Criei uma versão IA de mim próprio

Hey.

Será possível criar uma versão IA de mim próprio?

A ideia veio enquanto via o filme, o Luca da Disney, pela quadragésima vez com a minha filha. Entre peixes estranhos, italianos e uma vila de pescadores, a minha cabeça fica sempre a girar.

Nesse mesmo sábado de manhã, dei vida ao personagem Luca. Desenhei-o e criei-o para me ajudar nas dezenas de pedidos de suporte do CRM da Mini-Nasa. Alimentei-o com tudo da plataforma, todos os emails antigos. E uma dose boa de personalidade e afinação. Funciona bem. Uso-o eu mesmo quando tenho dúvidas técnicas.

Mas hoje não é sobre ele. É sobre o amigo. O Newton. Esse foi o mais arriscado de criar.

"Luís, dava jeito para o meu negócio ter um Luís Diogo 24 horas por dia."

Eu, versão IA.

Mais complexo do que parece. Tecnicamente, monta-se rápido (vou-te mostrar como). O desafio é criar uma boa versão.

Repara, EU versão IA. O que significa EU? É para fazer deploy com todos os defeitos? O que o cliente valoriza na minha opinião? Onde vou buscar essa informação? E como garanto que EU diz o que eu diria? A parte do mau feitio é para inserir?

Se ao menos EU fosse mais simples.

Estás a ver por onde a minha cabeça andou. E sinceramente ainda não tenho respostas para todas as perguntas, nem sequer tenho a certeza de que criar um avatar teu é uma boa ideia. Mas gostei do desafio de explorar e descobrir. Então EU versão IA nasceu, dá-se pelo nome de Newton.

1. Criei a personalidade.

A forma mais fácil de te enganar a acreditar estares a falar comigo: espetar uma foto minha, classificar a minha forma de escrever, montar isso tudo num agente, dar-lhe o meu nome e fazer chegar ao teu telemóvel. Ao fim de uma semana passavas a acreditar que EU era mesmo eu.

E se EU fosse uma merda?

Pois.

Como a probabilidade de controlar todas as variáveis na IA é impossível, decidi que a minha cara bonita vai manter-se minha. Não estou disposto a arriscar a minha credibilidade na minha capacidade técnica de montar um agente. E sinceramente nem acho que ganhas nada com isso, é muito mais divertido testar os limites com bonecos cheios de atitude.

Problema seguinte. O que eu escolho?

Mantive-me nos animais e reduzi as opções a 8 milhões de espécies. Mandei mensagem a um amigo, se eu fosse um animal, qual seria?

"Mocho. Sempre com cara de mal disposto e só o suportamos porque é inteligente."

Quem tem amigos com capacidade para reduzir 8 milhões de variáveis em apenas uma, que os mantenha.

Tenho um mocho. Mal disposto. Inteligente. Obsessivo com o trabalho. Poucos amigos por razões óbvias. O primeiro nome que me veio à cabeça foi Newton.

Ficou.

Newton, o mocho mal disposto.

2. Construí o conhecimento.

Um dos desafios técnicos mais importantes para criar um agente IA é a base de conhecimento. Pouca, fica irrelevante (ChatGPT normal já faz isso). Muita, confunde o contexto que o modelo usa para responder. Tem que ser o ideal.

E eu tenho toneladas de informação. Milhares de horas gravadas em vídeo e áudio. Dezenas de newsletters e livros meio-escritos. Processos da empresa, os meus Playbooks. E o método de vendas, talvez o produto mais completo que já criei.

Nunca mais acaba. Separar o valor da palha é o trabalho.

Comecei por criar um projeto no Claude para simplificar e extrair o sumo das minhas laranjas. O objetivo, categorizar o conhecimento para ser processado como RAG (Retrieval-Augmented Generation) e alimentar o agente.

O trabalho mais chato foi transcrever os vídeos e agrupar tudo numa pasta. Depois, passar os documentos pelo projeto. A forma simples (e demorada) é carregar um a um e extrair o documento final. Como tenho pouca paciência, usei uma estratégia menos dolorosa e mais avançada.

Abri um terminal e corri o Claude Code. É uma versão do Claude desenhada para programação, mas funciona com qualquer coisa. Corri o comando "/init" para ele analisar o projeto. Transformei as instruções em comandos e pedi para aplicar em todos os documentos.

Durante mais de 20 minutos, ele analisou e alterou diretamente os ficheiros. E fez isso com o contexto global de tudo o que estava nessa base de conhecimento. Sem duplicar informação desnecessária e poupando os tokens valiosos.

Magia.

Acabei com uma nova pasta, ficheiros separados com conhecimento trabalhado, pronto para alimentar o agente.

3. Alimentei o Newton.

Esta é a parte mais divertida. Quando o bicho ganha forma.

Existem várias formas de criar um agente. Umas mais simples, com interfaces construídas para esse propósito. Outras mais complexas, que removem camadas de abstração, mas dão mais controlo e qualidade. Podes demorar uma manhã ou dois anos, como o projeto que estamos a desenvolver na WhiteFlow.

Sei, literalmente, o que custa construir um agente a sério. Não tenho tempo agora para isso.

Para mim, era fundamental ter a capacidade de:

• Alimentar conhecimento.
• Escolher e comparar modelos LLM.
• Analisar e melhorar as respostas dadas pelos modelos.
• Ter interfaces prontas para uma utilização imediata pelos utilizadores.
• Implementar um sistema de avaliação para permitir a evolução da solução.
• Dispor de uma boa API para integração com qualquer plataforma.

Escolhi o Chatbase. Básico, mas cumpre.

O processo é simples. Carreguei os documentos. A plataforma transforma tudo numa base de dados vetorial, o que permite ao agente encontrar rapidamente a informação certa quando alguém faz uma pergunta. Escolhi o modelo LLM (GPT-5 Mini, por agora). Defini instruções, objetivo, personalidade, contexto e regras.

Em menos de 10 minutos, tinha um agente a tentar fazer passar-se por mim.

4. Criei uma interface.

O meu trabalho podia ter acabado aqui. O próprio Chatbase tem várias opções de interface para conversar com o agente. Widget no site, aplicação tipo ChatGPT, mensagens do Instagram, WhatsApp, … Tudo ao mesmo tempo, se quiseres.

Mas não acabou.

Já tenho uma aplicação construída para o método de vendas da Mini-Nasa, com muitas outras funcionalidades. Fazia sentido adicionar o Newton a essa plataforma. Primeiro, porque sei que mais tarde ou mais cedo vou querer testar outra solução e não faz sentido mudar os clientes de sítio cada vez que isso acontece. Segundo, porque quero que a perceção de valor fique na marca da Mini-Nasa. Não vou andar a mandar clientes para outro site ou para o ChatGPT.

Então desenvolvi uma interface para o Newton. E já agora para o Luca. O cliente usa tudo no mesmo sítio. E num futuro próximo, vou interligar diretamente com os passos do método. Para quando aparecer a tua dúvida, teres ao lado a solução.

5. Melhoria contínua.

Agora entra a parte mais importante. Melhorar as respostas e evoluir a qualidade do Newton. Encaro isto como se fosse um colaborador. Até agora só fiz o onboarding. O trabalho real é corrigir, reeducar e continuar a evoluir as competências até ele ser cada vez mais capaz.

Para isso preciso de volume de utilização. Se és cliente do método de vendas e tens acesso à plataforma, já podes usar. Eu vou ficar atento às respostas que ele dá nas próximas semanas. Como?

• Analisando as respostas. O Chatbase tem uma interface que me permite ver as respostas que o agente dá e sugerir uma diferente. Sempre que faço isso estou a reeducar o Newton.
• Analisando as pontuações de confiança. Os agentes de IA devem ter sempre sistemas de avaliação que permitem acompanhar a percentagem de confiança que o LLM tem na resposta. Quanto mais baixa, menos provável é a resposta ter fundamento na RAG, ou seja, na base de conhecimento.
• Comparando respostas de vários modelos. É possível escolher dois ou mais modelos e comparar as respostas que de cada LLM. Posso escolher o GPT, o Claude e o Gemini e comparar. Isto permite não só escolher o que mais gosto como acompanhar a evolução de novos modelos.
• Melhorando as instruções. Da mesma forma que posso comparar modelos, também consigo comparar instruções e entender o impacto que elas têm nas respostas. As instruções são importantes porque condicionam o comportamento do Newton.
• Evoluindo a base de conhecimento. É normal que o conhecimento inicial não seja suficiente e tenha que acrescentar. O próprio Chatbase tem uma funcionalidade que, com base na utilização, dá sugestões de informação interessante a acrescentar.

Não adianta evoluir para sistemas mais complexos sem dedicar tempo a fazer o básico bem feito. É isto que vou fazer nos próximos meses.

Eu não faço ideia se é possível mimetizar o criador. Muita gente na história tentou estender as suas capacidades e tentou criar um clone para ter tempo de fazer tudo o que sonhou. Desta vez estamos perto. Não é perfeito. Tenho sérias dúvidas que a experiência seja a mesma que me perguntar a mim. Mas ter dúvidas já diz muito sobre a capacidade da IA.

O valor do Newton não está na tecnologia, no conhecimento geral do LLM ou no contexto que carreguei. Está na curadoria do que decidi colocar dentro e deixar de fora. Na otimização que vou fazer ao longo do tempo até ele ficar perfeito.

Não é para toda a gente. É para quem valoriza o trabalho que fiz nos últimos anos. Para quem quer profundidade. Para quem precisa de uma pergunta certa para desbloquear o próximo passo no negócio.

É ridículo ter conseguido compactar 9 anos de conhecimento numa solução.

Sinto-me a viver o sonho de explorar os limites desta tecnologia.

Se és cliente do método de vendas, aproveita. Foi feito com carinho.