Eu Era a IA (e Meu MVP Fracassou)

Nosso transcritor médico de IA - o produto que hoje transforma milhares de consultas por dia em prontuários estruturados em cerca de trinta segundos - começou comigo, fingindo ser uma IA. E a primeira versão fracassou por completo.

As duas metades dessa frase importam. Aqui vai a história inteira.

O cenário

Tínhamos passado uma década construindo o Doutore, o sistema em que os médicos digitam seus prontuários. Dez anos vendo as pessoas mais qualificadas de qualquer prédio gastarem um terço do dia como digitadores. Se você me perguntasse qual era o maior fardo dos nossos clientes, eu não precisaria pensar: digitar.

Então a OpenAI lançou o Whisper, e pela primeira vez o fardo pareceu opcional. Rodei na minha própria máquina. Levava vários minutos para transcrever um único áudio de consulta. Lento demais para ser produto. Mais do que rápido o bastante para ser experimento.

O mágico de Oz

Eu não construí nada. Em vez disso, escolhi a dedo alguns médicos da nossa base de clientes e fiz uma oferta: gravem suas consultas, me mandem o áudio, e em até 24 horas vocês recebem um prontuário bem estruturado. Mais organizado do que qualquer coisa que vocês escreveriam nos dois minutos que têm entre pacientes.

Por trás da cortina, o “produto” era eu. O Whisper fritando no meu laptop, e depois eu estruturando o resultado num prontuário decente, à mão, toda noite, para cada consulta. Nos círculos de produto isso tem nome: MVP Mágico de Oz. O usuário vê um produto; o fundador é o produto.

Os prontuários que entreguei eram bons. Genuinamente bons - de qualidade mais alta do que qualquer coisa que aqueles médicos já tinham visto, e eu sabia o que era um bom prontuário depois de dez anos no assunto.

O fracasso

Eles não se importaram.

Não foi “reclamaram da demora”. Não foi “pediram mudanças”. Eles ficaram simplesmente, educadamente, desinteressados - de um serviço gratuito, feito à mão por um fundador, entregando a melhor documentação das carreiras deles. Doeu. E então me ensinou a lição de produto mais valiosa que já aprendi.

Um prontuário que chega depois que o paciente saiu da sala é como se não existisse. A consulta acabou; a cabeça do médico já foi para o próximo paciente; o que ele ia lembrar, já meio que esqueceu ou rabiscou em algum canto. O prontuário de 24 horas não era uma versão mais lenta do produto. Era um produto diferente, e inútil.

Eu tinha validado qualidade. Qualidade nunca foi a pergunta. O produto era velocidade. O prontuário precisa existir antes de o paciente se levantar - ou não conta.

A reconstrução

Então fizemos engenharia para velocidade com a obstinação de quem acabou de ouvir a verdade. Cada etapa do pipeline - captura, upload, transcrição, estruturação, entrega - atacada pela latência. A meta não era “mais rápido”. A meta era um número com significado físico: uma consulta inteira deve virar um prontuário pronto e estruturado em cerca de trinta segundos, porque trinta segundos é o que o fim de uma consulta te dá - o paciente juntando as coisas, a mão do médico alcançando a próxima ficha.

O vício

Depois que ficou rápido, a reação mudou de natureza, não de grau. Os médicos não “adotaram” - eles se agarraram. Os médicos que tinham cagado para os meus prontuários artesanais de 24 horas agora não conseguiam voltar a digitar.

Uma médica resumiu em palavras que eu nunca vou melhorar. Ela me disse - frase dela, não minha - que a gente estava distribuindo cocaína de graça: uma prova e não havia mais caminho de volta para a vida antiga.

O que todo mundo construindo com IA inverte

Vejo times em todo lugar cometendo o meu erro de 2023 em 2026. Eles se obcecam pela qualidade do output - prompts melhores, modelos maiores, benchmarks, SOTA - enquanto o produto leva noventa segundos para fazer algo que o usuário precisava em dez. Estão entregando à mão prontuários lindos, com 24 horas de atraso.

Latência não é uma métrica de performance. Em produtos de IA, a latência decide o que o seu produto é. Um transcritor de 30 segundos é uma espécie diferente de um transcritor de 24 horas.

A qualidade nos rendeu indiferença educada. A velocidade nos rendeu vício. Se o seu produto de IA não está ganhando tração, verifique a sua latência antes dos seus prompts.