A Ilusão da Velocidade: Por que o aumento da produtividade não está gerando ROI em Produto
- 17 de fev.
- 8 min de leitura
Este é o meu primeiro artigo neste espaço e a escolha do tema reflete um ponto de inflexão na indústria. Se olharmos apenas para a superfície — para os anúncios de novas ferramentas de IA e diversos frameworks — parece que vivemos a era de ouro da eficiência. Nunca se produziu software tão rápido.
No entanto, a prática revela nuances que os gráficos de produtividade não mostram. Ao acompanhar o LinkedIn, vemos relatos de ganhos de velocidade com variações enormes: alguns falam de 20% a 30%, outros de 100% ou mais.
Esses números me levam a questionar não a velocidade, mas a direção: de “onde” e “como” estão sendo originadas as decisões sobre “o que” está sendo desenvolvido com mais eficiência?
Minha hipótese é que muitas empresas tech estão atingindo um desequilíbrio entre capacidade de produção e capacidade de decisão. De um lado, impulsados pela IA, os times estão fazendo “mais”; por outro lado, há falta de clareza sobre se esse volume extra realmente gera valor.
O recém-lançado relatório State of Product 2026 da Atlassian (Janeiro/2026), traz alguns diagnósticos dessa questão. Ele é o resultado de uma pesquisa realizada com 700 profissionais localizados nos Estados Unidos, Alemanha e França, que trabalham em empresas que possuem de 500 a 10.000 funcionários.
Hoje, vou conectar as dores identificadas no relatório com minha hipótese e, também, apontar caminhos para reequilibrar a equação.
Uma dissonância: PMs empoderados, mas operacionais na prática
A grande maioria dos profissionais (85%) diz se sentir empoderada para liderar a estratégia e a inovação na empresa em que atua. Rapidamente, vem à mente a grande vitória atrelada a esse número, e isso não é à toa ou superficial. Há anos ouvimos, lemos e assistimos os melhores profissionais de produto em nível global advogarem que o empoderamento das equipes é o pré-requisito fundamental para o sucesso do produto.
No entanto, ao cruzar essa percepção com a rotina operacional, existem dados preocupantes:
49% desses profissionais admitem não ter tempo suficiente, ou tempo algum, para o planejamento estratégico e desenvolvimento de roadmap.
O mesmo percentual (49%) afirma não conseguir fazer análise de dados e métricas.
40% não fazem experimentação ou, quando fazem, ela é limitada.
Diante dessa conjuntura, vejo que o problema deixa de ser apenas a frustração do funcionário e torna-se, também, um risco financeiro para a empresa.
Quando profissionais “caros” operam na base de opiniões, vieses ou na pressão de "quem tem mais poder", que são as alternativas que restam na ausência de evidências, a empresa passa para um modus operandi de financiamento de "palpites".
Em um mercado onde a IA pode desenvolver features em segundos, o que acontece com o negócio quando não há tempo dedicado para entender o mercado, escolher segmentos promissores e filtrar as melhores oportunidades para descobrir e desenvolver um diferencial competitivo?
O Risco oculto nos roadmaps: desconexão entre entrega e valor
Um dos dados mais reveladores do relatório conecta diretamente a rotina operacional ao risco de negócio: 84% dos times de produto estão preocupados que os produtos nos quais estão trabalhando agora não terão sucesso no mercado.
Por que um pessimismo tão alto?
A resposta pode estar tanto relacionada à função de “executores”, na qual muitos PMs ouvidos na pesquisa se enquadram, como vimos anteriormente, quanto em outras estatísticas do mesmo relatório que podemos contextualizar por pressão por lucro imediato:
45% citam o foco em "métricas de lucratividade" como a maior mudança dos últimos 3 anos.
37% apontam o "aumento da pressão para entregar mais rápido".
32% afirma que o ambiente se tornou mais impiedoso (“cutthroat").
O conflito aqui é o sucesso da empresa (lucratividade) se desconectando da realidade da construção de valor (resolução de problemas reais). As equipes estão sendo pressionadas a entregar ROI rápido, mas sentem que não têm controle sobre o que pode alavancar esse resultado. Apenas 12% dos profissionais acham gratificante o foco em resultados de negócio, não porque odeiem lucro, mas porque sabem que a forma como estão sendo cobrados (entregas rápidas de features) não garante o resultado financeiro.
O risco real se desenha em um ciclo vicioso:
A liderança exige lucro.
A liderança traduz "lucro" como "mais features lançadas rápido".
O time corre para entregar features (Output).
O time sabe que essas features não resolvem a dor do cliente (Outcome).
O produto falha no mercado.
A liderança pressiona por mais features.
Financeiramente, há aqui um desperdício: alocação de times caros para construir produtos que eles mesmos duvidam que darão retorno. A combinação de pressão por lucratividade com falta de espaço para a estratégia força o foco apenas no output (entrega de funcionalidades), ignorando o outcome que paga a conta (resolução de problemas e resultado para o negócio).
O desperdício da engenharia: quando os silos vencem a colaboração
O time de engenharia é um dos recursos mais valiosos de qualquer empresa que atua no mundo digital. Se a falta de estratégia é um risco silencioso de médio/longo prazo, a subutilização da engenharia é um desperdício imediato de capital intelectual.
O relatório aponta um subaproveitamento desse potencial, trazendo números que mostram que muitas organizações ainda limitam a engenharia à etapa final do desenvolvimento de produto: a codificação.
80% das equipes de produto não envolvem engenheiros na ideação, definição do problema ou criação do roadmap.
Em quase metade (46%), os engenheiros só são chamados após o discovery ou, ainda mais grave, quando o design já está pronto e só precisa ser "codificado".
Por que isso não é bom para o negócio? Quando a engenharia participa apenas do "como fazer" e não do "o que/por que fazer", perde-se duas vezes:
Soluções sub-ótimas: ao limitar a engenharia à execução, restringimos o potencial de inovação técnica, resultando em soluções que apenas reproduzem o padrão de mercado em vez de superá-lo.
Desengajamento: quem apenas executa o que foi mandado tem menos responsabilidade sobre o resultado final. Equipes que envolvem engenharia desde o início se sentem 30% mais empoderadas estrategicamente.
Quando engenheiros são colocados em posição do que pode ser chamado de recurso fabril, eles entregam o mínimo necessário (tickets). Quando são parceiros de solução, eles entregam inovação.
A armadilha da IA: eficiência operacional vs. eficácia de negócio
Chegamos a um ponto crítico para a sustentabilidade dos modelos atuais de gestão de produto: o uso da Inteligência Artificial. O relatório dedica uma seção inteira a isso, revelando que os heavy users estão ganhando cerca de 2 horas por dia de produtividade.
No entanto, o dado nos convida a uma reflexão crítica: estão usando esse tempo ganho em que?
As equipes desejam usar a IA para priorização e planejamento estratégico, mas admitem que as ferramentas atuais ainda não resolvem esses problemas complexos com confiança. A IA está sendo usada predominantemente para tarefas de baixo valor estratégico: resumir reuniões, escrever e-mails e gerar documentação básica.
A tecnologia aumentou a velocidade operacional, mas não a clareza estratégica. As equipes correm mais rápido, mas não necessariamente na direção certa.
O verdadeiro diferencial competitivo apontado como tendência é a eficácia estratégica: usar IA para reduzir a incerteza, não apenas o esforço manual. Isso significa utilizar as ferramentas para processar feedbacks de clientes, identificar padrões de churn e simular cenários.
O ganho real não está em construir mais rápido, mas em aprender mais rápido o que deve ser construído.
Corrigindo a rota
Da mesma forma que o relatório da Atlassian aponta para questões preocupantes, times exaustos, estratégia inexistente e medo do fracasso, ele reforça que as empresas de sucesso estão voltando ao básico (fundamentos) da gestão de produto moderna. As soluções para os pontos abordados acima não envolvem comprar mais software. Envolvem ajustar processos e cultura.
Aqui estão quatro fundamentos a serem resgatados:
1. Adoção da "Tríade de Produto"
PM, Designer e Engenheiro Líder/Tech Lead devem colaborar entre si desde o dia 1 de uma iniciativa, quebrando o modelo de “passagem de bastão”. O relatório confirma que esse é o maior preditor de satisfação e sucesso do time, promovendo assim inovação e engajamento. Não crie tickets para engenharia. Todos precisam entender a dor do cliente, mais do que a user story.
2. Estratégia como Hábito
Se 49% dos times não têm tempo para estratégia, um gap muito grande de oportunidade está aberto para a liderança tornar oficial a estratégia como parte do trabalho diário. A solução proposta pelo relatório é o modelo VMGS (Visão, Missão, Metas, Estratégias) em uma página única, viva e onde todos devem ter acesso facilmente.
Visão: A declaração que descreve o futuro ideal. Assumindo que o projeto teve sucesso, como o mundo (ou o produto) se parece quando estiver completo?
Exemplo do relatório: "Revolucionar o crescimento de pequenas empresas através de ferramentas acessíveis impulsionadas por IA".
Missão: A abordagem específica do time de como a visão vai se manifestar.
Exemplo do relatório: "Construímos soluções de gestão de projetos intuitivas para equipes criativas, para que elas possam focar em entrega de trabalho excepcional”.
Metas: Marcos mensuráveis e com prazo definido que rastreiam o sucesso do projeto inteiro.
Estratégias: As abordagens táticas nas quais a equipe está investindo tempo e recursos, apostando que ao fazer isso elas estarão mais próximas de alcançar suas metas.
Isso alinha o trabalho diário aos objetivos de negócio, eliminando a ambiguidade na priorização, pois assim a equipe visualiza um caminho claro e compartilhado para o sucesso. É importante que seja revisado num período de tempo curto (trimestral, mensal ou até mesmo semanal).
3. Transição de Output para Outcome
Em vista de que o foco em lucratividade é a maior mudança, isso torna obrigatório parar de medir o sucesso apenas por entregas de funcionalidades dentro do prazo (Output), e começar a medir também o real impacto gerado (Outcome).
O uso de Árvores de Oportunidades de Solução é vital aqui. Elas forçam visualmente a conexão entre uma meta de negócio (ex: aumentar retenção) e as apostas de produto, permitindo descartar ideias ruins antes que elas virem código.
4. Métricas que importam
Business Outcomes e Product Outcomes, indicadores de atraso (já aconteceu) e indicadores de tendência (mudança de comportamento), respectivamente. Ambos precisam ser medidos! Exemplos:
Business Outcome = receita
Product Outcome = aumentar a conversão de trials para pagos de 15% para 25%
O relatório valida que cobrar times de produto por receita direta, por exemplo, gera frustração e ineficiência. A eficiência real vem de medir Product Outcomes (mudança de comportamento) que, comprovadamente, levam ao Business Outcome (lucro).
É importante essa separação, pois a métrica que mais importa para o time de produto é o Product Outcome. É a alavanca que eles podem puxar. Se a liderança foca apenas no Business Outcome, está cobrando o resultado sem gerenciar a causa.
Conclusão
A tecnologia e as ferramentas mudaram. E, no mercado, a margem para erro nunca foi tão pequena. Mas, como ficam os desafios humanos e de gestão num momento de ameaça disruptiva da IA?
Os dados do relatório de 2026 dizem que temos as pessoas certas: 90% dos respondentes afirmam que o seu trabalho atual ainda reflete o que os atraiu para a área em primeiro lugar. Eles querem colaborar com equipes multifuncionais. Eles querem resolver problemas complexos. Eles querem impacto.
O que aponta como um desafio a ser resolvido é o sistema de gestão em que se encontram.
Eficiência sem direção estratégica é apenas desperdício acelerado. Em 2026, a vantagem competitiva não será de quem entrega mais rápido, mas de quem aprende mais rápido.
A "ilusão da velocidade" se desfaz quando entendemos que produtividade em produto não é sobre o quanto você entrega, mas sobre o quanto de valor é gerado para o negócio e seus clientes.
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