Como Notion usa IA para aumentar autonomia do product manager (e você pode fazer igual)

A pressão para adotar IA em times de produto está em todo lugar. Mas a conversa geralmente começa pelo lugar errado: qual ferramenta usar, como automatizar tarefas, onde aplicar um copilot.

Max Schoening, Head of Product da Notion, propõe inverter a lógica. Em entrevista recente ao Lenny’s Podcast, ele argumenta que o diferencial de um PM na era da IA não é dominar a ferramenta, é ter agency. A capacidade de identificar o que precisa ser feito e agir para resolver, mesmo sem ter todas as skills técnicas necessárias.

Isso muda a forma de estruturar times, de contratar, de desenvolver pessoas. E não exige que você trabalhe em uma big tech para aplicar.

O que é agency (e por que importa mais que skills)

Agency, no contexto de produto, é a disposição para resolver um problema sem esperar permissão, processo ou ferramenta perfeita. É o oposto de passividade.

Schoening faz uma distinção útil: skills são o que você sabe fazer. Agency é o que você faz com o que sabe, ou o que você descobre como fazer quando não sabe.

Ferramentas de IA generativa permitem que um PM escreva SQL, gere protótipos, analise dados, crie documentação. Mas nada disso tem valor se a pessoa não souber qual problema atacar, como priorizar, ou quando parar de explorar e decidir.

É comum no mercado ver times investindo em capacitação técnica para PMs (SQL, Python, noções de machine learning) enquanto ignoram o desenvolvimento de autonomia e julgamento. O resultado são profissionais que sabem operar ferramentas, mas esperam que alguém diga o que fazer com elas.

Como Notion estrutura isso na prática

Segundo Schoening, o modelo de Notion para times de produto se baseia em alguns princípios:

Contexto ao invés de controle. A liderança investe mais tempo compartilhando contexto estratégico do que definindo tarefas. A expectativa é que o PM, com contexto suficiente, saiba o que fazer. Se não souber, o problema é de contexto, não de capacidade.

Ferramentas internas que amplificam, não substituem. A Notion constrói ferramentas internas de IA que ajudam PMs a fazer análises mais rápidas, mas o julgamento sobre o que analisar e o que concluir permanece humano.

Contratação por agency, não por currículo de ferramentas. Na seleção, a pergunta não é “você sabe usar X”. É “me conta uma vez que você resolveu um problema sem ter as condições ideais”.

Abordagem comum

• Treinar PMs em ferramentas de IA
• Definir tarefas e cobrar execução
• Contratar por skills técnicas
• IA como solução de produtividade

Abordagem Notion

• Dar contexto para PMs decidirem
• Compartilhar estratégia e esperar iniciativa
• Contratar por demonstração de agency
• IA como amplificador de julgamento

Por que isso importa para times menores

Você pode pensar: “isso funciona na Notion porque eles têm recursos, tempo e margem para errar”.

O argumento de Schoening vai na direção oposta. Quanto menor o time, mais agency importa. Em uma estrutura enxuta, não existe espaço para esperar aprovação de três níveis ou processo perfeito. Quem resolve, resolve. Quem espera, trava.

A IA só amplifica isso. Com ferramentas generativas, um PM com agency consegue fazer em uma tarde o que antes exigia dias de alinhamento e apoio de outras áreas. Mas isso só acontece se a pessoa tiver clareza do que precisa ser feito e disposição para agir.

O risco, claro, é agir sem direção. Por isso a contrapartida é investimento em contexto. Quanto mais autonomia você dá, mais contexto estratégico precisa compartilhar. Não é soltar a pessoa sem suporte. É equipar a pessoa para decidir bem.

Como desenvolver agency no seu time

Se você lidera produto ou trabalha em uma equipe que quer adotar essa lógica, algumas perguntas ajudam a diagnosticar onde estão os gargalos:

• As pessoas do time sabem qual problema estamos tentando resolver este trimestre?
• Elas têm acesso aos dados que precisam para tomar decisões?
• Quando alguém propõe uma solução, o padrão é aprovar ou é questionar?
• Existe espaço para errar em coisas pequenas sem escalar para a liderança?
• A última contratação foi avaliada por iniciativa ou só por experiência prévia?

Se a maioria das respostas aponta para controle centralizado, o problema não é falta de skill técnica. É falta de estrutura para agency.

O caminho não é “dar liberdade total de uma vez”. É aumentar a superfície de decisão gradualmente, observar como as pessoas respondem, e ajustar o nível de contexto compartilhado conforme necessário.

O que isso muda na adoção de IA

A adoção de IA em times de produto costuma começar pela ferramenta: “vamos usar o Copilot”, “vamos testar o Claude para documentação”, “vamos integrar IA no backlog”.

O modelo que Schoening descreve sugere começar pelo outro lado: antes de escolher a ferramenta, pergunte se o time tem clareza suficiente para saber o que fazer com ela.

IA generativa é um multiplicador. Se o time já tem agency, a ferramenta acelera. Se o time opera no modo de esperar instrução, a ferramenta vira mais uma coisa subutilizada.

Isso não significa ignorar capacitação técnica. Significa inverter a ordem: primeiro, desenvolva a capacidade de agir com autonomia. Depois, dê as ferramentas que amplificam essa capacidade.

O risco de não fazer nada

O mercado de produto está se dividindo em dois grupos: pessoas que usam IA para fazer mais com menos, e pessoas que continuam operando como se nada tivesse mudado.

A diferença entre os dois não é acesso a ferramentas. É postura. O primeiro grupo tem agency: vê a IA como amplificador e age para capturar esse valor. O segundo grupo espera que alguém defina como usar.

A lição de Schoening, no fundo, é menos sobre Notion e mais sobre uma mudança estrutural no trabalho de produto. A barreira técnica está caindo. O que sobra como diferencial é a capacidade de decidir o que fazer e a disposição para agir.

Referência: entrevista de Max Schoening no Lenny’s Podcast, episódio “Why cultivating agency matters more than cultivating skills in the AI era”.