Como não poderia ser diferente, muita gente já incorporou inteligência artificial no dia a dia. Porém, o entusiasmo com a IA cresceu muito mais rápido do que a maturidade do seu uso. Apesar do ganho de produtividade, em termos de qualidade em muitos casos os resultados continuam não mais do que medianos. Claro que a tecnologia tem suas limitações, mas não parece ser esse o elemento central. Frases como “a IA é burra” são recorrentes, mas não ajudam. Até porque essa comparação, na prática, é pouco útil. A lógica de funcionamento de uma IA não replica a estrutura do pensamento humano. São sistemas diferentes.
O que parece fazer mais diferença e, sobretudo, está plenamente no nosso controle, é a maneira como interagimos com as ferramentas para extrair o máximo valor delas.
E talvez o erro mais comum seja tratar a IA como um oráculo que deve entregar respostas prontas para perguntas complexas. Pedidos como “crie uma estratégia”, “análise esse mercado” ou “gere ideias inovadoras” são enormes e, claro, vazias. Falta contexto, falta recorte, falta estrutura. E, quando a pergunta é genérica, o resultado tende a seguir o mesmo caminho: até correto em termos gerais, mas amplo demais, genérico e pouco acionável.
Outro problema recorrente é a definição imprecisa do próprio problema. Tanto em estratégia quanto na interação com IA, a qualidade da saída depende brutalmente da qualidade da formulação. Quando o problema chega mal enquadrado, a IA até organiza a resposta dentro do que foi pedido, mas dificilmente vai ajudar de verdade. Ela responde ao que foi solicitado, mas nunca vai conseguir reagir ao que deveria ter sido perguntado.
Porque como a IA é uma máquina de “cuspir” respostas plausíveis e coerentes em grande medida, nossa tendência é tentar resolver tudo da forma mais rápida possível. Como se fosse possível obter uma análise profunda, uma estratégia robusta e um plano executável em um poucos prompts. Esse impulso é compreensível, mas costuma levar a respostas ainda mais médias. Tarefas complexas funcionam melhor quando são decompostas. Quando concentramos muitas camadas de ambiguidade em uma ou poucas perguntas, diluímos a capacidade da IA de ir fundo em qualquer uma delas.
Somado a isso, muitos usuários terceirizam não só a execução, mas também a condução do raciocínio. Em problemas simples, isso pode até gerar algo aceitável. Em desafios estratégicos, quase sempre resulta em respostas genéricas.
No fundo, a IA devolve exatamente o tipo de estrutura que recebe. Perguntas abertas demais tendem a produzir respostas abertas demais. Pedidos pouco conduzidos geram saídas pouco úteis. Por outro lado, quando o pensamento é bem guiado, com recortes claros, etapas definidas e objetivos explícitos, o valor extraído da IA sobe de forma consistente.
O ponto central não está em como a IA pensa, mas em como nós conduzimos a interação com ela. Quanto mais soubermos estruturar o problema e construir o raciocínio passo a passo, maior será a qualidade do que conseguimos obter. E é exatamente aqui que a decomposição do pensamento começa a fazer diferença real.
Dividir para conquistar
Antes de ser uma boa prática para trabalhar com IA, decompor o pensamento sempre foi uma disciplina central do trabalho de estratégia. Problemas estratégicos raramente se apresentam de forma limpa. Eles chegam misturados: sintomas com causas, objetivos com restrições, hipóteses com fatos. A habilidade de quebrar uma questão complexa em partes manejáveis sempre foi o que separou análises superficiais de diagnósticos úteis.
Primeiro vem a clarificação do problema, depois, a identificação das alavancas relevantes. Em seguida, a avaliação de viabilidade, os trade-offs, os cenários. Esse encadeamento é o próprio mecanismo que permite lidar com complexidade sem se perder nela. Quando pulamos etapas e tentamos resolver o todo de uma vez, a tendência é cair em generalidades elegantes, mas pouco acionáveis.
Nesse sentido, a IA não muda a natureza do problema. Ela apenas torna mais visível uma disciplina que sempre foi necessária. Quanto mais estruturado é o caminho de raciocínio, maior tende a ser a qualidade da saída, seja no trabalho humano, seja na interação com sistemas de IA.
Mas, no caso da IA, existem ainda razões adicionais para que a decomposição se torne especialmente valiosa.
Primeiro, porque modelos de linguagem respondem melhor a instruções focadas. Quando concentramos uma pergunta em um único objetivo claro, reduzimos ambiguidade e aumentamos a precisão da resposta. Quando empilhamos múltiplas tarefas em um único pedido, a tendência é que a resposta se dilua para cobrir tudo da forma que é possível.
Segundo, porque a decomposição permite usar a IA de forma iterativa, e não como um disparo único. Em vez de esperar uma resposta perfeita de primeira, passamos a construir o raciocínio em etapas: mapear possibilidades, aprofundar uma frente específica, testar premissas, refinar hipóteses. Esse uso progressivo costuma extrair muito mais valor do que interações isoladas e sobrecarregadas.
Terceiro, porque quebrar o problema força clareza cognitiva do lado humano. Ao estruturar melhor a pergunta, somos obrigados a explicitar o que realmente queremos saber, quais variáveis importam e qual decisão está em jogo. Esse esforço, por si só, já eleva a qualidade do pensamento estratégico — independentemente da IA.
O ganho, portanto, é duplo. De um lado, a decomposição fortalece o próprio raciocínio: ajuda a navegar a complexidade, evita saltos prematuros para soluções e torna o processo decisório mais consciente. De outro, melhora significativamente a qualidade da interação com a IA, que passa a operar sobre instruções mais claras, específicas e progressivas.
Em atividades mediadas por inteligência artificial, a capacidade de pensar por partes, além de uma boa prática analítica que sempre foi, é nossa melhor chance de extrair algo com qualidade de fato.
Uma saída: os Primeiros Princípios
Quando falamos sobre a importância de decompor o pensamento, não tem como escapar do conceito de Primeiros Princípios.
Já escrevemos um artigo por aqui sobre o conceito de pensamento por primeiros princípios, sua origem filosófica, seus usos clássicos e seu papel na geração de inovação. Aqui, vale resgatar a essência do conceito sob uma nova lente: como ele se torna uma ferramenta prática para estruturar melhor a interação com sistemas de IA.
Em termos simples, pensar por primeiros princípios é reduzir um problema aos seus elementos mais fundamentais. Aquilo que sabemos que é estruturalmente verdadeiro, os chamados axiomas. E, a partir deles, reconstruir o raciocínio. Em vez de partir por analogia (“vamos fazer como sempre foi feito”), partimos pela decomposição (“do que isso é realmente composto?”).
Historicamente, esse tipo de raciocínio sempre foi valioso para lidar com complexidade e gerar soluções menos óbvias. O que muda agora é o contexto de aplicação. Quando passamos a trabalhar com IA de forma intensiva, o pensamento por primeiros princípios deixa de ser apenas uma ferramenta de inovação e passa a funcionar também como um protocolo de interação.
Isso acontece porque a IA responde muito melhor quando o problema chega estruturado em suas partes essenciais.
Quando um pedido chega amplo (“analise esse mercado”, “crie uma estratégia”, “gere ideias inovadoras”) a IA precisa preencher muitas lacunas implícitas. Qual é exatamente o objetivo? Qual é o recorte? Quais restrições importam? Qual profundidade é esperada? Diante dessa ambiguidade, o modelo tende a responder de forma mais média, cobrindo o espaço possível sem necessariamente aprofundar o que realmente importa.
O pensamento por primeiros princípios atua justamente como o antídoto para essa difusão. Ele força a explicitação do problema antes da geração da resposta.
Na prática, aplicar essa lógica na interação com IA envolve um movimento em três grandes momentos.
O primeiro é acessar a realidade como ela é. Antes de pedir qualquer síntese, é preciso organizar o terreno: levantar dados disponíveis, separar fatos de interpretações, estruturar as informações relevantes. Nesse estágio, a IA pode ser usada como apoio para categorizar dados, identificar padrões iniciais ou estruturar o material bruto. Mas o foco principal é limpar o campo de análise. Quanto mais bem definido está o insumo, menor a chance de a conversa se perder em generalidades.
O segundo momento é identificar os elementos fundamentais do problema. Aqui começa o trabalho mais característico dos primeiros princípios. O que, de fato, está por trás da questão? Quais são as variáveis estruturais? Onde estão as causas mais prováveis? Que restrições são realmente duras e quais são apenas herdadas por hábito ou suposição? Esse é um ponto em que a IA pode ajudar bastante como ferramenta de exploração, sugerindo hipóteses, mapeando possíveis drivers, organizando caminhos de investigação etc. Desde que a pergunta esteja bem delimitada, claro. A função aqui não é receber uma resposta final, mas expandir o entendimento do terreno.
O terceiro momento é recombinar as partes de forma limpa para gerar caminhos de ação. Uma vez que os elementos centrais estão mais claros, a IA passa a ser particularmente útil para explorar combinações, simular cenários, comparar alternativas ou estruturar testes. Note que, nesse estágio, a qualidade da saída depende diretamente da qualidade das etapas anteriores. Quando pulamos direto para a geração de soluções, a tendência é obter ideias plausíveis, mas pouco enraizadas na realidade do problema.
Essa lógica de decompor antes de sintetizar é onde o pensamento por primeiros princípios se conecta de forma mais poderosa com o uso de IA.
E há um efeito colateral importante: trabalhar assim não melhora apenas o que a IA devolve. Melhora o próprio raciocínio humano. Ao obrigar a explicitação de premissas, a separação de variáveis e a construção progressiva do pensamento, reduzimos a tendência de saltar cedo demais para conclusões confortáveis. Em outras palavras, a disciplina que extrai mais valor da IA é a mesma que fortalece o pensamento estratégico.
Isso ajuda a explicar por que muitos usuários sentem que a IA é extremamente poderosa em alguns momentos e frustrantemente genérica em outros. Muitas vezes, a diferença não está no modelo nem no tema, mas no entendimento dos primeiros princípios aplicados à pergunta.
Por isso, apesar de ser uma estrutura conceitual clássica, a ideia de primeiros princípios neste contexto de IA é menos “filosófica” e mais operacional. Trata-se de transformar uma ideia clássica do pensamento analítico em uma disciplina prática de trabalho com IA, um modus operandi no dia a dia.
Um exemplo prático
Uma das aplicações mais poderosas do pensamento por primeiros princípios em estratégia é a definição precisa dos termos que estamos usando.
No dia a dia usamos palavras que parecem óbvias demais para serem questionadas. “Crescimento”. “Posicionamento”. “Valor”. “Eficiência”. “Escala”. Elas circulam em reuniões, apresentações e prompts de IA como se fossem conceitos estáveis. Mas, na prática, muitas dessas palavras funcionam como recipientes vagos, dentro dos quais cada pessoa projeta um significado ligeiramente diferente.
Esse desalinhamento é mais comum e perigoso do que parece.
Quando alguém diz que uma empresa “precisa crescer”, do que exatamente estamos falando? Aumentar base de clientes? Elevar receita? Ganhar participação de mercado? Expandir margem? Crescer geograficamente? Melhorar ticket médio? Todas essas interpretações cabem dentro da mesma palavra. E cada uma delas aponta para caminhos estratégicos completamente distintos.
É aqui que o pensamento por primeiros princípios mostra sua utilidade mais óbvia: antes de buscar soluções, ele força a clarificação conceitual. Sócrates já dizia que o início da sabedoria está na definição dos termos. No contexto atual, essa máxima ganha uma camada adicional de importância quando passamos a trabalhar intensivamente com IA.
Modelos de linguagem são particularmente sensíveis à ambiguidade conceitual. Quando o prompt carrega termos amplos e não especificados, a tendência é que a resposta também opere em um nível mais genérico, tentando cobrir múltiplas interpretações possíveis. O resultado costuma ser correto em tese, mas pouco preciso para tomada de decisão.
Vamos tornar isso concreto.
Imagine a seguinte situação: uma rede de academias quer crescer e decide usar IA para apoiar a formulação estratégica. O pedido inicial poderia ser algo como: “Quais são as melhores estratégias de crescimento para uma rede de academias?” A IA provavelmente entregará uma lista plausível: abrir novas unidades, investir em marketing digital, criar novos serviços, melhorar retenção, entre outras alavancas clássicas.
Nada disso está necessariamente errado. Mas quase tudo ali é genérico demais para orientar uma decisão.
Aplicar primeiros princípios nesse momento significa dar um passo atrás e decompor o próprio conceito de crescimento. Antes de perguntar “como crescer?”, a pergunta mais produtiva passa a ser: “o que exatamente queremos dizer com crescer neste contexto?”.
Esse exercício de definição já começa a revelar os elementos fundamentais do problema.
Crescimento pode significar, por exemplo:
– aumentar o número de alunos ativos
– aumentar a receita total
– aumentar participação de mercado
– aumentar a margem operacional
Cada uma dessas leituras ativa alavancas diferentes, exige capacidades diferentes e envolve riscos diferentes. E, mais importante, cada uma delas orienta a IA para caminhos analíticos distintos.
Note que ainda não estamos resolvendo o problema. Estamos estruturando o terreno. Isso é pensamento por primeiros princípios aplicado a conceitos: desmontar palavras aparentemente simples até seus significados operacionais.
Seguindo essa lógica, antes mesmo de olhar para um setor específico — como o de academias — vale dar um passo ainda mais fundamental: quais são, afinal, os primeiros princípios do crescimento em qualquer negócio?
Quando tiramos o verniz das táticas e vamos para a mecânica básica, percebemos que empresas crescem de pouquíssimas maneiras. Independentemente da indústria, do tamanho ou do modelo de negócio, o crescimento de receita costuma vir de algumas alavancas estruturais:
– vender para mais clientes
– vender mais para os mesmos clientes
– aumentar o preço médio por venda
Tudo o que vemos no mundo real — abrir novas unidades, lançar um novo plano, investir em mídia, criar um programa de fidelidade — é, no fundo, uma manifestação tática de uma dessas mecânicas fundamentais.
Esse é um bom exemplo de primeiros princípios aplicados à estratégia. Em vez de começar por soluções herdadas por analogia (“o que outras academias estão fazendo?”), começamos pela pergunta estrutural: quais são as formas universalmente possíveis de crescer? Ao fazer isso, limpamos o excesso de ruído e construímos um mapa mais claro das alavancas que realmente movem o ponteiro.
Só depois dessa etapa é que o contexto específico começa a importar.
Voltemos, então, à rede de academias. Agora que entendemos os caminhos estruturais de crescimento, a pergunta deixa de ser genérica (“como crescer?”) e passa a ser muito mais útil: dentro dessas alavancas fundamentais, quais são mais viáveis neste mercado, neste momento e para esta empresa?
É aqui que a decomposição continua fazendo seu trabalho pesado.
Se a hipótese for vender para mais clientes, por exemplo, a análise precisa olhar para alguns elementos centrais: qual é a penetração atual da rede? Existe espaço geográfico não explorado? O custo de aquisição de novos alunos está subindo ou caindo? As unidades existentes têm capacidade ociosa ou já operam perto do limite?
Se o caminho mais promissor for vender mais para a base atual, o foco muda completamente. Passam a importar métricas como frequência de uso, adesão a serviços adicionais, potencial de upsell, elasticidade a bundles, comportamento de churn. É outro problema e exige outro conjunto de dados.
Se a discussão for preço, novamente o terreno muda: qual é a percepção de valor da marca? Qual é o posicionamento competitivo? Existe diferenciação suficiente para sustentar aumento? Qual é a elasticidade de demanda neste segmento específico?
Perceba o padrão: cada alavanca de crescimento exige evidências diferentes para ser avaliada com seriedade. E é justamente aqui que a IA começa a mostrar mais valor. Menos como geradora de respostas amplas sobre “estratégias de crescimento” e mais como parceira em uma investigação estruturada.
Uma vez que o problema foi decomposto e as vias de crescimento estão claras, a interação com a IA muda de natureza. Em vez de um único pedido genérico, passamos a conduzir uma sequência de perguntas mais focadas: mapear premissas de cada alavanca, testar hipóteses, estimar impactos, comparar cenários, desenhar pilotos.
No fim das contas, trabalhar melhor com IA não começa pela ferramenta e sim pela forma como estruturamos o pensamento. A decomposição, que sempre foi uma disciplina central da estratégia, ganha agora um papel ainda mais operacional. Quanto mais conseguimos quebrar problemas em seus elementos essenciais, definir termos com precisão e conduzir o raciocínio de forma progressiva, maior tende a ser o valor que extraímos da interação.
O pensamento por primeiros princípios é um método prático para reduzir ambiguidade, organizar complexidade e construir respostas mais úteis, tanto para nós quanto no uso de IA. Em um ambiente em que gerar texto se tornou fácil e abundante, a vantagem começa a migrar para quem sabe estruturar melhor as perguntas, os recortes e as etapas do raciocínio.
E, para quem trabalha com estratégia, a implicação é que construir boas respostas continua sendo, antes de tudo, um trabalho de construção cuidadosa do problema, tijolo a tijolo.
