Como eu coloco IA pra trabalhar comigo

Tem uma pergunta que virou clichê em toda conversa de produto: "a IA vai substituir o PM?". Eu confesso que parei de me interessar por ela faz tempo. A pergunta que me importa é outra, e é o oposto: quanto da minha capacidade eu consigo multiplicar se colocar a IA para trabalhar comigo, e não no meu lugar?

Porque é isso que acontece na prática. Não terceirizo o que penso eu uso a IA para remover tudo o que não é pensar. Sou um product manager que, sozinho, consegue tocar coisas que exigiriam um time, e não é porque sou genial. É porque aprendi a usar a alavanca certa.

A diferença entre quem teme a IA e quem prospera com ela costuma ser uma só: os primeiros esperam que ela pense por eles; os segundos sabem exatamente o que querem e usam a IA para chegar lá mais rápido. Eu sou do segundo grupo e essa distinção muda tudo.

O recurso mais escasso em produto nunca foi execução é tempo para pensar com clareza sobre o problema certo. O operacional é um ladrão silencioso desse tempo: relatório que se repete, status que se atualiza, dado que se consolida na mão, texto que se reescreve pela décima vez. Cada uma dessas tarefas parece pequena. Juntas, elas comem as horas que deveriam ir para a única coisa que ninguém faz por mim: decidir.

É aí que entra a IA no meu fluxo. Ela não toma a decisão ela me devolve as horas que o operacional roubou, para que eu gaste essas horas no problema. Eu delego a tarefa em volta da decisão, nunca a decisão.

É a mesma postura que eu carrego para o discovery: considero algo resolvido o bastante para dar o próximo passo, não resolvido para sempre. Com IA é igual ela me adianta o caminho até a fronteira do julgamento, e ali eu assumo o volante. Sempre.

Eu não aprendi isso lendo sobre IA. Aprendi construindo coisas reais com ela e elas existem, com usuário de verdade do outro lado.

No Velador, o problema era brutalmente operacional: escritórios de marca precisam acompanhar centenas de processos no INPI e ler a Revista da Propriedade Industrial toda semana, sabendo que um despacho ignorado pode custar a marca de um cliente. É exatamente o tipo de trabalho repetitivo, denso e de alto risco onde a IA brilha não para decidir, mas para ler, cruzar e alertar em uma escala que nenhum humano sustenta na mão. Foi IA a serviço de uma dor concreta, e virou produto com cliente pagante.

O Mantus, o sistema operacional que construí praticamente sozinho, e este próprio portfólio em que você está lendo um CMS completo, com backend, banco e área administrativa nasceram do mesmo jeito: um product manager só, usando IA como par de construção. O ponto que eu faço questão de marcar é este: a IA me deixou operar como um pequeno time, mas só porque eu sabia, linha por linha, o que precisava ser construído. Sem essa clareza, IA só te ajuda a errar mais rápido.

Tirando o hype, meu uso de IA é bem concreto e tem ferramenta com nome. Meu arsenal do dia a dia é Claude, MCP, Obsidian, N8N e Windmill, cada um cobrindo uma frente:

No discovery e na análise, uso IA para sintetizar entrevistas, encontrar padrões em volume de feedback e gerar hipóteses não conclusões. Ela me aponta para onde olhar; quem olha sou eu.

Na decisão, ela me ajuda a estruturar trade-offs, escrever justificativas e fazer o stress-test de uma priorização. Quando rascunho um RICE, a IA é o advogado do diabo que questiona minhas notas antes que a realidade questione.

No operacional, automatizo com N8N e Windmill os fluxos repetitivos que não exigem julgamento integrações, rotinas, consolidações. É o trabalho que eu fico feliz em nunca mais fazer na mão.

No conhecimento, o Obsidian conectado via MCP virou minha memória externa um segundo cérebro que lembra de tudo que eu já decidi e por quê, e que a IA consulta para me dar contexto em vez de achismo.

A regra que costura tudo isso é simples: a IA propõe, eu decido.

Usar IA no núcleo do trabalho sem virar refém dela exige disciplina. Estes são os limites que eu não cruzo:

A decisão é minha. A IA gera opções, cenários, rascunhos. Mas o julgamento sobre pessoas, sobre negócio e sobre risco eu não terceirizo. É a parte do trabalho que justifica eu estar ali.

Contexto antes de prompt. Lixo entra, lixo sai. IA boa exige que eu entenda o problema primeiro o que me joga de volta no discovery. A qualidade da resposta é refém da qualidade da minha pergunta.

Verifico tudo que vira evidência. Dado e IA apontam onde olhar, não fecham a conclusão. Número nenhum entra numa decisão minha sem passar pelo crivo de "isso faz sentido com a pessoa por trás dele?".

Automatizo o repetível, protejo o humano. O que é mecânico vai para a automação sem dó. Mas o que precisa de empatia conversa com usuário, feedback para o time, leitura de contexto humano fica comigo. Empatia não se automatiza.

Aprendo a ferramenta por dentro. Construir com IA me ensina os limites dela melhor do que qualquer artigo. Eu sei onde ela alucina, onde ela é brilhante e onde ela é perigosa porque já apanhei nos três.

Para mim, IA é a continuação natural de tudo o que eu já vinha fazendo: tirar o atrito entre a ideia e o impacto. Da engenharia eu trouxe a fluência para construir; do discovery, a direção para apontar; da IA, a escala para multiplicar. São três faces do mesmo jeito de trabalhar, não três assuntos separados.

É por isso que Produto, Dados e IA não são três caixas no meu headline por acaso. Para mim são um método só: entender gente com profundidade, conversar com a realidade através de dados e usar a IA para fazer tudo isso mais rápido e mais longe, sem nunca abrir mão do julgamento humano que dá sentido ao resto.

No fim, a tecnologia muda de nome a cada ciclo do editor de código à IA generativa. O que não muda é a pergunta que me guia: isso está resolvendo um problema real para uma pessoa real? Enquanto a resposta for sim, a ferramenta é só detalhe. E é com essa convicção que sigo construindo e escrevendo sobre o que aprendo no caminho.