Como faço para a IA comandar a minha vida

O processo é mais simples do que você pensa

“Burra!” Foi o que pensei ao ver a IA transformar cinco minutos de conversa fiada numa tarefa. O resumo da reunião estava pronto, mas errado.

A virada veio quando entendi que em vez de exigir que a máquina entendesse todas as sutilezas da minha vida, eu precisava construir um jeito seguro de ela errar.

Vanguarda da IA

Nos últimos meses eu fiquei bastante imerso em produto e engenharia, aqui no Tintim. Tínhamos alguns problemas estruturais a serem endereçados, e eu resolvi relembrar meus tempos de programador e me aprofundar nesses problemas, junto com a galera, para ajudar.

Durante esse tempo, fiquei muito próximo e troquei muito com nosso tech advisor Henrique Bastos. Ele talvez seja o melhor programador que eu já tenha conhecido, e ele tem trabalhado compulsivamente nos últimos meses, por conta do boom dos agentes de programação com inteligência artificial.

Toda semana ele aparece com uma novidade. Um novo harness, um novo modelo, uma lib auxiliar nova que ele desenvolveu, um novo paradigma de desenvolvimento. As coisas ainda estão muito incertas e muitos experimentos estão sendo realizados. Ele está por dentro de praticamente todos.

Ter estado ao seu lado nos últimos meses foi um privilégio. Acabei bebendo da fonte da vanguarda do uso de inteligência artificial, que é a área da programação (o setor de tecnologia, no geral, sempre é a vanguarda das práticas que se difundirão por todo o mercado de trabalho; basta ver o G4 ensinando técnicas de gestão de startups para empresas tradicionais).

Eu consegui entender muitas das lógicas de trabalho que estão sendo testadas e desenvolvidas pela galera da programação e, consequentemente, consegui transpor alguns conceitos para o meu dia a dia como CEO, gestor e operador.

Meu caso de uso

Eu tentei, algumas vezes, construir o tal “segundo cérebro” de que todos estão falando por aí. Tentei usar o repositório de um gringo, não deu certo. Tentei usar o repositório do Gary Tan, CEO do Y Combinator, não deu certo. Tentei montar o meu próprio pela primeira vez e também não deu certo. Só consegui embalar quando resolvi esquecer a inteligência artificial e focar nos fundamentos. Decidi desenvolver os processos antes de automatizá-los. Funcionou.

O tempo foi passando e eu, com a cabeça de programador, fui automatizando partes do sistema. Primeiro automatizei o trabalho “braçal” de baixar transcrições. Depois automatizei o trabalho de organizar os arquivos. Mas tinha uma coisa que, sempre que eu tentava automatizar, ficava ruim.

O próprio Google Workspace já transcreve e gera um resumo de todas as reuniões dentro do Google Meet. Mas esse resumo era ruim. Um exemplo clássico era dele considerar aqueles cinco minutinhos de smalltalk como contexto da reunião. Depois, no resumo, tinha uma tarefa para mim de “arrumar a mala para viajar” porque eu mencionei que na semana que vem saio de férias. Eu via isso e pensava: “Burra! Ainda não dá pra confiar no julgamento dela.”

Foi depois dessa temporada na engenharia que eu entendi o jeito que eles estavam fazendo para desenvolver código, e entendi que precisava quebrar o processo em partes. Eu precisava criar um sistema que me permitisse validar o que a IA produz.

A IA tem capacidade, sim, de ler uma reunião, cruzar contexto, identificar mudanças e fazer alterações. Essa capacidade está num nível de 100% de acerto? Não, mas está num nível suficiente para acertar mais que errar. Dado esse contexto, pensei em formas de criar um sistema de trabalho que abrace essa restrição e, ainda assim, otimize minha vida.

Então, desenvolvi um sistema em que a IA faz todo o trabalho e eu apenas aprovo ou rejeito o que ela fez. Eu continuo no controle das minhas notas, mas sem todo o trabalho chato de processar essas informações.

Princípios do sistema

Ele é bem simples, na real. É um sistema de notas em Markdown, que usa o Obsidian como software de consulta e leitura. Criei, também, uma série de skills que têm acesso a todos os locais onde minha vida profissional acontece: Google Meet, Discord, WhatsApp, e-mail, GitHub, CRM, Tintim, etc. Essa é a base para a magia acontecer.

Preservar antes de interpretar

O primeiro princípio do sistema é preservar o fato antes de processá-lo. A conversa, a reunião, o documento e o vídeo de report são as fontes da verdade e precisam ser armazenados exatamente da forma como aconteceram. Todo o processamento dessa informação deve acontecer em outro espaço, e não pode, em hipótese nenhuma, alterar a fonte da verdade.

A IA apenas sugere, quem decide sou eu

Eu decidi separar o sistema em três grandes partes: ingestão, sugestão e processamento. A IA não altera nada sem a minha permissão. O que ela faz é ler as fontes da verdade e criar propostas de alteração. Essa é uma unidade intermediária de informação que mostra o que a IA entendeu, qual inserção, alteração ou remoção ela deseja fazer e a evidência que originou essa proposta.

Por fim, eu aprovo ou rejeito sua sugestão. As propostas rejeitadas são descartadas, e as propostas aceitas são processadas. Aí sim, a IA poderá alterar minhas notas. Eu continuo no controle, mas já não faço mais o trabalho pesado (e de pouco valor) que é manter tudo atualizado.

Histórico é informação, nada se apaga

As informações de dentro da nota podem ser alteradas, pois seu histórico está sendo armazenado num repositório Git. Mas nenhuma nota pode ser apagada. No lugar, controlamos o estado da nota. Assim, preservamos o histórico de uma forma fácil para a IA conseguir consultar e recuperar contexto.

Como funciona na prática

O sistema possui algumas entidades principais. A estrutura operacional do sistema trabalha em cima de:

Origem: Qual a origem dessa nota? No meu caso, pode ser Tintim, Pessoal ou Família.
Frente: um resultado amplo, uma direção estratégica, um grande objetivo. Por exemplo: Dobrar o MRR.
Projeto: transformação com resultado claro e término predeterminado. Por exemplo: Implementar um novo onboarding
Tarefa: ação pontual. Por exemplo: Implementar mockups das novas telas de setup

Tem também as entidades que registram a realidade:

Acontecimento: Um evento que produziu algum tipo de informação. Uma reunião, uma conversa, um relatório de follow-up, etc.

Artefato: Um documento que foi produzido a partir de uma ação de tarefa ou de projeto. Uma especificação, um mockup de tela, uma análise, um prognóstico, etc.

Por fim, temos a entidade que intermedia o relacionamento entre mim e a inteligência artificial: Proposta de Alteração. É uma nota que me apresenta uma proposta, e que eu só preciso aprovar ou rejeitar. A partir dessa proposta, as entidades acima serão criadas/alteradas.

Um exemplo real do fluxo de trabalho

Em uma de nossas reuniões de all hands, uma pessoa do comercial comentou que uma funcionalidade, que tinha sido lançada recentemente, já estava sendo usada para responder objeções e retomar conversas antigas. Essa comunicação é um fato. Na mesma reunião, uma pessoa do time de marketing confirmou que haveria uma pessoa fantasiada de Tintim no Subido Ao Vivo deste ano. Outro fato.

Depois de todo o processamento, a IA interpretou cada um desses fatos como evidência para propor alterações. Propôs atualizar o projeto de lançamento da funcionalidade com esse follow-up, e também propôs atualizar o projeto do patrocínio do Subido Ao Vivo com essa confirmação. Eu aceitei a proposta do follow-up e rejeitei a proposta da confirmação da fantasia.

A proposta sobre a fantasia não era necessariamente falsa. Simplesmente não era importante o suficiente para ser levada em consideração no meu contexto. Para a pessoa que está tocando o projeto, sem dúvida é. Para mim, não.

Essas sutilezas são praticamente impossíveis de transmitir à IA como contexto. A linguagem, que é o protocolo de comunicação entre humanos e máquinas, não é suficiente para isso. Criar essa etapa intermediária de aprovação me permite lidar com essa restrição, e ainda assim aproveitar a agilidade da IA a meu favor.