AI Product Management System
Função
Design Engineer
Duração
Projeto contínuo
Responsabilidades
Arquitetura, Agentes, Engenharia de Prompts
Foco
IA-First & Product Management
CONTEXTO
Transformando a gestão de produto através de IA prática
Durante um processo de reestruturação interna na Flexpro Sistemas, surgiu a iniciativa de incorporar IA de forma prática nos fluxos de trabalho. A gestão de produto foi identificada como uma área crítica, onde grande parte do tempo era consumida por tarefas operacionais e não estruturadas.
O PROBLEMA
O trabalho de PM apresentava padrões claros de ineficiência: decisões não documentadas e difíceis de rastrear, tarefas pouco estruturadas chegando ao time de desenvolvimento e alto retrabalho por falta de clareza contextual.
Ineficiência
Descoberta baseada em opinião, não em processo estruturado.
Retrabalho
Necessidade constante de reexplicar contexto para os desenvolvedores.
OBJETIVO E ABORDAGEM
O objetivo foi construir um sistema que reduzisse o esforço operacional, estruturasse decisões e mantivesse a memória contínua do produto. Ao invés de usar IA como ferramenta pontual, desenhei um sistema onde o contexto é persistente e o conhecimento evolui com o uso.
DECISÃO DE ARQUITETURA
A principal decisão foi construir um sistema multiagente. Isso permitiu reduzir o consumo de tokens, aumentar a precisão e ativar contexto apenas quando necessário. A arquitetura foi dividida em quatro pilares fundamentais:
Context
Conhecimento estruturado e persistente do produto.
Agents
Comportamentos especializados para cada tipo de tarefa.
Knowledge
Memória viva e institucional do sistema.
Tasks
Saída estruturada, documentada e reutilizável.
SISTEMA DE AGENTES
Cada agente atua em um fluxo específico de PM: Discovery, Decision, Task-detail, Innovation, Improvements e Error-mapping. Isso transforma a IA de um assistente genérico em um operador especializado por contexto.
IA NA PRÁTICA
O Claude foi utilizado como infraestrutura ativa de desenvolvimento e execução. Isso incluiu o refinamento de prompts diretamente no fluxo de trabalho e a estruturação iterativa do sistema de arquivos para suporte aos agentes.
RESULTADOS E IMPACTO
Velocidade
Economia estimada de ~2h30 por semana em escrita de tarefas.
Qualidade
Diminuição drástica de retrabalho no time de desenvolvimento.
Memória
Redução total da dependência de conhecimento tácito.
APRENDIZADOS
IA performa melhor quando estruturada como sistema, não como ferramenta isolada. O contexto é o principal ativo em workflows com LLMs, e dividir problemas em agentes aumenta drasticamente a previsibilidade das respostas.