Thread de Lenny Rachitsky (@lennysan)

Meus principais aprendizados com @cohentomer (CPO do LinkedIn): 1. De acordo com dados do LinkedIn, até 2030, 70% das habilidades necessárias para exercer sua função atual mudarão. Independentemente de você planejar ou não mudar de emprego, seu trabalho está mudando, e a única questão é se você conseguirá acompanhar essas mudanças. 2. Criar produtos não é complexo — o processo é que o tornou complexo. O desenvolvimento de produtos em si é simples: pesquisar um problema, projetá-lo, codificá-lo, lançá-lo e iterar. Mas, com o tempo, as empresas transformaram cada etapa em dezenas de subetapas, exigindo múltiplas equipes, revisões e funções. 3. O LinkedIn substituiu seu programa de Gerente de Produto Associado por um programa de "Construtor de Produto" Associado, que ensina aos funcionários programação, design e gerenciamento de produtos em conjunto. A partir de janeiro de 2025, os novos contratados aprendem as três disciplinas desde o primeiro dia, em vez de se especializarem em uma única função. Isso representa uma mudança fundamental na forma como as empresas desenvolvem talentos. 4. Alimentar agentes de IA com "exemplos de ouro" cuidadosamente selecionados funciona muito melhor do que dar-lhes acesso a tudo. Quando o LinkedIn tentou permitir que ferramentas de IA acessassem todos os seus documentos e dados internos, fracassou miseravelmente — a IA não conseguiu determinar o que era importante e produziu resultados não confiáveis. A chave é selecionar cuidadosamente os melhores exemplos e as informações da mais alta qualidade. Qualidade importa mais do que quantidade. 5. Os profissionais de alto desempenho adotam ferramentas de IA mais do que os funcionários com dificuldades, tornando as pessoas excelentes ainda melhores. Ao contrário da expectativa de que a IA ajudaria os funcionários com desempenho inferior a alcançar os demais, os melhores talentos do LinkedIn utilizam essas ferramentas de forma mais ativa. A IA parece amplificar as capacidades existentes em vez de nivelar o campo de atuação, com os profissionais de alto desempenho demonstrando uma motivação inata para se manterem na vanguarda de suas áreas de atuação. 6. A fórmula para medir o valor da IA ​​é: volume de experimentação × qualidade ÷ tempo de lançamento. Essa estrutura ajuda a avaliar se a implementação da IA ​​está realmente funcionando. O sucesso significa que as equipes podem realizar mais experimentos, produzir trabalhos de maior qualidade e reduzir o tempo entre a concepção da ideia e o lançamento — todos os três fatores devem melhorar simultaneamente. 7. A adoção da IA ​​depende 20% da tecnologia e 80% da gestão da mudança. Apenas cerca de 5% dos funcionários adotarão ferramentas de ponta por conta própria. A grande maioria precisa de apoio ativo por meio de uma mudança cultural: atualização das avaliações de desempenho, celebração pública das conquistas, treinamento específico e demonstração presencial das ferramentas por parte dos líderes, em vez de delegação de tarefas. É preciso dar tempo para que as pessoas invistam antes de esperar ganhos de produtividade. 8. As equipes já estão economizando horas por semana e realizando tarefas que antes eram impossíveis. Designers estão escrevendo código e corrigindo bugs diretamente, gerentes de produto estão criando seus próprios painéis — tarefas que antes exigiam esperar por outras equipes. O agente de manutenção do LinkedIn agora corrige automaticamente quase 50% das compilações com falha, sem intervenção humana. Essas capacidades multifuncionais estão surgindo à medida que as ferramentas amadurecem. 9. As habilidades mais importantes para os construtores na era da IA ​​são as mais humanas: visão, empatia, comunicação, criatividade e discernimento — todo o resto pode ser automatizado. Embora a IA possa lidar com pesquisa, análise de dados, programação e design, os humanos ainda se destacam em cinco áreas críticas: visão (ter uma perspectiva convincente do futuro), empatia (compreender necessidades não atendidas), comunicação (mobilizar outras pessoas em torno de ideias), criatividade (encontrar possibilidades além do óbvio) e discernimento (tomar decisões de qualidade em situações ambíguas). 10. Não espere por permissão ou condições perfeitas para começar. Seja você um líder ou um colaborador individual, esperar por programas formais ou reestruturações organizacionais significa ficar para trás. Comece a usar ferramentas de IA imediatamente, construa exemplos de sucesso e demonstre o que é possível. Os incentivos são os mesmos: as organizações precisam de pessoas que se adaptem rapidamente e você precisa se manter relevante na sua carreira.