Claude lança automações. E daí?
Essa semana a Anthropic lançou o Claude Routines. Mas como quase tudo em IA agora, o lançamento veio com uma camada de hype que esconde as limitações reais.
Essa semana a Anthropic lançou o Claude Routines. Basicamente, você pode agendar tarefas pra rodar de forma automática na nuvem: cron jobs, triggers por API, eventos do GitHub. Tudo dentro do Claude, sem precisar deixar sua máquina ligada.
Legal? Legal.
Mas como quase tudo em IA agora, o lançamento veio com uma camada de hype que esconde as limitações reais.
Primeiro: os limites de execução. No plano Pro, você tem 5 execuções por dia. Max são 15. Team/Enterprise, 25. Passou disso, paga extra. Pra quem imaginou um exército de agentes rodando 24/7 sem pensar, o banho de realidade é rápido.
Segundo: visibilidade. Depois que a rotina roda, você não tem uma visão clara do que aconteceu em cada etapa. Qual foi o input, qual foi o output, onde travou, o que foi decidido. O fluxo fica meio caixa-preta. E se você não consegue debugar, não consegue melhorar.
Eu testei. E a sensação é a mesma de sempre quando uma feature nova chega: empolgação no primeiro dia, frustração no terceiro.
Não pela ferramenta ser ruim. Mas porque a pergunta errada continua sendo feita. Todo mundo quer saber "como automatizar X". Quase ninguém pergunta "X é o problema certo pra resolver agora?"
O problema não é a ferramenta. É saber qual problema resolver.
Claude Routines. Cursor. Lovable. Make. v0. Replit. Toda semana aparece uma ferramenta nova que promete automatizar, acelerar, simplificar.
E eu uso várias delas. No meu dia a dia e no dos meus mentorados. Não sou anti-ferramenta.
Mas o padrão que eu vejo se repetir, tanto em startups quanto em empresas mais tradicionais, é o mesmo: a empresa descobre uma ferramenta nova, fica empolgada, implementa rápido. E três meses depois ninguém sabe explicar o que aquilo resolveu.
O problema nunca foi falta de ferramenta. O problema é falta de clareza sobre qual problema precisa ser resolvido primeiro.
Parece simples, mas não é. Traduzir o contexto de um negócio em uma priorização estratégica, entender onde está o gargalo real, o que gera receita, o que gera custo desnecessário, o que o cliente precisa e você não está entregando. Isso exige um tipo de análise que nenhuma IA faz sozinha.
Eu vejo empresas que automatizam o atendimento antes de saber por que os clientes estão reclamando. Que criam dashboards antes de definir quais métricas importam. Que constroem MVPs antes de validar se alguém quer pagar por aquilo.
A execução ficou barata. A IA democratizou a construção. Mas o discernimento de saber o que vale ser construído continua sendo o ativo mais valioso.
E é exatamente por isso que o trabalho que eu faço com mentorados começa sempre pelo mesmo lugar: não pela ferramenta, mas pelo problema. Uma análise estratégica real, uma priorização das oportunidades que existem, e a construção de um roadmap que faz sentido no médio e longo prazo.
Gestão de inovação de verdade não é implementar tecnologia. É saber onde a tecnologia vai fazer diferença, e ter disciplina pra não se distrair com o resto.
Decisões difíceis, vida fácil
O Boston Consulting Group publicou essa semana um artigo sobre Physical AI e como a robótica está sendo remodelada por inteligência artificial.
O ponto central: enquanto o mundo inteiro está na corrida do vibe coding e dos micro-SaaS, um outro jogo está acontecendo. Robôs que percebem, adaptam e manipulam objetos em ambientes reais. Não é chatbot. Não é dashboard. É IA interagindo com o mundo físico.
Escutei num podcast recente uma frase que grudou: "decisões fáceis, vida difícil. Decisões difíceis, vida fácil."
Quem está saindo da bolha do software e entrando em problemas realmente complexos, como robótica, IA física, infraestrutura, está construindo uma vantagem competitiva que poucos vão conseguir replicar. Porque é difícil. Porque exige capital, paciência e conhecimento técnico profundo.
As decisões que precisam ser tomadas dentro de um negócio podem, e talvez devam, ser decisões difíceis. Perseguir problemas complexos é o que gera diferenciação real lá na frente.
Referências:
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Uma conversa gratuita pra entender o seu contexto e decidir, juntos, se faz sentido seguir.
- Substack
🚀 Modelos melhores. Produtos piores?
Abri o Instagram essa semana e incontáveis Reels de pessoas anunciando "gerenciador de anúncios da Meta com IA". Abri o LinkedIn e a história se repetiu, com uma roupagem um pouco mais séria.
- Substack
A IA ficou barata. O caro agora é aprender certo.
Modelos virou ativo estratégico. E ativo estratégico, você defende. O engraçado é que enquanto o topo se blinda, o "andar de baixo" da IA está ficando público, gratuito e local.
- Substack
A IA vai fritar sua mente?
88% das organizações estão experimentando com IA. 81% não reportam ganho real. Será que estamos investindo nas coisas certas — ou confundindo empolgação com estratégia?