Então quer dizer que você tem estudado bastante sobre IA generativa, acumulado certificados, boas conversas e tal, mas quando pretende aplicar isso em projetos práticos?
Relaxa, eu te entendo muito bem. Estudar é incrível, mas diante do mercado competitivo que estamos inseridos, infelizmente não podemos nos dar ao luxo de sermos discretos. Temos que atualizar nosso portfólio.
Chega um momento em que é preciso “colocar o bloco na rua” e proporcionar uma direção para todo o conhecimento acumulado. Devolver para a sociedade o que aprendemos.
Acumular conceitos sem criar entregas é como estocar tijolos sem erguer paredes. Neste artigo, reflito sobre como transformar estudos em entregas reais. Confira!
Mas o que é um projeto afinal?
Antes de eu falar sobre execução, vale a pena darmos dois passos atrás para alinharmos conceitos, pois, o óbvio também precisa ser dito.
No ambiente de gestão, de acordo com o guia PMBOK (Project Management Body of Knowledge), um projeto pode ser definido como um esforço temporário empreendido para criar um produto, serviço ou resultado exclusivo.
Ou seja, um projeto é qualquer iniciativa que possui começo, meio, fim e um objetivo explícito a ser atingido.
No contexto da IA generativa, abrir o chat do ChatGPT, Gemini, Claude ou outras IAs generativas para fazer perguntas aleatórias não é um projeto. É uma experimentação informal.
Um projeto prático com IA generativa acontece quando você estabelece um objetivo bem delimitado. Trouxe alguns exemplos para assimilar melhor:
- Criar um software para resolver uma dor de mercado;
- Desenvolver uma estrutura de planilhas personalizadas integradas a assistentes;
- Construir um deck de slides para apresentar resultados corporativos;
- Desenvolver uma skill para potencializar a atuação de um sistema agêntico.
Quando encaramos o uso da tecnologia sob a ótica de projetos, a nossa percepção sobre o esforço muda, bem como a nossa atuação em cocriação com a IA generativa.
Como ser uma pessoa orientada a projetos?
Talvez essa seja a pergunta de 1 milhão de dólares, mas já adianto que não é algo que acontece da noite para o dia. É um processo contínuo, assim como o nosso aprendizado.
Acredito que o grande ponto é lidar com a procrastinação. De acordo com o artigo ‘Procrastination and Stress: A Conceptual Review of Why Context Matters’, da pesquisadora Fuschia M. Sirois:
“… o risco de procrastinação aumenta em contextos estressantes, principalmente porque a procrastinação é um meio de poucos recursos para evitar emoções aversivas e difíceis relacionadas a tarefas.”
Pressão prolongada consome os recursos emocionais de enfrentamento e derruba o limite de tolerância ao desconforto. Nesse estado, adiar vira a saída mais barata, até para quem raramente procrastina.
Provavelmente você já sentiu aquele desconforto com a sensação de atraso diante das novidades e a cobrança por cursos sem fim. A procrastinação não é preguiça, mas sim um mecanismo de autodefesa da mente para evitar emoções desagradáveis.
O problema é que o alívio imediato de adiar a tarefa alimenta a culpa, aumenta a pressão e consolida o ciclo de estresse. Procrastinar é como se tivesse um anjo e um diabinho disputando nossa atenção.
Para contornar essa resistência e ser uma pessoa orientada a projetos, recomendo aplicar os fundamentos do pensamento computacional. Isto é:
- decompor o problema em partes menores;
- reconhecer padrões que podem ajudar na resolução do problema;
- abstrair complexidades;
- definir um passo a passo para resolver uma coisa de cada vez.
Além disso, utilizar o método CHA (Conhecimento, habilidade e atitude) ajuda muito a tirar projetos práticos do papel de maneira organizada.
Quando você aprender algum conceito, teste suas habilidades no tema e tenha atitude crítica para avaliar, checar, propor novos caminhos e executar o projeto com responsabilidade.
Como nossos projetos geram conexão?
Existe um fenômeno curioso no mercado de tecnologia e que já observei em grupos, imersões, eventos, redes sociais, entre outras lugares e ocasiões.
Tem muita gente que é foda no que faz, mas guardam suas descobertas em pastas esquecidas no computador ou em históricos privados de chat.
Projetos práticos não foram feitos para viverem isolados ou esquecidos. Quando você conclui uma entrega e disponibiliza isso, você constrói conexões com outras pessoas.
Isso acontece porque, ao expor sua solução, você percebe que nem todas as experiências são individuais.
O desafio que você enfrentou para estruturar um fluxo de trabalho com IA generativa provavelmente é o mesmo gargalo que outros profissionais enfrentam.
Compartilhar projetos práticos gera conexão e autoridade por três razões principais:
- Demonstração de competência real: No lugar de declarações genéricas no currículo, você apresenta entregas visíveis, auditáveis e replicáveis.
- Enriquecimento do repertório coletivo: Ao ensinar o caminho que você percorreu, você ajuda a alimentar o repertório de vida da sua comunidade.
- Reciprocidade e networking: Interações baseadas em entregas úteis geram conversas mais ricas, abrindo portas profissionais de maneira orgânica.
Ensinar o que você aprendeu durante o desenvolvimento de um projeto não apenas fixa o seu próprio aprendizado, mas também transforma conhecimento teórico em um ativo público de valor.
Como aplicar o Balanced Scorecard aos seus projetos práticos?
Desde a minha graduação em Administração, estudo diversas metodologias que ajudam no meu trabalho. Uma das mais profissionais é o Balanced Scorecard (BSC), criado por Robert Kaplan e David Norton.
O BSC é como um painel de controle com quatro perspectivas: finanças, clientes, processos internos e aprendizado. Antes de aplicar qualquer coisa, vale entender como cada uma delas faz sentido em IA generativa.
Finanças
Aqui entra a alocação racional dos recursos. Em projetos com IA generativa, isso significa olhar assinaturas, licenças e consumo de tokens diante do ganho real ou das horas de trabalho economizadas.
Clientes
Essa perspectiva olha o valor entregue a quem usa o seu projeto. Seja uma equipe interna, um cliente ou os leitores do seu blog, a solução precisa resolver uma dor real de maneira acessível.
Processos internos
Aqui você examina a organização do fluxo que construiu para ser eficiente. Como o contexto foi delimitado, quais guardrails existem, o quanto a documentação está explícita e se outra pessoa conseguiria operar aquilo sem ruído.
Aprendizado
Por fim, o impacto do projeto no seu repertório. O uso prático da tecnologia é um laboratório contínuo, e o maior ativo gerado quase nunca é o artefato final, mas o know-how que ficou.
Entendidas as quatro perspectivas, o desdobramento é o mesmo em todas elas. São quatro elementos encadeados para controlar cada uma delas:
- Objetivo: definir a intenção estratégica da perspectiva, ou seja, o que você quer alcançar ali.
- Indicadores: escolher as métricas que vão medir o progresso desse objetivo.
- Metas SMART: estipular metas específicas, mensuráveis, atingíveis, relevantes e temporais.
- Ações: estruturar o plano de iniciativas que cumpre as metas estabelecidas.
Pensando em um projeto de app para revisão de redações com IA generativa, por exemplo, na perspectiva financeira você poderia considerar:
- Objetivo – entregar o resultado com o menor custo de API possível
- Indicador – tokens utilizados por mês
- Meta – ficar abaixo de US$ 0,10 por prompt gerado em 30 dias
- Ações – escolher um modelo proprietário mais econômico ou open source, bem como limitar os tokens de saída e uso de ferramentas.
Repita esse raciocínio nas outras três perspectivas e o projeto começa a ter propósito de fato. Ele passa a ter método, previsibilidade e consistência.
A teoria expande a nossa visão de mundo, mas são os projetos práticos que constroem resultados reais. Utilize o pensamento computacional, minimize o estresse e organize os seus projetos para serem cada vez mais profissionais.
Quer se inspirar e ver na prática como estruturo os meus projetos? Acesse meu GitHub para conferir meus repositórios de prompts, skills e demais códigos.
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