Além disso, a próxima fronteira de product management;agentic IA não será criar produtos com IA. Será criar produtos capazes de tomar decisões.
Essa mudança parece sutil.
Não é.
Durante décadas, construímos produtos organizando funcionalidades, etapas e jornadas. Mapeamos a experiência do cliente, identificamos pain points, desenhamos customer journeys, priorizamos features e tentamos eliminar fricções.
Agora, a inteligência artificial está começando a mudar a pergunta.
Em vez de apenas…
Qual é a melhor experiência que podemos desenhar para esse cliente, sustentada por product management;agentic IA?
Além disso, começamos a perguntar sobre product management;agentic IA:
“Qual é a melhor decisão que nosso produto pode tomar para esse cliente, neste momento, considerando tudo o que sabemos sobre ele?”
É uma mudança de paradigma.
Da jornada para a decisão
Um cliente não experimenta uma customer journey.
Ele experimenta uma sequência de decisões.
Qual oferta recebeu.
Qual preço foi apresentado.
Qual conteúdo apareceu.
Qual política foi aplicada.
Qual recomendação recebeu.
Quanto tempo esperou.
Se precisou repetir sua história ao mudar de canal.
Se foi direcionado para uma pessoa.
E, principalmente, o que a empresa decidiu fazer —ou não fazer— diante do seu contexto.
É justamente essa mudança que a McKinsey explora ao discutir a CX na era dos agentes: sair de jornadas predefinidas para uma orquestração dinâmica de decisões em tempo real.
Isso muda profundamente a conversa sobre IA. Porque existe uma diferença enorme entre automatizar uma jornada e redesenhar o sistema de decisões que determina aquela jornada.
Automatizar uma jornada ruim não cria uma experiência melhor. Cria uma jornada ruim mais rápida.
O verdadeiro impacto da Agentic AI
Grande parte das iniciativas de IA corporativa ainda parte de uma lógica relativamente simples:
Temos um processo. Onde podemos colocar IA?
O raciocínio da era agentic precisa ser outro:
Temos um resultado de negócio. Quais decisões precisam acontecer para produzi-lo? Quais delas podem ser tomadas por agentes? Quais precisam de humanos? Que contexto deve estar disponível? Quais limites devem existir? Como saberemos se a decisão foi boa?
Essa diferença parece semântica. Na prática, é uma mudança de modelo operacional.
Um agente não apenas executa uma tarefa. Ele pode interpretar contexto, escolher entre alternativas, agir, observar o resultado e decidir o próximo passo.
Isso significa repensar:
- quem decide;
- quem executa;
- quem supervisiona;
- quais dados estão disponíveis;
- quais decisões podem ser delegadas;
- quais exigem julgamento humano;
- quais métricas definem uma boa decisão;
- e como o sistema aprende com erros e exceções.
A tecnologia é apenas uma parte da transformação.
A outra —e talvez mais difícil— é organizacional.
Três estágios de maturidade
Uma maneira interessante de visualizar essa evolução é pensar em três horizontes.
H1 — Workflow
O agente executa um fluxo específico de ponta a ponta.
Resolver uma solicitação de atendimento. Configurar uma conta. Apoiar uma venda. Fazer uma triagem.
É onde grande parte das aplicações agênticas está começando.
H2 — Domínio
O agente deixa de otimizar uma tarefa e passa a coordenar múltiplos workflows.
Imagine uma jornada de aquisição em que descoberta, recomendação, compra, pagamento, entrega e onboarding compartilham contexto e decisões.
O cliente não deveria perceber que existem seis sistemas e quatro departamentos envolvidos.
H3 — Ecossistema
É o estágio mais ambicioso: decisões coordenadas entre áreas, canais, sistemas e parceiros.
Aqui, o objetivo deixa de ser otimizar uma etapa e passa a ser otimizar o resultado da relação com o cliente.
A McKinsey chama essa evolução de workflow rewiring, domain orchestration e ecosystem experience engine. O ponto mais importante, para mim, é outro: quanto mais avançamos, menos sentido faz pensar Produto como uma coleção de funcionalidades isoladas.
E o que acontece com Product Management?
Talvez essa seja a pergunta mais interessante. O Product Manager tradicionalmente trabalha em torno de perguntas como:
O que devemos construir?
Para quem?
Qual problema devemos resolver?
O que entra no próximo ciclo?
Essas perguntas continuarão existindo.
Mas uma nova camada está surgindo:
Que decisões queremos que nosso produto seja capaz de tomar?
E:
Sob quais condições ele pode tomá-las sozinho?
Isso leva Product Management para um território que mistura Product Strategy, Decision Design, Data, AI, CX e Governance.
O Product Manager passa a precisar definir, além de funcionalidades:
- objetivos que o agente deve otimizar;
- guardrails;
- critérios de autonomia;
- situações de escalonamento;
- pontos de intervenção humana;
- métricas de qualidade da decisão;
- mecanismos de reversibilidade;
- fontes de contexto;
- e ciclos de aprendizagem.
Em outras palavras, o backlog continua importante, mas talvez deixe de ser o principal artefato de gestão de Produto.
À medida que produtos se tornam sistemas adaptativos, será cada vez mais importante desenhar as regras, os objetivos e os mecanismos de aprendizagem que governam seu comportamento.
Isso é muito maior do que adicionar um chatbot à interface.
O paradoxo humano
Existe aqui uma ironia interessante.
Quanto mais autonomia damos às máquinas, mais importante se torna definir aquilo que não deve ser automatizado.
Estratégia.
Ética.
Trade-offs.
Contexto.
Relacionamento.
Exceções.
Confiança.
Julgamento.
O papel humano não desaparece.
Ele muda de lugar.
Em vez de estar necessariamente presente em cada etapa da execução, o humano passa cada vez mais a atuar a montante, definindo objetivos, limites e critérios de escalonamento — enquanto agentes cuidam da execução em escala.
É uma mudança semelhante à que já começamos a observar no desenvolvimento de software: organizações mais avançadas estão experimentando modelos em que humanos supervisionam, refinam e definem guardrails, enquanto agentes executam partes estruturadas do trabalho continuamente.
A pergunta deixa de ser:
“IA vai substituir pessoas?”
E passa a ser:
“Como devemos distribuir autoridade entre pessoas e agentes?”
Essa é uma pergunta de liderança.
O novo desafio executivo
É aqui que Agentic AI deixa de ser uma pauta de tecnologia e passa a ser uma pauta de negócio.
Quem será responsável por uma decisão tomada por um agente?
Como medir a qualidade dessa decisão?
Como garantir que o contexto do cliente acompanhe sua interação entre canais?
Como impedir que cada área construa agentes isolados, reproduzindo os mesmos silos que já existem?
Qual é o limite adequado de autonomia?
Quando uma decisão deve ser reversível?
Como equilibrar crescimento, custo, risco e confiança?
E talvez a pergunta mais difícil:
Estamos realmente construindo uma organização preparada para agentes ou apenas adicionando agentes a uma organização que continua funcionando da mesma maneira?
A diferença é enorme.
Porque agentes potencializam aquilo que encontram.
Se encontram dados fragmentados, potencializam fragmentação.
Se encontram processos ruins, aceleram processos ruins.
Se encontram decisões contraditórias, podem escalar a contradição.
Mas, quando encontram objetivos claros, contexto compartilhado, processos observáveis, direitos de decisão bem definidos e guardrails adequados, podem fazer algo muito mais poderoso:
transformar a organização em um sistema capaz de aprender e decidir continuamente.
O próximo Product Operating Model
Talvez seja essa a maior consequência da Agentic AI para Produto.
O Product Operating Model tradicional foi construído para organizar pessoas em torno de problemas, produtos, capacidades e fluxos de entrega.
O próximo modelo precisará organizar humanos e agentes em torno de resultados e decisões.
Isso significa conectar:
Estratégia → Produto → Dados → IA → Tecnologia → CX → Operações → Organização → Governança.
Não como departamentos que entregam coisas uns para os outros.
Mas como um sistema integrado de criação de valor.
Nesse contexto, Product Management pode assumir uma posição ainda mais estratégica.
Não apenas decidir o que construir.
Mas ajudar a definir o que o sistema deve otimizar, quais decisões pode tomar, quais limites precisa respeitar e como a organização aprende com o que acontece.
Essa é uma mudança importante.
Porque o diferencial competitivo da Agentic AI provavelmente não estará em quem possui mais agentes.
Estará em quem conseguir governar melhores decisões em escala.
E talvez seja justamente aí que esteja a próxima fronteira de Product Management.
Não desenhar apenas melhores jornadas.
Não automatizar apenas mais tarefas.
Mas construir produtos e organizações capazes de perceber, decidir, agir e aprender continuamente —sem perder de vista aquilo que continua sendo essencialmente humano.
Se produtos passam a tomar decisões em tempo real, qual deveria ser o novo papel do Product Manager: priorizar funcionalidades ou desenhar o sistema de decisões que determina o comportamento do produto? Vamos bater um papo sobre isso?
Consultoria Ágil
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