Durante décadas, o desenvolvimento de novos produtos digitais foi condicionado por uma restrição bastante clara, a capacidade de transformar uma ideia em software funcional. Construir exigia capital, equipes especializadas, infraestrutura, tempo e coordenação. Nesse contexto, o conceito de Minimum Viable Product, MVP, ganhou enorme relevância porque permitia testar hipóteses de mercado antes de comprometer recursos excessivos com o desenvolvimento de uma solução completa. A lógica era economicamente coerente, reduzir o investimento inicial em um recurso escasso e aprender rapidamente com usuários reais, princípio amplamente associado à abordagem Lean Startup de Eric Ries. (Ries, 2011).
A inteligência artificial generativa começa a alterar essa equação. Ferramentas de geração de código, ambientes low code, agentes e modelos capazes de produzir interfaces, integrações e funcionalidades comprimiram significativamente o custo e o tempo necessários para transformar uma ideia em produto. Essa mudança não torna o MVP inútil, mas modifica sua importância relativa dentro do sistema. A provocação recente de Sajith Pai, ao afirmar que o MVP estaria dando lugar ao Minimum Visible Distribution, MVD, aponta exatamente para essa mudança. Se construir está se tornando mais fácil, o recurso escasso pode estar migrando para outro lugar, a capacidade de fazer o produto chegar ao mercado. (Pai, 2026).
Essa transformação pode ser compreendida de forma particularmente interessante pela Teoria das Restrições, desenvolvida por Eliyahu Goldratt. A premissa central da teoria é que o desempenho de qualquer sistema é determinado principalmente por sua restrição. Melhorar recursos que não constituem o gargalo pode aumentar a eficiência local, mas não necessariamente melhora o resultado global. O ganho efetivo ocorre quando a organização identifica, explora e eleva a capacidade do recurso que limita o throughput do sistema. (Goldratt e Cox, 1984).
Argumentos
Durante muito tempo, desenvolvimento foi uma dessas restrições. Empresas possuíam mais ideias do que capacidade para implementá las. Backlogs cresciam porque equipes de tecnologia não conseguiam atender simultaneamente todas as demandas do negócio. Projetos precisavam ser priorizados porque programadores, arquitetos, infraestrutura e orçamento eram recursos limitados. A evolução de práticas como Agile, DevOps, computação em nuvem, APIs, open source e low code pode ser interpretada como uma sequência histórica de tentativas de elevar essa restrição. (Forsgren, Humble e Kim, 2018).
A inteligência artificial acelera esse movimento de maneira muito mais agressiva. A capacidade produtiva de uma pequena equipe de desenvolvimento pode crescer substancialmente quando parte da programação, documentação, testes, prototipação e integração passa a ser assistida por modelos generativos. Estudos experimentais já demonstraram ganhos relevantes de produtividade em determinadas tarefas de programação com ferramentas de assistência baseadas em IA, embora os resultados variem conforme tarefa, experiência e contexto. (Peng et al., 2023).
Do ponto de vista da Teoria das Restrições, isso cria uma consequência previsível. Quando uma organização consegue elevar suficientemente a capacidade de sua restrição, o gargalo migra. Goldratt insistia que a melhoria de sistemas não termina quando uma restrição é eliminada, porque outra inevitavelmente passará a limitar o desempenho global. A organização precisa reiniciar o processo de identificação. Caso contrário, a inércia gerencial pode fazer com que continue investindo no recurso que anteriormente constituía o gargalo, mesmo depois de ele deixar de limitar o sistema. (Goldratt, 1990).
É justamente nesse ponto que o conceito de MVD se torna relevante.
Se uma empresa consegue criar dez vezes mais protótipos, mas sua capacidade de conquistar usuários permanece praticamente constante, sua produção adicional não se converte automaticamente em resultado. A restrição apenas mudou de lugar. A capacidade de produzir software aumentou, enquanto atenção, confiança, relacionamento comercial e acesso ao cliente continuaram limitados. O gargalo deixa progressivamente de ser a produção e passa a ser a absorção pelo mercado. (Pai, 2026).
Essa situação possui um paralelo bastante direto com uma fábrica. Imagine uma linha na qual determinada máquina produz mil peças por hora, enquanto a etapa seguinte consegue processar apenas cem. Aumentar a capacidade da primeira máquina para duas mil peças não aumenta o throughput da fábrica. O resultado imediato é apenas maior estoque intermediário. Segundo a Teoria das Restrições, qualquer capacidade produzida acima da capacidade da restrição não representa ganho sistêmico. (Goldratt e Cox, 1984).
No mundo digital, esse estoque assume outra forma. São produtos sem usuários, agentes sem adoção, provas de conceito que nunca chegam à operação, funcionalidades pouco utilizadas e aplicações que tecnicamente funcionam, mas não encontram demanda suficiente para justificar sua existência.
A IA pode, portanto, criar uma situação curiosa. Quanto mais eficiente nos tornamos para produzir produtos digitais, maior pode se tornar o volume de produtos que nunca alcançam utilização relevante.
É nesse ambiente que o MVD propõe uma mudança de foco. O Minimum Visible Distribution busca evidenciar que existe algum mecanismo real de acesso ao mercado antes que a empresa invista desproporcionalmente na ampliação do produto. Pode ser uma comunidade estabelecida, relacionamento com compradores, uma base de clientes, parceiros comerciais, audiência própria, presença em determinada vertical ou qualquer ativo que demonstre capacidade concreta de colocar a solução diante de potenciais usuários. (Pai, 2026).
No mercado B2B, essa ideia se torna ainda mais importante. Distribuição raramente significa apenas alcance em redes sociais. Uma empresa pode possuir um MVD extremamente forte com uma audiência pública pequena, desde que tenha acesso qualificado a compradores. Dez clientes estratégicos dispostos a testar uma solução podem representar um ativo de distribuição superior a centenas de milhares de seguidores sem poder de decisão. Relacionamento institucional, reputação, conhecimento profundo de determinado setor, canais comerciais e capacidade de implantação constituem formas relevantes de acesso ao mercado em negócios empresariais. (Pai, 2026).
Isso muda também a interpretação do próprio MVP. Seu papel não desaparece. O MVP continua sendo um mecanismo de aprendizagem sobre problema, solução e comportamento do usuário. O que perde força é a ideia de que simplesmente conseguir construir um produto funcional seja uma prova relevante de vantagem competitiva. Quando inúmeras empresas conseguem produzir soluções semelhantes utilizando os mesmos modelos fundamentais, APIs e plataformas, a capacidade técnica básica tende a se commoditizar. A diferenciação passa a depender mais de ativos complementares, como dados proprietários, integração aos processos do cliente, reputação, custos de troca, efeitos de rede e canais de distribuição. (Teece, 1986).
A lógica sistêmica pode ser expressa de maneira simples. O MVP testa se a organização consegue resolver o problema. O MVD testa se consegue chegar às pessoas que possuem esse problema. O product market fit demonstra que essas pessoas encontram valor suficiente para utilizar, pagar e permanecer com a solução. A vantagem competitiva surge quando algum elemento desse sistema dificulta que concorrentes reproduzam a mesma capacidade de captura de valor. (Ries, 2011; Teece, 1986).
O erro estratégico ocorre quando uma organização confunde capacidade produtiva com desempenho empresarial.
Criar mais agentes não significa gerar mais valor.
Produzir mais protótipos não significa gerar mais adoção.
Adicionar funcionalidades não significa ampliar throughput.
Se a restrição está na distribuição, toda capacidade adicional de desenvolvimento produzida acima dela tende a gerar apenas estoque digital.
Esse é exatamente o tipo de problema que a Teoria das Restrições foi criada para revelar. O desempenho de um sistema não é determinado pela soma das eficiências individuais de suas partes. É determinado pela capacidade do elo que limita o fluxo global. (Goldratt, 1990).
Conclusões
A afirmação de que o MVP morreu é deliberadamente provocativa e, tomada literalmente, provavelmente incorreta. O MVP continua sendo um instrumento valioso para aprendizagem e validação. O que está mudando é sua posição relativa dentro do sistema de criação de novos negócios.
Durante anos, a capacidade de construir constituiu uma restrição relevante. A IA generativa está elevando rapidamente essa capacidade. Como consequência, o gargalo tende a migrar para atividades que permanecem estruturalmente mais difíceis de escalar, conquistar atenção, estabelecer confiança, acessar decisores, integrar a solução à organização e transformar experimentação em adoção recorrente.
Nesse cenário, o MVD não substitui o MVP. Ele complementa uma lacuna que se tornou muito mais evidente.
O MVP responde se conseguimos construir alguma coisa útil.
O MVD responde se conseguimos fazer essa coisa chegar ao mercado.
E a Teoria das Restrições oferece a chave para entender por que essa distinção se tornou tão relevante.
Quando a capacidade de uma etapa cresce drasticamente, a restrição migra.
Continuar investindo no antigo gargalo depois disso deixa de ser inovação e passa a ser otimização local.
Talvez essa seja uma das grandes ironias da atual corrida pela inteligência artificial. Empresas estão investindo enormes recursos para aumentar sua capacidade de construir exatamente no momento em que construir começa a deixar de ser o problema mais difícil.
A pergunta estratégica passa a ser outra.
Não é mais apenas o que conseguimos construir com IA.
É qual restrição impede tudo aquilo que já conseguimos construir de gerar throughput.
Goldratt formulou essa pergunta para fábricas décadas atrás.
A economia da IA está apenas mudando o lugar onde precisamos procurá la.
