O Dashboard Que Não Guardava Nada

Ficou pronto em uma hora

Manhã de domingo. Café na padaria para pôr o papo em dia. Vários meses sem nos falarmos. A pergunta sobre IA é inevitável:

-Está usando?

O olhar acendeu.

-Estou. Deixa eu te mostrar...

Notebook aberto, tela brilhando e um dashboard completo e moderno.

-Aqui eu acompanho todas as etapas do processo, as aprovações, as cobranças, as recusas e as decisões...

Ele é consultor. Avalia a performance de contas a receber de incorporadoras de loteamento, empresas que compram área rural, transformam em urbana e vendem lotes. O controle dos clientes dele vive em planilha. Às vezes não vive em lugar nenhum.

Para montar aquilo, ele entregou cerca de 500 documentos à IA. Planilhas, contratos individuais, relatórios da Caixa. Ela leu, organizou por etapa e montou a tela.

Menos de uma hora, ele contou.

Fiz duas perguntas.

-Onde os dados estão gravados?

-Não sei.

-E como eles são atualizados quando o documento de origem muda?

Ele parou.

-Não tinha pensado nisso.

Pedi para testar. Ele alterou uma informação na tela e deu refresh.

O dado antigo voltou.

A solução não guardava nada.

Levei dois meses para entender o que aquela manhã estava me mostrando. O que faltava não era a ferramenta. Era o projeto.

Funcionou, e era isso que importava

Ele precisava mostrar velocidade. Vende análise para empresas que não têm controle nenhum, e chegar numa reunião com uma tela pronta vale mais que chegar com uma proposta de trabalho. Aquele dashboard já tinha rodado com dados reais de pelo menos três clientes. Cumpriu o que ele queria que cumprisse.

Não era uma solução ruim. Era uma solução que ninguém tinha como conferir.

E isso não aparece para quem está olhando. É pior: quanto melhor a apresentação, menos gente pergunta o que tem embaixo. Uma tela bem feita baixa a guarda de todo mundo na sala, inclusive a de quem construiu.

O que a IA decidiu sozinha

Quando você entrega 500 documentos e pede um dashboard, a IA não devolve só um dashboard. Ela toma um monte de decisão no caminho, e não te conta nenhuma.

Ela decide onde o dado vai morar. Decide que campo do contrato corresponde a que coluna. Decide qual regra separa o que vai ser cobrado do que não vai. Decide se aquilo atualiza quando a origem muda, e decide que não. Decide quem consegue abrir.

Nenhuma dessas decisões aparece na tela. A tela mostra o resultado.

E não precisa ser um dashboard. Vale para a planilha que você mandou organizar, para o resumo que você pediu de trinta e-mails, para a análise que você colou e recebeu de volta em dois minutos. Em todas elas alguém decidiu o que entrava, o que ficava de fora e o que virava número. Só não foi você.

No caso dele, duas dessas decisões ficaram provadas. A primeira naquela mesma manhã, com o refresh: nada persistia. A segunda na sexta seguinte, quando perguntei como os clientes iam usar aquilo. Não iam. Ele construiu para os clientes uma coisa que só funcionava no computador dele.

Não abri o que a IA fez por dentro. O que vem agora é suspeita minha, não medição: acho que ela somou os números dentro da própria conversa e escreveu o resultado direto na tela, sem nada segurando aquilo embaixo. Se for isso, não havia estrutura de dados nenhuma. Havia o desenho de um relatório.

Digo suspeita e paro aí. Num texto que termina pedindo que você confira, não vou afirmar o que não conferi.

Eu perdi dois dias assim

Não escrevi nada disso da cadeira de quem avisou.

Um ano antes daquela manhã eu tinha montado a primeira versão de um ETL financeiro em Google Apps Script. Funcionava assim: eu descrevia o que queria no chat, ele me devolvia o código, eu copiava e colava. Cada alteração que eu pedia, ele regerava o arquivo inteiro.

Num desses ciclos ele esqueceu uma função. Não avisou que tinha esquecido. Devolveu o arquivo completo, com cara de completo, e o código parou de funcionar. Levei dois dias para achar.

A causa era simples: a conversa ficou maior que a memória do modelo. Ele não estava mentindo. Ele não lembrava.

Tem uma diferença entre o meu caso e o dele. Eu sabia onde meus dados moravam. Estavam numa planilha do Google, e eu podia abrir a planilha. O que eu perdi foi o código, não a estrutura.

Ele não tinha nem uma coisa nem outra. Mesma raiz, sintomas diferentes.

Nós dois pedimos a solução pronta sem desenhar nada antes.

Construí uma ferramenta por causa disso

Cinco dias depois daquele café, numa sexta-feira, sentei com ele para a primeira sessão de trabalho. O plano era instalar na máquina dele o sistema que eu uso, e ensinar a operar.

Não funcionou. O meu método estava grudado na minha árvore de pastas. Na máquina dele, com os arquivos organizados do jeito dele, não conversava.

No sábado eu comecei a construir uma ferramenta para resolver isso. Chamei de Koine. Na segunda-feira instalei na máquina dele.

Eu estava convencido de que aquilo resolvia o problema. Ele passaria a trabalhar com um agente no computador dele, com os arquivos dele, com contexto de verdade. Fim da história.

Seis semanas depois, numa sexta de manhã, ele voltou com a solução refeita. Agora na ferramenta nova, no computador dele, com os arquivos no lugar.

Os mesmos problemas estavam lá.

Foi aí que aquela manhã de domingo terminou de acontecer. Eu troquei o terreno debaixo dele e não mudei nada, porque o que faltava não estava no terreno. Ele continuou pedindo a coisa pronta. A ferramenta obedeceu mais rápido.

Sair do chat é necessário. Eu defendo isso e continuo defendendo. Mas sair do chat não é suficiente, e eu precisei construir uma ferramenta inteira para descobrir uma coisa que não era sobre ferramenta nenhuma.

Abrir a caixa preta

Naquela sexta ficamos mais de quarenta minutos numa conversa que não era sobre o erro. Era sobre como fazer aquilo direito. E sobre usar a própria IA para descobrir como.

Antes de pedir qualquer coisa pronta, abra uma conversa só para desenhar. Diga à IA que vocês vão fazer uma sessão de análise do problema, explique em linhas gerais o que é, e peça que ela critique o seu plano antes de executá-lo.

Depois trabalhe em três entregas, nesta ordem:

• os casos de uso, contados por você em linguagem natural, um por um, do jeito que a coisa funciona hoje ou do jeito que você quer que funcione;
• as entidades, que é o nome técnico para "quais são as coisas que existem no seu problema" - contrato, parcela, cliente, lote;
• as operações, que é o que acontece com essas coisas.

Ao terminar cada caso de uso, peça que ela aponte as lacunas. Depois peça que ela volte aos casos anteriores e verifique se o novo mudou algum. Ao final, revise operação por operação, e traga os casos complicados de propósito, aqueles que você sabe que quebram a regra geral.

Um aviso sobre o passo das entidades, que é onde a coisa é decidida: ela vai demorar e vai tentar te convencer de que já tem a solução perfeita. Não tem. Discuta até o modelo cobrir os seus exemplos, inclusive os feios.

Isso demora mais do que uma hora. É a diferença entre uma tela e um sistema.

O que sobra

Ele está refazendo agora, pela terceira vez. Desta vez começou pela arquitetura: banco de dados de verdade, e atualização parcial quando alguma informação muda na origem. Ainda não terminou.

Eu não sei quanto tempo vai levar. Sei que da primeira vez levou menos de uma hora, e que aquela hora custou dois meses.

Não escrevi isso para dizer que ele errou. Ele fez o que a ferramenta permitia fazer, num domingo, sozinho, e conseguiu um resultado que impressionou clientes reais. Eu fiz pior, com mais experiência, e perdi dois dias sem plateia nenhuma.

O que faltava não era a ferramenta. Era o projeto.

Pense numa coisa que já funciona no seu trabalho, montada rápido com IA, e que você nunca abriu para ver o que foi decidido lá dentro.

Você sabe onde os dados estão gravados?

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