🗺️AI & The Future

Muito menos construção do que o título sugere. Um dia típico combina revisão de dados de uso, conversa com clientes ou equipes de vendas sobre o que eles precisam, redação ou refinamento de especificações para engenheiros e participação em reuniões de planejamento para decidir o que será construído a seguir e o que será cortado. Muito pouco do dia envolve escrever código, desenhar uma tela ou enviar qualquer coisa pessoalmente.

Não, embora ajude em funções que exigem muito software. Muitos gerentes de produto vêm da engenharia, mas muitos vêm do design, marketing, consultoria ou suporte ao cliente. O que importa mais do que um diploma específico é ser capaz de ler dados, escrever com clareza e se manter em uma sala com engenheiros, sem precisar escrever o código sozinho.

Não, apesar do título semelhante. Um gerente de projeto monitora se o trabalho está dentro do cronograma e do orçamento, coordenando os cronogramas de toda a equipe. Um gerente de produto decide o que deve ser construído em primeiro lugar e por quê, controlando o negócio subjacente e o raciocínio do cliente. Na prática, muitas empresas confundem os dois papéis, especialmente em organizações mais pequenas, mas a questão central que cada uma responde é diferente.

Os gerentes de produto quase nunca têm engenheiros, designers ou qualquer outra pessoa subordinada diretamente a eles – o trabalho é frequentemente descrito como liderar por meio de influência e não de autoridade. Um gerente de produto define prioridades e o raciocínio por trás delas, mas um gerente de engenharia ou líder de equipe geralmente decide como o trabalho realmente será feito e por quem.

Varia enormemente de acordo com o país e a empresa. Nos Estados Unidos, a remuneração total numa grande empresa tecnológica normalmente atinge os seis dígitos, uma vez incluídos os bónus e as ações, enquanto na Índia ou em grande parte da América Latina o cargo equivalente paga uma fração disso. Somente o salário base, sem ações, normalmente está mais próximo do salário de um engenheiro sênior na mesma empresa.

Partes do trabalho que envolvem resumir dados, redigir uma primeira versão de uma especificação ou sintetizar feedback do cliente já são mais rápidas com ferramentas de IA. O que continua a ser difícil de automatizar é decidir que ideia vale a pena prosseguir, negociar compromissos entre pessoas que discordam e ser responsável quando uma aposta não compensa — decisões de julgamento pelas quais um modelo não pode ser responsabilizado.