Perceber quando a mentoria te pode ajudar
A mentoria pode ajudar quando tens uma decisão concreta, um projeto em desenvolvimento ou uma dificuldade que não consegues esclarecer sozinho. Leva contexto suficiente para discutir alternativas e consequências. O acompanhamento ganha utilidade quando a conversa termina com uma decisão que podes experimentar e depois rever com base no que realmente aconteceu.
Podes estar a construir uma aplicação, a organizar uma automação ou a tentar perceber por que motivo um serviço dá demasiado trabalho para a margem que deixa. Essas perguntas cruzam tecnologia e negócio. Uma ferramenta pode resolver parte da execução, mas a escolha depende da oferta, das pessoas e das condições em que vais trabalhar.
No livro de 2022 contei aprendizagens sobre a procura de acompanhamento para aplicar conhecimento. Esse princípio continua presente na forma como penso a formação. Ter acesso a explicações ajuda; trazer uma tentativa concreta permite discutir o ponto onde a aplicação ficou difícil e escolher o que vale a pena alterar.
Se procuras alguém para assumir a implementação, começa pela consultoria de IA para empresas. Na mentoria, trazes o teu trabalho para discussão e continuas responsável por o desenvolver. Esta diferença deve ficar clara antes de escolheres o apoio, para que saibas o que preparar e o que esperar.
O que trabalho nas mentorias do Laboratório da IA
No Laboratório da IA dou duas mentorias por mês sobre negócios online e inteligência artificial, com revisão de projetos dos alunos. As questões podem envolver estratégia, processos, ferramentas ou execução. O contexto de cada projeto orienta a conversa, para que as sugestões respondam à necessidade apresentada e possam ser avaliadas depois na prática.
Uma pessoa pode trazer uma aplicação que já funciona e precisar de rever permissões ou o percurso de utilização. Outra pode querer automatizar uma tarefa e ainda não ter decidido como organizar os dados. Também pode surgir uma dúvida sobre oferta, aquisição ou capacidade de entrega que esteja a limitar o projeto.
Na Sexta Ímpar #137, dedicada ao Laboratório da IA e com convidados, encontras uma conversa sobre aplicação de ferramentas e experiências dos participantes. A emissão documenta aquele momento. Para a oferta atual, a referência nesta página são as duas mentorias mensais que dou, e as condições disponíveis no site do Laboratório.
Podes conhecer o meu modo de explicar nas aulas sobre construção de aplicações com Claude Code e decisões de gestão de tráfego na era da IA. São exemplos do tipo de raciocínio que liga execução a escolhas de negócio, sem prometer que uma sessão resolve todos os problemas de um projeto.
Preparar uma pergunta que permita trabalhar o projeto
Uma boa pergunta de mentoria apresenta o objetivo, o ponto atual, o que já foi tentado e a decisão que precisas de tomar. Inclui exemplos preparados para partilha e identifica as limitações relevantes. Essa preparação permite usar o tempo para analisar o trabalho, em vez de reconstruir toda a história desde o início.
Em vez de perguntares apenas que ferramenta de IA deves usar, explica a tarefa. Que informação entra? Quem precisa do resultado? Onde fica guardado? Que erro teria consequências? Se já experimentaste uma solução, mostra um exemplo do que correu bem e outro do que falhou, retirando dados privados e credenciais.
Para uma dúvida comercial, leva a oferta, o público e a etapa onde sentes dificuldade. Pode ser que chegam poucos pedidos, que as pessoas não percebem a proposta ou que a entrega exige demasiado tempo. A pergunta fica mais concreta quando consegues distinguir essas situações e mostrar o que observaste nas conversas.
As páginas de automação de processos e análise de dados com IA ajudam a preparar exemplos. Não precisas de apresentar um projeto perfeito. Precisamos de informação suficiente para perceber a dificuldade e escolher uma experiência que permita aprender alguma coisa útil sobre ela.
Sair da sessão com uma experiência possível de executar
Depois de uma mentoria, escolhe uma alteração que consigas executar e observar antes de acrescentar novas frentes de trabalho. Define o resultado esperado, os cuidados necessários e a informação que vais guardar. Essa experiência permite regressar à discussão com evidência, incluindo aquilo que não funcionou ou que levantou uma dificuldade inesperada.
Imagina que o projeto tem problemas no encaminhamento de pedidos. O próximo passo pode ser rever três exemplos e escrever critérios mais claros, antes de reconstruir toda a automação. Se a dificuldade está na proposta, pode ser útil testar uma explicação diferente numa conversa e registar as perguntas que surgiram.
Na Sexta Ímpar #147, na passagem sobre investimento em aprendizagem, volto à dificuldade de acumular formação sem aplicar. Essa preocupação orienta o que espero do acompanhamento. Quero que haja trabalho entre conversas, para podermos discutir mudanças observadas em vez de apenas acrescentar mais possibilidades à lista.
Guarda também a razão pela qual escolheste aquela experiência. Se o resultado for diferente do esperado, essa nota ajuda a perceber que pressuposto falhou. No artigo sobre crescimento, margem, equipa e IA desenvolvo a ligação entre aprender, aplicar e avaliar consequências para o negócio.
Ligar decisões técnicas à oferta e à operação
Uma decisão técnica deve ser avaliada pelo trabalho que permite fazer e pelas responsabilidades que cria no negócio. Considera quem usa a solução, quem a mantém e como contribui para a entrega. Na mentoria, interessa relacionar a ferramenta com o objetivo, para que a construção continue alinhada com aquilo que queres vender ou melhorar.
Se estás a desenvolver uma aplicação para apoiar um serviço, vale perceber se os clientes precisam desse percurso e se a equipa consegue mantê-lo. Uma nova funcionalidade pode impressionar numa demonstração e pouco alterar a entrega. Outra, mais discreta, pode resolver uma dificuldade que aparece em todos os projetos.
A página de desenvolvimento de aplicações com IA percorre planeamento, primeira versão e manutenção. O artigo sobre planear com Claude Code detalha a preparação. Essas leituras ajudam a trazer perguntas mais específicas sobre utilizadores, dados e comportamento esperado, quando esse é o tema do teu projeto.
Também há decisões sobre parar ou simplificar. O tempo já investido num caminho merece ser compreendido, mas a decisão seguinte deve olhar para o que ainda faz sentido construir. Esse princípio de negócio, que atravessa o livro e as aulas, ajuda a discutir projetos com mais clareza sobre prioridades e esforço futuro.
Escolher o formato de aprendizagem adequado
O Laboratório da IA é o caminho para acompanhamento continuado dos temas que trabalho em negócios e IA. Uma formação empresarial responde às necessidades de uma equipa, e uma palestra tem outro tempo e objetivo. Escolhe o formato a partir do trabalho que queres desenvolver, das pessoas envolvidas e da disponibilidade para aplicar depois.
Trabalho no digital desde 2012 e tenho mais de 30 mil alunos ao longo do meu percurso de formação. Essa experiência inclui marketing e negócios online, além do trabalho atual com IA. Na página Sobre mim encontras o percurso e os projetos que ajudam a perceber de onde vêm as minhas perguntas e critérios.
Se queres preparar uma equipa com um objetivo comum, consulta a formação de IA para empresas. Se a necessidade é uma intervenção num evento, vê as palestras sobre inteligência artificial. As condições de cada pedido são tratadas de acordo com o contexto, sem transformar todos os formatos no mesmo programa.
Para conhecer o acompanhamento continuado, visita o Laboratório da IA. Consulta as condições atuais e pensa no projeto que gostarias de trabalhar. O melhor ponto de partida é conseguires dizer o que queres melhorar e reservares tempo para experimentar aquilo que fizer sentido depois da discussão.