Introdução
Neste vídeo, o apresentador mostra como não usar IA para substituir pessoas, mas para ampliar a sua própria capacidade de pensamento e tomada de decisão. Ao desenhar fluxos simples de trabalho, mapear etapas e treinar uma IA para entender o seu jeito de pensar, é possível economizar horas por semana com automação de tarefas repetitivas — especialmente no fluxo de suporte por e-mail.
Resumo
O vídeo começa destacando a ideia central de que a IA pode atuar como uma extensão da sua mente, reproduzindo cerca de 80 a 90% do seu modo de pensar, escrever e se comunicar. O apresentador usa o Miro para desenhar o fluxo de um processo de suporte de e-mail, começando pela etapa de fluxo simplificado: recebimento da mensagem, processamento inicial, revisão e envio de uma resposta. A IA pode ler, processar e gerar rascunhos, reduzindo tempo gasto por e-mail e liberando o humano para tarefas mais estratégicas. Em seguida, ele ressalta a importância de definir quem faz o quê no fluxo: humano, IA ou uma combinação, para que o assistente seja capaz de economizar tempo já nas primeiras etapas.
A segunda parte do conteúdo aborda o uso de conversas com ferramentas como o ChatGPT (ou Claude) para desenvolver o assistente, partir de um brain dump e transformar esse input em objetos prontos para automação: objetivo, funções, entradas, passos críticos, saídas e critérios de qualidade. O vídeo mostra como o protótipo gera artefatos úteis, como um master prompt e um PDF de contexto, que alimentam a automação. O apresentador explica também a ideia de testar o protótipo com cenários reais, identificar gargalos e iterar até chegar a um modelo final com templates prontos para replicação.
Na sequência, é apresentado o uso do Relay como plataforma de automação, mostrando como criar gatilhos, filtrar e-mails (excluindo mensagens que não exigem resposta, como alguns contatos da Green), e construir caminhos condicionais (PEFs) para decidir quando trabalhar com a IA. O fluxo inclui localizar o documento FAC para contextualizar as respostas e, se não houver, gerar uma nova resposta. O assistente é treinado para responder com o seu tom, usando o conteúdo já gerado e atualizando o FAC com novos dados, além de criar tarefas no Notion com resumos, respostas sugeridas e gargalos identificados. O resultado não é apenas uma resposta a um e-mail, mas uma automatização capaz de transformar o e-mail recebido em perguntas e respostas, e até de evoluir o conhecimento com base nos casos resolvidos. O apresentador encerra destacando que o aprendizado envolve conversar com IA, criar prompts adequados e gerar arquivos que viabilizam a automação, além de oferecer mentoria para acelerar esse processo.
Opinião e Análise
Sem opiniões explícitas no vídeo.
Insights e Pontos Fortes
- IA como extensão da mente: o vídeo demonstra como uma IA bem treinada pode entender o seu contexto, estilo de comunicação e objetivos, funcionando como uma extensão fiel da sua mente para tarefas repetitivas.
- Fluxo de trabalho simples antes da complexidade: começar com um fluxo simplificado facilita a visualização e a montagem de automações, permitindo evoluir para processos mais sofisticados conforme a necessidade.
- Economia de tempo mensurável: a automação de etapas como processamento de mensagens pode reduzir minutos por e-mail, gerando um impacto significativo ao longo de vários contatos diários.
- Arquivos e artefatos para automação: a geração de master prompts, PDFs de contexto e templates de Notion facilita a replicação da automação em diferentes fluxos, acelerando a implementação.
- Abordagem de teste e melhoria contínua: prototipar, testar com cenários reais e refinar é essencial para garantir que o assistente atenda ao objetivo, minimizando falhas e gargalos.