MVP 70% pronto com IA: quanto custam os 30% que faltam

Um MVP feito com IA costuma chegar com a mesma frase: “está quase pronto”. As telas estão lá. O login funciona. Dá para clicar do começo ao fim. E a pergunta seguinte é quase sempre a mesma: “quanto falta para lançar?”.

A resposta honesta quase sempre surpreende. Em novembro de 2025, Addy Osmani, do time de Developer Experience do Chrome no Google, deu nome a esse fenômeno numa palestra transmitida pela Zed em 6 de novembro: o problema dos 70%.

O que é o problema dos 70%

A ideia de Osmani é simples: “AI can rapidly produce maybe 70% of the code for an app, for a feature.” A IA entrega rápido uma boa parte do código de um app ou de uma funcionalidade. O resultado inicial convence. Só que, por baixo, o código pode ser frágil.

Os 30% que sobram, segundo ele, não ficaram mais baratos com a IA. O tempo gasto com eles costuma ser o mesmo de antes. E é exatamente essa parte que separa uma demo de um produto que aguenta usuário real.

Osmani traz alguns números para mostrar que a desconfiança é geral, não só de quem está começando:

• Mais de 30% do código do Google já é gerado por IA.
• A visão favorável de desenvolvedores sobre IA no código caiu de 70% para 60% em dois anos.
• Cerca de 30% dos desenvolvedores dizem confiar pouco ou nada no código gerado.
• Ganhos realistas de produtividade ficam entre 1 e 2 vezes, algo perto de 20% mais tarefas concluídas.

Ele também lembra que boa parte das histórias de produtividade vem de projetos novos, sem código legado. É o caso do seu MVP. Por isso os primeiros 70% voam.

O que tem dentro dos 30% que faltam

Na palestra, Osmani lista o que costuma ficar para o fim. Eu traduzo para o que aparece num MVP real:

1. Casos de borda. O usuário que cadastra o mesmo e-mail duas vezes. O pagamento que cai no meio. O campo vazio que ninguém testou.
2. Integração com sistemas de produção. Gateway de pagamento, envio de e-mail, nota fiscal, API de parceiro. Na demo, tudo é simulado. No ar, cada integração tem regras, limites e erros próprios.
3. Segurança. Chaves de API no lugar certo, regras de acesso no banco, rotas protegidas. A IA escreve o caminho feliz; segurança é o caminho infeliz.
4. O padrão “dois passos para trás”. Osmani descreve o ciclo em que cada correção pedida à IA cria um problema novo. Se ninguém para e entende como as partes se conectam, o projeto anda em círculo.

Quanto custam os 30%: esforço, risco e tempo

Não vou falar em preço aqui, porque preço depende do escopo e só sai depois do diagnóstico. Mas dá para medir o custo dos 30% em três moedas que todo founder entende.

Esforço

É a parte que exige alguém que entenda o código linha por linha. Osmani é direto: se o seu nome está no que foi enviado, você é responsável pelo que foi enviado. Revisar código que outra pessoa (ou uma IA) escreveu leva tempo, e a revisão de código virou o novo gargalo, segundo ele.

Risco

Os 70% raramente machucam alguém. Os 30% sim. Um banco sem regra de acesso expõe dados. Uma integração de pagamento mal tratada cobra duas vezes. Um erro silencioso gera relatório errado e decisão errada. O risco não aparece na demo, aparece no primeiro mês de uso.

Tempo

Aqui está a armadilha. Como os 70% saíram em dias, o founder espera que os 30% saiam em horas. Não saem. Pela fala de Osmani, o tempo gasto com essa parte continua parecido com o de antes da IA. Quem não conta com isso marca lançamento, avisa investidor e depois adia.

Como sei se meu MVP está em 70% ou em 95%

Algumas perguntas rápidas ajudam a se localizar:

• Você já testou o app com dois usuários diferentes tentando ver os dados um do outro?
• As integrações (pagamento, e-mail, APIs) estão ligadas em produção ou ainda simuladas?
• Alguém da equipe consegue explicar como o login e as permissões funcionam, sem abrir o chat da IA?
• O que acontece quando uma integração externa cai?
• Cada correção recente resolveu o problema ou criou outro?

Se a maior parte das respostas for “não sei”, você provavelmente está nos 70%.

Como fazemos no Studio

Nós usamos Claude Code e Figma no design e no build. A IA acelera muito a parte previsível, e eu não abriria mão disso. A diferença é que tratamos os 30% como parte do escopo desde o primeiro dia, e não como surpresa no fim.

Por isso o preço é fechado depois do diagnóstico e o prazo vai escrito no contrato. Foi assim com o AI Vou Eu, que tinha gasto R$200 mil em três estúdios sem produto no ar e foi ao ar em 4 semanas com o Studio. E todo sistema sai com um agente de IA que roda todo dia, aponta falhas, sugere melhorias e confere se os dados fazem sentido.

[Etapas específicas do diagnóstico de um MVP herdado, como o Studio mede o quanto falta: Leonel completar.]

Se o seu MVP está nos 70% e você precisa saber, com número, o que falta para colocar no ar, o resgate do Studio começa por essa conta.