O radar de hoje veio dominado por um tema só: o que acontece depois que a IA entra na esteira. Há lançamento de modelo e infraestrutura de agente virando commodity, mas o que me fez parar foi entender por que produtividade medida não vira produto entregue.

Em resumo

Quando agentes de IA escrevem mais código, a entrega só aumenta se o time fornece contexto, uma especificação verificável e revisão. Sem isso, a velocidade produz retrabalho com aparência de progresso.

Passei anos achando que o gargalo de entrega era capacidade de construir. Não é.

Li esta semana um texto que explica por que tanta empresa colocou agentes de IA para escrever código, viu a produtividade subir nos gráficos e não entregou mais produto no fim do trimestre. A tese é direta: investir só no ferramental em volta do agente não resolve nada. O gargalo real é contexto, clareza do que se pede e revisão do que volta.

O autor chama isso de “fábrica de software que falha”: ela gera volume sem alinhamento de intenção.

Isso me pegou porque é exatamente a dor de quem trabalha com produtos de crédito. Uma esteira de recebíveis tem regra de negócio, exceção, restrição regulatória e um monte de acordo que nunca está escrito em lugar nenhum. Se eu peço mal, o agente entrega rápido a coisa errada. E aí eu não ganhei velocidade; ganhei retrabalho com aparência de progresso.

O que mudou no meu dia a dia foi o peso do trabalho de cima da esteira: escrever uma spec que alguém consegue verificar, deixar o critério de aceite explícito e explicar o porquê, não só o que fazer. Antes isso parecia burocracia de PM. Hoje é o que determina se um agente de IA vira alavanca ou apenas mais um virador de fila.

Para colocar isso em prática, a definição do caso não pode ficar implícita. O método de como criar agentes de IA ajuda a transformar objetivo, contexto, ferramentas e limites em uma operação que pode ser acompanhada. E o template de avaliação de agentes torna explícito o que precisa ser verificado antes de chamar a saída de ganho de produtividade.

Eu vejo isso como boa notícia. Quando a execução fica barata, o valor migra para a decisão: escolher o que construir, entender o cliente e definir o problema com precisão. Nada disso a máquina resolve sozinha. É aí que o profissional de produto e de negócio ganha espaço, não perde — e onde gestão de produtos com IA deixa de ser só adoção de ferramenta.

A tecnologia está avançando rápido demais para a gente continuar tratando pensamento estruturado como etapa opcional.

Para quem quiser ler o texto completo que motivou esta reflexão, o link está aqui.

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Esse foi o filtro de hoje. Amanhã tem mais.