507 posts sobre IA, aprendizado e construção de produtos
Achei que bastava juntar trechos de um modulo do curso, cortar algumas transicoes e chamar aquilo de video para o YouTube. Estava errado. Construir The Parade Problem me ensinou que reaproveitar conteudo de verdade nao e recortar. E redesenhar a ideia para uma promessa diferente, um publico diferente e uns primeiros 30 segundos completamente diferentes.
Cancelei o Claude Max depois de 13 meses e US$1,892.38 em assinaturas. Isto não é uma volta por cima. É um teste de 30 dias para ver se consigo manter o mesmo ritmo com STRATUM, DIALOGUE, a plataforma do curso e este site usando o Codex como ferramenta principal.
Duas semanas depois da minha comparacao original, as duas ferramentas lancaram grandes atualizacoes. O Codex desafiou minha estrategia de produto de formas que o Claude Code nao fez. O Claude Code lancou Agent Teams e AutoMemory. O resultado: estou cortando meu plano Max de $200/mes — e obtendo resultados melhores por menos dinheiro.
A maioria das conversas sobre AI e design de equipe começa pelo headcount. Eu acho que esse é o ponto de partida errado. A pergunta melhor é quais funções o seu time precisa — e essas acabam sendo as mesmas, seja com quatro ou quarenta pessoas.
O DIALØGUE suporta 7 idiomas, mas o trabalho multilíngue de verdade não foi traduzir strings. Foi corrigir datas locais da audiência, manter consistência no TTS, consertar o language drift da UI e decidir onde a qualidade importa o suficiente pra desacelerar.
Passei anos na publicidade vendo equipes confundirem movimento com progresso. Depois comecei a construir ferramentas de AI para marketing e percebi que o problema estava piorando: execucao mais rapida, julgamento mais fraco.
AI agora consegue produzir media plans, resumos de performance, frameworks de mensuração e setups de campanha numa velocidade impressionante. O problema não é que o output é obviamente ruim. O problema é que muitas vezes é bom o suficiente pra passar uma revisão casual, enquanto deixa escapar o contexto de negócio que realmente importa.
A maioria dos times ainda pergunta qual modelo usar. Pela minha experiência, essa não é mais a pergunta principal. Se o seu sistema de AI esquece o cliente ou a marca, a categoria e o que é considerado bom, o modelo mais inteligente do mundo ainda começa toda conversa do zero.
Em 2023, eu achava que a IA generativa ia inundar as buscas com conteudo barato e reduzir o retorno do SEO. Tres anos depois, isso aconteceu. Mas a mudanca maior e que a producao de conteudo nao e mais o fosso competitivo. Estrutura, confianca, QA, qualidade de localizacao e visibilidade em motores de resposta sao.
Uma pessoa. Sete módulos. Três horas de vídeo. Quinze templates. Uma pipeline de slides customizada com 18 tipos de layout. Voice clone profissional. Tudo mantendo meu emprego como VP. É assim que o modelo operacional AI-first se parece quando você aplica em si mesmo.
A narrativa de que AI substitui trabalho júnior entende errado o que pessoas de nível inicial realmente fazem. Um júnior em ativação não faz trabalho burocrático — ele configura targeting no DV360, faz QA de tracking pixels, gerencia bid strategies. A pergunta real é: quando AI eleva o piso para todos, de onde vem a vantagem? Profundidade.
Depois de usar Claude Code com Opus 4.6 todos os dias por quase um ano, passei uma semana com Codex e GPT-5.4. O veredito: nenhuma ferramenta vence sozinha. A combinação — revisão cruzada entre modelos, forças complementares e resiliência operacional — é melhor do que cada uma isoladamente.