PM usa Claude para automatizar 70-80% do seu dia de trabalho

O sistema de Daniel Blum

Daniel Blum, gerente de produto da Melio, construiu um sistema de IA que se aprimora sozinho e hoje lida com 70% a 80% do seu dia de trabalho. Em um episódio do podcast How I AI, da rede Lenny's Podcast Network, ele detalha como usa Claude e Cowork para gerenciar seu quadro no Notion, preparar a semana, monitorar Slack e e-mail em busca de contexto importante e aprender com suas edições sem depender de feedback explícito. Ele também transformou o sistema em uma experiência de integração de 15 minutos para outros funcionários da Melio e relata que agora realiza em um único dia o que antes levava uma semana inteira.

Arquitetura acima da ferramenta

Para Blum, a arquitetura importa mais do que a ferramenta de IA escolhida. Um sistema se torna poderoso quando consegue atualizar seus próprios arquivos centrais e se conectar às ferramentas que a pessoa já usa. Com essas peças no lugar, ele pode melhorar ao longo do tempo, independentemente de ser construído em Cowork, Codex, ChatGPT ou outra plataforma. Blum montou sua estrutura usando apenas ferramentas que a Melio já tinha licenciadas, o que reforça sua tese de que a base arquitetural pesa mais que a escolha da plataforma perfeita.

Contexto como sistema contínuo

Contexto não é algo que se configura uma vez: exige um sistema em funcionamento. Blum passou meses alimentando Claude com memorandos de voz, links, apresentações e verbalizações de ideias para construir arquivos de contexto detalhados sobre cada área de seu trabalho. Depois criou atualizações recorrentes que renovam esses arquivos a cada poucas semanas, mantendo pequena a distância entre o que Claude sabe e o que realmente acontece dentro da empresa.

O resumo matinal que reconhece lacunas

O ponto mais impressionante do resumo matinal de Blum é que ele identifica o que não sabe. Todos os dias, Claude revisa Slack, e-mail e notas em busca de termos, projetos ou objetivos que não aparecem em seus arquivos de contexto e então faz perguntas direcionadas para preencher essas lacunas. Ao encontrar a expressão "settlement cap", por exemplo, ele já havia lido a discussão relevante e entendido a ideia geral; precisou apenas que Blum confirmasse o significado antes de salvá-lo.

Loops de autoaprimoramento

Blum construiu uma habilidade semanal que compara os rascunhos originais de Claude com as versões finais que ele realmente enviou, usando as diferenças para melhorar o trabalho futuro. O mecanismo lembra o loop "write like me" de Alex Lieberman, mas depende menos de feedback explícito: observa o comportamento real de Blum e aprende com as pequenas edições que ele faz por instinto.

Além disso, cada habilidade captura momentos de atrito. Se Blum diz que algo não funciona ou pede uma correção durante uma sessão, o sistema registra esse sinal. Semanalmente, o loop de melhoria identifica os problemas mais comuns e recomenda atualizações. Ele descreve isso como uma espécie de análise de dados para suas ferramentas internas, que lhe dá uma forma estruturada de refinar o sistema com base no desempenho real.

Integração de 15 minutos para outros funcionários

Blum viu vários gerentes de produto da Melio terem dificuldade com Spectacular, sua ferramenta de escrita de especificações, porque ela fora desenhada inteiramente em torno do próprio estilo de trabalho dele. Ele respondeu criando um fluxo de integração (o plugin Workstation) que conecta as ferramentas de cada funcionário, mapeia seus colegas e aprende sua voz em cerca de 15 minutos. Assim, em vez de partir de um sistema genérico, cada funcionário da Melio começa com uma base compartilhada forte e personalizada.

A limitação restante: persistência

Segundo Blum, a maior limitação das IAs atuais não é inteligência, mas persistência. Claude já lida com 70% a 80% do seu dia, mas ainda não consegue continuar trabalhando na nuvem enquanto o computador dele está desligado. Ele se prepara para esse futuro ensinando Claude a reconhecer o "estado fechado" de tarefas: se uma mensagem rascunhada no Slack não está mais salva, o sistema pode inferir que provavelmente foi enviada. Quando a operação verdadeiramente autônoma ficar disponível, seu sistema já entenderá o que significa uma tarefa concluída.