A Pirâmide Invertida: O que muda nos times de produto quando a execução deixa de ser o gargalo

"Não sei. E quem disser que sabe provavelmente está simplificando demais ou dando respostas incompletas".

Se você abriu este texto esperando um manual definitivo sobre como a Inteligência Artificial vai reestruturar o seu time amanhã de manhã, essa é a resposta mais honesta que você vai ler hoje. O mercado está dividido por uma tensão clara: de um lado, uma onda de relatórios prega uma mudança estrutural rápida e dramática; do outro, vozes mais empíricas pedem cautela e observação. Afinal, quem está com a razão?

Para entender o que fazer com o seu time, vale primeiro olhar para essas duas forças.

Pirâmide invertida: a execução se expande com o uso da IA (topo), enquanto o gargalo se concentra na decisão (base)

A visão da transformação radical

Há argumentos de peso defendendo que a mudança será rápida, estrutural e inescapável. O Boston Consulting Group (BCG) aponta que as organizações já estão se dividindo em quatro arquétipos de talento com a IA: o Scaler, voltado para produtividade; o Horizon Builder, que investe em novas capacidades; o Streamliner, que enxuga camadas; e o Reinventor, que redesenha a empresa do zero.

Para eles, a adoção atual não é apenas uma fase de testes, mas a fundação de uma vantagem competitiva de longo prazo, alertando que o que parece avançado hoje será apenas o mínimo esperado até 2030.

A Reforge reforça esse senso de urgência, argumentando que o ecossistema está subestimando — e não superestimando — o impacto da IA.

Eles traçam um paralelo poderoso: a IA não é uma mudança incremental, mas uma revolução comparável à transição dos sistemas on-premise para a nuvem.

A nuvem não mudou apenas onde o código era hospedado; ela reformulou completamente as metodologias, os perfis profissionais e o design organizacional dos times de produto.

Essa visão é convincente — e é parcialmente verdade.

A visão da cautela

No entanto, há um freio empírico importante contra a empolgação consultiva, trazido por quem está no campo vendo a fricção do dia a dia. Joca Torres observa com clareza: ninguém está desmontando squads de forma generalizada. Para ele, as três funções vitais — engenharia, design e produto — continuam essenciais.

A grande mudança observada no campo é o deslocamento do gargalo da produção. Equipes de engenharia relatam que conseguem implementar mais rápido do que as decisões são tomadas. Essa é uma prova empírica de que, quando o custo de testar uma hipótese cai, a definição do que testar passa a pesar muito mais. Esse movimento já gera questionamentos práticos: se a engenharia está mais produtiva, será que a proporção clássica herdada do passado, de um PM para 5 a 9 engenheiros, ainda faz sentido?

Apesar dessa aceleração, a necessidade de direção humana não diminuiu. Um exemplo concreto disso é a história de três engenheiras que tentaram usar ferramentas de vibe coding para construir um produto interno em um fim de semana. Três meses depois, não tinham nada de pé. O diagnóstico? Faltava visão clara de produto; a IA acelerou a execução, mas elas não sabiam o que queriam construir.

Na mesma direção, Sean King argumenta que aplicar a IA para simplesmente mecanizar e acelerar cerimônias do Agile não resolve os verdadeiros problemas dos times. Se os líderes usarem a tecnologia apenas para automatizar relatórios e priorizações de backlog, em vez de repensarem como as equipes tomam decisões, estarão apenas criando uma "Feature Factory 2.0" — uma máquina muito mais eficiente para construir soluções que ninguém precisa. A IA não assume o risco moral e estratégico das escolhas. A tecnologia sozinha não constrói produtos incríveis — as pessoas constroem.

Minha leitura: onde o gargalo realmente está

A verdade central dessa transição é que os dois lados estão certos sobre coisas diferentes.

A visão do BCG e da Reforge está certa sobre a direção da mudança. Os times vão, inevitavelmente, ficar mais horizontais, exigir maior senioridade e ter fronteiras mais fluidas entre papéis. Isso não é hipótese, já está acontecendo. Mas eles erram na velocidade e na uniformidade, tratando a IA como uma onda inevitável que vai varrer e transformar todo o mercado de forma idêntica nos próximos anos.

Por outro lado, a visão de Joca está certa sobre a realidade do dia a dia. A maioria das empresas não está passando por uma reestruturação drástica; elas estão ajustando, experimentando e fazendo perguntas. Mas a cautela carrega seu próprio veneno: ela pode facilmente virar inércia disfarçada de prudência. Quem espera demais para experimentar acaba reagindo tarde.

A leitura útil para você, que lidera uma operação de produto, não é tentar prever "se" o mercado vai mudar, mas responder: "em que ritmo vai mudar na minha empresa, dado o meu contexto?"

E aqui entra o ponto crucial. O maior impacto imediato da IA é baratear a execução. Quando a engenharia consegue testar hipóteses em horas em vez de dias, o gargalo se desloca da capacidade de entregar código para a capacidade de decidir o que deve ser feito. Quando a execução acelera e fica mais barata, como observa Joca Torres, "a ordem das coisas talvez precise mudar".

Se o gargalo mudou para a decisão, isso pede uma reflexão profunda sobre a composição do time. Talvez não signifique ter menos PMs em um time enxugado, mas sim PMs mais sêniores, mais próximos do problema e com muito mais espaço para decidir. Pode significar que a proporção clássica de 1 PM para 5-9 engenheiros, herdada de uma era em que a execução era escassa, perde sentido. Não porque a engenharia deixou de importar — mas porque a parte do trabalho de engenharia que era execução repetitiva agora é absorvida pela IA, deixando os engenheiros disponíveis para o que sempre foi mais difícil: arquitetura, decisão técnica, integração de sistemas e garantia de qualidade do que as máquinas produzem.

O que isso pede de você agora

Diagnosticar a mudança é a parte fácil. O desafio começa quando o líder precisa traduzir essa leitura em decisões concretas sobre o seu time.

Como líder, a sua função neste momento não é implementar um framework engessado cheio de soluções prontas. É fazer as perguntas difíceis que provocam a evolução da sua organização. Comece por estas três perguntas:

1. A composição do meu time reflete onde está o gargalo hoje, ou onde ele estava há 3 anos?

2. Que decisões hoje ainda demoram porque não temos o sênior certo na sala?

3. Quanto da minha equipe está fazendo um trabalho de execução que a IA já faz melhor — e o que essas pessoas deveriam estar fazendo no lugar?

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A parte mais difícil dessa transição não será técnica, nem sequer operacional. Será puramente cultural e gerencial. É o ato desconfortável de admitir que estruturas e proporções que nos serviram incrivelmente bem por uma década inteira podem não servir mais. É a coragem de tomar decisões sobre a arquitetura do seu time antes de ter certeza absoluta do resultado.

Você pode escolher esperar. Mas quem decidir esperar pelo relatório definitivo sobre IA e times de produto vai ler esse texto na sala de embarque — enquanto o jato dos concorrentes já decolou.