o paradoxo da abundância: muito dado, pouco direcionamento
uma resposta prática para o excesso de informação
nesse primeiro trimestre, entre eventos e conversas com colegas do mercado, ouvi a mesma frase repetidas vezes:
“tem muita tecnologia aparecendo, mas tá difícil colocar isso em prática.”
todo mundo falando sobre AI, budget, tendências, comportamento do consumidor, mudanças de discurso… e quase ninguém com tempo (nem com estrutura) pra transformar 80 páginas de relatório em raciocínio claro, aplicável, com começo, meio e fim.
essa é uma frustração comum pra quem trabalha com gestão, marketing, RI ou research. e também uma das mais perigosas.
quando o raciocínio trava, o que avança é o improviso.
já vi algumas dezenas de projetos relevantes sendo aprovados com base em dados desconectados e narrativas frágeis, mas defendidas com convicção.
a informação está disponível. o uso é que está mal distribuído.
em 2024, depois de mais uma rodada densa de leitura técnica, organizei uma curadoria com os relatórios mais relevantes sobre investimentos, tecnologia, comportamento, marketing e workplace. lancei a plataforma em janeiro de 2025, pensando em transformar volume em inteligência de mercado.
mas o feedback de quem acessou a curadoria deixou claro: o desafio não era saber quais eram ou onde estavam os relatórios — era como gerar valor a partir deles em diferentes contextos de negócio.
segundo a marketo, apenas 33% dos executivos conseguem medir com clareza o ROI de marketing. em grandes empresas, esse número cai pra 29%.
ao mesmo tempo, os indicadores de performance também estão se reorganizando.
a “marketing-sourced revenue” deve dobrar de importância até 2025 nos setores financeiro e industrial. e o KPI mais valorizado será o lifetime value (LVT) do cliente.
isso exige mais do que leitura superficial.
exige raciocínio com base técnica — coisa que quase nenhuma empresa do mercado financeiro consegue manter semanalmente com as estruturas que tem hoje.
“todo trabalhador de escritório terá um copiloto até o fim de 2025.”
para kimberly tan, sócia da andreessen horowitz, a era dos robôs programados acabou. no lugar dos fluxos rígidos do RPA, entram agentes de AI capazes de aprender, adaptar e agir em contextos complexos — inclusive ao lado de funcionários comuns, em operações de escritório.
o que antes era terceirizado ou engessado pode agora ser resolvido por sistemas inteligentes que compreendem linguagem, acessam bases de dados e executam tarefas com autonomia. esse movimento não só transforma o backoffice, mas muda a relação que as empresas têm com a produtividade.
a automação deixou de ser sobre eficiência operacional e passou a ser sobre liberar gente boa para pensar melhor.
com base nessa mesma lógica, pensando em escalar o impacto da curadoria sem depender de uma equipe inteira nem de horas de análise manual, desenhei o fnmk trends AI: um co-pilot estratégico treinado com conteúdo técnico e lógica aplicada.
o projeto contou com a arquitetura de raciocínio desenvolvida por mim e pelo . ele foi programado pra responder com:
evidência rastreável
interpretação crítica
direcionamento por área de negócio
cada resposta passa por cinco etapas:
escopo da pergunta
evidência com fonte
leitura cruzada entre relatórios
implicação prática contextualizada
rastreabilidade completa
essa estrutura foi criada a partir de alguns anos de experiência – tanto da minha rotina quanto do dawadji – lidando com decks, calls, planejamentos, investidores, pautas e BOs das dinâmicas de operações e distribuição.
o que muda quando você muda a pergunta
o valor de usar a AI nesse contexto não está só no que ela responde, mas no que ela ajuda a organizar quando a pergunta vem com clareza.
alguns exemplos de perguntas que podem ser respondidas a partir de um contexto bem explorado:
quais métricas não financeiras estão ganhando destaque em apresentações para stakeholders?
como a AI tem colaborado na elaboração de cartas de gestoras?
há benchmarks confiáveis sobre burnout em times que usam AI?
quais práticas de personalização via gen AI estão sendo adotadas por empresas B2C?”
as melhores perguntas não são as mais complexas. são as bem direcionadas.
e a AI não resolve (e nem vai resolver) por você, mas ela te obriga a pensar com mais foco e estrutura de raciocínio.
isso é especialmente útil agora que co-pilots já automatizam até 40% das tarefas de desenvolvimento de software, segundo a snowflake. o ganho de tempo é mensurável e tem impacto direto na redução de desgaste mental e burnout.
dados da kitces indicam que wealth advisors ainda passam 70% do tempo longe de clientes. os top performers que incorporaram AI na operação ganharam, em média, mais de 200 reuniões por ano ao reduzir tarefas administrativas.
além disso, um estudo da openAI com a university of pennsylvania estima que tarefas manuais podem ser aceleradas em até 56% com ferramentas baseadas em AI.
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o fnmk trends ai está disponível em versão beta.
ou seja, já está funcional, mas segue em aprimoramento contínuo.
quer participar do grupo de acesso prioritário?
cada nova interação ajuda a calibrar o modelo — e a expandir o que essa ferramenta pode entregar pra quem, como eu (e talvez como você), precisa de mais clareza e menos informação solta.
essa é só a primeira versão, mas talvez o começo de um novo modelo de raciocínio aplicado na nossa indústria.
nos vemos por lá!
insights sobre marketing, tecnologia, negócios e o tendências no mercado financeiro.
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