Como Construo
com IA
“Uso IA” é a frase mais inútil de um portfólio em 2026. Toda a gente o diz. A pergunta interessante é onde a deixas tocar no trabalho, e onde deliberadamente não deixas. Aqui está a minha linha, e porque mantenho o LLM fora das decisões.
Todas as funções de produto listam agora “AI-augmented” como requisito, e todos os candidatos o reivindicam. Por isso a expressão deixou de significar alguma coisa. Dizer “construo com IA” em 2026 é como dizer “uso um computador” em 2005. Verdade, mas completamente desinformativo.
O que vale mesmo a pena saber é o critério por baixo disso: que partes do trabalho entrego à IA, que partes guardo para mim e (a linha que a maioria salta) se deixo um LLM tomar as decisões de que o utilizador depende. A minha resposta a essa é não, e é uma decisão deliberada, não uma limitação. É assim que trabalho de facto.
Duas perguntas completamente diferentes
As pessoas colapsam “IA” numa só coisa. Na prática há duas perguntas separadas, e confundi-las é de onde vem a maior parte da confusão.
Aqui apoio-me bastante na IA. É um multiplicador de força nas partes de construir que são sobre cobertura e velocidade.
Aqui sou conservador. Para um produto de scoring ou de aconselhamento, uma caixa-preta não-determinística é normalmente a escolha errada, e vou explicar porquê.
Muitos “produtos de IA” em 2026 são na verdade a primeira coisa disfarçada de segunda, um LLM aparafusado a um problema que não precisava dele, porque “AI-powered” vende. Prefiro ser preciso: a IA mudou como construo. Raramente pertence àquilo que entrego.
Onde a IA merece mesmo o seu lugar
Como builder a solo, a minha limitação nunca são ideias. São horas. A IA dá-me a alavancagem de uma pequena equipa nas partes de construir que são sobre amplitude e ritmo. Eis como isto se traduz nos meus projetos.
Porque não há LLM nas decisões
Os dois produtos que construí fazem esta escolha explicitamente, pelas mesmas razões. O TryCareerMatch pontua o teu perfil face às funções com um motor baseado em regras, determinístico e explicável, e nenhum LLM toca alguma vez no scoring ou na ordenação. Um novo nível pago do relatório pode acrescentar uma narrativa escrita pelo Claude por cima, mas só descreve as pontuações determinísticas, nunca as altera. O Portugal Data Intelligence faz a mesma divisão: corre a sua análise sobre modelos estatísticos reais, e um LLM é uma camada opcional que só escreve texto, com os números que descreve a serem sempre os determinísticos.
Isto não é anti-IA. É saber para que a tecnologia é boa. Um LLM é uma ferramenta brilhante para construir um motor de regras: pesquisar as regras, rascunhá-las, pô-las à prova. É muitas vezes a ferramenta errada para ser o motor de regras em runtime. Distinguir as duas é a maior parte da habilidade.
Como trabalho mesmo com ela
Usar bem a IA é uma competência, e não é a que as pessoas assumem. Não é sobre escrever prompts espertos. É sobre ser um bom editor e um verificador implacável de trabalho que não escreveste.
O que isto diz sobre como eu construiria numa equipa
Para uma equipa early-stage, a versão útil de “AI-augmented” não é alguém que canaliza tudo por um LLM e torce. É alguém que entrega mais depressa e sabe quando não lhe pegar, que distingue entre a IA como acelerador e a IA como passivo que vais andar a debugar em produção durante meses.
É esse o critério que construí ao entregar de facto com estas ferramentas: usar a IA para avançar depressa na pesquisa, no scaffolding e na iteração; manter o produto determinístico e explicável onde os utilizadores precisam de confiar nele; e ser dono de cada decisão que define o que a coisa realmente é. A velocidade é a parte fácil agora. A disciplina é o diferenciador.
Vê na prática
Os dois case studies mostram a linha na prática: uma construção acelerada por IA, um produto determinístico.