Aprendizado ágil é o diferencial em um mercado cada vez mais guiado por IA

Durante muito tempo, especialmente no início da pandemia, desenvolver um produto digital representava o principal obstáculo para startups e empresas de tecnologia. A escassez de talentos técnicos, a limitação de recursos financeiros e a complexidade dos ciclos de desenvolvimento faziam com que transformar uma ideia em um produto funcional fosse, por si só, uma vantagem competitiva relevante. Quem conseguia construir primeiro frequentemente conquistava espaço antes que o mercado amadurecesse.

Essa dinâmica mudou de forma significativa com a popularização das inteligências artificiais generativas e assistivas. Hoje, para a maioria dos negócios digitais, criar software deixou de ser o desafio central. Com poucos cliques e prompts bem formulados, tornou-se possível sair de um conceito inicial para um produto minimamente utilizável em um intervalo de tempo drasticamente menor. Atividades antes associadas a equipes numerosas e longos prazos, como escrever código, revisar funcionalidades, testar hipóteses e documentar processos, passaram a ser aceleradas por sistemas de IA que ampliam a capacidade humana.

Os efeitos dessa transformação já são observáveis de forma concreta. Um estudo publicado na plataforma científica arXiv, que acompanhou o trabalho de 300 engenheiros em ambientes corporativos, aponta uma redução de 31,8% no ciclo de revisão de pull requests e um aumento de aproximadamente 28% no volume de código enviado à produção. Entre os usuários mais intensivos dessas ferramentas, os ganhos de produtividade chegaram a até 60%, indicando organizações capazes de entregar mais em menos tempo, com menor fricção operacional e ciclos de melhoria mais curtos.

Esse ganho de eficiência não se restringe a grandes estruturas corporativas. Outro estudo recente, também publicado no arXiv e baseado na análise de 1.800 startups, mostra que a adoção consistente de inteligência artificial, combinada a práticas de prototipagem rápida e experimentação, reduz incertezas e acelera a validação de hipóteses. Na prática, startups conseguem lançar produtos e iterar com agilidade mesmo operando com equipes enxutas e recursos limitados. A inteligência artificial atua, assim, como um multiplicador de capacidade, permitindo que negócios avancem em meses o que antes demandava anos.

É a partir dessa mudança estrutural que growth assume um papel central. Não mais como um conjunto de táticas oportunistas ou experimentos desconectados, mas como uma disciplina estratégica que articula produto, marketing, dados e vendas em torno de um objetivo comum: aprendizado contínuo orientado a crescimento. Com a redução da barreira técnica, o principal desafio deixa de ser construir rápido e passa a ser converter eficiência de desenvolvimento em tração real. Growth atua como o sistema que transforma velocidade técnica em crescimento mensurável, assegurando que o que é construído encontre demanda, gere uso recorrente e produza valor sustentável ao longo do tempo.

A inteligência artificial também eleva o nível de exigência do mercado. Se antes lançar rapidamente era suficiente para gerar atenção inicial, hoje isso representa apenas o ponto de partida. A abundância de produtos tecnicamente bem executados reduz o tempo de tolerância do usuário a experiências que não evoluem. Soluções que chegam cedo, mas não incorporam aprendizados do uso real, perdem relevância com a mesma rapidez com que surgem, independentemente do grau de sofisticação tecnológica.

O diferencial passa a estar na capacidade de testar hipóteses de forma contínua, interpretar sinais muitas vezes imperfeitos do mercado e ajustar a proposta de valor em ciclos cada vez mais curtos. Growth organiza esse processo de aprendizado ao criar cadência, priorização e critério para a tomada de decisão. Em vez de depender de grandes lançamentos ou apostas pontuais, empresas mais competitivas constroem vantagens incrementais ao longo do tempo, por meio de testes sistemáticos, ajustes progressivos e refinamento constante da estratégia.

Vencer, portanto, deixou de ser apenas uma questão de lançar primeiro. Em um mercado saturado por soluções tecnicamente competentes, vence quem aprende mais rápido, entende melhor o comportamento do usuário e transforma esse entendimento em melhorias concretas de produto, mensagem e canais de distribuição. A inteligência artificial acelera o ritmo do jogo, mas é a maturidade da estratégia de go to market que define quem consegue sustentar crescimento em um ambiente cada vez mais competitivo.

*Leonardo Velozo é especialista em estratégias de crescimento de produto, implementação de inteligência artificial no go-to-market, product discovery e product design.