O trabalho do PM vai acabar? O que muda depois da automação

Se a IA promete automatizar tudo, por que a gente está trabalhando mais, não menos? Essa é a pergunta central de um artigo que eu já li pelo menos cinco vezes: [*After Automation*, do Dan Shipper, CEO da Every](https://every.to/p/after-automation). Foi dele que nasceu a pauta desta conversa entre mim e o Aíquis.  [](https://youtu.be/C-PmxzTLxKQ) ## A automação gerou mais trabalho, não menos O artigo parte de um paradoxo que a gente sente na pele: a promessa era menos trabalho, mas a realidade parece ser o oposto. O Dan Shipper argumenta que a IA torna cada vez mais baratas as competências humanas do passado, mas que a gente, como humanos, ainda está na frente direcionando o que a IA de fato faz. > A IA torna cada vez mais barata as competências humanas do passado, mas a gente como humanos está sempre na frente, por enquanto pelo menos, direcionando o que a IA de fato faz. No meu dia a dia como empreendedor, eu definitivamente faço mais. Coisas que antes exigiriam outras pessoas ou reunião atrás de reunião agora saem em minutos: - review pós-call com cliente - consolidação de perguntas recorrentes - conexão com pipeline comercial - previsão de faturamento Só que isso não me "libera". Me gera trabalho novo: como aprimoro o pitch? Como testo a próxima coisa? O Aíquis trouxe o exemplo concreto do dia da gravação: nove documentos produzidos num dia só, entre PRDs e documentos de iniciativa, com três threads paralelas rodando no Claude. Coisas que ele puxaria para as semanas seguintes. **Aíquis:** > Se eu pegar tudo, uns 9 documentos hoje. Que eu jamais conseguiria produzir num dia só. O preço? Exaustão mental. A gente produz mais, mas a carga cognitiva de trocar de contexto entre threads cansa de um jeito que a execução manual não cansava. Eu parei no meio do dia e fiz a conta: se não tivesse IA, provavelmente não tinha feito um terço do que fiz. ## Do executor ao revisor Um ponto que ressoou com os dois foi a mudança de onde cai a carga de trabalho. Antes era execução. **Agora é revisão.** O Aíquis comparou o trabalho dele hoje, como PM contribuidor individual, com o que era quando era GPM: muito do tempo de GPM é revisar o trabalho de outros PMs. Hoje ele revisa o trabalho da IA. A vantagem é que, quando você não escreveu o documento, lê com olhar mais crítico. **Aíquis:** > Hoje, como PM contribuidor individual, o meu trabalho é muito parecido com o que era o meu trabalho como GPM, porque muito do trabalho do GPM é revisar o trabalho de outros PMs. E hoje é muito parecido, só eu revisando o trabalho da IA. Do lado da qualidade, ele vê ganho real: discovery mais robusto, casos de borda que não teria pensado, PRDs mais bem definidos para engenharia. Eu provoquei no sentido oposto: no mercado em geral, vejo qualidade caindo. AI slop total. **Dashboards com fundo azul escuro, roxinho, sem ninguém ter conferido.** A diferença, na nossa leitura, está no loop. Quem trata IA como "lançou e esqueceu" perde potencial. Quem revisita o workflow, critica o output e aprimora o fluxo consegue subir a barra. O pessoal da Every chegou a postar que cada funcionário teria seu agente próprio. Meses depois, migraram para agentes de área e de empresa. Motivo: dá muito trabalho dar manutenção no agente, e as pessoas abandonam. O Aíquis rodou o comando /insights no Claude Code no fim de um dia longo justamente para chegar no dia seguinte com a cabeça fresca e ver o que dava para incorporar. E deixou claro: se mandou documento com inconsistência, a responsabilidade é dele, não da ferramenta. ## Agent employees vs. colaboração humano-agente O artigo descreve dois modelos que emergiram: - Agent Employees (funcionários agentes) - Human-Agent Collaboration (colaboração entre agentes e humanos) A analogia é o sanduíche humano: você dá o input no início, define formato e template, a IA processa no meio, e você revisa no final.  Para mim, a linha entre os dois modelos é tênue. Tenho agentes que rodam sozinhos — um deles checa todo dia nossa posição no top 50 de podcasts de tecnologia e me manda status financeiro, views e plays. Coisa que antes eu fazia manualmente ou pediria para um estagiário. Mas a busca inicial ainda parte do meu input. O Aíquis disse que hoje o trabalho dele é quase 100% Human-Agent Collaboration. Ele gostaria de ter mais Agent Employees, tipo uma assistente que cuidasse do calendário e da análise de dados. Mas ainda não confia em soltar fluxo inteiro sem revisão. **Aíquis:** > Eu dou os inputs, a IA faz o meio do caminho ali, o recheio, e eu faço esse trabalho de