IA e o imposto da recontextualização em times de produto

O imposto da recontextualização

John Cutler abre a edição dizendo que está otimista em relação à IA em uma área específica: o custo de achatar a realidade organizacional para atender a quem tem mais poder, menos apetite por detalhes ou menos tempo para lidar com nuance. Quando um CEO afirma que algo é "detalhe demais" e que não se fará tanto assim, isso dispara um de dois caminhos: ou a organização investe muito tempo traduzindo a realidade em versões simplificadas e achatadas para relatórios e cascata de metas, ou simplesmente improvisa na última hora - o que Cutler chama de mecanismo de sobrevivência.

Esse custo de tradução entre versões da realidade é o que ele chama de "imposto da recontextualização", e pode ser tão grande que empresas acabam preferindo improvisar, já que ninguém quer que times passem tanto tempo fingindo que as coisas funcionam de um jeito ordenado só para produzir visões gerais "simples" que se consolidam perfeitamente.

Simplicidade como mecanismo de sobrevivência

Cutler ressalva que o desejo de simplicidade nas reuniões de alto nível não é mesquinharia: reflete uma barreira real de carga cognitiva. Líderes esperam "gerenciar por exceção", em vez de ver tudo. O problema é o trabalho pesado de recontextualizar informação e caçar exceções - justamente onde, segundo ele, a IA pode ajudar, desde que tenha o contexto bruto e que ele esteja razoavelmente atualizado.

O problema dos 10 stakeholders

Com 10 stakeholders, cada um querendo a informação "de um certo jeito", antes da IA havia duas opções: convencer todos a olhar a informação da mesma forma, ou produzir 10 versões de cada apresentação. É por isso, argumenta Cutler, que ferramentas de roadmap quase nunca circulam pelas organizações: como cada público extrai coisas diferentes do roadmap, é mais fácil montar algo ad hoc em PPTX ou Miro a cada vez.

Skills de IA como tradutores

Com IA, tornou-se possível deixar o time trabalhar como quiser e escrever uma skill para cada segmento de público, adaptada a como cada um entende e se importa com roadmaps. Não importa se o time trabalha com GitHub issues e Google Docs: pode-se apresentar tudo como roadmaps em swimlanes com entregáveis claros, ou numa visão orientada a resultados e métricas, ou o que mais servir para cada audiência.

A aplicação prática no novo emprego

No novo trabalho, Cutler conta que não querem forçar clientes a seguir as regras internas, mas também não querem transformar o Linear numa ferramenta hiper-abstraída que responda ao fluxo de cada cliente. Clientes querem as coisas do seu jeito e vêm primeiro; o time quer trabalhar do próprio jeito para fazer os clientes brilharem. O primeiro foco é criar skills que traduzam a forma interna de trabalhar para uma linguagem que empodere cada cliente, sem impôr palavras ou conceitos que eles não queiram usar.

A conclusão de Cutler

Ele reconhece os casos de uso sofisticados de IA, mas afirma que muito do valor está em fazer algo que sempre se quis fazer e que faltava tempo no dia para realizar. "Você não reinventa a roda. Apenas faz o que sabia que deveria fazer, mas não conseguia."

Contrapontos nos comentários

Nos comentários, Kevin Kasaei destaca que a ressalva entre parênteses - desde que haja contexto bruto e atualizado - é a linha que ninguém financia. Cita dados de terceiros: Menlo estimou o gasto corporativo com IA em 2025 em US$ 37 bilhões, com US$ 1,5 bilhão em armazenamento, recuperação e orquestração contra US$ 12,5 bilhões em APIs de modelos; e a Gartner encontrou 63% dos líderes de gestão de dados sem práticas de dados prontos para IA ou inseguros sobre tê-las. Para ele, o imposto se realoca em vez de desaparecer: sai de quem achata a apresentação e vai para quem mantém a fonte de verdade honesta - trabalho que geralmente não tem dono. Ele aponta ainda uma assimetria: uma apresentação feita à mão e errada tende a parecer errada na reunião, porque quem a fez hesita quando questionado; uma gerada por IA lê igual de qualquer jeito. Outro comentário, do grupo Software builders, resume: a IA pode traduzir entre stakeholders, mas não decide quando eles discordam.