O projeto de IA que mudou o meu jogo: da minha saúde ao futuro da Bemobi

No post anterior, falei dos dois projetos que fiz aprendendo IA. Um virou distração, este é o outro, o que mudou meu jogo de como usar IA.

Apliquei o mesmo framework à minha saúde e ao futuro da Bemobi. Chama-se base de conhecimento, e é a forma mais concreta que encontrei de acumular contexto real às IAs.

Começo pela limitação que todos que usam IA já sentiram. Você passa horas numa análise com um modelo e, no dia seguinte, em uma nova sessão, é como se nada daquilo tivesse existido. O modelo é treinado uma vez e, a partir dali, não aprende mais nada com você.

Foi aí que esbarrei em um pattern que o Andrej Karpathy (co-fundador da OpenAI e, desde maio, na Anthropic) publicou em abril. Em vez de deixar o modelo redescobrir o assunto do zero a cada pergunta, você mantém uma base viva de arquivos onde ele mesmo escreve resumos, conecta conceitos e mantém tudo cruzado. A cada nova fonte, o conhecimento se acumula em vez de recomeçar. A base cresce com você.

Resolvi aplicar isso primeiro à minha saúde. Comecei pelo ground truth: painéis de sangue, exames de imagem, teste de DNA, medicamentos e suplementos, relatórios de consultas e os dados brutos dos meus wearables, incluindo exercício e sono (Apple Watch, que uso há mais de 10 anos, e Whoop). Inseri tudo aos poucos, e a cada novo dado a IA reavalia o todo e cria novas correlações.

O resultado foi impressionante. A capacidade do modelo virou um superpoder de correlação. Ele conecta assuntos que passam despercebidos e levanta hipóteses que escapam até de excelentes médicos, seja por falta de acesso a todos os dados, seja por não fazer o cruzamento.

Deixei de ir ao médico? Não; a base não substitui ninguém. Ela me faz chegar mais preparado e me dá mais agência sobre a minha saúde. Esse cruzamento já me deu base, no último mês, para questionar e confirmar um erro num parecer de um especialista de primeira linha, de um dos melhores hospitais do mundo. Sem ele, eu provavelmente teria seguido um caminho errado e de risco altíssimo.

E aqui a abordagem sai do pessoal e vira estratégia. O mesmo pattern constrói os cérebros estendidos da Bemobi: bases com dados explícitos (apresentações, planilhas, documentação) e tácitos (transcrições de reuniões, Slack, e-mail), sobre produtos, concorrentes, mercado de pagamentos e operação em tempo real. E, principalmente, cruzamos essas bases, usando IA de forma muito mais contextualizada do que um prompt solto permite.

Esse é um dos patterns mais poderosos para destravar a IA: muda dramaticamente como uma organização decide, mais rápido e melhor.

Montei um playbook com o passo a passo, partindo do gist público do Karpathy e complementado com o que aprendi na prática.

E você, já criou alguma base de conhecimento com esse padrão? Para qual domínio?

Publicado originalmente no LinkedIn de Pedro Ripper.