A crise silenciosa dos times de produto

Isso não é acaso.

84% dos times de produto acham que os produtos em que estão trabalhando não vão ter sucesso no mercado.

Esse número aparece no State of Product 2026, da Atlassian, acompanhado de outro dado que impede uma leitura confortável: 90% dos profissionais dizem que o trabalho ainda se parece com aquilo que os levou para a área de produto. As pessoas continuam envolvidas com o que fazem, mas não confiam no resultado final .

Isso não descreve falta de interesse. Descreve gente que executa sabendo que o desfecho é fraco.

O relatório mostra que o papel de produto ganhou espaço dentro das empresas.
85% dizem que lideram ou influenciam decisões estratégicas.
90% afirmam ter o mesmo peso que outras áreas nas conversas importantes.

Esses números indicam mudança real em relação a alguns anos atrás. Produto passou a ser chamado para decidir. O problema começa depois da reunião.

Quase metade dos times afirma que não consegue reservar tempo para planejamento estratégico ou construção de roadmap. A mesma proporção diz que não acompanha métricas com regularidade suficiente para orientar decisões. Pesquisa com clientes, análise de mercado e validação de hipóteses aparecem como atividades constantemente adiadas por causa da rotina diária .

Na prática, isso significa decidir com informação incompleta.

O relatório descreve um cenário em que times de produto são cobrados para definir direção, entregar resultados e responder por métricas financeiras, enquanto lidam com múltiplas demandas simultâneas, dependências entre áreas e mudanças frequentes de prioridade. O trabalho exige escolha constante, mas o tempo disponível não permite avaliar as escolhas.

Esse padrão aparece de forma clara quando o estudo pergunta quais são os maiores desafios do papel. O item mais citado é priorização. Quase 40% dos respondentes dizem que decidir no que focar é o principal problema do trabalho .

Priorizar se torna difícil quando os critérios mudam durante a execução.

A forma como engenharia participa do processo ajuda a explicar esse cenário.
80% dos times não envolvem engenheiros desde a fase de ideia ou definição do problema. Na maioria dos casos, a participação começa durante validação de conceito ou depois que o design já está definido. Em 21% dos times, engenharia só entra quando a solução já está fechada .

Quando isso acontece, decisões centrais já foram tomadas sem considerar esforço técnico, riscos de implementação ou alternativas viáveis. O espaço para escolha real já passou.

O relatório mostra que times que dizem ter pouca influência sobre decisões estratégicas são 41% mais propensos a acreditar que seus produtos não terão sucesso no mercado. A confiança no resultado acompanha a capacidade de participar da decisão .

Quando o time não decide, ele executa sem convicção.

A pressão por lucro tornou esse quadro mais visível. Nos últimos três anos, os respondentes relatam aumento no foco em métricas de rentabilidade, maior cobrança por velocidade e um ambiente percebido como mais competitivo. O relatório não trata isso como novidade, mas como intensificação de algo que já existia .

Mesmo assim, apenas 12% dizem achar recompensador trabalhar diretamente com métricas como receita, margem ou market share. Logo em seguida, o relatório apresenta o dado que explica essa rejeição: apenas 4% acreditam que as métricas atuais refletem o valor real do trabalho que fazem.

Quando perguntados sobre o que mudariam nessas métricas, os pedidos se repetem. Considerar colaboração entre áreas, impacto no cliente, equilíbrio entre curto e longo prazo e o esforço envolvido em resolver problemas reais. Não aparece rejeição ao resultado financeiro. Aparece dificuldade em ligar o esforço diário ao número final .

Nesse contexto, a inteligência artificial surge como novidade operacional, não como solução central.

A maioria dos times usa entre uma e três ferramentas de IA no dia a dia.
85% usam ChatGPT.
31% usam Microsoft Copilot.
29% usam Claude.

77% relatam algum ganho de produtividade.
38% dizem que esse ganho é alto ou muito alto .

Em termos de tempo, metade economiza entre 10 e 60 minutos por dia. Uma parcela menor economiza mais de duas horas. O relatório trata esse ganho como real, mas limitado.

A principal aplicação da IA está em tarefas repetitivas.
77% usam para automatizar atividades rotineiras.
60% usam para documentação de produto.

Menos de um terço usa com frequência para análise de dados, feedback de clientes ou pesquisa de mercado.

Quando o assunto é planejamento ou priorização, o uso praticamente desaparece.
77% não usam IA para lidar com mudanças de prioridade ou prazos, embora esse seja um dos usos mais desejados.

As razões aparecem de forma direta. Falta de integração com as ferramentas do dia a dia, desconfiança na precisão das respostas e, em empresas maiores, restrições relacionadas a segurança de dados.

O relatório é claro ao interpretar esse cenário. A IA ajuda a acelerar tarefas existentes, mas não resolve o que mais limita os times: pouco tempo para analisar opções, dificuldade de acessar dados confiáveis e pouca margem para discutir decisões antes de executar.

Quando os dados são cruzados, o padrão se repete. Times que se dizem totalmente alinhados aos objetivos da empresa têm 67% mais chance de achar recompensador trabalhar com resultados financeiros. Esse alinhamento aparece antes da cobrança, não depois.

O estudo destaca product operations como um fator associado a mudanças práticas. Times que contam com essa função dedicada relatam maior clareza sobre prioridades, maior envolvimento de engenharia desde o início e maior alinhamento com objetivos da empresa. O relatório evita afirmar causalidade, mas o padrão é consistente.

O State of Product 2026 não descreve times incapazes. Ele descreve empresas que aumentaram a cobrança sobre produto sem ajustar como decisões são tomadas, como prioridades são definidas e como o tempo do time é usado.

Quando isso acontece, o efeito não é abandono imediato. As pessoas continuam entregando, colaborando e participando. O que muda é a expectativa.

Elas seguem trabalhando já esperando que o produto não funcione.

É daí que vem o número dos 84%. Não como exagero pessimista, mas como leitura prática de quem está perto demais do trabalho para fingir surpresa.