Apresentação da "Fábrica de Estratégia de IA 2026" — um pipeline…
INEMA
✅ O CONTEXTO = tudo que a IA precisa saber para gerar uma estratégia realista Ou seja:
Você precisa dizer quem é a empresa, o que ela faz, o tamanho dela, o tipo de cliente, o setor, e qualquer informação relevante.
Isso serve como ponto de partida para que a IA:
pesquise a empresa corretamente
interprete corretamente os dados encontrados
adapte a estratégia para o porte, setor, necessidades e realidade
evite respostas genéricas ou irrelevantes
personalize totalmente os entregáveis
🎯 Por que o contexto é necessário? Porque a IA não adivinha:
o tamanho da empresa
a maturidade digital
se a empresa é local, regional ou nacional
se é um consultório, uma loja, uma PME, uma agência
quais problemas ela enfrenta
Sem contexto, a IA só pode trabalhar com estimativas genéricas.
Com contexto, ela cria documentos profissionais, precisos e sob medida.
🧠 O que ele sugere colocar como contexto? 1. Descrição simples da empresa Exemplo:
“Somos uma escola de idiomas em Curitiba com 3 unidades e 20 funcionários.”
- Setor
Educação / varejo / saúde / serviços / indústria…
- Público final
Adultos / empresas / crianças / B2C / B2B…
- Tamanho
Microempresa / PME / 8 funcionários / faturamento aproximado…
- Problemas ou objetivos
“Queremos automatizar atendimento” “Queremos reduzir tempo operacional” “Queremos vender mais no Instagram” “Queremos implementar IA de forma estratégica”
- Ferramentas que a empresa já usa
WhatsApp, CRM, Google Workspace, RD Station, Notion, Excel…
Essas informações ajudam a IA a:
- ✔ montar um inventário tecnológico realista
- ✔ sugerir tecnologias compatíveis
- ✔ criar processos que façam sentido
- ✔ montar quick wins relevantes
- ✔ escrever um roadmap factível
- ✔ gerar diagramas coerentes
- ✔ personalizar o relatório final
📌 Exemplo de um excelente contexto
“A empresa chama Espaço INEMA. É um centro educacional com foco em cursos profissionalizantes, turmas pequenas e atendimento local. Usa redes sociais para divulgação e tem processos muito manuais. Quer melhorar atendimento, marketing e produtividade da equipe.”
Com isso, o sistema consegue criar:
inventário tecnológico coerente
roadmap para 6 meses realista
quick wins que fazem sentido
política de IA adaptada
automações práticas para esse tipo de negócio
análise do setor educacional
diagnóstico de maturidade
diagramas de processos
🏁 Resumo Quando ele fala que devemos definir o contexto, ele quer dizer:
Dê informações mínimas sobre a empresa para que a IA personalize tudo.
Sem contexto → resposta genérica Com contexto → resposta de “consultoria premium”
mermai free
Fase 4 – Arquitetura da Fábrica⌗
Construí um pipeline onde o Claude Code:
- Recebe as entradas (nome + descrição da empresa)
- Realiza pesquisas na Perplexity sobre empresa, setor e concorrência
- Combina achados com o conhecimento sintetizado de consultoria
- Gera os 19 entregáveis em pastas organizadas
- Renderiza diagramas Mermaid como PNG
- Empacota tudo para download
Cada etapa confirma a conclusão antes de seguir.
Se o contexto enche (aconteceu comigo duas vezes), você abre nova sessão e retoma usando a lista de tarefas armazenada.
Fase 5 – Frontend React⌗
Interface simples:
- Campo: nome da empresa
- Campo: descrição
- Alternador: profundidade da pesquisa
- Botão enviar
Todos os assets aparecem para download automaticamente.
A realidade técnica⌗
Isso exigiu várias sessões do Claude Code. Tive:
- limites de contexto
- erros de API
- nome de modelo errado na documentação da Perplexity
- problemas no chunking do Gemini em um arquivo
E tudo isso está no vídeo longo — porque construir em público significa mostrar a bagunça, não só o resultado final.
Mas a verdade é: documentação é barata em tokens. Mesmo com o plano de $20 da Anthropic, dá para fazer muito se você dividir os pedidos.
Por que isso importa⌗
Para seu negócio, para uso pessoal ou trabalho remunerado — esse sistema permite produzir documentação estratégica que levaria dias manualmente.
O ponto central: entrada mínima, produção máxima e profissional. Você parece uma lenda. O cliente recebe um pacote impecável. Todos ganham.
Aproveite. 🎁
IA
Depois de um fim de semana incrível de crescimento comunitário, vou soltar uma bomba de valor enorme para você.
Imagine que você pudesse colocar o nome da sua empresa (ou de qualquer outra), adicionar alguns detalhes aqui e ali, e receber um conjunto completo de arquivos, roadmaps e até um relatório completo e uma apresentação em PowerPoint sobre qual deve ser a estratégia de IA para 2026?
Bem, não precisa mais imaginar.
Mas agora eu realmente levei tudo ao limite.
🔗 Repositório GitHub: github.com ↗ Clone. Personalize. Use p[ara parecer uma lenda.
O que eu constr](github.com ↗)uí⌗
Duas caixas de texto. Nome da empresa. Descrição da empresa. Clique em enviar. E você recebe 15 arquivos Markdown, 2 apresentações em PowerPoint e 2 documentos Word — um pacote completo de entregáveis estratégicos de IA gerados automaticamente.
Lista de entregáveis⌗
Arquivos Markdown (conhecimento interno):⌗
- Avaliação de inventário tecnológico e infraestrutura de dados
- Matriz de pontos de dor por departamento
- Avaliação do modelo de maturidade e prontidão de IA
- Roteiro de implementação de 30/60/90/180/360 dias
- Lista de vitórias rápidas
- Comparações de fornecedores e frameworks de construir vs comprar
- Recomendações de consolidação de licenças
- Calculadora de ROI e estrutura de análise de custos
- Modelo de política de governança de dados e uso aceitável
- Kit inicial de biblioteca de prompts
- Glossário de termos de IA
- Biblioteca de casos de uso específicos por departamento
- Manual de gestão de mudanças e treinamento
Arquivos PowerPoint (entrega refinada):⌗
- Apresentação estratégica de IA *** Diagramas de estado atual vs. estado f**uturo (renderizados como imagens reais usando Mermaid)
Documentos Word (relatórios formais):⌗
- Relatório final de estratégia de IA
- Modelo de declaração de trabalho (SOW)
O processo que segui⌗
Fase 1 – Síntese de Conhecimento em Consultoria⌗
Baixei playbooks da McKinsey, BCG, KPMG, OpenAI e IBM — todos os guias gratuitos que essas empresas publicam para mostrar expertise.
Mas esses PDFs são enormes: 28 páginas aqui, 46 ali. Não dá para simplesmente jogar tudo no Claude Code sem estourar o contexto.
Então construí um sistema RAG preguiçoso. Usei o Gemini 2.5 Flash (barato, contexto gigantesco) para processar cada PDF em blocos de 10.000 tokens. Para cada chunk, rodei um prompt de síntese que extraía só as partes valiosas — removendo buzzwords, conteúdo superficial e frameworks repetidos.
Resultado: folhas de dicas ultra comprimidas de todos os guias de consultoria, prontas para uso no Claude Code sem medo de limite de tokens.
Fase 2 – Extração de Habilidades⌗
Eu precisava que o Claude Code soubesse criar arquivos DocX, PowerPoints, Excel e PDFs. Em vez de ensinar manualmente, fui direto ao repositório da Anthropic, onde eles publicam as funções Python usadas para gerar esses arquivos.
Importei essas habilidades, pedi ao Claude para aprender e documentei tudo em um arquivo de referência.
Fase 3 – Integração com a API da Perplexity⌗
É isso que torna tudo atualizado e não estático.
Integrei a API da Perplexity para que, quando você rodar o sistema, ele realize pesquisa ao vivo sobre a empresa.
Rodando em janeiro de 2026? Ele busca até janeiro de 2026. Se o n8n for substituído? Ele sabe. Se surgir outro modelo melhor que Claude Code? As recomendações atualizam.
Configurei dois modos:
- Pesquisa rápida – informações básicas
- Pesquisa profunda – investigação completa
Você escolhe em tempo real para controlar o custo.
Meu Presente Inicial para Você em 2026: A Fábrica 🏭 de Estratégia de IA⌗
Depois de um fim de semana incrível de crescimento comunitário, vou soltar uma bomba de valor enorme para você.
Imagine que você pudesse colocar o nome da sua empresa (ou de qualquer outra), adicionar alguns detalhes aqui e ali, e receber um conjunto completo de arquivos, roadmaps e até um relatório completo e uma apresentação em PowerPoint sobre qual deve ser a estratégia de IA para 2026?
Bem, não precisa mais imaginar.
Mas agora eu realmente levei tudo ao limite.
🔗 Repositório GitHub: https://github.com/inematds/ai-strategy-factory Clone. Personalize. Use para parecer uma lenda.
O que eu construí⌗
Duas caixas de texto. Nome da empresa. Descrição da empresa. Clique em enviar. E você recebe 15 arquivos Markdown, 2 apresentações em PowerPoint e 2 documentos Word — um pacote completo de entregáveis estratégicos de IA gerados automaticamente.
Lista de entregáveis⌗
#### Arquivos Markdown (conhecimento interno):
- Avaliação de inventário tecnológico e infraestrutura de dados
- Matriz de pontos de dor por departamento
- Avaliação do modelo de maturidade e prontidão de IA
- Roteiro de implementação de 30/60/90/180/360 dias
- Lista de vitórias rápidas
- Comparações de fornecedores e frameworks de construir vs comprar
- Recomendações de consolidação de licenças
- Calculadora de ROI e estrutura de análise de custos
- Modelo de política de governança de dados e uso aceitável
- Kit inicial de biblioteca de prompts
- Glossário de termos de IA
- Biblioteca de casos de uso específicos por departamento
- Manual de gestão de mudanças e treinamento
Arquivos PowerPoint (entrega refinada):⌗
- Apresentação estratégica de IA
- Diagramas de estado atual vs. estado futuro (renderizados como imagens reais usando Mermaid)
Documentos Word (relatórios formais):⌗
- Relatório final de estratégia de IA
- Modelo de declaração de trabalho (SOW)
O processo que segui⌗
### Fase 1 – Síntese de Conhecimento em Consultoria
Baixei playbooks da McKinsey, BCG, KPMG, OpenAI e IBM — todos os guias gratuitos que essas empresas publicam para mostrar expertise.
Mas esses PDFs são enormes: 28 páginas aqui, 46 ali. Não dá para simplesmente jogar tudo no Claude Code sem estourar o contexto.
Então construí um sistema RAG preguiçoso. Usei o Gemini 2.5 Flash (barato, contexto gigantesco) para processar cada PDF em blocos de 10.000 tokens. Para cada chunk, rodei um prompt de síntese que extraía só as partes valiosas — removendo buzzwords, conteúdo superficial e frameworks repetidos.
Resultado: folhas de dicas ultra comprimidas de todos os guias de consultoria, prontas para uso no Claude Code sem medo de limite de tokens.
Fase 2 – Extração de Habilidades⌗
Eu precisava que o Claude Code soubesse criar arquivos DocX, PowerPoints, Excel e PDFs. Em vez de ensinar manualmente, fui direto ao repositório da Anthropic, onde eles publicam as funções Python usadas para gerar esses arquivos.
Importei essas habilidades, pedi ao Claude para aprender e documentei tudo em um arquivo de referência.
Fase 3 – Integração com a API da Perplexity⌗
É isso que torna tudo atualizado e não estático.
Integrei a API da Perplexity para que, quando você rodar o sistema, ele realize pesquisa ao vivo sobre a empresa.
Rodando em janeiro de 2026? Ele busca até janeiro de 2026. Se o n8n for substituído? Ele sabe. Se surgir outro modelo melhor que Claude Code? As recomendações atualizam.
Configurei dois modos:
- Pesquisa rápida – informações básicas
- Pesquisa profunda – investigação completa
Você escolhe em tempo real para controlar o custo.
Fase 4 – Arquitetura da Fábrica⌗
Construí um pipeline onde o Claude Code:
- Recebe as entradas (nome + descrição da empresa)
- Realiza pesquisas na Perplexity sobre empresa, setor e concorrência
- Combina achados com o conhecimento sintetizado de consultoria
- Gera os 19 entregáveis em pastas organizadas
- Renderiza diagramas## Meu Presente Inicial para Você em 2026: A Fábrica 🏭 de Estratégia de
A Fábrica de Estratégia de IA 2026
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