AI가 있든 없든, 문제는 언제나 똑같다.

Source: Dev.to

O desafio de fazer um produto vingar

A dificuldade de fazer um produto vingar não mudou. Antes eu conseguia criar um produto básico em três meses, publicá‑lo nas lojas de aplicativos e ninguém o usava. Hoje consigo fazer isso em uma semana, mas o resultado ainda é o mesmo: poucos usuários.

Atenção limitada e competição feroz

• As pessoas têm tempo e atenção limitados: rolam o feed do TikTok, assistem Netflix.
• Empresas bilionárias lutam brutalmente para capturar o máximo possível dessa atenção.
• A loja de apps já está lotada, com milhões de aplicativos que ninguém conhece ou usa.

Mesmo com LLMs permitindo que qualquer pessoa crie um app em uma semana, o problema central persiste: disputar atenção, fazer marketing pesado, criar estratégias e atingir um nicho. A IA não removeu o problema; apenas acelera a produção.

Produto sem usuários não gera valor

Se você construiu sua API seguindo boas práticas (DDD, Design Patterns, Clean Architecture, resiliência e observabilidade) e ninguém a utiliza, o esforço foi em vão. Perguntas essenciais:

• Quem vai usar seu produto?
• Ele é lucrativo?

É matemática simples: código bem escrito não garante adoção nem lucro. Muitos desenvolvedores ainda acreditam que o trabalho termina ao escrever código, esperando que o time de produto descubra como monetizá‑lo. Essa visão sempre foi equivocada, antes e depois da IA.

Avaliar a utilidade antes de investir

1. Valide o problema – converse com outros times, entenda a dor do usuário a fundo.
2. Teste a proposta – se o produto faz sentido no mercado e as pessoas o utilizam, o trabalho está bem‑feito.
3. Considere a sustentabilidade – mesmo um produto bem‑recebido não garante seu emprego; mudanças de foco da empresa podem levar a layoff.

O ciclo tradicional de desenvolvimento

1. MVP rápido – equipes contratam vários devs para construir algo em prazos apertados, gerando código de qualidade duvidosa.
2. Validação de marketing – se os clientes pagam, o produto avança.
3. Refatoração – limpeza de código, correção de bugs e organização da base.

Essa dinâmica continua, apenas com ferramentas diferentes. A diferença hoje é que LLMs podem acelerar a fase de construção, mas a necessidade de testes automatizados, controle de qualidade e gestão do débito técnico permanece.

Ferramentas e produtividade

• Antes das IAs, desenvolvedores que não utilizavam IDEs, geradores de código ou atalhos eram menos produtivos.
• Ferramentas sempre foram parte do trabalho; ignorá‑las pode transformar um dev em “dinossauro”.
• Low‑code, Google Forms e Firebase já permitiam validar ideias rapidamente, sem backend próprio. Se o produto fosse lucrativo, migrava‑se para uma arquitetura mais robusta; caso contrário, descartava‑se.

Quando menos código pode ser melhor

• Avalie todas as ferramentas disponíveis: automação, terceirização de partes, plataformas low‑code.
• O objetivo sempre foi automatizar e otimizar.
• Mesmo sem IA, muitas empresas ainda realizavam tarefas manualmente que já estavam automatizadas há anos.
• Hoje, a percepção de que não é necessário gastar uma sprint inteira para criar um CRUD sofisticado está se tornando óbvia.

O futuro da produtividade

Se todos se tornarem “monstros de produtividade”, capazes de automatizar o trabalho de centenas de pessoas, a régua de desempenho subirá gradualmente. As empresas precisarão de profissionais de alto nível para construir produtos ainda mais diferenciados e competitivos.

Conclusão

Todos os problemas que se atribuem à IA já foram enfrentados ao longo da carreira de desenvolvedor. Nada mudou fundamentalmente: a batalha por atenção, a necessidade de validação de mercado e a importância de entregar valor continuam sendo os verdadeiros desafios.