Se o seu backlog só cresce desde que o time começou a prototipar com IA, você não está sozinho. Gerar ficou barato — decidir o que tirar do ar continua sendo trabalho humano, e a maioria dos times parou de reservar tempo pra isso.
Complexidade não avisa quando chega. Ela se acumula uma feature de cada vez, cada uma parecendo pequena demais pra merecer uma conversa sobre cortar.
O roteiro de uma sessão de corte
- 1. Liste tudo que foi lançado nos últimos 90 dias, sem julgar ainda — só mapear.
- 2. Meça uso real de cada item, não intenção. O que tem dado de uso, usa; o que não tem, é candidato.
- 3. Defina o limite de corte antes de olhar os números — combine o critério com o time primeiro, pra não virar debate político depois.
- 4. Corte o que está abaixo do limite. Sem exceção “só mais um mês pra ver”.
Por que a IA tornou isso mais urgente
Gerar complexidade nunca foi tão rápido — um agente propõe uma feature nova em minutos, sem o atrito natural que antes forçava alguém a justificar o esforço de construir. Esse atrito costumava ser um filtro de qualidade por acidente. Sem ele, o filtro precisa ser deliberado.
Teoria X Prática
Modelos clássicos de gestão de produto tratam simplificação como um projeto pontual — uma limpeza que se faz de tempos em tempos. Com geração assistida por IA, a complexidade cresce continuamente, então o corte também precisa virar rotina, não evento.
Implicação pro gestor
Reserve um horário fixo — mensal, não anual — só pra essa sessão. Se não tiver dono e data no calendário, a complexidade sempre ganha, porque cortar nunca parece urgente até já ser tarde.
Esse instinto de simplificar por subtração é a marca registrada do arquétipo Sweeper — o mais raro dos cinco, e cada vez mais valioso. Descubra se é o seu: faça o Teste de Arquétipo → DESCUBRA SEU ARQUÉTIPO
