Criada pelo autor

Como parte do meu trabalho, a cada semana eu leio muito conteúdo sobre dados, tecnologia e inteligência artificial (apelidada de IA). Eu faço uma seleção e envio para você os melhores, todos os domingos.

Olá amigos 👋,

Depois de um hiato, eu volto misturando IA com estatísticas e Copa do Mundo! Ah, em dia de jogo do Brasil!

Montei um modelo para prever os placares da Copa. Dados desde 1930, motor estatístico, calibração a cada rodada. A tentativa de fazer a coisa por inteiro.

Depois de 15 jogos, fui medir o erro do modelo e comparei com um rival improvável: milhares de torcedores apostando o próprio dinheiro, gente que nunca abriu uma planilha. Cravei 0,48 de erro; a multidão, 0,49. Deu empate técnico: montei o modelo inteiro para empatar com gente que não montou nada.

A tese confortável é que foi sorte. Mas convém desconfiar de teses confortáveis. Talvez o empate não seja acidente — talvez seja a lição inteira.

Antes das cinco lições, o mapa visual do argumento, uma versão executiva:

Criada pelo autor

A armadilha da convicção

Há algo incômodo em descobrir que um amontoado de estranhos prevê tão bem quanto o seu melhor esforço. A gente quer acreditar que conhecimento especializado vale mais que um chute coletivo.

E vale — só que o “chute” coletivo não é chute. Quando milhares de pessoas apostam dinheiro, cada uma traz um pedacinho de informação: a lesão que saiu de manhã, a escalação vazada, a leitura de quem mora na cidade do time. O preço junta tudo isso sem reunião, sem ata, sem slide.

Não é que o modelo não tenha valor. O meu empatou com a multidão e, num caso, ganhou de um especialista convicto. Na semana passada me chegou a análise de um deles: texto seguro, fontes graúdas, projeção de supercomputador. Só que os números que ele cravava contradiziam as próprias odds que ele citava: dava 62% de vitória a um time cuja linha de aposta dizia 41%.

A diferença do meu modelo para ele não foi esperteza. Foi humildade — ancorar no que a multidão já sabia em vez de contestá-la pela força da convicção. Uma narrativa é construída para convencer, não para acertar. A multidão não tem narrativa. É por isso que ela é tão difícil de superar.

O favorito empata mais do que você aposta

Segunda descoberta, e talvez a mais desconfortável: o time muito favorito tropeça mais do que se imagina. Dos favoritões que acompanhei, quatro empataram quando “deviam” ganhar com folga. A Inglaterra, com 83% de chance no mercado, ficou no 0 a 0.

No futebol chamam de zebra. Na estatística, de regressão à média. Na sala de reunião, de “aquele projeto que não tinha como dar errado”.

Todo executivo conhece o favorito de 83%: o lançamento óbvio, a contratação certeira, a aquisição que ia ser sinergia pura. A confiança altíssima costuma ser, ela mesma, o sinal de que ninguém precificou o empate.

Meu modelo aprendeu a fazer algo contra intuitivo: tirar um pouco da ficha do favorito e devolver para o empate. Não porque o favorito seja fraco, mas porque a certeza é cara, e quase nunca é vendida pelo preço justo.

Uma goleada não prova nada

Terceira lição, curtinha. A Alemanha goleou Curaçao por 7 a 1 na estreia. No jogo seguinte, contra a Costa do Marfim, ganhou só por 2 a 1.

Um resultado espetacular contra um adversário frágil não projeta nada sobre o próximo. É o trimestre fora da curva, o post que viralizou sem querer, o vendedor numa sequência quente. A tentação é traçar a reta a partir de um ponto só.

O ponto único é sedutor porque é recente e vívido. Mas previsão honesta pede a série inteira, não o flash.

O caderno onde o erro é anotado sem desconto

Chego no ponto que, no fim, é menos sobre futebol e mais sobre método.

A única coisa que de fato melhorou minhas previsões não foi um achado brilhante. Foi um caderno: anotar cada palpite, comparar com o que aconteceu e me dar uma nota honesta.

Testei várias ideias que pareciam promissoras: “sequência invicta”, posse de bola, um modelo sofisticado que pesava mais nos jogos recentes. Joguei quase todas fora. Não porque fossem ruins na intuição, mas porque, medidas contra o resultado real, não reduziam o erro. Soavam bem; não pagavam.

Imagine uma empresa que conta uma história linda sobre por que vai crescer, mas nunca volta para conferir se a história do ano passado se realizou. Ela não está prevendo o futuro. Está se entretendo com ele.

A diferença entre prever e fingir que se sabe não está na confiança da fala. Está em existir, em algum lugar, um caderno onde o erro é anotado sem desconto, e onde a ideia querida é descartada quando não paga.

O que sobra quando a empolgação assenta

No fim, o empate técnico com a multidão parou de me incomodar. Virou a lição inteira.

Prever não é cravar um número e se prender a ele. É apostar com humildade, medir o erro e corrigir a rota — de novo, e de novo. A incerteza não é o fracasso do método. A incerteza é o método.

E talvez seja essa a parte mais subestimada da era da IA. Ela não está aqui para adivinhar o futuro como um oráculo. Seu valor é mais modesto e mais útil: reduzir incerteza, pesar probabilidades e ajudar a decidir melhor. O prêmio não vai para quem crava o placar exato. Vai para quem calibra: quem começa pela sabedoria do mercado, desconfia do favorito fácil, ignora o flash e mantém o caderno aberto.

Adivinhar quem ganha é a parte fácil. Saber o tamanho da própria incerteza — isso, sim, é raro. E é o trigo.

A era da IA está apenas começando!

Jhon

P.S.: E você? Como mede os próprios erros e o que faz para aprender com eles?

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Como parte do meu trabalho, toda semana eu leio muito conteúdo sobre dados, tecnologia e inteligência artificial (IA). Eu faço uma seleção e envio pra você os melhores, todo domingo. Vamos separar o joio do trigo.

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Olá amigos 👋 ,

Há um ruído persistente — e inescapável — entre quem fala sobre IA: a obrigação de inventar o inédito. Um produto que ninguém imaginou. Um mercado que não existia. Um futuro que começa amanhã de manhã.

O ruído é compreensível. A novidade sempre rendeu boa prosa, e a tecnologia pede liturgias. Mas convém desconfiar desse impulso. Não seria possível que, enquanto todos correm para inventar o que não existe, o lucro mais acessível esteja justamente no que já existe há décadas e ninguém quer tocar?

Vamos separar o Joio do Trigo?

O chique é ser simples

O cofre da economia não está guardado no futuro — está guardado em planilhas antigas. Em conciliação bancária. Em SPED fiscal. Em lotes CNAB. Em reconciliação de recebíveis com operadoras de cartão, em revisão de contratos, em KYC, em relatório regulatório que alguém lê porque é obrigado.

São fluxos que não seduzem. Ninguém sobe em palco para defender o quanto sua vida mudou por automatizar o fechamento contábil. Mas o fato — e este é desagradável — é que esses fluxos somam bilhões por ano só no Brasil. São caixas que movem, engrenagens que giram, taxas que pingam. E continuam sendo feitos, em larga medida, à mão. Por pessoas. Em jornadas repetitivas que, até muito pouco tempo atrás, eram insubstituíveis porque o custo do código era alto.

Esse é o ponto que o entusiasmo costuma pular.

Há um precedente que ajuda a ver o tamanho do equívoco. Quando Alfred Marshall descreveu a criação de valor, ele não privilegiou a invenção do novo sobre a adaptação do existente — privilegiou o encaixe. Para Marshall, a economia era biologia: o que prospera é o que se ajusta a um ambiente já dado. Schumpeter, décadas depois, puxou o holofote para a destruição criadora — e fez bem. Mas mesmo quem celebra a ruptura reconhece, quando olha as contas, que o grosso do lucro capitalista não nasce do salto e sim da rotina: da rotinização eficiente do que já existe. Os ganhos duradouros, na maior parte dos casos, vêm de alguém que reorganiza o já-dado a um custo mais baixo.

A IA generativa fez com esse custo o que o motor a vapor fez com o transporte e a eletricidade fez com a iluminação: derrubou uma fronteira silenciosa. Onde antes era preciso uma equipe, um sprint e um CEO entusiasmado para justificar um orçamento de engenharia a que poucos tinham acesso, hoje basta alguém que sabe descrever o problema com clareza e rodar uma iteração de madrugada. É isso que o termo vibe coding tenta — de modo ainda meio desengonçado — nomear: não é programar no sentido tradicional, é orientar, curar, iterar. A máquina entrega o rascunho, você julga. E pelo mesmo atalho, empresas pequenas alcançam um arsenal que, até pouco tempo atrás, era privilégio de quem podia montar time de engenharia.

O que isso abre? A possibilidade de um negócio que antes era economicamente inviável: atacar um fluxo financeiro maduro, de margem baixa, volume alto e cliente fixo, com custo de implementação marginal. O antigo argumento — "não dá, o desenvolvimento não paga" — perdeu força.

Há, contudo, um contrapeso que ninguém deveria pular.

Fluxos antigos são antigos por razões que não são meramente inerciais. Eles envolvem regulação, integração, obrigações acessórias, exceções que nenhum prompt deslinda sozinho. A automação do presente não é a automação do demo — sistemas legados sabem trocar de campo obrigatório no meio do ano fiscal, assim como o tripanossomo africano troca de proteína para driblar o sistema imunológico. Quem ignora essa espessura operacional troca um erro — a alucinação do futuro — por outro: a alucinação do presente fácil. Não é fácil. Só está mais barato.

Mas está mais barato — e isso basta.

A questão prática, então, deixa de ser "qual o próximo produto disruptivo?" e passa a ser outra, mais prosaica e mais produtiva: qual fluxo financeiro existe há trinta anos, movimenta dinheiro recorrente e ainda é feito por gente apertando F5? A resposta costuma estar a duas portas do seu escritório. Conciliação, compliance, tesouraria, fiscal, jurídico operacional, contas a pagar, contas a receber, cobrança. Não são temas que viram keynote — mas são temas que viram contrato.

O atalho para o lucro real quase nunca passa por inventar um novo Everest. Passa por automatizar um vale que todo mundo atravessa há décadas e que agora, pela primeira vez, pode ser cruzado de ônibus em vez de a pé.

A era da IA está apenas começando!

Abs, Jhon

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Quase todo produto de IA promete integração. A palavra aparece em decks de vendas, keynotes e landing pages com a naturalidade de quem oferece água no deserto. O problema é que, na maioria dos casos, a promessa se dissolve no primeiro contato com a realidade: conexões frágeis, configurações penosas, resultados que não justificam o esforço.

Eu também já tinha essa desconfiança. Até que, no final de um treinamento que ministrei, um aluno fez uma pergunta que me levou a testar algo que eu vinha adiando. A pergunta era simples: dá para usar o Claude direto no Excel, de verdade? Não em demo. Não em slide bonito. No trabalho.

Vamos separar o Joio do Trigo?

O chique é ser simples

Fui testar a integração do Claude com a Microsoft. Confesso: esperava algo cosmético, mais para "inglês ver". A configuração exige o Microsoft 365 ou uma versão local compatível — não é plug and play. Mas, tendo acesso ao Excel Online, consegui começar.

Na loja de suplementos da Microsoft, o Claude já está disponível. Você conecta sua conta, estabelece uma base de dados e começa a trabalhar. Até aí, nenhuma novidade.

A novidade veio quando decidi ir além do trivial. Criei uma base fictícia de distribuição nacional de vinhos — uma vinícola gaúcha com 19 estados de cobertura — e pedi ao Claude para estruturar a planilha, montar o resumo executivo e rodar uma l para testar diferentes cenários de demanda.

Fonte: O Autor

Essa empresa é fictícia, e seu dashboard executivo:

Fonte: O Autor

Para quem não é da área, uma analogia simples: imagine que você quer saber quanto sua empresa pode faturar no próximo mês. Em vez de chutar um número só, o Monte Carlo roda mil versões diferentes do futuro — algumas otimistas, outras pessimistas, a maioria no meio — e te mostra a faixa provável de resultado. É como perguntar "e se?" mil vezes ao mesmo tempo. O tipo de análise que normalmente exige planilha dedicada, conhecimento estatístico e algumas horas de trabalho. Aqui, saiu de uma conversa com o Claude dentro do próprio Excel.

Fonte: O Autor

O resultado ficou organizado em três abas: a primeira com um resumo executivo — KPIs, mix de produtos, cobertura regional. A segunda com a operação detalhada: distribuição por 19 estados, volumes, faturamento. E a terceira com os 1.000 cenários da simulação, incluindo os piores e melhores casos. Tudo pronto para usar, não para decorar slide.

Fonte: O Autor

O valor não estava em responder perguntas bonitas. Estava em ajudar a sair do zero, estruturar o raciocínio e produzir algo que já nasce como artefato de trabalho — não como curiosidade de laboratório.

Mas convém não se iludir. Uma integração que funciona num teste controlado, com uma base fictícia e um operador que já sabe o que quer, não é a mesma coisa que funcionar no caos de uma operação real. A distância entre a demo e o dia a dia ainda existe — e quem ignora essa distância costuma pagar caro por isso. O verdadeiro teste é quando os dados são sujos, as perguntas são mal formuladas e o usuário não é um entusiasta de IA.

Ainda assim, o que vi me surpreendeu. Não pelo brilho da interface ou pela sofisticação do marketing, mas pela utilidade brutal. Quando a conexão funciona de verdade, ela amplia a análise, acelera o trabalho e entrega algo que já nasce útil.

Fica também meu agradecimento pela provocação do aluno. Às vezes, a melhor forma de testar uma promessa é simplesmente sentar e usá-la — com a disposição honesta de se decepcionar.

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Tem produto que vira assunto porque foi bem lançado. E tem produto que vira assunto porque encontra o mundo exatamente no momento em que o mundo estava pronto para ouvi-lo. O Claude entrou nesse segundo grupo.

Muita gente olha para o crescimento da Anthropic e pensa que o motivo é simples: o modelo ficou melhor, mais rápido, mais confiável, mais agradável de usar. E isso é verdade. Mas essa explicação, sozinha, diz pouco.

Tecnologia não ganha atenção só por mérito técnico. Ela ganha atenção quando responde a uma ansiedade que já estava instalada. O Claude chamou atenção não apenas porque era bom. Chamou atenção porque apareceu no exato momento em que o trabalho mudou de natureza.

Vamos separar o Joio do Trigo?

O chique é ser simples

Nos últimos anos, a IA deixou de ser percebida como ferramenta de curiosidade. No começo, o encanto era quase infantil: pedir um texto, brincar com uma ideia, testar uma pergunta, resumir um artigo. Impressionante, mas periférico. Algo interessante de ter por perto — não algo central para operar uma rotina.

Só que isso mudou.

Empresas passaram a querer mais do que respostas elegantes. Passaram a querer redução de atrito. Menos tempo para pesquisar. Menos esforço para organizar. Menos gargalo para escrever. Menos dependência de uma única cabeça para começar um trabalho.

Foi aí que modelos como o Claude começaram a chamar atenção de verdade. Porque deixaram de parecer "uma IA que responde bem" e começaram a parecer uma camada nova de trabalho intelectual.

Essa diferença é decisiva.

Uma ferramenta que escreve bem é uma curiosidade útil. Uma ferramenta que ajuda a pensar, revisar, estruturar, sintetizar e executar — essa começa a mexer na lógica da empresa.

O Claude capturou algo que muita empresa ainda não sabia nomear: a sensação de que o trabalho moderno está pesado demais para caber numa cabeça só.

O profissional virou um gerenciador de excesso. Excesso de reunião, de texto, de dashboard, de decisão pequena. E aqui mora um paradoxo que vale notar — quanto mais ferramentas prometeram simplificar o trabalho, mais camadas de complexidade se acumularam sobre quem trabalha. A conta foi transferida integralmente para o indivíduo.

O Claude chamou atenção porque apareceu como promessa de alívio operacional. Não "vou te responder". Mas "vou te ajudar a atravessar o volume".

Para entender por que isso ressoou tanto, vale olhar para um movimento que parece distante, mas não é: o surgimento do coworking. À primeira vista, são assuntos diferentes. Um fala de inteligência artificial; o outro, de espaço físico. Mas os dois nasceram da mesma dor.

No exemplo a seguir, pedi ao coworking para analisar meus últimos 4 e-mails do Gmail, identificar o que fosse acionável (se houvesse) e já adicionar automaticamente ao meu Google Calendar. (imagem abaixo):

Feito pelo autor

O mais impressionante é que ele descreve cada passo, executa tudo até chegar ao resultado final e ainda permite agendar para rodar automaticamente todos os dias.

A partir daqui, deixa de ser ferramenta isolada.
Vira sistema: conectores, habilidades e fluxo operando juntos em uma automação ponta a ponta.

E é aqui que a história fica mais interessante.

Porque essa lógica não é nova. Ela já apareceu antes — só que em outro lugar.

O coworking surgiu quando trabalhar sozinho começou a custar caro. O profissional independente ganhava liberdade, mas perdia troca...

O Claude chama atenção porque faz algo parecido — só que no plano mental.

Talvez essa seja a melhor forma de entender o momento atual. O coworking reorganizou onde o trabalho acontece. A IA está reorganizando como o trabalho acontece.

Antes, o profissional pensava sozinho diante de uma tela. Agora, começa a operar com uma segunda camada de apoio. Não é uma pessoa. Não é um software tradicional. Não é automação simples. É uma presença funcional no fluxo — alguém, ou algo, que ajuda a estruturar uma ideia, explorar caminhos, condensar informação, testar formulações, acelerar um rascunho, revisar um argumento, resumir um caos.

Isso muda a lógica do trabalho.

Porque o grande valor não está apenas em ganhar tempo. Está em reduzir o peso cognitivo do começo, do meio e da revisão. É exatamente isso que chamou atenção no Claude. Ele não se vende apenas como mecanismo de resposta. Ele se encaixa como parceiro de fluxo.

Mas convém desconfiar um pouco dessa promessa. Um coworking mal frequentado podia simular comunidade sem entregá-la. Uma IA mal utilizada pode simular pensamento sem produzi-lo. A presença funcional no fluxo é real — mas se ela melhora o trabalho ou apenas o acelera depende menos da ferramenta do que de quem a opera.

Quase toda grande onda tecnológica vence pelo mesmo motivo: ela reduz uma fricção que antes parecia inevitável. O e-mail reduziu o atrito da comunicação. A nuvem reduziu o atrito da infraestrutura. O smartphone reduziu o atrito do acesso. A IA, quando funciona bem, reduz o atrito do trabalho intelectual.

Essa é a mudança central.

E o Claude ganhou espaço porque ajudou a torná-la visível. Não se trata apenas de qual modelo é mais inteligente. Na prática, a pergunta real é outra: qual ferramenta entra melhor no fluxo da vida real? Qual ajuda a destravar sem exigir esforço demais? Qual acelera sem aumentar a confusão?

É isso que separa hype de adoção.

É aqui que a gente separa o joio do trigo.

Quando uma IA chama atenção, muita gente tenta explicar o fenômeno apenas por benchmark, ranking, comparação de modelo, velocidade, janela de contexto ou algum dado técnico isolado. Isso é útil. Mas insuficiente.

A história nunca é só técnica.

Produto ganha mercado quando resolve uma tensão real. Narrativa ganha força quando traduz uma dor latente. Adoção acelera quando a ferramenta encontra um comportamento que já estava mudando.

O Claude chamou atenção porque o trabalho já estava se tornando mais distribuído, mais textual, mais acelerado e mais sobrecarregado. O terreno já estava preparado. O modelo entrou onde já havia necessidade.

O ponto importante não é apenas o sucesso de uma empresa ou de um modelo. O ponto importante é o que esse sucesso revela.

Revela que o trabalho está sendo reorganizado.

Estamos saindo de uma lógica em que produtividade era basicamente esforço individual e entrando numa lógica em que produtividade passa a ser também capacidade de orquestração: orquestrar contexto, ferramentas, informação e inteligência.

O profissional do futuro próximo talvez não seja o que sabe fazer tudo sozinho. Talvez seja o que sabe montar melhor o próprio sistema de trabalho.

E é aqui que a história do coworking volta a fazer sentido. O coworking ensinou que produtividade não depende só de talento — depende de ambiente. A IA está ensinando que qualidade intelectual não depende só de conhecimento — depende também de apoio.

Mas é importante não romantizar.

Coworking não resolveu produtividade por decreto. Em muitos casos, virou apenas estética de trabalho moderno. Mesa bonita, café bom, networking performático — e pouca entrega.

Com IA, o risco é parecido. Ferramenta sem processo vira barulho. Velocidade sem critério vira retrabalho. Texto bom sem pensamento bom vira — como a gente repete por aqui — maquiagem cognitiva.

O Claude chamou atenção porque oferece uma nova forma de trabalhar. Mas isso não garante, sozinho, um trabalho melhor. Assim como o coworking não criava colaboração automaticamente, a IA também não cria clareza por mágica. Ela amplia. Se houver método, amplia método. Se houver bagunça, amplia bagunça.

No fundo, o que estamos vendo é uma mudança na infraestrutura invisível do trabalho.

Primeiro, digitalizamos documentos.
Depois, conectamos pessoas.
Depois, descentralizamos o escritório.
Agora, começamos a descentralizar o próprio esforço cognitivo.

Isso é grande.

Porque significa que a IA não está apenas entrando na rotina. Ela está ajudando a redefinir o que é rotina.

E talvez seja por isso que o Claude tenha chamado tanta atenção. Não apenas por ser competente, mas por parecer útil dentro de uma mudança que já começou.

O mundo do trabalho já estava ficando mais flexível, mais remoto, mais fragmentado e mais orientado por informação. O coworking foi uma resposta espacial para isso. A IA é uma resposta cognitiva.

E o Claude merece um capítulo à parte.

A questão não é se isso vai mudar o trabalho.
A questão é quem vai usar essa nova folga cognitiva para produzir melhor — e quem vai apenas produzir mais do mesmo, mais rápido.

A era da IA está apenas começando.

Abs,
Jhon

Para quem está comigo há pelo menos 1 ano, vou abrir um fórum íntimo e exclusivo para aprofundarmos o tema de Claude Code.

Se quiser participar, é só mandar um e-mail para jer@datarisk.io.

(vagas limitadas)

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Olá amigos 👋 ,

Em fevereiro de 2026, o setor de software sofreu um impacto significativo, resultando no que Wall Street batizou de SaaSpocalypse:

• Cerca de 300 bilhões de dólares em valor de mercado evaporaram do setor em poucos dias;

• Atlassian despencou 35% em uma semana;

• Intuit perdeu 34% no trimestre;

• A Salesforce viu investidores começarem a questionar o modelo de cobrança por cadeira (licença por usuário).

A tese é sedutora na sua simplicidade: se um agente de IA faz o trabalho de dez pessoas, por que pagar dez licenças? E se criar software ficou muito mais fácil, por que pagar caro para quem só empacota código? Mas convém desconfiar de teses sedutoras. Especialmente quando elas chegam embaladas em pânico. Vamos separar o Joio do Trigo?

O chique é ser simples

Um dos principais executivos de uma grande empresa de ERP brasileira está há décadas no mercado de software. Quando a companhia migrou para SaaS, também teve gente decretando o fim do mundo. A leitura interna era simples: a mudança era estrutural, e abandonar a convicção no meio do caminho custaria mais caro do que atravessar a transição.

O tempo passou. A empresa sobreviveu, cresceu, e o SaaS virou parte central do negócio.

Agora, diante do SaaSpocalypse, a mensagem voltou em outra forma: a liderança não está recuando. Ao contrário. A companhia anunciou um programa robusto de recompra de ações e dobrou a aposta de que o mercado está confundindo mudança de modelo com destruição de valor. Não é só discurso. É o bolso sustentando a convicção.

Outro executivo da mesma companhia foi direto: achar que IA mata software parte de uma visão rasa de que software é só código. Como se o negócio de carros fosse o aço. A analogia funciona. E o ponto é melhor do que parece.

Código é insumo. Sempre que ficou mais barato e mais fácil de produzir, quem mais se beneficiou não foram os aventureiros com ferramentas novas na mão. Foram as empresas que já tinham clientes, distribuição, processo e relacionamento. Esse é o ponto que o mercado parece ignorar na pressa de precificar o apocalipse.

Um ERP não é algo que alguém monta num fim de semana com meia dúzia de prompts. Uma grande empresa desse setor carrega décadas de dados, regras fiscais, integrações, dependências operacionais e processos críticos. Quando um ERP erra, o cliente não perde a paciência. Perde dinheiro.

Como alguém reconstrói isso na base do improviso?

A resposta honesta é: não reconstrói. Pelo menos não agora. E talvez nem do jeito que o mercado está imaginando. Mas a convicção dos incumbentes também tem ponto cego. Empresa que sobreviveu a muitas ondas tecnológicas costuma achar que vai sobreviver à próxima. Às vezes vai. Às vezes a próxima era diferente por dentro. É por isso que a tese do SaaSpocalypse é mais interessante do que parece.

Não é o software que está morrendo. É um modelo de negócio.

Jensen Huang resumiu isso de um jeito provocador: a IA vai comer o software. Talvez. Mas comer o quê? Não o processo. Não a lógica de negócio. Não o conhecimento acumulado sobre como uma empresa opera. O que ela ameaça primeiro é o modelo de cobrar por usuário, por licença, por acesso.

A chegada de um agente de IA capaz de executar a tarefa que antes exigia dez operadores humanos torna o modelo de cobrança por dez licenças ("por cadeira") um verdadeiro delírio contábil. Contudo, o valor da tarefa e do processo de negócio não apenas persiste, mas pode se tornar ainda maior. Essa percepção levou uma grande empresa de ERP a adotar uma resposta ofensiva, em vez de defensiva: a companhia lançou uma plataforma de IA corporativa para implementar uma lógica nova, focando em vender a tarefa executada e não mais apenas o acesso ao software.

Novo conceito: modelo por tarefa é quando a empresa deixa de cobrar apenas pelo uso da ferramenta e passa a capturar valor pela execução do trabalho. Na prática, ela tenta monetizar o resultado, não só o acesso. A conta é "simples”: uma empresa que fatura R$ 1 bilhão talvez gaste R$ 2 milhões por ano no ERP. Mas gasta 15 a 20 vezes mais com as pessoas que operam esse ERP.

Se essa companhia conseguir substituir parte dessas operações por agentes especializados, ela deixa de disputar só o orçamento de software. Passa a disputar o orçamento do trabalho. Isso muda o tamanho do mercado.

Trezentos bilhões evaporaram do setor porque o mercado olhou para a IA e enxergou destruição. Essa empresa olhou para a mesma tecnologia e enxergou um mercado endereçável muito maior.

Alguém está errado. Pode ser o mercado, que adora levar narrativas simples longe demais. Pode ser a empresa, com a confiança natural de quem já atravessou muita onda e começa a achar que atravessa qualquer uma. O mais provável é que os dois estejam meio certos.

O software não morre.

Mas quem insistir em cobrar por cadeira num mundo que começa a pagar por resultado pode descobrir que o problema nunca foi o produto. Era o modelo. A pergunta que importa não é se o software vai morrer. É se quem vende acesso vai conseguir virar quem entrega resultado antes que alguém mais rápido faça isso.

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O IPCA de janeiro registrou 0,33%, segundo o IBGE. No mesmo período, a cesta básica acompanhada em João Pessoa indicou alta de 4,85%. Na versão ampliada, com 63 itens, a variação chegou a 8,09%. A diferença não é detalhe estatístico. É estrutural.

O IPCA é um índice nacional calculado pelo IBGE com base na Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF). Ele combina alimentos, serviços, combustíveis, educação, saúde e bens duráveis para representar o consumo médio urbano brasileiro.
Mas o consumidor médio é uma construção matemática.

O chique é ser simples

Na prática, famílias de baixa renda destinam até 40% ou 50% do orçamento à alimentação. Quando alimentos sobem com força e outros itens permanecem estáveis, o índice agregado suaviza o impacto — mas o orçamento concreto não.

A comparação local foi construída a partir de dados do sistema Preço da Hora, iniciativa do Tribunal de Contas do Estado da Paraíba (TCE-PB), em parceria com a Secretaria da Fazenda da Paraíba (SEFAZ-PB) e a Universidade Federal da Paraíba (UFPB).

Os preços são extraídos de Notas Fiscais Eletrônicas (NFC-e), emitidas no momento da compra pelo consumidor. Cada produto é identificado por GTIN — o código de barras padronizado — o que permite rastrear exatamente qual item foi vendido e por quanto.

Não se trata de encarte promocional.
Não se trata de pesquisa declaratória.

Trata-se de preço efetivamente pago, registrado em documento fiscal.

A metodologia aplicada à cesta local utilizou a mesma fórmula de agregação do IPCA — o índice de Laspeyres — com ponderação compatível com a estrutura de consumo alimentar.

O que muda, portanto, não é a matemática.
É a base observada.

Enquanto o IPCA reflete a média nacional de consumo, a cesta local concentra-se em alimentos essenciais e em preços regionais efetivos. Num país de dimensão continental e profunda desigualdade de renda, essa diferença importa.

Somos um país em que o peso da alimentação varia drasticamente conforme a renda.

Somos também um país de heterogeneidade regional acentuada — choques agrícolas, logística e estrutura de mercado impactam regiões de forma distinta.

O índice nacional fala do Brasil médio.

Mas o Brasil médio não vai ao supermercado.

Quando o número oficial indica estabilidade e a percepção cotidiana sugere aperto, não estamos diante de erro ou manipulação. Estamos diante de uma realidade desigual comprimida numa única média.

O Brasil não tem uma inflação única.
Tem inflações que variam conforme renda, região e estrutura de consumo.

Entre o relatório do IBGE e o caixa do supermercado, o cidadão tende a confiar no caixa.

Não por desinformação.

Mas porque, num país desigual, a média raramente representa alguém com precisão.

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Olá amigos 👋 ,

Hoje eu queria propor um pequeno desvio — um desses que parecem digressão, mas acabam sendo o caminho mais curto até o ponto.

O brasileiro ama esporte, mas ama também uma coisa ainda mais funda: a conversa sobre esporte. O jogo não termina no apito; ele se prolonga na memória, no bar, no grupo da família, na discussão do “se”: se o técnico tivesse mexido antes; se o atacante não tivesse prendido a bola; se a arbitragem não… A paixão esportiva é, em parte, uma paixão pelo contrafactual — pela hipótese. E é justamente aí que a IA entra: no território da comparação, do resumo, da sugestão, da decisão assistida.

Com dois exemplos — um do futebol profissional e outro do esporte de fim de semana — a ideia é enxergar como a mesma tecnologia atravessa o alto rendimento e o cotidiano.

O chique é ser simples

Existe um padrão que se repete na história: quando uma tecnologia deixa de ser “novidade” e vira infraestrutura, ela altera o custo de fazer certas coisas — tempo, erro, coordenação — e, com isso, empurra a produtividade. O resto é consequência.

O ponto, no fim, é simples: fazer mais (e melhor) com os mesmos recursos. O difícil é separar, no barulho do entusiasmo, o que é ganho real do que é mera euforia — o joio do trigo.

Da Revolução Industrial à Revolução da Inteligência

Se olharmos para trás, cada grande onda tecnológica colocou um “motor” novo dentro da capacidade humana de transformar o mundo:

1ª Revolução — vapor e mecanização. Substitui força muscular e acelera o fazer.
2ª Revolução — eletricidade e escala. Padroniza, barateia, industrializa.
3ª Revolução — computador e automação. Automatiza cálculo, processo, rotina.
4ª Revolução — IA aplicada e convergência. Agora o motor toca o que parecia reservado ao juízo: prioriza, compara, resume, rascunha, detecta padrões, sugere caminhos.

A pergunta que realmente importa é esta: o que muda quando a máquina não só executa, mas participa do ato de pensar? Não como oráculo, mas como prótese cognitiva — aquela ajuda que, ao reduzir atrito mental, desloca o limite do que cabe numa hora de trabalho.

É aqui que a gente separa o joio do trigo.

Figura 1 — linha das revoluções

Convergência, na prática

“Convergência” é uma palavra bonita para um problema prosaico: as organizações vivem de ilhas. Planilhas que não conversam com sistemas, e-mails que carregam decisões sem memória, reuniões que geram tarefas que se perdem. A IA, quando bem usada, funciona como costura: liga dados, ferramentas e gente num fluxo único, capaz de aprender com o que aconteceu ontem e ajustar o que será feito amanhã.

(Figura 2 — PIB per capita / produtividade virando renda)

Repara no desenho: por séculos, quase nada. De repente, a curva dispara. Não é magia. É produtividade virando renda — e, junto, a reorganização da vida em torno do novo “motor” que virou infraestrutura.

Mas há um detalhe decisivo, que costuma ser esquecido no entusiasmo: IA sem processo vira ruído; IA com método vira resultado previsível. O critério não é “usar IA”. O critério é mais frio — e mais honesto:

• reduz tempo?

• reduz risco?

• melhora qualidade?

• melhora consistência?

Se sim, vale. Se não, é distração.

A velocidade mudou de patamar

Houve um tempo em que uma tecnologia levava décadas para alcançar 50 milhões de usuários. Hoje pode levar meses.

Figura 3 — adoção acelerada / 50M usuários

O recado é desconfortável: a curva de adoção não pede licença para a “maturidade interna” das empresas. Quem aprende rápido ganha vantagem. Mas aprender rápido não é sair usando. É escolher bem: onde dá retorno, com rotina, revisão e bom senso.

Um experimento mental esportivo

Vamos fazer um teste simples — uma espécie de “anel” aplicado ao esporte, mas sem fantasia: imagine que você tem, a cada lance, um assistente invisível que vê tudo, registra tudo e, sobretudo, não se cansa. Ele não joga por você. Ele apenas te devolve, em segundos, aquilo que normalmente você só descobriria com atraso: padrões, riscos, alternativas.

No futebol profissional, isso aparece como análise de desempenho, preparação de jogo, gestão de carga, leitura de adversário. A promessa não é “prever o futuro”, mas reduzir cegueiras: onde você costuma perder a bola, em que minuto seu time desorganiza, que tipo de pressão o adversário não aguenta.

No esporte de fim de semana, o mesmo princípio desce de patamar: planejamento de treino, correção de técnica por vídeo, rotinas simples de recuperação, organização do grupo, até a logística do “rachão”. É menos glamour, mais impacto. A diferença entre o amador e o profissional, aqui, não é a natureza da ferramenta — é a disciplina do uso.

E aí volta o joio e o trigo: a IA pode ser uma lente que clareia, ou um espelho que engana. Ela tanto pode revelar o que você não queria ver, quanto oferecer justificativas bonitas para continuar fazendo o de sempre.

Fechamento: as pequenas automações vencem

No curto prazo, o que mais destrava valor não é o “grande projeto de IA”. É o que quase ninguém aplaude: pequenas automações.

Caçar gargalos simples, repetitivos e caros — e transformar isso em ganhos diários. Um check-list que vira rotina. Um template que reduz retrabalho. Um processo de revisão que corta erro bobo. O tipo de melhora que não dá palestra, mas paga a conta.

Porque IA não substitui quem trabalha. Substitui quem trabalha do mesmo jeito de sempre.

A era da IA está apenas começando!

Abs, Jhon

Adoramos uma indicação!

Se você conhece alguém que possa gostar do nosso trabalho, agora você pode indicá-lo. A propósito, adoramos indicações!

até Domingo…

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Olá amigos 👋 ,

Ilustradores, chegou a sua vez! O que até ontem era super exclusivo, técnico, artesanal… agora está a um clique de distância de qualquer pessoa.

A pergunta que fica é: quem serão os próximos?

O chique é ser simples 

Quem me conhece sabe que eu não sou exatamente fã de polêmica gratuita. Mas, sendo bem direto: se você acha que sua profissão está garantida, cadeirinha cativa, “meu lugar ao sol pra sempre”... sinto te dizer, mas é bem provável que você ainda vá ter que mandar currículo de novo. E não vai demorar tanto assim.

Esse Joio é curto e grosso mesmo. Então vamos ao choque de realidade com um pouco de diversão: quer ver sua versão super-herói? Clica no link abaixo, sobe uma foto e pronto — agora qualquer um tem uma ilustração pra chamar de sua.

Feito pelo autor

Clique aqui e crie o seu próprio:

Quadrinhos Dinâmicos Gemini

ojoiodotrigo.vercel.app

Brincadeiras à parte, o recado é sério: cargos, status e “estabilidade” estão cada vez mais frágeis. E, como a gente repete por aqui sem cansar:

A era da IA está apenas começando!

Um abraço,

Jhon

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Até o próximo!

Olá amigos 👋 ,

Depois de um hiato de tempo (se tornando cada vez mais comum), voltamos para falar sobre futuro do trabalho, mas não da forma habitual. Afinal, o chique é ser simples. E nada melhor do que ser provavelmente a primeira leitura desta quinta feira para nossos mais de 15.000 leitores.

Vamos separar o Joio do Trigo?

O chique é ser simples 

Você deve estar com a sensação ou dilema de estar em uma nova fronteira, certo? Sim, você está certo. O difícil sempre é buscar tangibilizar essas fronteiras, pois, em geral elas estão no consciente coletivo ou em alguma cancela socialmente construída.

Você deve estar pensando aí, Jhon vamos filosofar menos e separar o joio do trigo? Bora, vamos usar o futuro do trabalho como pano de fundo.

Existe algumas máximas e uma delas é que quanto maior sua força de trabalho, maior o poder e influência. Crescer sempre foi importante, mas essa lógica está sendo amplamente questionada.

A alavanca de capacidade e especialização de time passou a ser uma alavanca tão ou mais importante que o tamanho, sendo ousado aqui. Essa semana a OpenAI divulgou ferramentas sutilmente poderosas para um grupo de desenvolvedores ávidos por criarem nesse aparente novo mundo.

Eu não estou supondo o que estou te falando, posso estar errado na leitura de cenário, mas não teórico "somente". Quem convive sabe. E para mostrar isso, resolvi tirar o meu sábado de manhã… minha mulher está brava até agora, mas agora que ela ler, com certeza vai me perdoar.

Resolvi criar uma ferramenta para eu organizar meus prompts, e quem sabe você os seus… sempre fazemos e evoluímos nossos prompts, mas ao final aquele prompt top, se perde em algum chat por aí. Que tal organizarmos?

Neste caso meu passado me condena, na época de recém formado cheguei a programar em Fortran na Embraer, a propósito uma ilha de excelência neste país. Hoje não tenho a energia e nem toda aquela vontade de 20 anos, mas em uma manhã focada eu registrei um domínio https://meusprompts.ia.br/ e criei o produto, que tem uma primeira versão já funcional.

Fonte: Autor

Provando que não é uma madrugada acordado que trai minha memória, já mostro um print dos meus trinta prompts guardados na plataforma. Já tem prompts pra gestão de agenda, programação semanal, análise de sentimentos (que podem ser do seu e-mail, por exemplo).

Inclusive coloquei uma funcionalidade, que você pode cadastrar seu prompt e tornar público para ajudar alguém. Quero deixar aqui uma mensagem positiva, mas que requer atenção para milhares de profissões que estão acabando, mas com certeza algumas dezenas de milhares que surgem todos os dias.

Eu fiz o organizador de prompts, e você também pode criar algo para externalizar a vontade de realizar algo importante para você ou quem você ama. Pra vocês terem ideia do valor prático: aquele prompt de análise de sentimentos me poupa umas 2 horas por semana só de ler emails tentando entender o tom da conversa. O de programação semanal organiza minha semana em 5 minutos, coisa que antes levava meia hora fácil toda segunda de manhã.

Exemplo de prompt: Autor

Espero que meu leitor, em geral meus amigos, gostem do texto e que mostre uma forma diferente de ver profissões. Não existe mais uma profissão em uma existência, mas diversas habilidades e capacidades nessa nossa existência.

Obrigado por me acompanharem nessa jornada de me motivarem a tentar separar o joio do trigo em mundo rápido, barulhento e desafiador.

Contem comigo, e usem o nosso organizador de prompt compartilhando conhecimento.

Ah, e um P.S. importante: essa edição veio de um pedido de um leitor que queria entender melhor como aplicar IA no dia a dia sem ficar só na teoria. Sugiram temas pra próximas edições, a ideia é sempre essa: menos blábláblá, mais mão na massa.

Um abraço,

Jhon

A era da IA está apenas começando!

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Até o próximo!

Olá amigos 👋 ,

Sabe aquela sensação de estar no aeroporto e descobrir que seu voo atrasou? Agora imagine isso acontecendo com 30 mil contêineres ao mesmo tempo. É mais ou menos isso que rolou desde abril, quando as tarifas de Trump entraram em cena.

Enquanto a maioria dos importadores corria para entender o que significava, na prática, uma tarifa de até 145% para produtos chineses, um pequeno grupo de empresas já tinha movido suas peças no tabuleiro três meses antes. Como? Simples: olhando para onde ninguém estava olhando.

Lembra do Thundercats? A visão além do alcance do Lion? É exatamente isso: o bom uso dos agentes de IA te dar superpoderes.

Vamos separar o Joio do Trigo?

O chique é ser simples 

Um caso emblemático é o da Apple. Assim que Trump anunciou as tarifas, a Apple já estava pronta: poucos dias depois do anúncio, em um call de resultados, Tim Cook declarou que a produção começaria a migrar da China para a Índia – um movimento de supply chain que exige meses (senão anos) de preparação. A Apple é referência em gestão de cadeia de suprimentos mundial, e ficou claro que essa decisão não foi tomada da noite para o dia. Quando Trump percebeu, respondeu com força: Tim Cook foi até à Casa Branca e comprometeu a Apple com um investimento extra de US$100 bilhões além dos US$500 bilhões já anunciados. O recado ficou claro: o governo norte-americano não aceita, ao menos publicamente, que empresas contornam suas tarifas sem consequências.

Existe um detalhe curioso: produtos embarcados da China até 6 de agosto mantêm as tarifas antigas até 5 de outubro. Parece pequeno, mas é uma janela bilionária. Quem percebeu, economizou milhões. Quem não percebeu, paga caro agora para repor o estoque.

Os sinais estavam lá: em março, os cancelamentos de navios (blank sailings) dispararam. Empresas de análise preditiva avisaram: “Algo grande vem aí. Antecipem tudo que puderem.” O contraste é gritante: enquanto a maioria paga 15% a mais para repor estoque, o grupo que leu os sinais segue vendendo com margens intactas.

Essa turbulência abriu uma nova avenida de oportunidades: nunca foi tão valioso pensar em construir produtos SaaS focados em planejamento tarifário estratégico e gestão inteligente da cadeia de suprimentos. Plataformas que ajudem importadores a antecipar movimentos regulatórios, simular cenários de tarifas ou até detectar padrões escondidos.

Um importador de eletrônicos — caso real — tinha um painel que parecia coisa de filme da NASA: gráficos, números, setas para cima e para baixo. Mas o essencial não estava na aparência, e sim no que mostrava. Já em janeiro, antes de qualquer anúncio oficial, os dados começaram a indicar um padrão estranho: um salto de quase 300% nas consultas sobre “classificação tarifária alternativa” em sites do governo americano.

Tradução simples: algo grande estava vindo aí. A leitura foi rápida: “Vamos antecipar compras da China e diversificar para o Vietnã.” Resultado: quando as tarifas chegaram, essa empresa tinha estoque para seis meses e contratos garantidos em outro país. Os concorrentes? Descobriram que um videogame de US$300 agora custa US$435. E nem dava para trazer, porque navios da rota China–Costa Oeste simplesmente desapareceram.

Mais do que nunca, ser rápido e bem informado faz diferença: o Departamento de Justiça americano, por exemplo, está cada vez mais atuante em investigar e processar empresas que tentam burlar as regras tarifárias, tanto por vias civis quanto criminais, o que torna a antecipação e o compliance ainda mais estratégicos.

Aqui, o jogo se divide claramente em dois tipos de empresa (como citei acima): para quem já está há anos nesse segmento, movimentos como análise preditiva, uso de dados históricos e o monitoramento de rotas alternativas já são rotina — o chamado “business as usual”. Não surpreende, por exemplo, que um grande varejista brasileiro tenha surfado a onda e melhorado sua margem ao aproveitar excedentes de produtos que, por conta das tarifas, deixaram de ir para os EUA e passaram a ser importados para o Brasil.

No fim das contas, enquanto a maioria paga 15% a mais para repor estoque, quem enxerga além e se antecipa às mudanças segue com as margens preservadas. Como dizia Lion: “Espada Justiceira, dê-me a visão além do alcance!”. Só que agora, essa visão vem em forma de dados e inteligência artificial. Porque remediar custa 145% a mais.

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Entre 2020 e 2024, as vendas de veículos elétricos a bateria (BEVs) no Brasil passaram de aproximadamente 3 mil para 61.615 unidades. Trata-se de um crescimento acumulado de mais de 1.900% em apenas quatro anos, com taxa média anual superior a 100%. Quando se incluem os híbridos plug-in (PHEVs), o número salta para 125.624 unidades em 2024. Os números impressionam. Mas impressionar não é o mesmo que transformar.

Vamos separar o Joio do Trigo?

O chique é ser simples 

A transição energética no setor automotivo global é um processo em curso, impulsionado por preocupações ambientais, avanços tecnológicos e mudanças no comportamento do consumidor. O Brasil, com seu amplo mercado e uma matriz elétrica majoritariamente renovável, tem potencial para protagonizar essa mudança. Mas o caminho está apenas começando.

O ritmo recente é acelerado. O crescimento de 89% nas vendas em 2024, em relação ao ano anterior, marca um salto inédito. Ainda assim, no primeiro trimestre de 2025, os veículos elétricos representaram 12,5% das vendas de leves — o que significa que 87,5% dos consumidores ainda escolhem motores a combustão.

O mercado avança, mas a partir de uma base historicamente muito baixa. Mesmo com a projeção de 1,4 milhão de BEVs acumulados até 2030, isso representaria apenas 2,35% da frota circulante de veículos leves. É um avanço, mas ainda distante de uma transição consolidada.

Há sinais de oscilação. No primeiro trimestre de 2025, as vendas de BEVs caíram 8,3%, enquanto os PHEVs cresceram 83,6%. O dado sugere cautela do consumidor: prefere-se, por ora, a flexibilidade híbrida ao compromisso com o elétrico puro.

Fonte: o próprio autor

Mesmo na estimativa mais otimista — em que eletrificados leves (BEV + PHEV + HEV) representariam até 54% das vendas em 2030 —, o movimento se configura como uma substituição progressiva, e não uma ruptura. A transformação, se vier, será localizada, gradual e dependente de variáveis estruturais: renda, infraestrutura, percepção de custo-benefício.

Em resumo: o mercado de veículos elétricos no Brasil cresce rápido, mas ainda não altera a estrutura dominante. A velocidade impressiona, mas não significa, por si só, inflexão. As projeções são ambiciosas, mas os números atuais exigem leitura crítica.

O entusiasmo não dispensa a análise. Nem toda curva de adoção inclinada representa um ponto de virada. O que se vê é crescimento real — mas não, ainda, uma transformação de fundo.

Para facilitar a compreensão do cenário, desenvolvemos um dashboard baseado exclusivamente em dados públicos (link a seguir), organizado para oferecer uma leitura estratégica da evolução do mercado brasileiro de veículos elétricos. A ferramenta permite acompanhar tendências, comparar tecnologias (BEV, PHEV, HEV), visualizar participação de mercado por fabricante, mensurar o avanço da infraestrutura de recarga e explorar projeções até 2030.

Mercado de Veículos Elétricos no Brasil

Análise Detalhada, Tendências e Projeções (2020-2030)

Dashboard interativo - próprio autor

As visualizações reforçam o diagnóstico: o crescimento é vigoroso, mas ainda limitado por desigualdades regionais, forte concentração de marcas e um perfil de consumidor restrito. A expansão deve continuar, mas o ritmo será definido por adaptação mais do que por disrupção.

O dashboard não projeta o futuro — ele organiza o presente. E oferece parâmetros concretos para quem deseja compreendê-lo com mais clareza. A transformação poderá vir. Mas não será automática. Dependerá menos do impulso de um ano e mais da consistência de uma década.

O que temos, por ora, é uma fotografia em movimento: um mercado que ganha tração, mas ainda não virou a chave.

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Um apartamento claro em Pinheiros, decoração elegante sem afetação, a câmera trêmula como quem busca espontaneidade. Uma jovem atravessa os cômodos e compartilha impressões do dia, fala de viagens recentes, receitas, descobertas — tudo em tom leve, direto, como quem conversa com um amigo íntimo. A naturalidade é tamanha que não suscita dúvida: ali está alguém real?

Vamos separar o Joio do Trigo?

O chique é ser simples 

A influenciadora que nos guia por um apartamento em São Paulo — entre comentários casuais e gestos ensaiadamente espontâneos — existe? Adianto: não. E, ainda assim, impressiona.

@jhonataemck

Uma influenciadora apresenta seu sofisticado apartamento no bairro de Pinheiros, em São Paulo

A influenciadora que nos sorri do outro lado da tela é uma criação digital gerada por inteligência artificial — fruto da plataforma Sora, que combina dados, imagem sintética e modelagem para conceber figuras humanas de verossimilhança desconcertante. A pergunta inevitável não é se ela parece real. É: importa que não seja?

O advento de personalidades virtuais insere uma nova camada na história da representação humana. Se antes a imagem projetava o indivíduo — com seus ângulos, falhas, desvios —, agora ela o substitui. Trata-se de um deslocamento sutil, mas com efeitos práticos consideráveis: empresas já preferem influencers digitais por sua previsibilidade, disponibilidade e imunidade a desvios. Não erram, não contradizem campanhas, não demandam renegociação. São, nesse sentido, profissionais ideais.

Essa nova geração de criadores, ainda que desprovida de subjetividade, atua com força plena sobre a subjetividade dos demais. E talvez resida aí o ponto decisivo: o conteúdo deixou de depender de uma experiência vivida e passou a ser concebido como estrutura, linguagem, imagem — algo que pode ser simulado e otimizado por algoritmos. A naturalidade deixa de ser atributo espontâneo e passa a ser projeto técnico.

Estamos diante de uma inflexão no modo como o conteúdo é pensado, produzido e consumido. A indústria da influência, como se convencionou chamá-la, será reformulada desde sua base. Não apenas por razões econômicas, mas sobretudo pela nova lógica da mediação: o que conta, cada vez mais, não é quem fala, mas como se fala — e que efeitos produz.

O desafio, portanto, não é resistir ou denunciar, mas compreender. Preparar-se para um ambiente em que a criação de conteúdo será menos ofício pessoal e mais competência combinatória — uma arte de montagem. Isso exigirá de nós novos critérios de avaliação, atenção redobrada à origem e intenção das mensagens e, talvez, uma reconquista do espaço reservado ao que escapa à simulação: o improviso, o lapso, o silêncio.

Num tempo em que se pode programar até a espontaneidade, o que resta de genuíno talvez não esteja na aparência, mas na capacidade crítica de quem assiste.

E, ao olharmos para o que se tornaram as celebridades contemporâneas — com sua presença onipresente, estética imaculada e engajamento sempre em alta —, é natural que uma pergunta surja, não sem certa inquietação: haverá, em breve, Virgínias Fonsecas que nunca existiram?

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Com a alta do dólar, visitar a Disney tornou-se um desafio para muitos brasileiros que sonham em conhecer o mundo mágico do Mickey. Foi nesse cenário que descobri o MANUS, uma IA generativa que me surpreendeu pela sua capacidade de criar soluções personalizadas. Pelo nome, cheguei a pensar que era corinthiana.

Brincadeiras à parte, a MANUS.im foi lançada no formato de convite e chamou minha atenção pela sua interface intuitiva e pelo fato de exibir o navegador e o código em funcionamento. Até o momento desta publicação, novos cadastros estão disponíveis apenas por convite — felizmente consegui um!

Vamos separar o Joio do Trigo?

O chique é ser simples 

Como mencionei, com o dólar disparado, planejar uma viagem à Disney se tornou um verdadeiro exercício de criatividade. Então, decidi testar o potencial da MANUS com um desafio específico:

A interface usada para enviar esse pedido era simples e funcional, semelhante a outras soluções tecnológicas disponíveis no mercado.

Autor: Próprio Usuário

A resposta da MANUS foi impressionante! Em apenas 30 minutos, recebi um guia completo e estilizado para nossa família - acessível em um site:

Autor

Com todas as informações customizadas conforme nosso orçamento e preferências. O site pode ser acessado aqui: https://mwjhrfpn.manus.space/

Além disso, consegui salvar um vídeo mostrando todo o processo realizado pela IA — vale a pena assistir:

Itinerário de 14 dias na Disney em setembro - Manus

Manus is a general AI agent that turns your thoughts into actions. It excels at various tasks in work and life, getting everything done while you rest.

manus.im/share/sTOyTqC1u3823HB7FT0ttV?replay=1

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A vida se desenrola sobre um frágil lastro de lembranças. Somos, essencialmente, a continuidade daquilo que recordamos. O que acontece, então, quando a memória nos escapa, quando o fio narrativo de nossa própria existência se desfaz como areia entre os dedos? Esta semana, um filme me fez refletir sobre esse labirinto invisível: "Ainda Estou Aqui". No desfecho, Eunice de Paiva, interpretada por Fernanda Montenegro, surge fragilizada por uma luta contra o Alzheimer, uma batalha travada por quase 15 anos. Esse dado me fez revisitar um estudo que realizei durante um MBA no ICMC/USP, no qual utilizei dados do DATASUS para compreender melhor essa doença no Brasil. 

Vamos separar o Joio do Trigo?

O chique é ser simples 

A doença de Alzheimer (DA) representa um dos desafios mais complexos da medicina contemporânea. Além de comprometer profundamente a autonomia individual, afeta os laços que nos conectam ao mundo e às nossas próprias histórias. No Brasil, estimativas recentes indicam que cerca de 8,5% da população com 60 anos ou mais convive com algum tipo de demência, representando aproximadamente 2,71 milhões de pessoas. Desse total, a DA é responsável por cerca de 70% dos casos.  Em relação à incidência, dados apontam que aproximadamente 100 mil novos casos de demência são diagnosticados anualmente no país. 

Na era da informação, a ciência de dados amplia nossa capacidade de identificar padrões antes imperceptíveis, permitindo uma análise mais detalhada dos fatores que influenciam o percurso da doença. Em meu estudo, recorri ao DATASUS para mapear a trajetória diagnóstica dos pacientes e explorar o potencial do aprendizado de máquina na predição da evolução da DA. A metodologia utilizada foi previamente abordada na edição 50 do Joio, no contexto das doenças raras.

Os achados desse estudo revelaram insights interessantes. O modelo preditivo desenvolvido alcançou uma alta taxa de acerto na previsão da doença, com a idade se destacando como o fator mais influente no diagnóstico, um dado esperado, mas ainda assim relevante. 

Exames oftalmológicos também surgiram como um possível indicador: houve uma correlação entre mapeamentos da retina e menor ocorrência da doença, mas ainda não há explicações definitivas sobre essa associação. As tomografias computadorizadas apareceram com frequência em pacientes diagnosticados, mas os dados não esclarecem se o aumento da realização desses exames resulta de um maior monitoramento da doença ou se pode estar associado a algum fator de risco específico 

Os desafios biomédicos do Alzheimer são complexos, e a realidade econômica da doença adiciona uma camada significativa de urgência ao problema. Estudos recentes indicam que o custo anual por paciente no Brasil é de aproximadamente US$ 16.548,24. Com o envelhecimento populacional, projeta-se que o número de casos de demência no país aumente de 2 milhões atualmente para 6 milhões em 2050, elevando as despesas totais de R$ 96,7 bilhões em 2022 para R$ 199,4 bilhões em 2050.  A maior parte desses custos (78%) é composta por custos indiretos, como o cuidado informal oferecido por familiares. Esse cenário impõe um peso não apenas sobre os pacientes e suas famílias, mas também sobre o sistema de saúde, que precisará se reinventar para lidar com esse desafio.

Para quem tiver interesse no estudo completo, ele está disponível para download no seguinte link:

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Talvez, ao ler o título desta edição, você tenha pensado: 'É golpe!'. Mas eu te garanto que não é. Hoje, vou apresentar uma ferramenta lançada recentemente pela OpenAI, criadora do ChatGPT. Trata-se do Operator, uma inovação que, na minha visão, terá um impacto enorme em diversas indústrias e profissões.

Spoiler: Essa ferramenta permite a criação de agentes inteligentes capazes de utilizar o navegador para executar tarefas em seu lugar. Isso mesmo: eles navegam e realizam automaticamente as atividades que você faria manualmente. Eu recomendo fortemente a leitura desta edição!

Vamos separar o Joio do Trigo?

O chique é ser simples 

O Operator — ou 'Operador', em português — ainda está disponível apenas para assinantes do ChatGPT Pro residentes nos EUA. No entanto, como acontece com outros produtos da OpenAI, é provável que em breve esteja acessível para mais usuários.

Agora, você pode ir muito além de simplesmente dar comandos por texto. A IA pode executar tarefas que exigem ações no navegador (Chrome, Internet Explorer, etc.). Isso significa que ela pode, por exemplo, fazer uma compra no seu e-commerce favorito, reservar um restaurante ou até adquirir uma passagem aérea. Então, deixa eu te mostrar!

Fonte: O Autor

A interface é muito semelhante à do próprio ChatGPT: basta digitar o que deseja (um prompt) e o show começa! Para testar, pedi ao Operator que buscasse uma passagem no Google Flights com alguns poucos parâmetros, como mostrado na imagem abaixo.

Fonte: O Autor

Sim, é exatamente isso que você está pensando! O Operator acessa um navegador dentro da própria plataforma e seleciona a passagem aérea de acordo com os critérios definidos. Na imagem abaixo, é possível ver a IA navegando no site do Google Flights e preenchendo os campos como um ser humano faria. No final, ele ainda validou comigo a opção com o melhor preço.

Fonte: O Autor

Voltando ao destaque desta edição: imagine um agente de viagens que monitora passagens aéreas 24 horas por dia, até enquanto você dorme. E mais: se o seu cartão de crédito estiver cadastrado, o Operator pode até concluir a compra automaticamente.

Ontem, fiz um teste e ele não apenas selecionou os produtos, mas também realizou o pagamento no site do Mercado Livre. Na minha opinião, essa ferramenta tem o potencial de causar uma grande disrupção, especialmente no mercado de RPA (Automação de Processos Robóticos), que hoje realiza esse tipo de tarefa. Gravei um vídeo mostrando toda a experiência e recomendo fortemente que você, meu leitor, assista!

Hoje, quero propor algo diferente: vou realizar uma sessão ao vivo com os primeiros 20 leitores que me enviarem um e-mail — jhonata.emerick@gmail.com. Não perca essa oportunidade!

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Olá amigos 👋 ,

Nosso primeiro Joio de 2025 começa de forma animada e musical, cantando o novo hit de Breno & Matheus - Descer para BC, e, buscando correlações aparentemente não óbvias Balneário Camboriú é um destino muito procurado para o Réveillon, oferecendo bebidas e atrações para todos os gostos. No entanto, recentemente, um investidor de uma das maiores empresas de bebidas do mundo manifestou preocupação com os possíveis impactos do Ozempic. Segundo ele, o setor estaria "nos estágios iniciais" de uma redução na demanda, atribuída aos efeitos do medicamento.

Vamos separar o Joio do Trigo?

O chique é ser simples 

Uma observação importante: não devemos generalizar. Em BC, há muitas pessoas saudáveis, graças à alimentação balanceada e ao apoio de suas famílias. Vale destacar também nosso sempre relevante P.S.: essa medicação têm sua proposta e importância. Meu ponto é como o uso excessivo pode impactar os agentes econômicos. Aproveito para avisar aos nossos leitores que, no ano que vem, vou descer para o BC e fazer o passinho

Ilustração elaborada pela Inteligência Artificial - ChatGPT

Pega aquele café e senta aí que vamos com um pouco de história e dados. Lançado em 2019 para o tratamento do diabetes tipo 2, o “Ozempic e outras medicações à base de semaglutida, substância que regula os níveis de saciedade no corpo, ganharam ampla notoriedade devido ao efeito colateral de promover emagrecimento rápido em pacientes com sobrepeso. A patente do medicamento pertence à farmacêutica dinamarquesa Novo Nordisk, que detém exclusividade sobre o Ozempic até 2026.

Enquanto isso, os dados sobre obesidade no Brasil reforçam a relevância dessa classe de medicamentos. Um estudo da Fiocruz Brasília projeta que, até 2044, 48% dos adultos brasileiros estarão obesos, enquanto outros 27% terão sobrepeso. Entre 2006 e 2019, a prevalência de obesidade quase dobrou no país, atingindo 20,3% da população adulta, evidenciando uma tendência de agravamento do problema.

Apesar de sua importância para pacientes com doenças crônicas relacionadas à diabetes e à obesidade, o Ozempic tornou-se uma febre global, sendo usado fora das indicações médicas devido ao seu efeito emagrecedor. Essa popularidade gerou escassez do medicamento, prejudicando o acesso de pacientes que dependem dele para tratar condições graves e melhorar a qualidade de vida.

No Brasil, um país de dimensões continentais, qualquer produto ou serviço amplamente adotado pela população tende a impactar padrões de comportamento e consumo, redefinindo como bilhões de dólares serão gastos. Um exemplo é o caso do investidor Terry Smith, mencionado anteriormente, que decidiu vender sua participação na Diageo. Ele acredita que há evidências crescentes de que medicamentos como o Ozempic podem reduzir o desejo de beber, afetando diretamente o setor de bebidas.

Fonte

A redução de peso pode beneficiar o varejo de vestuário, à medida que as pessoas renovam seus guarda-roupas para se adaptar ao novo peso. Além disso, uma melhor forma física naturalmente incentiva a prática de esportes ao ar livre e tende a aumentar o consumo no mercado de beleza e autoestima em geral.

Um parceiro da indústria farmacêutica gentilmente compartilhou os dados de 2024, com uma visão até novembro. É importante notar o destaque do Ozempic em relação aos demais. Simplesmente observando o tamanho da barra, já é possível perceber a diferença.

CloseUp International

Nas edições #41 e #42, onde discutimos as apostas esportivas, você deve estar se perguntando: o que uma coisa tem a ver com a outra? Mais do que parece. Ambos refletem o imediatismo do brasileiro em buscar soluções rápidas e simplistas. No país das apostas esportivas, a 'segunda derivada' é o Ozempic — ambos drenam a renda da população. E aí, qual será o próximo? Talvez você esteja pensando: 'Fecha a boca, Jhon!

E a taxa de natalidade, atualmente em queda, poderia mudar em um curto período devido ao efeito do Ozempic? Pronto, parei! :)

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Olá amigos 👋 ,

As doenças raras atingem apenas uma pequena fração da população - menos de 1 a cada 2.000 pessoas na Europa ou menos de 200.000 nos Estados Unidos. De acordo com a Anvisa, essas condições são definidas pela inexistência de cura e por opções de tratamento limitadas. No Brasil, a Política Nacional de Atenção Integral às Pessoas com Doenças Raras as classifica como aquelas que afetam até 65 em cada 100.000 indivíduos.

Embora os critérios variem entre países, todos compartilham um desafio comum: o diagnóstico difícil e o tratamento restrito. Você provavelmente já ouviu falar de algumas dessas doenças, como a doença de Pompe, fibrose cística, doença de Huntington e esclerose lateral amiotrófica (ELA).

O diagnóstico dessas condições é muitas vezes uma jornada longa, marcada por anos de incertezas e sofrimento para o paciente e sua família. Felizmente, avanços em tecnologia, como inteligência artificial e análise de grandes bancos de dados (como o DATASUS), têm se mostrado aliados valiosos nesse caminho.

Vamos separar o Joio do Trigo?

A soberba precede a ruína

Imagine viver com uma doença desconhecida, passando anos em busca de um diagnóstico preciso, tendo seus sintomas confundidos com outras condições. Até que finalmente um profissional de saúde identifica a causa: a doença de Pompe, uma condição rara e neurodegenerativa. Porém, o atraso no diagnóstico já impactou significativamente a qualidade de vida dessa pessoa.

Felizmente, o DATASUS, o banco de dados público de saúde do Brasil, oferece uma solução valiosa nesse contexto. Com seus registros abrangentes sobre a situação e dinâmica da saúde pública no país, o DATASUS se torna um agente fundamental para apoiar na localização e acompanhamento de pacientes com comorbidades raras.

Recentemente, uma grande farmacêutica lançou um desafio significativo: ajudar a localizar pacientes com alguma das doenças raras mencionadas anteriormente. Esse projeto envolveu a utilização de diversos conjuntos de dados, incluindo informações públicas do DATASUS, dados internos da própria empresa e amplo uso de tecnologias como modelagem e inteligência artificial.

A ilustração criada pela IA da ChatGPT

Após as primeiras discussões e análise dos dados, decidimos mudar nossa estratégia inicial. Em vez de focar apenas na localização dos pacientes, optamos por identificar os médicos e instituições de saúde com maior probabilidade de atender casos dessas doenças raras. Essa abordagem se mostrou mais eficaz, pois ao treinarmos adequadamente as equipes desses locais, elas estariam melhor preparadas para reconhecer e diagnosticar corretamente essas condições.

Utilizando os dados do DATASUS, analisamos um período de 11 anos, levando em consideração os códigos da CID (Classificação Estatística Internacional de Doenças). Ao rastrearmos esses códigos ao longo do tempo, podemos identificar quais CIDs aparecem com maior frequência em pacientes que, eventualmente, recebem o diagnóstico da doença rara em questão. Isso nos permite entender melhor o caminho percorrido por esses pacientes até chegarem ao diagnóstico correto, o que chamamos de "saga diagnóstica".

Fonte: O Autor

Por exemplo, se pegarmos um paciente diagnosticado com uma doença rara e analisarmos o histórico de 11 anos anteriores, nosso objetivo é descobrir os códigos da CID mais comuns nesse período e começar a entender o caminho da doença. Percebemos que, durante esse processo de diagnóstico, o paciente acaba sendo atendido por diversas outras condições, como artrite e dores crônicas, até chegar ao diagnóstico correto, nesse caso, de Mucopolissacaridose (MPS).

De forma simplificada, conseguimos, por meio de dados e modelos de inteligência artificial, definir quais seriam as doenças prévias mais prováveis até que o indivíduo chegue ao diagnóstico de uma doença rara, como a doença de Pompe. Isso nos permite acompanhar a evolução desse paciente mês a mês.

Ao desenvolvermos um modelo preditivo, identificamos as variáveis mais importantes (imagem abaixo), o que nos permite calcular um "score" para cada paciente do SUS (sem identificá-lo individualmente). Dessa forma, podemos atuar de maneira preventiva, antes que a situação se agrave.

Exemplo da Importância de Variáveis no Cálculo de Score para Doenças Raras

Esta abordagem integrada, potencializada pela IA, promete revolucionar o cuidado à saúde, tornando-o mais preciso, eficiente e centrado no paciente. Ao acompanhar toda a jornada do paciente, todos os envolvidos conseguem tomar decisões mais informadas e eficazes, resultando em melhores desfechos clínicos e em uma utilização mais otimizada dos recursos disponíveis.

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Olá amigos 👋 ,

A pedido dos nossos leitores, estamos fazendo um especial em 4 capítulos sobre o mercado de saúde no Brasil. No primeiro capítulo, mostramos quem são os agentes que compõem o atual tabuleiro de xadrez da Saúde. No segundo capítulo, discutimos sobre as operadoras e seus respectivos números. Devido ao nosso pequeno hiato de tempo e para nossos leitores matarem a saudade (será?), os capítulos três e quatro serão contemplados nesta edição (#48). 

Vamos separar o Joio do Trigo?

O chique é ser simples

Importante fazermos um disclaimer que não acreditamos na tese entre culpado ou inocente, mas sim nos mecanismos de incentivos que moldam o modus operandi de um mercado.

Lembram da imagem do primeiro capítulo? O estudo realizado pela equipe do BTG Pactual sobre o setor ilustra de forma clara os principais atores envolvidos.

Fonte: Relatório produzido pelo BTG Pactual | Saúde & Educação

Com um setor pressionado, a busca por soluções que consigam convergir os players se torna o Santo Graal. Muitos empreendedores ao longo do país dormem e acordam todos os dias buscando que seus produtos e/ou serviços sejam parte da solução. Recentemente, conversamos com alguns desses empreendedores e separamos três casos que me chamaram a atenção.

Selecionei as empresas com vieses diferentes. Uma solução que envolve infraestrutura, eficiência e custo. Uma segunda solução que utiliza um tipo de imagem poderosa e pouco usada na área médica. Uma terceira que mostra como tecnologia com visão de negócio cria escala e poder de rede.

Max Day Hospital

Quando você imaginou que sua cirurgia de baixa/média complexidade aconteceria dentro de um shopping center? Com uma estrutura de primeira linha dentro do Shopping RioMar em Recife, o MaxDay Hospital surge como uma inovação.

Fonte: Google Maps

O MaxDay é o primeiro hospital-dia de Pernambuco. Com foco em procedimentos cirúrgicos de baixa e média complexidade com menos tempo de internação e menor custo, preservando a qualidade e hospitalidade, também promove maior segurança ao paciente ao reduzir a exposição a riscos como infecções.

Com dois empreendedores apaixonados pelo negócio e pela saúde, com experiência no setor e com os stakeholders certos, eles estão no caminho (e muito) de mostrar que este modelo é viável no Brasil. Em países como os Estados Unidos, já é um modelo consolidado.

A solução do MaxDay é um exemplo de como os interesses dos agentes podem convergir, mantendo a qualidade e o cuidado com o paciente e os médicos.

 RadSquare

Você já viu aquelas imagens coloridas que capturam o calor em diferentes tons? Essa tecnologia, conhecida como termografia, pode parecer distante do seu cotidiano, mas faz parte da rotina dos maiores clubes de futebol do Brasil, ajudando a prever e prevenir lesões em atletas de elite. Ou seja, pode estar protegendo o craque do seu time.

Agora, essa mesma tecnologia vai além dos campos, transformando o ambiente de trabalho em um lugar mais saudável e eficiente. Empresas estão utilizando essa solução para cuidar do bem-estar e da ergonomia dos seus colaboradores, ajustando detalhes como a altura das cadeiras e otimizando tarefas que exigem movimentos repetitivos.

Uma solução que atua no dia a dia, de forma simples, prática e eficiente. É uma tecnologia invisível aos olhos, mas que faz a diferença na vida de quem mais importa: as pessoas.

Amigo Tech

A nossa terceira é a Amigo Tech, que se posiciona como a melhor amiga do médico. A empresa mostra como fazer o arroz com feijão muito bem feito, focando na experiência do seu público-alvo. Com time e cultura fortes, são ingredientes poderosos.

A empresa está sediada na cidade de Recife, mas isso é mero detalhe. Mais de 35 mil profissionais de saúde utilizam a solução One Stop Shop. Liderada por um empreendedor experiente, com visão de futuro e muito foco em produto, a empresa cresce de forma acelerada e sustentável.

Fonte: O Valor

Após conhecer a empresa, comecei a notar e recebi um documento do meu médico que havia sido emitido por uma solução da Amigo Tech. Ou seja, estava no meu dia a dia e eu nem havia notado.

Existe uma frase do jornalista Americano H.L.Mencken que diz:

Portanto, soluções criativas e viáveis, e que gerem alinhamento de interesses, são parte importante da equação que vai ajudar a endereçar o desafio que criamos na saúde.

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