Minha plataforma de IA lê as mentorias e escreve o artigo da semana. Nada vai ao ar sem eu aprovar.
Toda segunda-feira, às 7h30, a minha plataforma de IA, montada com Claude Code, abre as transcrições das minhas mentorias e calls da semana anterior.
Ela escolhe um momento de ensino ou um caso de cliente com desfecho e escreve o artigo da semana na minha voz.
O rascunho chega no meu WhatsApp com a prévia e dois botões. Sem o meu clique, nada vai ao ar.
O que mudou
Quem ensina, atende ou vende consultoria sempre teve a melhor matéria-prima de conteúdo nas próprias conversas, e sempre jogou fora.
Uma mentoria de uma hora tem três ou quatro artigos dentro, e ninguém volta para escrevê-los.
O que mudou em 2026 é que a transcrição automática de reunião virou padrão nas ferramentas de videochamada.
E os modelos de linguagem passaram a escrever bem o suficiente para transformar essa conversa em texto publicável, desde que alguém desenhe o processo, os filtros e o freio.
Na WIDE Corp esse processo roda sozinho desde agosto, toda semana, com 736 transcrições de mentoria, kickoff e diagnóstico como fonte (base da própria WIDE, setembro de 2026).
O que isso muda para quem vende alto valor e constrói marca no LinkedIn
A queixa que eu mais ouço de executivo, consultor e fundador é a mesma há dez anos: "eu sei o que dizer, só não tenho tempo de escrever". Esse argumento acabou, porque a escrita deixou de ser o gargalo.
O gargalo agora é ter conversas que valem a pena e ter critério para aprovar o que sai delas.
Isso separa dois tipos de conteúdo que o mercado vai confundir cada vez mais.
O primeiro é a IA escrevendo a partir do nada: um prompt, um tema, um texto que qualquer concorrente seu gera em trinta segundos.
O segundo é a IA escrevendo a partir da sua conversa de terça com um diretor de operações que travou na objeção de preço. O caso, o número e a objeção real só existem na sua sala, e esse conteúdo ninguém copia, porque ninguém tem a sua fonte.
O risco vem junto, e é sério. O mesmo processo, sem freio, publica o nome de um cliente, expõe um erro seu em público ou entrega um texto com cara de máquina no perfil de quem vende autoridade.
Por isso o que importa aqui é a arquitetura em volta do modelo, mais do que o modelo. Montar uma plataforma que escreve é fácil.
O difícil, e o que exige regras escritas antes do primeiro prompt, é montar uma que não te comprometa.
O que eu já faço com isso na prática
Eu não escrevo código. Descrevo o processo, o critério e o freio, e o Claude Code constrói. A plataforma funciona assim, hoje:
Segunda, 7h30, ela lê. Pega as transcrições novas dos últimos 21 dias, até seis por rodada, e abre a lista de pautas da casa, cada uma com ângulo e destino.
A plataforma não inventa tema: ela procura, nas conversas, um momento que sustente uma pauta que ainda não virou artigo.
Ela escreve ancorada em um fato. Cliente vira papel e setor ("uma mentorada", "uma indústria de siderurgia"), o número fica. Entre 900 e 1.400 palavras, na minha voz, e eu apareço como quem detecta, corrige e conduz, nunca como quem sofreu o problema.
O texto passa por três portões antes de chegar a mim. O primeiro é uma régua determinística: travessão, construções típicas de IA, gancho repetido, tamanho fora da faixa e frase de confissão em primeira pessoa reprovam o texto na hora.
O segundo é um auditor semântico: outro modelo lê o artigo com a lista de quem estava na sala e responde duas perguntas, se vazou nome e se abriu flanco.
Se o auditor não responde, o texto não passa: o sistema falha fechado.
O terceiro portão sou eu. A plataforma tenta reescrever uma vez com a correção apontada; se não passa, descarta e segue.
Passou, ela prepara a publicação inteira. O rascunho entra com a etiqueta "não revisado", ganha uma FAQ com as perguntas do jeito que as pessoas buscam (com o schema que buscadores e IAs leem), meta description e uma capa própria, gerada no template do blog com um gancho curto.
Aí chega no meu WhatsApp: título, tamanho, de qual trecho da conversa nasceu, o link da prévia e dois botões, "aprovar para quarta" e "publicar agora".
Quer ajuste? Eu mando o ajuste, ela aplica e me devolve a prévia.
Quarta, 6h30, a cadência publica. Ela pega o rascunho aprovado mais antigo e confere FAQ e capa. Sem capa própria ela não publica, porque artigo não pode sair anunciando o assunto de outro.
Publica no blog, leva o artigo para o Substack e entrega para o distribuidor, que agenda os posts nos canais às 7h.
Depois me diz quantas semanas de estoque restam, e avisa antes de furar a semana.
Na prática, o meu trabalho no blog virou ler uma prévia e clicar. Escrita, FAQ, capa e distribuição saíram da minha agenda, e a qualidade ficou sob três filtros que eu mesmo escrevi.
O que fazer esta semana
1. Ligue a transcrição nas suas conversas de valor. Mentoria, call de diagnóstico, reunião de proposta. Peça autorização a quem está na sala e deixe a ferramenta gravar.
Hoje isso é um clique: a extensão Tactiq transcreve Google Meet, Zoom e Teams ao vivo, e o Gemini faz as anotações dentro do próprio Google Meet.
2. Rode este prompt na transcrição da sua próxima reunião. Cole a transcrição no fim e peça o artigo. É a versão de bolso do que a minha plataforma faz, para você provar o método hoje, antes de automatizar qualquer coisa.
Você escreve um artigo na minha voz a partir da transcrição de uma reunião minha.
Leia a transcrição abaixo e escolha UM momento de ensino ou UM caso com desfecho concreto. Construa o artigo em cima dele. Se o material não sustentar um artigo, me diga isso em vez de inventar.
Regras:
1. Anonimize tudo: nunca cite nome de pessoa nem de empresa. Use papel ("um diretor de operações") e setor ("uma indústria de siderurgia"). Mantenha os números.
2. Eu apareço como quem detecta, corrige e conduz, nunca como quem sofreu o problema.
3. Sem travessão. Sem "não é X, é Y". Parágrafos de no máximo quatro linhas.
4. Entre 900 e 1.400 palavras, português natural, frase direta.
5. Estrutura: gancho sem preâmbulo, subtítulos, três ações práticas no fim e cinco perguntas frequentes com respostas que se sustentam sozinhas.
6. No fim, me diga em uma frase qual trecho da transcrição sustentou o artigo.
Transcrição:
[cole aqui]
3. Escreva as regras do freio antes de automatizar. O que nunca pode sair (nome de cliente, número não conferido, erro seu em público), quem aprova e por onde aprova. Uma plataforma sem esse documento publica o seu pior dia com a mesma eficiência que publica o melhor.
Perguntas frequentes
Como usar IA para transformar reuniões e mentorias em artigos?
Grave e transcreva as conversas (Tactiq, Gemini no Google Meet ou a transcrição do Zoom), mantenha uma lista de pautas com os ângulos da sua casa e faça a IA escrever ancorada num trecho real, sem nome de quem estava na sala.
Depois, filtros de estilo e de risco e aprovação humana.
A IA pode publicar conteúdo sozinha no meu nome?
Pode, do ponto de vista técnico, e é isso que não deve acontecer.
No processo da WIDE Corp todo artigo nasce com a etiqueta "não revisado" e a publicação só enxerga o que o Raphael aprovou pelo WhatsApp.
A IA escreve, prepara FAQ, capa e distribuição; o clique final é sempre humano.
Como evitar que conteúdo gerado por IA pareça escrito por IA?
Com uma régua de estilo aplicada antes da leitura humana: sem travessão, sem contrastes espelhados, sem trio de itens como muleta, parágrafos curtos e gancho que não repete outro artigo.
E com a fonte certa: a conversa real traz caso, número e objeção que o texto genérico não tem.
É seguro usar transcrições de reuniões com clientes para criar conteúdo?
É, desde que a anonimização seja regra, e não boa vontade.
Nome de pessoa e de empresa viram papel e setor, os números ficam, e um auditor lê o texto final com a lista de quem estava na sala para confirmar que nada vazou. Se houver dúvida, o texto não sai.
Quanto tempo isso economiza para quem produz conteúdo?
A escrita, a FAQ, a capa e o agendamento deixam de passar pela agenda do autor. O que sobra para ele é ler a prévia e aprovar, ou pedir um ajuste.
O tempo que antes ia para escrever passa a ir para as conversas que alimentam o processo.
Quem escreve esta newsletter
Eu sou Raphael Cunha, CEO da WIDE Corp, Top 1 Brasil em Personal Branding no LinkedIn pelo Ranking Favikon, LinkedIn Top Voice e professor da ESPM de Personal Branding e Marketing de Influência Digital.
São +29 anos de carreira, passando por Nextel, Telecom Itália e Senior Sistemas, e +R$ 25 milhões em negócios gerados no LinkedIn com o método que eu ensino.
Pelos programas da WIDE já passaram +2.400 alunos e mentorados e +400 empresas atendidas, com cases B2B como ArcelorMittal, L'Occitane, Theoto, Dori, Probiótica e Fabrispuma.
Nove mentorados viraram LinkedIn Top Voice depois do trabalho de posicionamento.
Tudo o que eu ensino, eu rodo primeiro na minha própria operação. Esta newsletter é a prova.
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