Em produtos digitais complexos, previsibilidade de prazo costuma ser um dos maiores pontos de tensão entre times e negócio. Nesta sessão, compartilho um case real da feature de Perfis do Globoplay, uma iniciativa estratégica de personalização que atravessa múltiplas plataformas e tecnologias, como iOS, Android e TVs, com contextos de capacidade e maturidade bastante distintos.

Diante de um prazo desafiador e de um cenário de alta incerteza, estimativas tradicionais rapidamente se mostraram insuficientes. A partir disso, passamos a utilizar previsibilidade baseada em dados históricos, por meio da simulação de Monte Carlo, como ferramenta de apoio à tomada de decisão. Mais do que prever datas, o objetivo foi entender cenários prováveis, tornar riscos visíveis mais cedo e apoiar decisões como ajuste de escopo, reforço de capacidade e alinhamento de expectativas com o negócio.

A palestra aborda como aplicamos Monte Carlo na prática, a divisão das análises por capítulo, a atualização contínua da vazão conforme o time evoluía e os principais aprendizados e limites dessa abordagem em um contexto real de produto.