Este conteúdo foi traduzido e inspirado no artigo de Tal Raviv, publicado na Lenny’s Newsletter de 29 de abril de 2025, incluindo as imagens.
A gestão de produtos é uma área dinâmica e multifacetada. Contudo, muitas vezes os Product Managers ficam sobrecarregados com tarefas operacionais que consomem tempo e energia. Relatórios, reuniões e atualizações constantes podem desviar o foco do que realmente importa: entender o cliente, ampliar a visão de negócio, analisar dados e impulsionar a inovação.
Em um cenário onde as equipes estão cada vez mais enxutas, os PMs acumulam funções que, embora essenciais, são repetitivas e desgastantes. Essa sobrecarga operacional não só reduz a eficiência como também pode levar à desmotivação. A boa notícia é que existe uma solução para esse problema: agentes de IA.
Veja também: Guia do ChatGPT para organizar e otimizar suas demandas
O que são agentes de IA, afinal?
Esqueça o hype. Em vez de pensar em nomes ou definições complexas, pense no comportamento.
Um agente de IA é, basicamente, um sistema que:
- Age de forma proativa (não espera você pedir)
- Faz planos e executa
- Usa o contexto da sua empresa ou rotina
- Acessa dados em tempo real
- Toma ações concretas (como mandar uma mensagem, atualizar um CRM ou abrir um ticket)
- Aprende com os próprios resultados
Quanto mais dessas habilidades um sistema tem, mais próximo ele está de ser um “agente” de verdade.
Hoje, a forma mais acessível de usar agentes no dia a dia de Produto são as chamadas “automações com IA”, como as oferecidas por ferramentas como Zapier Agents, Lindy AI, Cassidy, Relay App, Gumloop, entre outras.
Como implementar os agentes de IA na prática
Para adotar agentes de IA de forma eficaz, a dica é:
- Identificar tarefas repetitivas: mapear atividades que consomem tempo e são passíveis de automação.
- Escolher a plataforma adequada: muitas ferramentas oferecem soluções adaptáveis de acordo com as necessidades da equipe.
- Definir objetivos claros: estabelecer metas específicas para a atuação do agente.
- Monitorar e ajustar: avaliar o desempenho do agente e realizar ajustes conforme necessário.
Por que usar agentes de IA para a gestão de Produto?
Em resumo, os agentes farão o boa parte do trabalho operacional por você, o que dá mais tempo para você realizar tarefas estratégicas. Por exemplo, dedicar mais tempo ao planejamento e a pesquisas de inovação; e melhorar a experiência do usuário, com maior foco em analisar interações e feedbacks.
Criando seu primeiro agente: do zero ao funcional em 10 passos
Vamos para a prática. Que tal um agente que automaticamente prepara você para reuniões com clientes?
Você vai precisar de:
- Uma conta no Zapier Agents
- Acesso ao Google Calendar (ou Outlook)
- Integração com Slack (ou Microsoft Teams)
Passo a passo:
- Primeiro, crie uma conta no Zapier e entre em “Zapier Agents” (diferente dos “Zaps” tradicionais).
2. Clique em “Create a custom agent”, dê um nome e escolha “Start from scratch”.
3. Vá em “Configure” > “Create behavior”.
4. Programe o agente para rodar todos os dias às 8h, ou em outro horário de sua preferência.
5. No campo de instruções, cole este prompt:
Veja meus compromissos de hoje no calendário, identifique os participantes externos (com e-mails de domínios diferentes do meu) e busque informações públicas sobre eles (cargo, empresa, histórico profissional etc.). Envie um resumo por mensagem direta no Slack com:
- Nome da reunião
- Horário
- Informações dos participantes externos
6. Use a função “Insert tools” para conectar ao seu calendário (ex: Google Calendar).
7. Escolha seu calendário pessoal.
8. Agora insira a ferramenta de mensagens (Slack ou Teams) com a mesma função “Insert tools”.
9. Teste o fluxo.
10. Pronto! Seu agente agora funciona todos os dias pela manhã e te entrega insights antes das reuniões.
Como planejar o seu próximo agente de IA
Com o primeiro rodando, é hora de pensar no próximo. A pergunta mágica aqui é:
O que eu delegaria para um estagiário júnior?
Procure por tarefas que:
- Exigem algum raciocínio, mas não sua expertise completa
- São recorrentes
- São simples, mas tomam tempo (ex: monitorar concorrência, gerar rascunhos, organizar feedbacks)
Evite tarefas pontuais gigantescas. Se precisar lidar com algo assim, talvez seja melhor usar um LLM como o ChatGPT ou Claude diretamente, de forma manual.
Checklist para planejar um bom agente
- Entendo bem essa tarefa?
Você já a executou na prática? Sabe o que é sucesso e o que é ruído?
- Posso começar menor?
Corte escopo. Comece com o passo mais repetitivo e vá expandindo.
- Consigo manter o risco baixo?
Evite que o agente tome decisões sozinho. Prefira sugestões, rascunhos e mensagens privadas.
- Estou dando contexto suficiente?
Diga o que é importante, onde estão os dados e como ele deve agir.
- Estou próximo(a) das opiniões dos clientes?
Use a IA para organizar. Mas mantenha sua cabeça conectada ao que os clientes dizem, sem terceirizar tudo para resumos automáticos.
Como construir agentes com linguagem natural
Hoje, a principal barreira para trabalhar com agentes de IA não é só a segurança, o custo ou até as famosos “alucinações”. O desafio maior é a curva de aprendizado. A última coisa que um Product Manager quer é mais uma ferramenta difícil de aprender.
Muitas plataformas de agentes exigem lógica de programação, raciocínio em blocos e até uma mentalidade quase técnica. Não é exatamente codar, mas está bem perto disso.
A solução? Use IA para te ajudar a usar IA
Ferramentas como Cassidy, Relevance, Zapier Agents, Gumloop (com seu assistente “Gummie”) e Manus já estão oferecendo formas de criar agentes com prompts em linguagem natural.
Entretanto, algumas ainda têm limitações. Por exemplo, a Manus, que tem um ótimo sistema de planejamento, mas integrações limitadas com ferramentas de trabalho.
A seguir, confira um prompt pronto que você pode usar em qualquer ferramenta de IA com capacidade de busca e raciocínio avançado, como o o3 da OpenAI ou o Perplexity Deep Research).
Prompt para criação de agentes de IA
Abaixo estão meus objetivos para um fluxo de trabalho com agente de IA. Você é um especialista em explicar como construir agentes de IA para iniciantes. Quero criar um agente em uma das seguintes plataformas: Relay App, Lindy AI, Zapier Agents (não os Zaps), Cassidy AI, Gumloop ou Relevance AI.
Para cada plataforma, usando apenas a documentação, tutoriais ou vídeos oficiais, crie um passo a passo explícito e didático de como construir esse agente. Faça isso separadamente para cada uma.
Mantenha o processo o mais simples possível. Nenhuma recomendação deve exigir codificação. (Se não tiver como evitar API ou Webhook, explique claramente como usar).
Não pule nenhum passo, mesmo os mais óbvios. Se alguma etapa pedir um prompt ou string de busca (como no Gmail), escreva para mim.
Se você sugerir um recurso, certifique-se de que ele existe na plataforma. Se tiver dúvidas, sinalize com o emoji 🚨 e ofereça alternativas com ♻️.
Para cada plataforma, diga também o que preciso configurar fora dela (ex: permissões, contas conectadas) e os riscos envolvidos. Se houver uma ferramenta melhor, recomende e repita o processo para ela.
Se perceber que o que estou pedindo é uma tarefa pontual (não contínua), sugira um caminho melhor usando LLMs, mesmo que um pouco mais manual.
Oportunidade
[Se sua liderança te designasse um estagiário júnior esperto e esforçado, o que você o faria fazer? Por quê isso é útil e de alto impacto?]Instruções para o agente de IA seguir
[Explique ao “estagiário” como você faria isso, no estilo: “Sempre que acontecer ____, quero que você decida ___, com base nesses dados ___, e usando pesquisa na web se necessário. Depois, compare com os dados da última vez e execute ____. Me avise antes de finalizar via DM/email/etc.”]
É importante ressaltar que o resultado desse prompt varia. Às vezes, a entrega é altamente satisfatória; às vezes precisa de ajustes.
Torne-se um Product Manager que entende e domina a Inteligência Artificial
O mercado de Produto está cada vez mais em busca de profissionais que sabem usar a IA além dos prompts. O novo curso da PM3 de AI Product Specialist foi desenvolvido justamente com esse propósito. É uma formação para quem quer ir além do hype e se tornar um PM pronto para liderar na nova era dos produtos digitais — com consciência, repertório técnico e visão de produto.
Você vai aprender a entender quando e como utilizar inteligência artificial para resolver problemas de produto, seja adotando soluções prontas do mercado ou construindo uma IA do zero.
Para chegar nesse nível de autonomia, o curso combina:
- Domínio técnico, com conteúdos sobre modelos, arquitetura, avaliação, riscos e integração da IA ao produto.
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