas que poderiam estar produzindo muito mais e casos que eu já ouvi de de time de tecnologia sendo demitido porque tá ocioso, porque tá entregando muito rápido, porque o upstream não gera demanda suficiente.

58:26Você percebe a a o o o descompasso?

58:29É.

58:30E aí, e aí sabe outra, né? ficar feliz com, tipo, o cara entregando uma entregando a mesma coisa, então você diminui o dev porque o o topstream não consegue gerar insumo, seu produto tá maduro, você não tem nada mais que precisa desenvolver. É uma reflexão que a gente tem que fazer, cara.

58:48Total, [ __ ] se o produto tá tão maduro assim, né, [ __ ] quanto que o caixa tá representando a maturidade, ela tem que acompanhar, né, pelo amor de Deus. Não tem mais pensar que o que você tá fazendo não tá sendo agredido por uma força externa. É, olha pro mercado, né? Eu eu tive aula de estratégia no no mestrado e algumas pessoas questionavam o uso do Porter, né, como referência.

59:11Michael Porter. Aí a galera de tecnologia, não sei quanto tá por dentro, Michael Porter determinou forças que você enfrenta quando um tema novo, uma oferta nova você leva ao mercado, né? E a gente quando discute MVP no startup não toca nessa coisa necessariamente, mas cara, avalia. Por exemplo, o Pter vai dizer lá: "Como que tá a tua concorrência? Ela é uma barreira de entrada para você acessar aquele mercado? Como que é a maturidade do teu cliente? É uma barreira, né? Como que a a os teus fornecedores para o que você quer pôr no ar? São uma barreira? Então tem cinco barreiras ali possíveis. Você tem que examinar para ver se faz sentido empregar energia naquele negócio, né? E hoje quando a gente fala de AI, cara, muitas barreiras são absolutamente encurtadas. Então, se você tá achando que você não tem barreiras no mercado, porque o produto tá lindo, perfeito, tá maduro, tem alguma coisa muito errada, mas muito errada. É o que você falou antes, se alguém acha que tem certeza de alguma coisa, se alguém tá errado.

60:09Exatamente, né? Eh, isso só não se aplica para quem disse essa frase.

60:14É, senão ela seria uma uma contradição onulante, uma própria contradição de si mesma.

60:21É, exat exatamente.

60:22Que ponto chegamos, hein?

60:24Aqui o ponto chegando. É o é o meme lá do do motorista.

60:27Exato.

60:28Cara, eh, eu ia falar uma coisa, mas esqueci. Ah, agora já foi.

60:33Cara, infelizmente a gente tem menos tempo hoje. O papo tá muito bom. Mas você vai ter que voltar, velho.

60:40É nós.

60:40Você vai ter que voltar, Vitão. A galera te te procura até hoje nos comentários lá. Fala: "Pô, e o Vitão que falava de A Jao, cadê ele? Sumiu junto com a Jao.

60:48Ah, sacanagem.

60:51[ __ ] pra Vitão daqui, cara. Agora tô aqui. Tô aqui.

60:55Mas a gente também teve uns desencontros, né? Então aconteceu tanta coisa, mas estamos aí, cara. É isso aí.

61:00Espero te ver mais aqui, cara.

61:02Certamente. Só me chamar.

61:03Obrigado pelo papo, velho. Te peguei de surpresa justamente pra gente refletir junto porque foi divertido.

61:08Eu não tinha certeza de nada também.

61:10Então falei: "Pô, acho que vai ser uma boa trocar com o Vitão para fazer.

61:14Foi divertido demais, cara. Bom, bom, bom falar em alto nível. sempre bom te ouvir.

61:19Nós meses coisa que eu digo sobre você, irmão.

61:21Valeu, meu irmão. Obrigado. Se você acompanhou a gente até agora, muito obrigado pela audiência de vocês. Se você quer contribuir com o PPT no CPILA, você pode ser membro do nosso canal lá no YouTube, mas agora você tem uma maneira mais eficiente de contribuir com o PPT no compil e não ajudar as bigtecs.

61:38Você pode ajudar a gente diretamente no [email protected] PR com o valor que você achar que pode contribuir, pode deixar recorrente, pode falar: "Porra, gostei, vou pagar a cerveja do Elitor desse episódio, manda lá". Então, contribua. Se você não pode contribuir dessa forma, você pode também contribuir eh compartilhando o episódio. Pega esse daqui, joga no grupo de PM da empresa, eles vão adorar.

62:01Esse aqui vai ser bom, né?

62:02Esse aqui joga, joga lá que a galera vai amar.

62:04Boa, boa, boa.

62:05Isso aí, Vitão. Obrigado novamente, meu caro.

62:07Eu que agradeço. Valeu, pessoal. Foi um prazer.

62:09Valeu,