Alexandre Stumpf, CTO da doc9, participou de painel sobre inteligência artificial ao lado de executivos da HPE Brasil, Triider & ZIA e DBServices. Da experimentação diária ao futuro do Product Manager, confira as principais lições sobre como usar IA com segurança e resultado.
A inteligência artificial vai substituir os times de produto? Para o CTO da doc9, Alexandre Stumpf, a resposta é direta: não. O que a IA está fazendo é mudar a composição dos times e o jeito de construir produtos digitais — e quem entender essa diferença sai na frente.
Foi esse o tom da participação de Stumpf no painel sobre IA aplicada à gestão de produtos digitais, realizado no dia 2 de julho de 2026 no Tecnopuc, em Porto Alegre. A discussão reuniu ainda Rogerio Timmers, Diretor de R&D da HPE Brasil, e Paulo Gil, co-founder da Triider & ZIA, com mediação de Leonardo Mello, Delivery Manager da DBServices.
Reunimos abaixo as sete principais lições do painel.
1. Experimentação diária é o hábito que separa os times que evoluem
Perguntado sobre os pequenos hábitos que fazem diferença quando repetidos todos os dias, Stumpf não citou nenhuma ferramenta, mas uma postura: experimentação.
“Equipes que se permitem experimentar, testar, criar e abandonar ideias de maneira natural evoluem mais rápido. Entender que mudou a maneira de criar e gerir produtos digitais é fundamental. Criar e testar é rápido.”
Se o custo de criar e testar despencou, a vantagem competitiva deixou de estar em acertar de primeira — e passou a estar na velocidade com que o time aprende.
2. O momento da virada: quando um CEO abriu um pull request
Convidado a apontar o instante em que sentiu que a IA havia mudado de fato a construção de produtos digitais, Stumpf contou uma história. Em uma conversa, um CEO relatou, com um sorriso no rosto, que havia pego um ticket no Jira e, usando IA, gerado o pull request que corrigia o bug reportado. Stumpf já havia feito o mesmo em seu dia a dia técnico — mas ver a cena protagonizada por um CEO mudava tudo.
“Naquele momento eu entendi que alguns obstáculos haviam caído de vez. Sabe qual a maior dor de um CEO? Saber se o time está produzindo de acordo com o investimento que está sendo feito. Quando ele consegue enxergar isso por conta própria, algumas coisas mudam bastante.”
A ressalva, porém, veio na sequência: gerar uma solução não é o mesmo que responder por ela. Discernir se a correção está certa, se pode subir para produção, se passa pelo merge — tudo isso continua sendo trabalho humano. “A IA não tem como assumir as consequências. O humano continua responsável pela tomada de decisão.”
3. Na doc9, a IA domina processos e alavanca produtos — com guardrails e revisão humana
Atuando em um domínio em que precisão e rastreabilidade são críticas — documentos, prazos e serviços jurídicos —, a doc9 tem um método claro para introduzir IA sem comprometer a confiabilidade.
No core da plataforma, a IA entra como aceleradora do time de desenvolvimento, sempre com revisão humana obrigatória. Onde ela avança com mais força é nas camadas ao redor: automação do desenvolvimento dos robôs de coleta de dados, geração automatizada de suporte a novos sistemas, validação do que é criado — e até testes de robôs com capacidade de auto healing, que se corrigem diante de mudanças nos sistemas que acessam.
“O aprendizado é inserir IA aos poucos, com guardrails claros e bem delimitados, mantendo uma governança muito rígida quanto ao que aprovamos. Nada vai para produção sem conferência manual.”
4. Governança: risco corporativo, propriedade intelectual e monitoramento
Para Stumpf, a discussão sobre responsabilidade tem uma resposta institucional: quando um produto erra com base em recomendação de IA, a responsabilidade é da empresa.
“Usar IA pode ser um risco e, no meu entendimento, ele deve ser assumido pela empresa. Usar inadvertidamente, sem controle e sem guardrails claros e eficientes é o risco.”
Daí a insistência na governança ativa. “IA é ferramenta de trabalho, assim como o e-mail, como o Word. Se você não sabe quem está usando, para quê e por quê, perde o controle.” Além disso, há uma camada que muitas empresas ignoram: o que se produz com IA é propriedade da empresa — o que exige extremo cuidado com o que é gerado e onde.
Na prática, isso vira monitoramento contínuo. O CTO citou o cruzamento do consumo de IA por desenvolvedor com os indicadores de entrega de valor, que já permitiu identificar distorções — como o uso de ferramentas e credenciais corporativas em repositórios externos à empresa. “Cruzar o consumo com a entrega de valor do negócio é onde está o segredo.”
5. Segurança de dados: modelos internos e IA Segura
Questionado sobre o dilema de treinar ou customizar modelos de IA sem expor dados de clientes, Stumpf foi categórico:
“Tudo que sai da sua rede, da sua aplicação, para LLMs externas está inseguro.”
A resposta da doc9 — que trafega grande volume de arquivos e documentos jurídicos — está na arquitetura: camadas de controle, inspeção e anonimização de dados, com evolução para modelos de IA internos. “Os escritórios têm suas bases de jurisprudência e de processos. O uso do dado proprietário deles, com inteligência aplicada ali dentro, é o caminho. Porque tudo que sai, novamente, perdeu o controle.”
6. O que já é maduro — e o que ainda é hype
Na rodada sobre casos de uso, Stumpf apontou dois que considera maduros e que todo time de produto deveria adotar: protótipos e discovery acelerado. As ferramentas de geração de interface encurtaram brutalmente o ciclo entre a ideia e o protótipo testável e resumo e síntese de reuniões, pesquisas com usuários e feedback de clientes. “Barato, confiável e libera o tempo de gente cara.”
E o hype? A ideia de que a IA vai substituir o time inteiro. “O que existe é IA mudando a composição do time, não eliminando o time” — transformação que a própria doc9 vive.
7. Pessoas no centro: cultura, liderança e as competências que valem
A adoção de IA, lembrou Stumpf, é tão cultural quanto técnica. Ao testar uma ferramenta de code review com IA configurada em tom mais crítico, percebeu resistência imediata do time — que pediu para desativá-la. Ao investigar, encontrou a raiz: o receio de que as críticas fizessem sentido. A resposta foi coaching interno e um papel ativo da liderança.
“Essa ameaça que o time sente é o desafio da liderança: dar tranquilidade, guiar o time para que ele possa, através da IA, produzir mais, entregar mais, focar no valor para o negócio.”
E qual a competência que um gestor de produto precisa desenvolver com mais urgência? Para Stumpf, é decompor e verificar:
“Saber quebrar um problema em partes que a IA resolve bem hoje, e ter método para checar o resultado. Quem domina isso extrai valor real; quem não domina vira só um usuário entusiasmado de demo.”
Quanto ao que segue insubstituivelmente humano, o CTO resume em cinco Cs: curiosidade, criatividade, coragem, comunicação e compaixão.
O futuro do PM — e uma aposta radical
Na parte mais provocativa do debate, o mediador perguntou: daqui a cinco anos, o Product Manager como conhecemos ainda vai existir? Para Stumpf, a IA não vai absorver o profissional — mas o PM de hoje não vai mais existir.
“O que a IA já está absorvendo é a camada de produção do trabalho de PM: escrever PRD, sintetizar pesquisa, montar apresentação, analisar funil, especificar feature. Em cinco anos, essa camada tende a estar quase toda automatizada. Um PM com bons agentes vai produzir o que hoje exige três ou quatro.”
O que fica — e se valoriza — é o núcleo difícil: decidir o que vale a pena construir, para quem, e assumir a responsabilidade pela aposta. Julgamento sob incerteza, leitura de contexto, negociação com stakeholders. “A IA informa a decisão; ela não carrega a consequência de estar errada. Empresas precisam de alguém para responsabilizar — e isso não é cinismo, é como organizações funcionam.”
E, para fechar, a aposta que ainda soa radical: para Stumpf, o produto como artefato deixará de existir, assim como o roadmap como o entendemos. “Planejar uma interface, regra ou feature não vai mais fazer sentido, porque o software vai ser montado em tempo real pelos usuários, quando eles precisarem usar.”
A mensagem que Stumpf deixou no Tecnopuc resume a postura da doc9 diante da inteligência artificial: experimentar com intensidade, governar com rigor e manter o humano no centro — das decisões, das responsabilidades e do valor entregue ao cliente.
