ProductSense e X5: 97% dos product managers já usam AI, mas as métricas quase não avançam

A ProductSense e a X5 entrevistaram 1220 product managers, Heads of Product e CPOs. 97% já usam AI, e 72% dizem que ele lhes economiza até duas horas por dia ou mais. Mas o efeito nas métricas de produto ainda é fraco: 77% não veem mudanças perceptíveis. Em 2026, o foco está em habilidades de AI, analytics e economia, enquanto as expectativas salariais continuam subindo.

Processado por IA de Habr AI; editado por Hamidun News
ProductSense e X5: 97% dos product managers já usam AI, mas as métricas quase não avançam
Fonte: Habr AI. Colagem: Hamidun News.
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Ficha técnica e números-chave
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Dado-chave #1busca de informações;
Dado-chave #2geração de ideias;
Dado-chave #3análise de dados;

ProductSense e X5 publicaram os resultados de um estudo sobre como os product managers trabalham em 2025. A principal conclusão é simples: o AI já se tornou uma ferramenta cotidiana para quase todos, mas seu uso em massa ainda não se transformou em um crescimento igualmente massivo dos indicadores de produto.

Como o AI entrou no trabalho

Da pesquisa participaram 1.220 profissionais — de product managers a Head of Product e CPO. A maioria está no nível middle, e uma parcela relevante dos respondentes trabalha em grandes empresas com 5.000+ funcionários. B2B e B2C lideram em especialização e, conforme o seniority cresce, o viés em direção ao B2B fica mais forte. Isso importa porque é justamente nas grandes estruturas que se vê melhor como novas ferramentas percorrem o caminho do hábito pessoal do funcionário até o processo corporativo.

O número-chave do estudo é que 97% dos respondentes usam AI no trabalho. Entre os CPO, esse indicador chegou a 100%. Ao mesmo tempo, 72% dizem que o AI ajuda a economizar tempo: alguns ganham até uma hora por dia, outros ganham de uma a duas horas, e parte dos especialistas estima o efeito em mais de duas horas diárias. O AI já não parece um experimento para entusiastas: para as equipes de produto, ele se tornou uma camada de trabalho tão comum quanto analytics, documentos e reuniões.

O AI é usado com mais frequência em tarefas nas quais velocidade e desdobramento rápido de ideias são importantes:

  • busca de informações;
  • geração de ideias;
  • análise de dados;
  • análise competitiva;
  • verificação e questionamento de hipóteses.

Ao mesmo tempo, os próprios gestores não tendem a superestimar a qualidade desses assistentes. No estudo, o AI é comparado com mais frequência não a um especialista forte, mas a um estagiário que sugere opções rapidamente, mas exige verificação constante.

Por que as métricas não crescem

No nível pessoal, o benefício é visível, mas no nível do negócio o quadro é bem mais modesto. 77% dos participantes não veem mudanças nas métricas de produto, e apenas cerca de 20% falam em crescimento dos indicadores.

O estudo leva a uma conclusão bastante sóbria: a aceleração local de um especialista isolado ainda não significa que a empresa inteira passará a trabalhar mais rápido. Se aprovações, processos e dependências entre equipes continuam os mesmos, o ganho de tempo muitas vezes se dissolve dentro da organização.

Os números de adoção confirmam isso. Apenas 34% das empresas têm ao menos guias básicos ou treinamento sobre AI. Em 24%, a tecnologia já está registrada na estratégia e em projetos-piloto. E só 10% incorporaram o AI aos processos com métricas-alvo concretas.

Ou seja, a maioria dos product managers já adaptou o AI ao trabalho diário, mas, na maior parte dos casos, a própria empresa ainda não reestruturou seu modelo operacional em torno dele.

Daí vem o principal paradoxo de 2025 para a profissão: os especialistas já trabalham mais rápido, mas o negócio ainda não aprendeu a transformar essa velocidade em resultado mensurável de forma sistemática.

Para o mercado, esse é um sinal importante: a próxima etapa da concorrência não será por acesso a ferramentas de AI, mas pela qualidade de sua implementação organizacional.

Habilidades, dinheiro e o papel

As habilidades de AI ficaram em primeiro lugar no desenvolvimento em 2025. Elas também lideram os planos para 2026: 37% dos respondentes pretendem continuar evoluindo nelas. Em seguida vêm analytics, economia e habilidades de gestão.

Ao mesmo tempo, nas respostas aparece uma lacuna entre o que é considerado importante na contratação e o que as pessoas realmente colocam em seus planos pessoais de desenvolvimento. As empresas continuam valorizando muito analytics, gestão de projetos, soft skills e trabalho com a equipe, mas nas prioridades individuais domina com bem mais força tudo o que ajuda a acelerar o trabalho atual.

À medida que a renda cresce, o foco do aprendizado também muda. A faixa superior do mercado investe cada vez mais não em eficiência operacional, mas na capacidade de lidar com a complexidade. Daí o interesse crescente por meta-habilidades, especialmente importantes para profissionais de nível senior, Head of Product e CPO.

Ao mesmo tempo, 78.4% dos entrevistados não esperam nenhuma redução perceptível no número de product managers, e 46% acreditam que o papel se tornará menos operacional e mais de maestro. Outros 40% preveem o surgimento de papéis orientados a AI dentro da profissão.

Em salários, o estudo registra uma faixa familiar, mas em expansão visível. Entre juniors, é mais comum o intervalo de 80–150 mil rublos; entre middle, 220–300 mil; entre senior, 300–550 mil; entre Head of Product e CPO, de 400 a 750 mil e acima. Ao mesmo tempo, a tensão no mercado de trabalho também cresce: a parcela de especialistas buscando ativamente um novo emprego subiu de 18% para 25%, e o tamanho da compensação se igualou em importância ao interesse pelo produto e pelas tarefas.

O que isso significa

Para o product management, o AI já se tornou a norma, mas por enquanto principalmente como um acelerador pessoal, e não como fonte de efeito sistêmico para o negócio. O próximo marco para as empresas não é apenas dar às equipes acesso a modelos, mas incorporá-los a processos, objetivos e responsabilidades de modo que o ganho de tempo se converta em crescimento de métricas e do próprio papel do product manager.

Perguntas frequentes sobre a notícia

Como o AI entrou no trabalho?

Da pesquisa participaram 1.220 profissionais — de product managers a Head of Product e CPO. A maioria está no nível middle, e uma parcela relevante dos respondentes trabalha em grandes empresas com 5.000+ funcionários. B2B e B2C lideram em especialização e, conforme o seniority cresce, o viés em direção ao B2B fica mais forte. Isso importa porque é justamente nas grandes estruturas que se vê melhor como novas ferramentas percorrem o caminho do hábito pessoal do funcionário até o processo corporativo. O número-chave do estudo é que 97% dos respondentes usam AI no trabalho. E

Por que as métricas não crescem?

No nível pessoal, o benefício é visível, mas no nível do negócio o quadro é bem mais modesto. 77% dos participantes não veem mudanças nas métricas de produto, e apenas cerca de 20% falam em crescimento dos indicadores. O estudo leva a uma conclusão bastante sóbria: a aceleração local de um especialista isolado ainda não significa que a empresa inteira passará a trabalhar mais rápido. Se aprovações, processos e dependências entre equipes continuam os mesmos, o ganho de tempo muitas vezes se dissolve dentro da organização. Os números de adoção confirmam isso. Apenas 34% das e

O que se sabe sobre Habilidades, dinheiro e o papel?

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Zhemal Khamidun — CPO da Alpina Digital, gerente de produto do AlpinaGPT. Cria produtos de IA desde 2019. O Hamidun News é um projeto pessoal que virou um agregador em produção com mais de 6.000 leitores.
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