Liguei-o ao Basecamp, onde a equipa já trabalha, e ao ficheiro da conciliação bancária. Ele analisou 2 anos de rúbricas, propôs uma categorização com famílias e regras próprias, organizou 519 movimentos e mantém tudo atualizado diariamente, sozinho.

Depois pedi-lhe um relatório semanal à sexta-feira: despesa, receita, saldo e runway, os meses de caixa que a empresa aguenta sem faturar. É a leitura que eu não tinha estrutura para fazer e que agora chega antes da reunião de liderança.

Falo ainda do que vem a seguir, conciliação de faturas e fecho do mês, e de onde travo: acesso direto aos bancos não dou. Prefiro protocolos seguros de leitura, como os do Fintable.

Neste episódio crio dois agentes novos, a Julieta e o Rangel, ligo um deles ao Basecamp por CLI e ponho-os a falar entre si. Mostro também como a memória funciona em camadas (individual, partilhada e por projeto) e como os acessos ficam isolados por agente.

A conclusão a que chego é esta: o modelo por trás do Grok fica atrás do Claude e do ChatGPT em capacidade pura, mas isso não importa. A vantagem está na simplicidade da arquitetura construída à volta dele, e isso vai obrigar a Anthropic e a OpenAI a responder.

Neste episódio mostro cinco automatismos que tenho a correr no dia a dia das minhas empresas. Dois deles são rotinas simples instaladas no computador, não são agentes complexos. Um trata da conciliação bancária: procura as faturas no e-mail, arquiva-as, regista-as na pasta que envio à contabilidade e deixa-me no Basecamp apenas os pendentes. Outro analisa as minhas conversas de trabalho da semana anterior e devolve-me um relatório sobre onde estou a errar. Os restantes mantêm o CRM atualizado a partir das reuniões, escrevem a documentação do código à medida que a equipa fecha tarefas, e corrigem bugs durante a noite para a equipa encontrar a solução proposta de manhã.

Explico também os três filtros que aplico antes de automatizar seja o que for: se ganho tempo, se poupo ou ganho dinheiro, e se me permite fazer alguma coisa que hoje não consigo fazer de todo. Este último é o mais subestimado, porque é o que mete competências dentro da empresa que de outra forma exigiriam anos ou contratações que não se justificam.

No fim respondo a comentários, incluindo uma pergunta sobre se o marketing digital vai passar a ser feito integralmente por IA e o que isso significa para quem vive disso.

Com a inteligência artificial, esse problema voltou multiplicado. Estás no Claude, sais para o gestor de projetos, voltas ao Claude, testas qualquer coisa no ChatGPT. E na colaboração é pior: eu decido com o contexto que tenho na minha janela, outra pessoa decide com o contexto que tem na dela, e ninguém garante que as duas decisões apontam ao mesmo sítio.

A minha resposta foi inverter. Em vez de levar a equipa às aplicações de IA, trouxe os agentes para dentro do Basecamp. Neste episódio conto o caso concreto: pedi ao Gaspar, o nosso agente, para procurar um sistema de tracking, e ele recomendou uma ferramenta que afinal já tínhamos instalada, com 86 links a funcionar. Quem apanhou isso foi o Tiago, que nem estava envolvido no assunto, mas estava na mesma conversa.

Falo também dos princípios que não mudo por causa da IA: gestão calma, contexto acima de tudo, e proteção da capacidade cognitiva. O agente vem à plataforma de hora a hora, não está ao segundo. É mais do que suficiente, e sou eu que costumo atrasar-me na resposta, nunca ele.

Hoje lanço, com o Tiago, a comunidade que andámos três meses a construir. A proposta é uma só: construíres o playbook da tua empresa. Uma coleção do que a tua empresa sabe fazer, num formato que a máquina executa, dividida por departamentos e distribuída pelas pessoas a quem queres dar acesso. Não é um curso, e não temos cursos. É uma ferramenta que instalas no teu computador e que corre cinco passos: identificar a oportunidade certa, planear antes de construir, construir com regras, melhorar a cada execução e medir o que passaste a poupar. A cada volta acrescentas mais uma peça ao teu playbook.

Escolhemos uma comunidade e não um software porque o valor está em três coisas que nenhum produto entrega sozinho. Apoio à decisão, meu e de quem lá está: esta semana respondi ao Pedro e ao Filipe com vídeos personalizados, feitos depois de lhes fazer as perguntas de contexto que faltavam. Desbloqueio técnico semanal, em direto, para as perguntas que ninguém quer fazer em público. E um Q&A estratégico comigo, que é o que faço há dez anos com centenas de negócios: tu trazes a tua visão a longo prazo, eu dou-te a minha opinião.

No fundo, isto é simples. Pela primeira vez temos inteligência a um custo baixíssimo, e todos os negócios precisam de inteligência para operar. Há dois anos a IA estava ao nível de quem acabou o nono ano, no ano passado ao nível de quem acabou a universidade, e vai ultrapassar o raciocínio humano. Não sei o que aí vem daqui a três anos; sei que quero receber essa informação primeiro e ao lado de gente que está a bater na mesma frequência. É para isso que este laboratório existe.

Isto não é um acidente, é o modelo de negócio. Todas as semanas muda qual é a IA mais forte, e por isso estas empresas deixaram de competir só pela inteligência do modelo e começaram a construir aplicações desenhadas para te prender. A memória, as skills e as ligações às tuas ferramentas que vais acumulando lá dentro são o que torna a mudança cara, e eles precisam que ela seja cara.

Neste episódio explico as três configurações que uso para não ficar preso a nenhuma delas. A memória sai da aplicação para uma pasta partilhada ou para um cérebro da empresa que é meu. As skills ficam guardadas nas duas pastas, porque a Anthropic é a única que não segue o padrão que as outras adotaram. E as ligações às minhas ferramentas instalam-se no meu computador, em vez de usar as que vêm dentro da aplicação e desaparecem quando eu sair.

Não é sobre desconfiar da tecnologia, é sobre saber o que é teu. A memória de uma empresa, organizada e acumulada ao longo de meses, vai valer muito dinheiro nos próximos anos, tal como valeu ter canal de distribuição próprio nos últimos vinte. Constrói isso, mas não construas a tua casa no terreno do vizinho.

Neste episódio explico como ligo o meu agente às aplicações que já uso todos os dias. Dou um exemplo concreto: pedi ideias de problemas para resolver e as respostas vieram genéricas; quando o mandei às minhas reuniões, vieram dores reais de pessoas reais. É essa a diferença entre contexto genérico e contexto teu.

Depois arrumo as formas de fazer a ligação (CLI, MCP, API, browser e pastas partilhadas) e a ordem por que as escolho. Não precisas de dominar as siglas: precisas de saber que isto existe e de pedir ao próprio agente que instale.

E mostro o que isto permite: a minha conciliação bancária corre todos os dias sem mim. O agente cruza as transações, procura faturas no email, arquiva-as e, quando falta alguma, deixa-me uma tarefa com o valor e a data. Eu perdia horas com isto; hoje perco praticamente zero.

Neste episódio conto como lá cheguei. Comecei por uma infraestrutura pronta, open source, com tudo o que eu precisava no papel. Passei um dia inteiro a reiniciá-la e partia sempre no mesmo sítio. Numa ferramenta, a competência interessa-me menos do que a fidelidade: se tenho de andar sempre a verificar se aquilo funcionou, perco a vantagem toda de ter um agente e mais valia fazer eu o trabalho. Ao fim do dia desisti e construí a arquitetura de raiz.

Explico o que montei: o agente com o seu próprio espaço e as suas próprias regras, um automatismo que o faz aparecer de hora em hora durante o horário de trabalho para ver se alguém o chamou, uma conversa por dia para não perder contexto, e um segundo automatismo que à meia-noite lê o dia e atualiza a memória dele. É isto que fecha o loop: ele aprende com o que lhe digo e no dia seguinte trabalha melhor.

E mostro-o a trabalhar. A ensiná-lo a escrever com hierarquia, como ensinaria a qualquer pessoa que entra na empresa, a discutir comigo a organização do trabalho e a propor-me coisas que eu não lhe tinha pedido. Não estou a usar uma ferramenta, estou a treinar uma contratação.

Neste episódio falo de founder para founder: as 3 formas de construir (plataformas como o Lovable, ferramentas como o Claude Code, ou contratar), as vantagens e desvantagens de cada uma, e as 6 peças que eu uso para construir as aplicações das minhas empresas: Next.js, Convex, Clerk, Tailwind com shadcn, Vercel e GitHub.

Falo também dos perigos que vais encontrar quando começares: a tentação de acrescentar sempre mais, a experiência de utilizador que o modelo não resolve por ti, o ritmo entre lançar novidades e ensinar a equipa a usá-las, e a forma de manter o design consistente. E deixo o conselho mais importante de todos: começa. O resto aprende-se no caminho.

Neste episódio explico as cinco oportunidades que vejo para resolver o problema, do formato da abertura aos temas de novidade, e porque é que a quinta, o Instagram, só faz sentido entregue a um agente com autonomia total. Mostro o caso que me tirou as dúvidas, o Gumroad a faturar 17 milhões com duas pessoas e meia e um agente a tratar do suporte, do código e das finanças, e o processo de pôr o Gaspar a trabalhar: primeiro o contexto, depois as ferramentas, no fim a integração na equipa, dentro do Basecamp, como qualquer colaborador.

Se estás à frente de uma empresa e a pergunta "onde é que eu arranjo tempo para isto" te é familiar, este episódio é o meu processo de raciocínio completo, do problema à solução a funcionar.

Identifiquei três causas: a desfragmentação do foco, com o custo escondido de saltar entre tópicos; a despriorização, porque quando parece que dá para fazer tudo deixamos de escolher bem; e a urgência constante, a sensação de que qualquer problema se resolveria com meia hora do meu tempo.

Partilho também as três regras que estou a usar para me controlar: trabalhar num só tópico de cada vez, mesmo que isso signifique esperar pelo agente; voltar a ser eu a escrever tudo o que vai para a equipa; e, ao contrário do que parece, uma atitude ainda mais agêntica, com menos aprovações minhas no meio. No fim respondo a comentários sobre processos, o beta da comunidade e a implementação de um playbook.

Já passei por burnout e sei o que custa recuperar. Esta reflexão é sobre saúde no trabalho numa era em que a tecnologia não impõe limites: temos de ser nós a impô-los.

Neste episódio explico as duas vias possíveis. A primeira é resolver um problema que já tens: uma tarefa repetitiva, um relatório, um suporte que consome tempo todas as semanas. Aí o ganho é certo. Se uma tarefa te ocupa 2 horas por semana, isso são cerca de 2600€ por ano, e resolvê-la liberta essa margem de imediato. A segunda via é perseguir oportunidades novas, e aí entram demasiadas variáveis: estratégia, comunicação, conversão. Quanto mais variáveis entram, mais imprevisível o resultado e mais tempo demora a aparecer o retorno.

Depois explico o processo de 5 passos que uso, o mesmo que está na base da máquina que construímos para a comunidade: identificar a oportunidade certa pelo contexto e pelo fluxo de caixa, planear a solução, construir, melhorar com o uso, e por fim medir o ganho real. É este loop, repetido processo a processo, que vai construindo o playbook que se torna o ativo da empresa.

No fim respondo a comentários, incluindo a pergunta do Ruca, arquiteto que quer transformar a sua área numa operação de uma só pessoa: se estás no teu limite, o primeiro passo é ganhar tempo; se não estás, o primeiro passo é encontrar o teu gargalo.

Neste episódio explico as duas formas de pôr a IA a trabalhar numa empresa. A primeira é o playbook: uma coleção de processos que se constrói uma vez e se partilha com a equipa, e que dispara as boas práticas sem obrigar ninguém a aprender nada de novo. Na WhiteFlow temos três: o geral, o de desenvolvimento e o comercial. A segunda é integrar a IA como um colaborador: o agente vive na ferramenta onde o trabalho já acontece, fica atento aos pedidos, executa e devolve o resultado como se fosse um colega. Ao ponto de perderes a noção de que estás a falar com uma máquina.

Digo também por onde começava se estivesse no início: pelo playbook, porque obriga a definir os processos, e só depois a integração na ferramenta. No fim respondo a comentários: quando é que avançamos para reels, que ferramentas usamos na edição destes vídeos e como escolho o modelo certo para cada tarefa.

Nada disto é teoria: são os dois sistemas que já tenho a funcionar.

Explico como um agente faz o trabalho que normalmente exigiria uma equipa: corta a gravação a partir da transcrição, valida, uniformiza o som, exporta o vídeo, trata do título, das thumbnails e da descrição, publica no YouTube e ainda gera este próprio podcast. Montei o sistema em menos de uma semana e ele já trata dos vídeos todos.

Antes disso respondo a duas perguntas da audiência: porque escolhi o formato daily, que troca alcance por confiança, e onde está o diferencial competitivo quando toda a gente usa os mesmos modelos de IA. A minha resposta: não é o modelo, é a camada que constróis por cima, as tools, a memória e o teu playbook.

No fim mostro as três próximas evoluções que quero testar. Nada disto é teoria, é o que estou a fazer agora, à vista.

Neste episódio explico a minha definição de empresa AI-first. O diferencial não está no modelo, está na tua capacidade de o usar; a mesma ferramenta em mãos diferentes dá resultados diferentes. Por isso o trabalho é repensar como fazes as coisas e construir um novo playbook, aquele que chega ao mesmo objetivo por um caminho diferente, sem perder a base de conhecimento que te distingue.

Falo também do lado cultural, que é o mais difícil, e de porque é que agir agora é uma vantagem. Dou exemplos do que estou a fazer nas minhas empresas, incluindo estes vídeos, que já são editados por agentes, e o novo setup que montei para eliminar a fricção de gravar todos os dias.

Neste episódio explico a transição que mudou tudo: a IA deixou de ser algo a quem perguntamos para ser algo a quem mandamos executar. Com isso, a decisão mais crucial de um founder passou a ser onde fica o humano na equação. Não sou apologista de retirar o humano; sou apologista de saber exatamente onde ele acrescenta valor e desenhar a IA para cobrir o resto do scope.

Depois entro na métrica em que vejo a maior oportunidade desta fase: a faturação por colaborador. Em Portugal, a média anda na casa dos 25 mil euros anuais; numa empresa que construí, levámos o rácio dos 70 mil para os 110 mil em três anos; um SaaS opera nos 200 a 400 mil. Esse teto está a desaparecer, e é por isso que acredito em negócios com menos pessoas, mais bem selecionadas e maximizadas por tokens.

Estou a executar esta filosofia em dois negócios com escalas totalmente distintas: um que nunca deve passar das duas ou três pessoas, outro a caminhar para uma ordem de magnitude de 100 milhões com 10 a 15 pessoas. O que não faz sentido é continuar a operar como se o mercado fosse estabilizar.

Neste episódio conto o raciocínio. Em vez de escolher entre a newsletter, o áudio e o vídeo, simplifiquei tudo num único formato: partilhar todos os dias o trabalho real que faço para transformar dois negócios com IA. Deixou de ser produzir conteúdo e passou a ser gravar o que já faço.

Explico o loop que me convenceu: as tarefas que resolvo estão sempre ligadas à inteligência artificial, por isso a execução delas já é conteúdo. Com agentes a editar e a publicar, o que demorava horas passa a minutos, e eu fico onde tenho de estar, a pensar. Fecho cada tarefa num scope de tempo, cerca de 60 minutos por dia.

A lição é sobre onde o humano tem de estar. Se também andas preso a otimizar o formato em vez de resolver o que interessa, talvez a saída seja simplificar até o processo correr sozinho.

Há semanas que ando preso. Tenho dois formatos que me dão prazer genuíno, a newsletter e este áudio, mas os dois falam sempre para quem já está do outro lado. E tenho dois caminhos que trariam gente nova, o YouTube e o conteúdo de formato curto, mas em cada um há um travão que eu não consigo passar. Um vem da minha obsessão visual. O outro vem de uma liberdade que recuso vender.

Neste episódio exponho o dilema todo sem o resolver. Porque é que o que me dá mais prazer pode ser exatamente o que me impede de crescer, porque é que o meu bloqueio não era nada do que eu pensava, e a frase que o meu próprio agente me atirou no meio disto tudo.

Não trago a conclusão arrumada. Se já estiveste preso entre o que gostas de fazer e o que sabes que devias fazer, este é para ti. E se tiveres uma ideia de como sair daqui, responde-me. Falar contigo nunca foi o meu problema.

Empacotei o playbook da empresa num plugin, instalado por defeito nas máquinas de toda a equipa através do plano Teams. Com instruções globais que se sobrepõem às de cada utilizador, o agente segue o processo mesmo que ninguém se lembre dele. Parei de explicar, passei a condicionar.

Mostro casos reais. O agente que pergunta o número da tarefa para ir buscar todo o contexto antes de executar. O comando que obriga a fechar o scope antes de avançar, para não gastar tempo no que a empresa não decidiu fazer. Cada melhoria que carrego no playbook passa a valer para a equipa inteira.

E fica a ironia. A única coisa que não vais conseguir delegar é precisamente a integração desta tecnologia na tua empresa. É esse o trabalho de quem lidera agora.

Neste episódio conto o que essa conversa me mostrou. Perguntei ao modelo porque é que protelo o YouTube há mais de três anos e, em vez de responder à pergunta, ele foi direto ao problema que eu andava a proteger. Apanhou padrões enterrados no meu contexto que não tinham nada a ver com o que eu tinha perguntado.

Falo também do que fiz com os dois dias em que tive acesso. Em vez de os gastar a produzir, meti-os todos a melhorar o playbook da minha empresa, a máquina que ajuda a equipa a construir o produto.

E fica a parte que interessa a quem está a montar uma operação com IA. O risco de construir um ativo em cima de um sistema que outra pessoa consegue desligar, e o que dá para fazer para não ficar refém.