Todo mundo vai virar gerente
Josh Woodward, head do Gemini no Google, disse numa entrevista recente uma coisa que parece óbvia mas tem uma consequência que a maioria das empresas ainda não processou:
“você está passando de fazer para dirigir, e isso significa que todo mundo vira gerente.”
A entrevista era sobre o lançamento do Gemini Spark, mas essa frase estava no meio de uma conversa sobre outra coisa e por isso ficou mais honesta do que as partes escritas por time de comunicação.
O contexto era o seguinte: no Google Labs, onde nasceram o NotebookLM, o Google Flow e o AI Studio, as equipes têm cinco ou seis pessoas, quase nenhuma reunião de aprovação, e o critério para continuar ou parar um projeto é observar se as pessoas que testam o produto têm os olhos iluminados ou recuam na cadeira. Woodward mencionou isso depois de alguém perguntar como o Google conseguia lançar uma funcionalidade de voz que foi codificada dois fins de semana antes de aparecer no palco do Google IO. A resposta não foi um processo ágil descrito em slide, foi essa coisa menos glamurosa: equipe pequena, autonomia real, vai lá mostrar pra pessoa e vê a reação dela.
Isso já seria interessante em contexto normal, mas tem uma camada específica que importa para quem está construindo produto com IA agora. Quando as ferramentas fazem a parte de execução, o que sobra para os humanos é tomar as decisões que as ferramentas não conseguem tomar sem input: o que construir, em qual ordem, para quem, com qual grau de acabamento mínimo para valer a pena mostrar. Essas decisões sempre existiram, mas eram diluídas no volume de trabalho operacional. Quando o operacional vai para o agente, as decisões ficam mais visíveis e mais frequentes.
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Woodward deu um exemplo de como isso aparece na prática: o Google começou a discutir se vai precisar estender treinamento de liderança para toda a empresa, não só para quem tem subordinados diretos. Hoje, manager training é feito com uma fração do time. Se cada pessoa vai gerenciar agentes em paralelo, coordenando dezenas de tarefas rodando em máquinas virtuais no Google Cloud, a habilidade de definir o que você quer como resultado antes de saber como chegar lá vira pré-requisito para qualquer função, não diferencial de carreira.
A pergunta que isso deixa aberta para qualquer empresa é mais difícil do que parece. Porque ter uma pessoa boa em tomar decisões é diferente de ter uma pessoa boa em executar, e a maioria das estruturas de carreira e contratação ainda mede a segunda coisa. Um engenheiro sênior é sênior porque entrega código, um analista é promovido porque entrega análise, e o que acontece com esses critérios quando o código e a análise passam a ser produzidos em volume pelo agente e o humano fica responsável por dizer se aquilo era o que devia ser construído?
Esse julgamento, o de reconhecer quando a saída do agente está errada mesmo que tecnicamente correta, exige um tipo de experiência que leva tempo para formar e que não aparece no output de ninguém enquanto a maior parte do trabalho ainda é operacional.
O outro lado da entrevista, sobre como o Google decide continuar ou matar um produto em estágio inicial, conecta com isso de uma forma que Woodward não tornou explícita mas está lá. Ele disse que métricas de retenção e dashboards chegam depois, que num primeiro momento o que vale é observar se o produto faz sentido para quem está usando, e que as equipes do Labs costumam perceber antes dele se algo tem futuro ou não.
Esse tipo de avaliação qualitativa, olhar para alguém usando um produto e reconhecer se a interação está resolvendo o problema real ou apenas parecendo resolver, é o mesmo músculo que vai fazer diferença quando agentes estiverem gerando protótipos, análises e apresentações em série e alguém precisar dizer qual deles vale continuar.
O problema é que esse músculo é ruim de treinar em escala e difícil de medir. Você consegue medir quantas tarefas um agente completou. Não consegue medir facilmente o quanto a pessoa que configurou aquelas tarefas estava certa sobre o que precisava ser feito. E se a maior parte do trabalho operacional sumiu, o que vai aparecer nos registros de desempenho das pessoas é cada vez mais essa camada de julgamento, que tem menos evidência visível e mais risco de ser confundida com intuição ou, pior, com opinião.
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