Recentemente saí do meu cargo na Superlogic.
Não estou deixando a tecnologia. Não estou me afastando de construir. E não estou tirando um sabático tradicional.
Em vez disso, vou usar este próximo capítulo para focar na minha família, ajudar a erguer uma organização sem fins lucrativos e ensinar meus filhos a criar produtos e negócios de verdade com IA.
Essa última parte é o experimento que mais me interessa.
Meus filhos estão crescendo num mundo onde o custo de transformar uma ideia em software funcionando cai rápido. Uma pessoa motivada hoje vai do conceito ao protótipo em dias, às vezes em horas.
Mas desenvolver mais rápido não produz automaticamente produtos melhores.
A IA consegue gerar código, design, texto, pesquisa e planos de negócio. O que ela não consegue é decidir de forma confiável quais problemas valem a pena resolver, se os usuários realmente se importam, quais trade-offs são aceitáveis ou quando um produto está pronto para sair.
São essas as habilidades que quero ensinar.
O objetivo não é ensinar prompting
Não estou tentando treinar meus filhos para virarem engenheiros de prompt profissionais.
Quero que aprendam a construir.
Isso significa aprender a:
- notar problemas reais
- conversar com usuários em potencial
- testar suposições
- definir uma primeira versão pequena
- usar IA para acelerar a execução
- inspecionar e questionar o trabalho gerado
- lançar algo publicamente
- medir o que acontece
- melhorar ou encerrar
As ferramentas de IA são importantes, mas não são o currículo.
O currículo é julgamento.
Uma criança que consegue pedir a um modelo que gere um app fez algo interessante. Uma criança que consegue explicar por que aquele app deveria existir, a quem serve, como poderia ganhar dinheiro, onde poderia falhar e o que deve ser construído primeiro aprendeu algo muito mais valioso.
A Senternet é a nossa oficina
Lancei a Senternet, um estúdio de produto e consultoria. O nome não é novo: a Senternet foi minha primeira empresa, fundada 27 anos atrás, e revivê-la agora parece certo.
É o guarda-chuva sob o qual vou construir produtos, criar apps, assessorar empresas e experimentar novas ideias de negócio. Meus filhos vão participar onde fizer sentido, não como observadores passivos, mas como colaboradores.
Isso pode envolver:
- pesquisar um mercado
- dar nome a um produto
- entrevistar usuários
- desenhar uma interface
- criar materiais de marketing
- testar um protótipo
- revisar analytics
- ajudar a decidir o que construir em seguida
Alguns projetos serão trabalho de cliente. Outros serão produtos nossos.
Alguns podem virar negócios. Alguns vão falhar rápido. Isso é esperado.
Quero que eles vivam o ciclo inteiro, da ideia à execução, incluindo as partes desconfortáveis: requisitos vagos, suposições erradas, bugs, rejeição e usuários que se comportam de um jeito diferente do previsto.
A IA torna mais fácil construir a coisa errada mais rápido.
A única defesa é aprender a pensar.
Vamos usar IA, mas não vamos terceirizar responsabilidade
Minha bagagem passa por engenharia, segurança, operações, produto, design e liderança executiva. Já fui CEO, CTO, COO, CISO, fundador e construtor.
A coisa mais útil que posso ensinar aos meus filhos não é um framework específico nem uma linguagem de programação. Isso vai mudar.
Posso ensiná-los a raciocinar sobre sistemas.
Quando usarmos IA para gerar software, eles vão precisar perguntar:
- Esse código funciona mesmo?
- Ele é seguro?
- Que suposições o modelo fez?
- Que dados estamos coletando?
- De quem são esses dados?
- O que acontece quando a API falha?
- Quanto isso vai custar em escala?
- Estamos resolvendo o problema original ou só acrescentando funcionalidades?
- Alguém pagaria por isso?
- Isso deveria existir?
O modelo pode produzir uma resposta.
Quem constrói continua dono das consequências.
Essa distinção importa, especialmente para crianças que, de outro modo, poderiam crescer achando que resultado plausível é a mesma coisa que resultado correto.
A BeeReady nos dá um problema real para resolver
Também vou atuar como voluntário na BeeReady, uma organização sem fins lucrativos cofundada pela minha esposa, Andi Senter, por outra mãe e médica, Elda Fisher, e por mim.
A BeeReady se dedica a melhorar a preparação para emergências em eventos esportivos juvenis, por meio de treinamento em RCP e DEA, equipes de resposta voluntárias visíveis e melhor acesso a equipamentos que salvam vidas.
Vou atuar como CTO e COO.
Isso significa ajudar com tecnologia, operações, sistemas internos, coordenação de voluntários, coleta de dados e a infraestrutura necessária para a organização crescer.
Isso nos dá algo melhor do que um exercício de sala de aula.
Dá restrições reais.
Organizações sem fins lucrativos têm orçamentos limitados. Voluntários têm tempo limitado. Usuários podem estar estressados, distraídos ou não ser técnicos. Sistemas precisam funcionar em campos, piscinas e eventos comunitários. O software não pode existir só porque é interessante de construir.
Ele precisa reduzir atrito.
Ele precisa sustentar a missão.
E, neste caso, falhar pode ter peso de verdade.
Isso faz da BeeReady um ambiente incomumente significativo para ensinar desenvolvimento de produto, operações e tecnologia responsável.
A stack importa menos do que o processo
Vamos usar ferramentas modernas de desenvolvimento assistido por IA. Isso provavelmente inclui agentes de codificação, ferramentas de design, plataformas de automação, serviços de nuvem, analytics e ambientes de desenvolvimento tradicionais.
Mas não quero que este projeto vire uma lista corrente de ferramentas.
Ferramentas mudam rápido demais.
O processo repetível é mais importante:
- Ache um problema real.
- Defina o usuário.
- Identifique a suposição mais arriscada.
- Construa o menor teste possível.
- Use IA para acelerar o trabalho.
- Revise tudo com olhar crítico.
- Coloque na frente de gente real.
- Meça comportamento em vez de colecionar elogios.
- Decida se continua.
Esse processo funciona se o produto for um app de celular, um fluxo de trabalho de uma ONG, um serviço de consultoria ou um pequeno negócio online.
Ele também impede que o desenvolvimento assistido por IA vire geração infinita de protótipos.
Lançar não é o fim do processo.
Lançar é quando a realidade começa a corrigir o trabalho.
Espero que eles falhem
Não espero que todo projeto dê certo.
Eu ficaria preocupado se desse.
Um projeto que ninguém usa pode ensinar posicionamento.
Um produto que ninguém compra pode ensinar precificação.
Um onboarding confuso pode ensinar design.
Um erro de segurança pode ensinar modelagem de ameaças.
Uma funcionalidade que leva três semanas e não agrega valor pode ensinar controle de escopo.
O objetivo não é fabricar uma sequência de lançamentos impressionantes para as redes sociais.
O objetivo é ajudá-los a desenvolver a capacidade de se recuperar, se adaptar e continuar construindo sem confundir fracasso com incapacidade pessoal.
A IA reduz o custo de experimentar. Isso deveria nos deixar mais dispostos a testar ideias, não mais apegados a cada ideia que geramos.
Isto também é um experimento em educação
A educação tradicional costuma separar as disciplinas.
Programação é uma matéria. Negócios é outra. Escrita, design, finanças, operações e marketing moram em outro lugar.
Construir um produto junta todas elas.
Um pequeno projeto de software pode exigir de um estudante escrever com clareza, pensar matematicamente, entender usuários, avaliar trade-offs, administrar tempo, comunicar decisões e aceitar crítica.
A IA ajuda em cada etapa, mas também cria um problema educacional novo: estudantes podem produzir trabalho que não entendem.
Então uma regra vai ser simples:
Você deve conseguir explicar o que construiu.
Isso não quer dizer memorizar cada linha de código gerado. Desenvolvedores profissionais já dependem de frameworks, bibliotecas, abstrações e ferramentas que não escreveram.
Quer dizer entender o sistema bem o bastante para raciocinar sobre o comportamento, os limites, os riscos e o propósito dele.
Se você não consegue explicar por que funciona, você não terminou.
Sobre o que pretendo escrever
Pretendo documentar este experimento aqui.
Isso pode incluir:
- como escolhemos projetos
- como ensino as crianças a usar agentes de codificação com responsabilidade
- onde o desenvolvimento assistido por IA funciona bem
- onde ele cria problemas escondidos
- como validamos ideias de produto
- como estruturamos pequenos projetos familiares
- lições de construir tecnologia para o terceiro setor
- erros que cometemos
- produtos que lançamos
- projetos que decidimos matar
Tenho interesse especial na distância entre gerar software e construir um negócio.
Essa distância continua enorme.
A IA está barateando a implementação. Não está tornando obsoletos o entendimento do cliente, a distribuição, o julgamento, a liderança ou a responsabilização.
Em muitos casos, está tornando tudo isso mais importante.
Um tipo diferente de movimento de carreira
Sair de um emprego costuma ser enquadrado como um salto dramático para o empreendedorismo.
Isto parece diferente.
Não estou apostando tudo numa startup. Estou construindo um estúdio, ajudando a operar uma ONG, passando mais tempo com meus filhos e criando um lugar onde possamos testar ideias juntos.
Durante quase toda a minha carreira, ajudei empresas a construir produtos e resolver problemas técnicos.
Agora quero aplicar essa experiência de forma mais direta, enquanto ensino a próxima geração da minha família a criar em vez de apenas consumir.
Vamos usar IA pesadamente.
Também vamos questioná-la, testá-la, rejeitar o que ela produz e assumir responsabilidade pelo que entregamos.
Essa é a parte de construir com IA que considero mais importante.
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