A 'Fábrica de Features' persite: Por que a obsessão por métricas e a IA podem agravar velhos problemas na gestão de produtos

A ideia da “fábrica de features” não é novidade, o conceito já assombra o desenvolvimento de produtos há uma década. O problema persiste quando o foco na entrega quantitativa de funcionalidades substitui a busca por soluções reais para problemas dos usuários. O que muda agora, e é o ponto central da cobertura do CEVIU News, é que a IA generativa surge como um amplificador potente para essa mentalidade.

Ferramentas de IA permitem gerar especificações e protótipos com uma velocidade inédita, criando uma ilusão de produtividade e acelerando a entrega de um volume imenso de funcionalidades sem validação adequada, como discutimos em “A Armadilha da Velocidade” (18 de setembro de 2026) e “O Risco da Construção Desenfreada na Era da IA” (8 de setembro de 2026). Isso esconde problemas culturais e organizacionais, como a falta de confiança entre equipes e a priorização de métricas de output, em vez de resultados de impacto.

Antes, a “fábrica de features” era um sintoma de problemas de gestão e cultura que levavam equipes a focar em entregar “mais” sem questionar o “porquê”. Hoje, a IA não apenas acelera esse processo, mas também o torna mais insidioso. Onde antes a criação de um backlog extenso era um esforço manual, agora a IA pode gerar uma avalanche de histórias de usuário e especificações plausíveis, mas sem validação real. É o que o autor da fonte chama de “slop tornadoes” gerados por PMs que usam IA para justificar qualquer business case.

A mudança é que a IA, com sua capacidade de gerar protótipos “perfeitos” demais (conforme abordado em “A IA e o risco de protótipos 'perfeitos' demais em gestão de produtos”, 17 de julho de 2026), pode mascarar a ausência de descoberta de produto e validação com clientes. Ela não só agrava as falhas existentes (tema de “Acelerando Falhas”, 11 de setembro de 2026) como também dificulta a percepção de que essas falhas estão ocorrendo, transformando a entrega de código em uma falsa métrica de valor, como debatemos em “Código não é produto” (2 de junho de 2026).

Para gerentes de produto, entender essa dinâmica é crucial para não cair na armadilha da produtividade ilusória. O verdadeiro desafio é utilizar a IA como uma ferramenta para aprimorar a descoberta e validação, não para acelerar a construção de funcionalidades desnecessárias. Ignorar isso significa construir produtos que não resolvem problemas reais, desperdiçar recursos e, no fim, impactar negativamente a experiência do usuário e o crescimento sustentável da empresa.