Coreografia: minutas e cláusulas no padrão da banca

São quatro da tarde e você precisa de um documento novo para um caso parecido com uns dez que você já resolveu. Pede a uma IA sem dar contexto nenhum e vem um texto correto e sem alma, no formato de manual, não no seu. Da segunda vez, você junta os três exemplos que mais confia, cola como referência e pede de novo: agora sai quase no seu jeito, só ajustando duas frases. Você guarda essa versão numa pasta com nome, pra não montar o contexto de novo semana que vem. Na terceira vez que precisar desse tipo de documento, você não parte do zero, parte do que já funcionou, e o texto sai pronto em minutos, não em horas.

Você precisa da minuta de um contrato de mútuo para fechar a operação hoje, e pede a uma IA sem contexto: vem um texto correto e sem alma, com juro e garantia fora do seu padrão. Você para, junta os dois contratos de mútuo que a sua área já usa e confia, cola como referência e pede de novo, dizendo o que muda neste caso. A minuta sai quase pronta, só ajustando o prazo de carência. Você lê linha por linha, porque a IA não sabe que este mutuário já atrasou uma vez, e ajusta a cláusula de vencimento antecipado com esse detalhe. A versão final entra na pasta de modelos financeiros, e o próximo mútuo parecido já começa dali, não do texto genérico do manual.

São quatro da tarde e cai um pedido de minuta de prestação de serviços para um cliente novo. Você pede a uma IA genérica e vem um contrato correto e sem alma: cláusulas que não são as da banca, um foro que não é o que você usa, um tom que não é o seu. Você senta e reescreve tudo, igual fez na semana passada.

Você precisa da minuta de cessão de imagem para a campanha que estreia amanhã, e pede a uma IA sem contexto: vem um texto correto e sem alma, com prazo de uso fora do seu padrão. Você junta os dois contratos de cessão que a área jurídica já aprovou antes, cola como exemplo e pede de novo, especificando o prazo e o canal desta campanha. A minuta sai quase no seu formato, só ajustando a cláusula de território. Você lê e adapta, porque a IA não sabe que este influenciador negociou exclusividade de categoria, e acrescenta isso na cláusula certa. O contrato ajustado vira modelo na pasta de cessão de imagem, e a próxima campanha parecida começa desse ponto, não do zero.

Você precisa da carta-proposta para o candidato que fechou a vaga hoje, e pede a uma IA sem contexto: vem um texto correto e sem alma, com benefício que não é do seu pacote e período de experiência fora do seu padrão. Você junta as duas últimas cartas-proposta que a empresa já usou, cola como exemplo e pede de novo, com o cargo e o pacote certos deste candidato. A carta sai quase pronta, só ajustando a data de início. Você lê e adapta, porque a IA não sabe que este candidato negociou dois dias remoto por semana, e inclui isso na cláusula certa. A versão final entra na pasta de modelos de contratação, e a próxima proposta parecida já começa dali.

Você precisa do PRD da próxima feature para alinhar o time ainda hoje, e pede a uma IA sem contexto: vem um documento correto e sem alma, com seção que não é do seu template e métrica que o squad nunca usou. Você junta os dois últimos PRDs que o time aprovou, cola como referência e pede de novo, explicando o problema desta feature. O documento sai quase no seu formato, só ajustando a seção de métricas. Você lê e decide, porque a IA não sabe que essa feature depende de uma decisão de arquitetura tomada na sprint passada, e ajusta essa dependência com a sua cabeça. A versão final entra na pasta de PRDs aprovados, e a próxima feature parecida já começa desse modelo.

Você precisa da proposta comercial para a conta que pediu retorno até o fim do dia, e pede a uma IA sem contexto: vem um texto correto e sem alma, com condição que não é a sua e um pitch que não é o do seu pipeline. Você junta as duas propostas que mais fecharam negócio este trimestre, cola como referência e pede de novo, com os números e o histórico desta conta. A proposta sai quase no seu formato, só ajustando o desconto. Você lê e adapta, porque a IA não sabe que este cliente já reclamou de prazo de implantação numa negociação anterior, e reforça esse ponto na proposta. A versão final entra na pasta de propostas modelo, e a próxima negociação parecida já começa dali.

Você precisa do procedimento operacional padrão para o novo fluxo de expedição que entra amanhã, e pede a uma IA sem contexto: vem um texto correto e sem alma, com etapa que não segue o seu processo e SLA fora do seu padrão. Você junta os dois POPs que a operação já valida e confia, cola como referência e pede de novo, explicando o que muda neste fluxo novo. O documento sai quase no seu formato, só ajustando a etapa de conferência final. Você lê e adapta, porque a IA não sabe que este hub tem uma restrição de espaço que os outros não têm, e ajusta a etapa com esse detalhe. A versão final entra na pasta de POPs, e o próximo fluxo parecido já começa desse modelo.

Você precisa da política interna de tratamento de dados para protocolar até o fim do dia, e pede a uma IA sem contexto: vem um texto correto e sem alma, com controle que não é o seu e referência regulatória fora do seu padrão. Você junta as duas últimas políticas que o comitê já aprovou, cola como referência e pede de novo, especificando o processo que esta política cobre. O documento sai quase no seu formato, só ajustando a seção de base legal. Você lê e adapta, porque a IA não sabe que este processo já teve uma não conformidade apontada na auditoria passada, e reforça esse controle com a sua cabeça. A versão final entra na pasta de políticas aprovadas, e a próxima política parecida já começa desse modelo.

Você precisa do runbook de deploy do novo serviço para subir ainda hoje, e pede a uma IA sem contexto: vem um documento correto e sem alma, com passo que não é da sua arquitetura e comando fora do seu padrão de infra. Você junta os dois últimos runbooks que o time já validou em produção, cola como referência e pede de novo, explicando o que muda neste serviço. O documento sai quase no seu formato, só ajustando o passo de rollback. Você lê e adapta, porque a IA não sabe que este serviço depende de uma fila que os outros não usam, e inclui esse passo com a sua cabeça. A versão final entra na pasta de runbooks, e o próximo deploy parecido já começa desse modelo.

Você precisa do roteiro de pesquisa com usuário para a sessão que começa amanhã, e pede a uma IA sem contexto: vem um texto correto e sem alma, com pergunta que não cobre o fluxo que você quer testar e um formato fora do seu padrão de discovery. Você junta os dois roteiros que já renderam achados bons em pesquisas passadas, cola como referência e pede de novo, explicando o que muda nesta sessão. O roteiro sai quase no seu formato, só ajustando duas perguntas. Você lê e adapta, porque a IA não sabe que o último teste já revelou confusão no mesmo ponto do fluxo, e reforça essa pergunta com a sua cabeça. A versão final entra na pasta de roteiros de pesquisa, e a próxima sessão parecida já começa desse modelo.

Você precisa do plano de OKRs do próximo trimestre pronto para amanhã, e pede a uma IA sem contexto: vem um documento correto e sem alma, com métrica que o seu time nunca acompanhou e uma cascata que não é a sua. Você junta os dois últimos ciclos de OKR que funcionaram, cola como referência e pede de novo, explicando a prioridade deste trimestre. O documento sai quase no seu formato, só ajustando duas métricas. Você lê e decide, porque a IA não sabe que a meta de expansão foi despriorizada na reunião de ontem, e reescreve esse objetivo com a sua cabeça. A versão final entra na pasta de ciclos de OKR, e o próximo trimestre já começa com um modelo testado, não com um documento remontado do zero.