Em muitos produtos digitais, a rotina de entregas ocupa a agenda do time e deixa pouco espaço para investigar o que vem a seguir. Além disso, medir o que cada lançamento mudou para os usuários costuma ficar em segundo plano. Em um app de e-commerce B2B, uma esteira agêntica passou a cobrir as duas frentes. Em 30 dias, ela levou ao time oportunidades com evidência e acompanhou o resultado de cada release.

Os clientes do e-commerce compram tanto pelo app quanto pelo site, que segue como o principal canal. Por isso, cada nova funcionalidade precisa justificar o investimento.

Os sinais que indicam o que construir vivem em fontes diferentes. Entre eles estão o comportamento dos usuários no app, os débitos técnicos e os itens que ficaram para depois no backlog. Somam-se a eles os pedidos de stakeholders por e-mail e nas conversas, as avaliações das lojas de aplicativos e o benchmark. Cruzar essas fontes manualmente toma tempo. Ao mesmo tempo, cada pedido precisa virar um problema comprovado antes de entrar na fila de desenvolvimento.

Há também outro desafio, que começa depois do lançamento. Passados alguns dias, o time precisa saber se cada funcionalidade gerou o comportamento esperado nos usuários.

A esteira agêntica responde a esses dois desafios. Ela reorganiza o fluxo de trabalho do time em cinco etapas: sinais, Mining, decisão humana, entrega e Watch. Agentes de IA leem e analisam, e as pessoas decidem.

No Mining, oito rotinas agendadas dividem o trabalho, da coleta diária de sinais às oportunidades prontas. Um agente formula a oportunidade, outro a desafia e outro atribui a pontuação. No fim da semana, um agente auditor confere o trabalho dos demais.

O Mining segue duas regras. Uma oportunidade descreve um problema do usuário, e a solução vem depois. Nenhuma oportunidade existe sem um sinal rastreável. Cada oportunidade recebe duas pontuações, uma de oportunidade e outra de quick win (ganho rápido), além dos bloqueadores e do nível de confiança.

A esteira é auditável de ponta a ponta. Cada sinal, pontuação e recomendação registra a origem. Assim, o time consegue refazer o caminho de qualquer decisão, caso precise.

Na decisão humana, o Product Manager, o Product Owner e o time de Design escolhem com o cliente quais oportunidades vão para o Discovery. No Discovery, o time investiga o problema a fundo.

Na entrega, cada funcionalidade sai com a métrica de sucesso, a meta e os parâmetros de rollback (retorno à versão anterior) definidos antes do lançamento. No Watch, os agentes acompanham cada release um, sete e trinta dias depois do lançamento. Eles medem a saúde, a adoção e o impacto na métrica de sucesso. Se uma release rompe um parâmetro de rollback, o agente alerta o time. Ao fim de cada janela, a recomendação é manter, investigar ou rever. Depois, o aprendizado volta ao Mining como um novo sinal.

Em 30 dias de medição, os agentes leram seis fontes em modo somente leitura e executaram oito rotinas agendadas.

• 66 sinais rastreáveis, cada um com a fonte e o período registrados, que geraram 3 oportunidades qualificadas e 2 Discoveries.
• 42 sinais em duas semanas, filtrados até restarem 2 oportunidades com evidência e pontuação.
• 3 de 3 releases medidas depois do lançamento, em 19 janelas de medição de saúde, adoção e impacto.

Por exemplo, na busca por voz, o Watch apontou na primeira semana uma adoção abaixo da meta, antes de o problema virar reclamação de usuário. Em outra release, o uso da busca entre os usuários ativos cresceu cerca de 18% sete dias depois do lançamento, acima da meta.

Os agentes também identificam a origem de cada queda nos indicadores, externa ou da própria release. Assim, o time só ajusta a release quando ela causou a queda. A esteira registra pedidos, decisões e eventos externos como contexto, sem transformá-los em demanda por si só. Por fim, as auditorias de efetividade mostram onde ela deixa oportunidades passar e ajustam as regras das rotinas.

A esteira agêntica mantém o discovery contínuo porque cada etapa alimenta a seguinte. A coleta diária de sinais abastece as oportunidades da semana, e o resultado de cada release volta ao Mining como um novo sinal. Dessa forma, o time de produto decide com evidência atualizada, sem interromper a agenda para investigar. Aliás, a esteira agêntica já mapeou o portfólio de oportunidades de 2027 do produto. O método se mantém quando as fontes mudam de um produto para outro. Por isso, a dti leva esse método para outros produtos digitais.