Como tenho estado

Tenho explorado profundamente o uso de Inteligência Artificial para meu trabalho. Me apaixonei desde os primeiros dias. Para mim, a internet sempre foi um vale de descobertas mágicas. Uma tecnologia que me oferece a internet exatamente do jeito que eu quero é uma magia que não se vê duas vezes na vida.

Eu trabalho como Chefe de Produto da deco, uma startup brasileira de tecnologia. Existe um produto que nunca poderia ter sido feito antes e encanta seus usuários pelo poder que emana do uso. Eu trabalho procurando esse produto.

Como homem do meio técnico-científico-informacional, meu tempo produtivo é dividido entre:

• Pesquisa

• Criação

A divisão é apenas didática, já que a excelência exige uma mistura profunda e contínua entre as duas. Mas Pesquisa e Criação exercitam habilidades distintas e se alavancam de IA de maneiras diferentes. Nas duas, tenho estado satisfeito pelo progresso.

Pesquisa

Todo bom trabalho começa com pesquisa. Quase no mesmo rigor da pesquisa científica que temos nas universidades. Antigamente, isso era caro e fora do alcance na maioria das profissões. Agora, um prompt de poucos segundos para um modelo de Deep Research gera um relatório que demoraria horas - e poucas pessoas fariam.

Meus usos de IA em pesquisa são:

• Condensar informações de algum conteúdo extenso (ex: uma palestra ou artigo longo)

• Descobrir trabalhos prévios naquela área (ex: "já existem protocolos para padronização de operações CRUD?")

• Fazer explorações e cruzamentos entre diferentes temas (ex: teoria dos tipos, typescript e game dev)

O mais divertido é o processo de exploração, descobrir cada uma das pequenas coisas que suas perguntas revelam sobre o mundo.

A qualidade do final vai depender diretamente da qualidade e da insistência das minhas perguntas.

Pesquisar é importante para que todos os encontros do time sejam lastreados por um documento, gerado por uma pesquisa de IA, sobre o tema a ser discutido. Se possível, com sugestões que levam em conta o contexto da empresa e os presentes na reunião. Isso reduz o tempo de comunicações que têm muito ruído e pouco progresso.

Criação

O principal impacto da IA não vem da criação autônoma, que tem seu espaço. Mas sim da transformação do computador em um megazord pluripotente que faz cada tecla digitada ter efeito simbólico de um grande trator avançando numa construção. Eu senti isso nos meus dedos pela primeira vez ao usar o Cursor.

A programação tem um papel importante na minha vida. As primeiras coisas que tive orgulho de fazer foram páginas na internet que traziam formulários e tabelas para pessoas usarem. Ao longo dos anos, ela se tornou cada vez mais íntima e eu mais apegado a ela.

O Cursor me deu outra relação com a programação. Ela envolve uma nova maneira de se comunicar e, como toda boa relação, alguns esforços para usufruir de todos os benefícios. Em compensação, nunca estive tão feliz com o que temos feito juntos.

De longe, a melhor coisa que as IAs fazem é programar. Eu admiro, absorvo e aproveito os modelos de geração de imagem, vídeo, música. Mas o poder disponível na criação de código – que pode orquestrar outros modelos – é desproporcionalmente mais empolgante. Acredito que absolutamente todo mundo deveria provar disso.

Mesmo se um projeto não envolva produzir software, sempre vale a pena fazer um software. Para qualquer situação. Eu tenho vivido sob essa premissa no último mês e não tenho me decepcionado.

As aplicações mais divertidas são as menores. As que nunca passariam na nossa cabeça de tão caro que era fazer. Por exemplo, na última segunda-feira fiz um app para me ajudar a ensaiar uma apresentação - e me ajudou!

Algumas eu chamo de aplicação conceito: uma proposta de UX para ser discutida com o time em cima de um protótipo semi-funcional. O SchemaOS é uma dessas aplicações. Todo meu histórico de prompts que geraram esse app está na pasta .specstory por conta dessa extensão de Cursor que eu adoro.

Ladeira da complexidade

Sem controle, os agentes deixam de brilhar muito rápido. Assim que a solução fica mais completa, os bugs começam a acontecer e uma situação de estresse se instaura. Essa é a maior frustração com IA, mas há maneiras de evitá-la.

O que tem funcionado para mim é criar um documento específico. Ele traz uma proposta detalhada para o sistema que está sendo pretendido é co-criado com um agente contextualizado. O documento deve responder as perguntas:

• Quais são as funcionalidades principais desse software? → Tools

• Quais fontes de dados serão utilizadas? → MCPs dependências

• Quais são as estruturas de dados do problema? → Schemas do Banco de Dados

• Quais os workflows vitais para o bom funcionamento do sistema? → Workflows

• Quais as formas que o usuário vai interagir com a solução? Com telas, se possível. → Views

Esse aqui é um exemplo de um documento específico simples, sem persistência de banco de dados.

Após o documento criado e a revisão intensa e permanente das novas versões (corrigindo no mínimo 7 vezes o documento no chat do Cursor), você tem nas mãos um artefato poderoso para a programação do software. Só falta implementar.

A partir desse documento, agentes de código como Claude Code, Gemini CLI ou Cursor criam código 100% funcional na maioria dos casos. Um dos segredos extras é o uso de uma stack e plataforma unificada para desenvolvimento de IA (é o que fazemos na deco).

Em outras palavras: há um ano, eu programo sem escrever uma linha de código.

Mesmo em alterações mais pontuais, expressar comportamento esperado ou "conserte o hover do botão salvar" se torna mais natural do que pensar nos detalhes de implementação que fazem o app funcionar. Com frameworks robustos, baseados em Typescript, e ferramentas feitas para IA: fico tranquilo.

Para evoluções, é o mesmo processo: criar um documento (geralmente uso um novo arquivo de texto .md na pasta /plans que fica na raiz do projeto) que detalha o que está sendo pedido, com trechos de código comentados funcionando como instrução. É interessante testar modelos diferentes para montar o documento e implementar.

Os principais modelos que tenho usado são Claude Sonnet e GPT 5. O Sonnet nunca decepciona. O GPT-5 às vezes surpreende.