Começamos com um canal no YouTube e uma convicção teimosa.
Em 2024, Agile tinha má reputação — e não inteiramente sem razão. Vinte anos de má aplicação, fábricas de certificação, diagramas SAFe que ocupavam paredes inteiras, consultores que transformaram uma mentalidade em exercício de conformidade e em mina de ouro. O desencanto era real, e era merecido.
Por baixo de tudo isso, a percepção de fundo continuava valendo — que o trabalho complexo não pode ser gerido do mesmo modo que o trabalho simples, que é preciso confiar que as pessoas mais próximas do problema o resolvam, e que não é possível gerir incógnitas com um gráfico de Gantt. Ela não se tornou falsa apenas porque foi mal usada. E a desinformação havia escondido o verdadeiro valor do Agile, a um custo alto tanto para as empresas quanto para os trabalhadores.
Então nosso objetivo era esclarecer as coisas. Separar a mentalidade Agile da indústria Agile. E responder a uma pergunta: algo disso se aplica à IA?
Um compromisso diário e um problema de fluxo de trabalho
Lançamos o canal no YouTube em 10 de setembro de 2024. Um vídeo por dia. É um compromisso de conteúdo enorme, e exigia um fluxo de trabalho — então a IA passou a fazer parte do nosso processo imediatamente.
Nossa abordagem: começar com um despejo de ideias. As ideias, a estrutura, os objetivos do vídeo — tudo isso vinha primeiro, escrito inteiramente à mão. Depois entregávamos a Claude para um primeiro rascunho.
O que Claude fazia bem era impressionante. Ele conseguia pegar um fluxo solto de ideias e produzir algo estruturado e coerente que preservava a intenção, o tom e a voz originais sem achatá-los. Não seguia a entrada ao pé da letra — interpretava, enriquecia onde fazia sentido e se continha onde não fazia. O primeiro rascunho parecia a ideia original, apenas organizada.
E então havia uma lacuna. Os rascunhos eram bons — e um pouco pesados. Acessíveis para quem já está nesse mundo, mas não alcançavam bem o público mais amplo que precisávamos atingir.
Foi aí que entrou o ChatGPT.
Duas metades de um todo
Entregar o rascunho de Claude ao ChatGPT revelou algo que não esperávamos. O ChatGPT trazia um conjunto diferente de forças: destilava, apertava e deixava as coisas mais nítidas a partir de outro ponto de vista. Acrescentava textura factual — detalhes concretos que ancoravam as ideias na realidade. O resultado ficava mais fácil de acompanhar sem perder a substância por baixo.
A combinação era claramente melhor do que qualquer um dos dois sozinho. Claude moldava a ideia com fidelidade; o ChatGPT polia a entrega. E devolver o resultado ao Claude para uma passada final muitas vezes fazia surgir uma ou duas observações afiadas que melhoravam ainda mais o texto.
Três vozes. Um resultado mais rico.
A pergunta
O fluxo de trabalho funcionava. E era exaustivo.
Cada mensagem passava por nós — escrever um prompt, ler a resposta, copiá-la, escrever o próximo prompt, ler a próxima resposta, copiar de novo. Vai e volta, vai e volta. O revezamento manual entre dois modelos que claramente se complementavam era produtivo e implacável.
Em algum momento, fizemos a pergunta óbvia: e se eles pudessem simplesmente conversar entre si?
Nenhuma grande teoria. Nenhuma visão de produto. Puro pragmatismo — sinceramente, preguiça. O copiar e colar dava muito trabalho, e a melhoria evidente era deixar as IA colaborarem até terem algo que pudessem concordar que tinha valor suficiente para apresentar a uma pessoa.
Mas a pergunta acabou sendo maior do que parecia.
Porque, assim que perguntamos como fazer duas IA colaborarem diretamente, já não estávamos fazendo uma pergunta técnica. Estávamos perguntando o que significa colaboração entre participantes que são IA. Se a estrutura importa — sem ela, surgem vídeos divertidos no YouTube de IA presas em idas e vindas intermináveis. E o que acontece com o resultado quando dois modelos com forças diferentes enfrentam o mesmo problema sem uma pessoa traduzindo entre eles.
É sobre essas perguntas que trata todo o resto deste blog.
Comentários 0