Por: Rodrigo Aquino     307 visualizações     Tempo leitura: 3 min

A adoção de Inteligência Artificial no desenvolvimento de software está provocando uma mudança importante na forma como as empresas devem pensar a organização de seus times. A IA tende a aumentar significativamente a produtividade de desenvolvedores, QAs e outros profissionais envolvidos na construção de produtos digitais. Isso significa que o principal gargalo das organizações pode deixar de estar na capacidade de desenvolvimento e passar a estar na capacidade de decidir o que realmente deve ser desenvolvido.

Nesse cenário, simplesmente aumentar a velocidade dos times não é suficiente. Se acelerarmos a execução de demandas mal compreendidas, apenas produziremos soluções erradas mais rapidamente.

Uma estratégia possível é estruturar o fluxo de trabalho em dois backlogs distintos.

O primeiro pode ser chamado de Backlog de Descoberta ou de Demandas. Nele estão todas as solicitações, problemas, oportunidades e necessidades identificadas pela organização. Antes de uma demanda entrar no desenvolvimento, ela precisa ser melhor compreendida.

Esse processo exige pessoas capazes de cadenciar as demandas, investigar suas causas e ir ao Genba, ou seja, aproximar-se do local onde o problema realmente acontece. É nesse momento que ferramentas de IA também podem ser utilizadas para organizar informações, analisar históricos, identificar padrões, levantar hipóteses e apoiar a compreensão do problema.

Entretanto, a IA não substitui a necessidade de entender o contexto. É preciso conversar com usuários, observar processos, compreender restrições e validar se o problema identificado é realmente aquele que precisa ser resolvido.

Somente depois dessa etapa uma demanda deve ser selecionada para o segundo backlog: o Backlog de Desenvolvimento.

Esse segundo backlog representa aquilo que a organização efetivamente decidiu construir. A diferença é fundamental: não estamos mais discutindo simplesmente “o que alguém pediu”, mas qual problema foi validado e qual resultado queremos alcançar.

Nesse momento, o Product Owner passa a trabalhar com um direcionamento muito mais claro. Em vez de utilizar seu tempo tentando descobrir o problema enquanto o time já está desenvolvendo, o PO pode concentrar-se em encontrar a melhor solução para uma necessidade previamente compreendida.

E é justamente aqui que a IA pode gerar um ganho extraordinário.

Quero saber mais sobre
Topologia de times usando IA

Com um problema bem definido, contexto adequado e critérios claros, desenvolvedores e QAs podem utilizar IA para acelerar análise, geração de código, testes, documentação, revisão e diversas outras atividades. O time de desenvolvimento torna-se mais produtivo e consegue transformar decisões de produto em soluções digitais em uma velocidade muito maior.

Essa mudança, porém, cria uma nova necessidade de organização.

Olhando o fluxo de ponta a ponta, surge espaço para o papel do Value Stream Manager. Sua responsabilidade não deve ser simplesmente gerenciar pessoas, mas olhar para o fluxo completo de geração de valor: desde a entrada da demanda, passando pela descoberta e priorização, até o desenvolvimento e a entrega do resultado.

O Value Stream Manager pode atuar justamente na interface entre os dois mundos: garantindo que exista um fluxo saudável de demandas qualificadas para os times de desenvolvimento, eliminando gargalos e acompanhando se aquilo que está sendo produzido realmente gera valor.

Assim, a topologia dos times na era da IA não deveria simplesmente buscar equipes menores ou produzir mais código. O verdadeiro objetivo deve ser separar claramente a descoberta da execução e aumentar a qualidade das decisões antes de acelerar a construção.

A IA torna o desenvolvimento mais rápido. Por isso, paradoxalmente, torna-se ainda mais importante desacelerar no momento certo: entender o problema, ir ao Genba, tomar boas decisões e somente então acelerar a solução.

A vantagem competitiva não estará apenas em quem desenvolve mais rápido, mas em quem consegue decidir melhor o que deve ser desenvolvido e transformar essa decisão em valor com a maior velocidade possível.

Quero saber mais sobre
Topologia de times usando IA

 

Data da publicação: 05/08/2026

Gostou do artigo? Para receber nossos informativos clique aqui.