Na sessão conduzida pelo Professor Dr. Patrick Pedreira, exploramos como abandonar decisões baseadas em intuição e construir produtos e negócios fundamentados em dados reais — usando uma combinação poderosa entre Notebook LM, Perplexity e Gemini. O foco foi mostrar um fluxo completo que vai da descoberta do problema até marketing e criação de protótipo, sempre reduzindo riscos e aumentando clareza.

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1. Por que “o fim do achismo” importa

Patrick abriu a aula explicando que a maioria dos projetos não fracassa por falhas técnicas — especialmente hoje, com IA generativa acelerando desenvolvimento. O principal problema é outro:

A maior causa de morte de negócios é construir soluções para problemas que ninguém tem.

A metodologia apresentada cria um caminho mais seguro: identificar dores reais, entender o mercado, mapear lacunas e só então desenvolver algo.

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2. O Framework de 4 Fases

Patrick estruturou o processo em quatro macroetapas, cada uma com apoio de IA:

1. Pesquisa — Mapear dores, reclamações e conversas reais dos usuários.
2. Planejamento — Criar o MVP conceitual com base nos problemas encontrados.
3. Prototipação — Gerar uma interface navegável em HTML usando Gemini.
4. Marketing — Transformar dores e lacunas em conteúdo e narrativa estratégica.

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3. Fase 1 — Pesquisa profunda de dores reais

O objetivo é descobrir o que os usuários reclamam quando ninguém está vendo. Para isso, Patrick combinou:

• Notebook LM – Deep Research para mapear fontes reais;
• Perplexity (modo Social) para buscar conversas em Reddit e fóruns;
• Reclame Aqui para reclamações públicas, detalhadas e honestas.

Ele mostrou como:

• extrair links reais de discussões sobre um nicho;
• importar tudo para o Notebook LM;
• rotular cada grupo de fonte como dores, concorrentes ou reviews para facilitar a organização.

Essa é a fase que mata o achismo: tudo nasce das dores e dos relatos espontâneos dos usuários.

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4. Fase 2 — Planejamento e definição do MVP

Com as dores e concorrentes organizados, o Notebook LM pode:

• analisar funcionalidades dos concorrentes;
• descobrir padrões de mercado;
• identificar o que é obrigatório existir;
• gerar uma lista de funcionalidades críticas.

Patrick destacou especialmente:

A prática guiada de conversação apareceu como a funcionalidade mais universalmente desejada entre os concorrentes.

Essa etapa gera o esqueleto do produto: o que realmente precisa existir para resolver o problema.

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5. Fase 3 — Prototipação com Gemini

Com as funcionalidades definidas, o Gemini entra para criar um protótipo navegável:

• um HTML completo;
• com telas;
• fluxos simulados;
• interações animadas.

Patrick mostrou um exemplo de protótipo de um app de inglês com:

• diário de voz;
• feedback de pronúncia;
• telas de progresso;
• tarefas diárias;
• seção de aulas e vocabulário;
• página de perfil e recomendações.

É uma casca — não tem backend. Mas é suficiente para validar visualmente a ideia, mostrar para parceiros ou até levantar capital.

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6. Fase 4 — Marketing e criação de conteúdo

A última fase transforma todo o diagnóstico em comunicação estratégica.

Usando como fontes:

• dores dos usuários (Reddit);
• lacunas (Reclame Aqui + reviews);
• frustrações recorrentes nos concorrentes.

O Gemini gerou:

• uma narrativa de campanha;
• títulos de blog e posts com alto impacto;
• infográficos completos em HTML;
• conteúdos educativos que atraem antes de vender.

O foco: educar, quebrar objeções e falar a língua do usuário — literalmente usando as frases reais coletadas nos fóruns.

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7. Reações e insights dos participantes

Os participantes comentaram como a aula:

• ampliou a noção de profundidade da pesquisa com IA;
• mostrou como organizar fontes e transformá-las em notas;
• abriu a visão sobre como usar Notebook LM corretamente;
• destacou a importância de combinar produto + IA, não só IA isoladamente.

A fala de Gabriela sintetizou o sentimento geral:

“Eu estava usando o Notebook LM como uma criança de cinco anos. Agora entendi como aprofundar a ferramenta de verdade.”

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8. Encerramento

Patrick fechou reforçando que o diferencial não está na ferramenta, mas em saber fazer as perguntas certas, organizar dados e operar com método. A IA acelera, mas o raciocínio crítico continua sendo o que separa amadores de profissionais.