Especialista de produto partilha o fluxo de trabalho de programação por intuição que está a substituir as passagens para a engenharia

Anton Ingachev é o fundador da Mini Apps Builder, uma plataforma sem código para criar aplicações do Telegram, onde é responsável pelo produto. Antes disso, ocupou vários cargos de CPO e Diretor de Produto.

Falámos com Anton para saber como está a eliminar as passagens de trabalho para a engenharia, programando ele próprio pequenas funcionalidades através de programação por intenção. Foi isto que nos contou.

Entrar na IA por necessidade

Trabalho na área de produto há mais de dez anos — fintech, plataformas de xadrez, blockchain, tecnologias de saúde. Fui CPO duas vezes e Diretor de Produto uma vez.

A minha jornada na IA começou por uma necessidade prática, não por uma estratégia. Há cerca de um ano e meio, fui cofundador da Mini Apps Builder — uma plataforma B2B2C sem código para criar aplicações do Telegram. Enquanto CPO sem experiência em engenharia, precisava de lançar funcionalidades rapidamente, sem esperar por um ciclo completo de desenvolvimento. Foi então que comecei a utilizar diariamente o Claude Code e o Cursor, não apenas para documentação ou prototipagem, mas também para trabalho em produção.

Para demonstrar todo o seu potencial, criei sozinho um produto pronto para produção — arquitetura, back-end, front-end, tudo — utilizando ferramentas de IA, sem uma equipa de engenharia. Foi então que deixou de ser «utilizo a IA para me ajudar a trabalhar mais depressa» e passou a ser «consigo criar e lançar produtos reais sozinho».

Agora, aplico a mesma abordagem na Mini Apps Builder — crio diretamente algumas funcionalidades, em vez de me limitar a especificá-las para os engenheiros.

Por isso, o meu percurso não foi «li sobre a transformação pela IA e decidi liderá-la». Em vez disso, precisava de avançar rapidamente sem uma equipa grande; a IA tornou isso possível e, agora, penso de forma diferente sobre a estratégia de produto por causa disso — todas as decisões do roteiro incluem agora a pergunta: «A IA consegue realizar esta etapa ou apenas dar-lhe apoio?»

Como a IA substitui o antigo modelo de passagem de trabalho nos fluxos de produto

Durante anos, acreditei que o trabalho de um gestor de produto terminava na especificação. Escrevemos os requisitos, mas não mexemos no código — esse é o trabalho do engenheiro. Ultrapassar essa fronteira parecia intrometer-me.

Essa é a maior mudança que a IA trouxe ao mundo dos produtos. Agora, trato sozinho de funcionalidades simples. Crio-as utilizando o Claude Code e lanço-as diretamente, sem esperar pela disponibilidade da engenharia.

Isso significa que conseguimos eliminar uma etapa completa de passagem de trabalho. Em vez de passar da especificação → revisão de engenharia → desenvolvimento → garantia de qualidade, muitas vezes crio e testo diretamente.

O nosso ciclo de lançamento é agora de duas ou três funcionalidades lançadas por semana com uma equipa de duas pessoas — abrangendo o sítio Web, o painel do comerciante, a própria Mini App do Telegram e o nosso painel de administração interno. Esse ritmo não seria possível com o antigo modelo de passagem de trabalho.

E isso também mudou a forma como penso sobre a estrutura da equipa. A limitação já não é «Quantos engenheiros temos?». Em vez disso, é «Com que clareza consigo especificar aquilo que quero?»

Um fluxo de desenvolvimento de funcionalidades apoiado por IA

Eis o aspeto do desenvolvimento de funcionalidades:

1. Descrevo a tarefa a um modelo de topo, como o Claude Code. Partilho aquilo de que gosto, aquilo de que não gosto, o problema que estamos a resolver e aquilo que não deve ser esquecido nem danificado. Forneço referências — por vezes de concorrentes diretos, mas nem sempre.
2. O modelo produz um plano detalhado. Leio-o. Se necessário, faço alterações ou questiono o plano.
3. Peço ao Claude que implemente o plano em código.
4. Crio um PR, que passa por verificações automatizadas antes de ser atribuído ao CTO.
5. Se estiver tudo bem, o CTO integra-o no ambiente de desenvolvimento, e eu testo-o no produto.
6. Se algo estiver incorreto, o CTO deixa comentários, peço ao modelo que os corrija e o processo repete-se.
7. Se algo estiver completamente errado, discuto com o CTO como melhorar as instruções dadas ao LLM e repito o processo.
8. Depois de testar no ambiente de desenvolvimento, lançamos em produção.

Pensamentos de Anton

Partilho aquilo de que gosto, aquilo de que não gosto, o problema que estamos a resolver e aquilo que não deve ser esquecido nem danificado.

Onde a IA pode ser aplicada nos fluxos de produto

As principais ferramentas de IA que utilizo são o Claude Code, o Codex, o Cursor, o Gamma, o Midjourney e o Figma Agent. Eis outras formas como utilizo a IA nos fluxos de trabalho de produto, juntamente com alguns dos benefícios:

1. Todo o nosso produto — interfaces, blogue, Centro de Ajuda, artigos sobre atualizações do produto — é traduzido para 20 idiomas quase em tempo real com um único clique.
2. Os artigos do blogue escritos por um LLM praticamente duplicaram o nosso tráfego de pesquisa — e os artigos demoram uma fração do tempo a ser produzidos.
3. Enquanto gestor de produto, a IA facilita o desafio às minhas próprias ideias — posso pedir-lhe que encontre dados que as apoiem ou refutem.
4. Escrever notas de lançamento deixou de ser um problema, uma vez que a IA trata disso quase automaticamente.

Sinceramente, não consigo indicar um único lugar onde a IA não seja útil. Em quase todo o lado, utilizá-la traz um benefício claro. Sim, os seres humanos precisam de verificar os resultados, ajustá-los e treiná-la, mas sempre que existe um objetivo claro e uma compreensão de como o alcançar com IA, o processo melhora.

Porque é que a IA precisa do contexto adequado antes de ser integrada nos fluxos de trabalho

Quando se trata de IA, o contexto é tudo.

Antes, escrevia artigos para o blogue com base num briefing de um especialista em SEO. Demorava duas a três horas. Depois, carreguei o contexto do projeto para um LLM e forneci-lhe diretamente o briefing — agora, os artigos demoram 5-7 minutos. E, como referi acima, têm uma qualidade superior, o que resultou no dobro do tráfego.

Mas quando pedi ao especialista em SEO que os escrevesse com IA, fiquei surpreendido com a fraca qualidade dos resultados. A razão? O LLM dele tinha muito menos contexto do projeto do que o meu.

Seja qual for o fluxo de trabalho, invista em fornecer contexto às suas ferramentas de IA!

Porque é que os líderes de produto têm de reformular alguns fluxos de trabalho de produto, mas não necessariamente todos

O meu conselho? Integre a IA na maioria dos seus processos desde já. Já não estamos em 2022; o valor é agora evidente. A IA é indispensável.

Os líderes de produto devem reexaminar todos os processos e ferramentas anteriormente considerados ideais. Mas isso não significa necessariamente reformulá-los todos com IA. Tem de compreender as limitações da IA, os seus próprios pontos fortes e fracos, o produto em que está a trabalhar, os orçamentos, entre outros aspetos.

A configuração será diferente para cada projeto específico. Tudo é flexível. E não existem boas práticas estabelecidas. Isso complica as coisas.

A única forma de perceber o que funciona para o seu produto é através da experimentação prática.

Reflexões de Anton

O meu conselho? Integre a IA na maioria dos seus processos desde já. Já não estamos em 2022; o valor é agora evidente. A IA é indispensável.

Acompanhe

Pode acompanhar o trabalho de Anton Ingachev no LinkedIn e no GitHub. E conheça também o Mini Apps Builder.

Em breve, mais entrevistas com especialistas no The CPO Club!