O que é PRD com IA: documento de requisitos do produto

Terça de manhã, antes da primeira reunião, você abre o ChatGPT e pede um PRD para o app de agendamento da sua clínica. Em menos de um minuto voltam seis páginas: personas, histórias de usuário, requisitos não funcionais, até cronograma. Tem cara de documento de empresa grande. Você cola tudo no Lovable e o app começa a aparecer na tela.

Só que nenhuma linha daquelas seis páginas saiu da sua recepção. A IA não sabe que o paciente remarca pelo WhatsApp, nem que a falta que mais pesa é a do retorno. Ela escreveu o PRD de uma clínica média, e essa clínica não existe.

Neste guia eu explico o que é PRD, o que vai dentro, como escrever um com IA e o que continua sendo decisão sua.

O que é PRD (ou product requirements document)

PRD é a sigla de product requirements document, o documento de requisitos do produto. É o texto que diz o que vai ser construído, para quem, por que e como saber se deu certo. Nasceu na gestão de produto como o combinado entre quem decide e quem constrói: o gerente de produto de um lado, design e engenharia do outro.

Com a inteligência artificial, o PRD ganhou um leitor novo, a ferramenta que monta o app. No vibe coding, ele vira o manual de instruções que o Lovable, o Claude Code ou o Cursor relê antes de mexer no código. Foi assim que muita gente que nunca trabalhou com produto descobriu que precisava de um PRD, e passou a pedir um à IA.

E se você chegou aqui atrás do partido, a sigla é a mesma e o assunto é outro.

O que vai dentro de um PRD

Um PRD enxuto cabe em uma ou duas páginas e responde ao seguinte:

• O problema e para quem. Quem sofre, o que a pessoa tenta fazer e o que atrapalha. Uma frase, com um caso que aconteceu.
• O que o produto faz. São os requisitos funcionais: as regras e os fluxos, como quem pode remarcar uma consulta e até quando.
• Como ele precisa se comportar. Os requisitos não funcionais: rapidez, segurança, quem vê qual dado do paciente.
• O que fica de fora. Tudo que é bom, mas fica para depois desta versão.
• Como saber se deu certo. O que precisa mudar na operação para você dizer que valeu.

Requisitos de produto são as frases do meio dessa lista. O trabalho de descobrir essas frases tem um nome antigo, levantamento de requisitos, e é a parte que nenhum PRD template faz por você. O modelo lembra quais seções existem. O preenchimento, com o que é verdade na sua empresa, fica com você.

O PRD que sai de um prompt descreve telas

Quem procura um PRD prompt encontra dezenas, e quase todos funcionam do mesmo jeito: você descreve a ideia em duas linhas e a IA preenche cada seção com o que é plausível. As telas e as funcionalidades saem bem, porque é disso que ela já leu muito. O problema, o que fica de fora e a medida de sucesso saem genéricos, porque isso mora na sua operação, e a IA não esteve lá.

O perigo é que o documento parece completo. Seis páginas organizadas passam a sensação de que a decisão foi tomada, quando o que existe é um palpite bem formatado. O app construído a partir dele é o primeiro ponto de um Promptenstein, o app costurado prompt a prompt. Cada prompt seguinte costura uma funcionalidade que o PRD nunca questionou, e a pergunta "isso resolve o quê?" fica pra quando o app já está pesado.

Até quem ensina a escrever PRD com Claude avisa, num guia da Tera de 2026, que o modelo não sabe a estratégia da sua empresa. A IA organiza muito bem o que você entrega a ela. O que você não entregou, ela inventa com cara de verdade.

Como escrever um PRD com IA no ChatGPT, no Claude ou no Gemini

A IA é uma ótima parceira para escrever um PRD, desde que a conversa vá na direção certa: ela pergunta, você responde com o que viu.

• Peça para a IA te entrevistar antes de escrever. A documentação do Claude Code sugere pedir que ele te entreviste até conseguir escrever a especificação, inclusive o que fica de fora. No ChatGPT e no Gemini funciona igual: "Me faça uma pergunta por vez sobre este app até ter material para o PRD. Não invente nada que eu não respondi."
• Leve a última vez real para a conversa. Antes de responder, junte o que aconteceu de verdade: o print da conversa com o paciente que remarcou, a planilha da recepção, o áudio da secretária explicando o encaixe. Requisito tirado de um caso concreto vale mais que "o usuário deseja agendar com facilidade".
• Guarde o PRD onde a ferramenta relê. No Lovable, nas instruções do projeto, o antigo conhecimento. No Claude Code, num arquivo na pasta do projeto, citado no CLAUDE.md. No ChatGPT ou no Claude, num projeto com o documento anexado. Quando uma regra mudar, atualize o PRD primeiro e peça o código depois.

Feito assim, o PRD com IA sai mais curto do que as seis páginas do começo, e cada linha dele aponta para alguém da sua operação.

O que continua sendo decisão sua

A IA ajuda a perguntar e a organizar. Três escolhas o PRD só registra, porque alguém precisa fazer antes:

• Qual problema, com prova. Um problema que você viu acontecer, com data e pessoa, vale mais que dez que parecem prováveis. A Teresa Torres, no Continuous Discovery Habits, de 2021, ensina a perguntar pela última vez em que a coisa aconteceu, e não pelo que costuma acontecer.
• O que fica de fora. Cortar é decisão de produto. A IA tende a sugerir mais funcionalidade, porque mais parece melhor.
• Como medir. Escreva antes de construir o que precisa mudar na recepção para você dizer que deu certo. Sem isso, qualquer app parece pronto.

PRD e spec andam juntos. O PRD diz o que e por quê. A spec diz como, e é ela que o agente de código segue tarefa por tarefa. As duas herdam as escolhas acima, boas ou ruins.

E vale o contrapeso: para testar uma ideia numa tarde, PRD nenhum. Abre o Lovable e vai. O PRD se paga quando o app vai ter gente usando, regra de negócio e dado que não pode sumir.

Antes do PRD, o terreno mapeado

No protocolo antivibe, o método que eu uso para levar uma ideia até o uso real, o PRD só aparece depois do mapa e da prioridade. Primeiro vem mapear o terreno: ver o que acontece hoje, pedindo para quem faz o trabalho mostrar como foi da última vez. Depois, priorizar o problema e o patamar: o que resolver primeiro e até onde ir.

Trabalhei assim com um cliente de faturamento médico. Antes de decidir o que construir, foram 11 dores mapeadas. Depois, uma prova de conceito de 2 a 3 dias testando ChatGPT, Claude e Gemini com meia dúzia de guias reais, com um workflow em n8n para trocar de modelo e medir por campo. Só então vieram 4 sprints semanais.

É a mesma lógica do produto mínimo viável, o MVP: o menor teste que responde a pergunta que derruba a ideia. O PRD que a IA escreve num prompt descreve telas. O que derruba o produto é o problema que ninguém comprovou antes, e é isso que o discovery dentro da primeira sprint que eu conduzo responde. Se o seu app já saiu de um PRD assim e travou, montei uma página sobre o que fazer com um app feito com IA.

Se o PRD da clínica do começo deste texto parece o seu, entre em contato e me conte qual problema da sua operação esse app deveria resolver primeiro.