POC com IA em um fim de semana: da ideia ao relatório no cliente sem eu escrever uma linha

Na sexta-feira, 11 de setembro de 2026, às 18h35, entrou no histórico do projeto o primeiro commit¹ de uma POC² pra um lead da Waxi: uma indústria de alimentação pet, com tabela de mais de 400 SKUs³, que queria saber quem vende o produto dela no Mercado Livre e na Amazon, a que preço e por qual caminho a mercadoria chegou lá. No domingo, 13, às 23h50, o projeto tinha 150 commits, 400 testes passando e um relatório com dados reais de 10 produtos, pronto pra ir pro cliente. Eu não escrevi uma linha de código. Escrevi a especificação, respondi perguntas e revisei o que saía.

Ou seja: a parte do ciclo de venda que sempre foi cara, provar que a ideia funciona antes de alguém assinar, virou a parte barata. Agora ela custa um fim de semana e uma assinatura de IA que eu já pago. Este post abre essa POC com IA: o problema que ela tinha que provar, como foram as 53 horas, quanto custou, o que quebrou e o que uma prova de conceito dessas não prova.

O problema que a POC tinha que provar

O lead já tinha sido frustrado por fornecedores que prometiam a cadeia completa e entregavam pedaço. A condição dele pra conversar estava escrita na especificação desde o primeiro dia: uma POC com produtos reais dele, sem reunião antes do resultado. Nada de projeto de descoberta, nada de ferramenta sob medida com seis meses de roadmap.

E o problema é mais difícil do que parece. Monitorar preço em marketplace é commodity no Brasil; tem dezena de ferramenta fazendo isso. O que a indústria não consegue hoje é o nome de quem está por trás da conta do marketplace. Ela vende pra distribuidor e lojista com regra comercial, e quando aparece um vendedor desconhecido com preço abaixo da tabela, a pergunta que vale dinheiro é "quem é esse CNPJ e de qual distribuidor ele comprou". A cadeia que a POC se propôs a percorrer foi essa: do código de barras⁴ ao anúncio, do anúncio ao vendedor, do vendedor à razão social, ao preço, ao frete, ao Buy Box⁵ e, no fim, ao quadro de sócios, pra cruzar vínculo entre vendedores diferentes. Cada dado marcado no relatório como observado, inferido ou indisponível.

Como foram as 53 horas

O fluxo foi o mesmo que descrevi no post sobre workflow de desenvolvimento com IA: primeiro a especificação do que precisa ser provado, depois um plano tarefa a tarefa, e só então código. Aqui o recorte é outro: quanto custa validar uma ideia, e a resposta está no relógio.

Commits por dia na POC

Dados próprios

sex 11/0939

sáb 12/0915

dom 13/0996

seg 14/0932

ter 15/0920

Sexta à noite: da especificação ao primeiro relatório

Especificação pronta às 18h35. Plano com as 17 tarefas da POC às 19h31. Às 23h23 o primeiro relatório saiu, com dado real dentro. Da meia-noite até 0h38 rodou uma revisão de código feita por outro agente, que achou 14 problemas, todos corrigidos antes de eu ir dormir. No sábado eu não abri o computador, e é por isso que o painel mostra 15 commits num dia em que ninguém trabalhou: são os da virada da noite.

Domingo: a premissa caiu e o plano foi refeito

Antes de confiar no código, o plano previa um dia de validação manual contra os sites e as fontes reais. Foi nele que a premissa do projeto caiu: o CNPJ do vendedor do Mercado Livre não aparece em nenhuma página pública. Nem no perfil, nem na lista de anúncios, nem na página do produto. O único CNPJ em todas elas é o do próprio Mercado Livre, no rodapé. Na Amazon o dado existe e saiu em 41 de 45 vendedores observados.

Num projeto contratado, essa descoberta vira reunião de renegociação de escopo. Aqui ela virou uma manhã de domingo reescrevendo a especificação e o resto do dia implementando o caminho novo: cruzar os dados abertos da Receita Federal e deixar o modelo investigar cada vendedor na web, com teto de custo definido antes. Foram 96 commits, do meio-dia às 23h50.

O resultado saiu com régua junto. Dos vendedores do Mercado Livre, 12 ficaram com identificação de alta confiança, 29 como prováveis e 139 sem nenhuma, e o relatório mostra os três grupos separados. O "possível" ficou fora da coluna de CNPJ por um motivo medido: numa conferência com 41 vendedores, em 14 de setembro, os prováveis tiveram 7 acertos e 0 erros, e os possíveis tiveram 1 acerto e 13 erros.

Segunda e terça, pra ser honesto

Os 52 commits de segunda e terça são acabamento: o relatório virou tela interativa, com painel por vendedor, perfil de cada empresa e versão pra impressão. A POC funcionando de ponta a ponta, com dado real, é a de domingo à noite. O relatório bonito é da terça. Quem for contar a mesma história deve cortar a linha no mesmo lugar.

Por que validação de ideia é o melhor uso de vibe coding

Já escrevi sobre guru de IA e já disse por aí o que penso de vibe coder que não sabe o que é localhost⁶, então deixo claro de que lado estou: pra código que atende cliente em produção, vibe coding é irresponsabilidade. Mas POC roda no localhost por definição. Roda no meu notebook, coletando dado sozinha de quatro em quatro horas, e o que vai pro cliente é um relatório. Se a ideia estiver errada, o custo do erro foi um fim de semana. Se estiver certa, o cliente viu dado dele em vez de slide.

O mercado que mais depende de validar ideia rápido já fez essa conta. Segundo o TechCrunch, em 6 de março de 2025, um quarto das startups da turma de inverno de 2025 da Y Combinator tinha 95% do código gerado por IA. O detalhe que costuma sumir na citação é a fala do Jared Friedman, sócio da YC, na mesma matéria: todos esses fundadores eram altamente técnicos e capazes de construir o produto do zero; um ano antes teriam feito isso. "Você precisa ter o gosto e treino suficiente pra saber se o modelo está cuspindo coisa boa ou ruim." É exatamente o que sobrou pra mim neste fim de semana: escrever o que a POC precisava provar, decidir quando a premissa caiu e o que fazer a respeito, e rejeitar o que saía errado.

E tem o lado do dinheiro do fornecedor. Ninguém deixava de fazer POC por preguiça. Uma POC de verdade custava semanas de gente sênior antes de qualquer contrato, então o fornecedor vendia slide, e o lead frustrado com "fornecedor que prometia a cadeia completa" é o resultado disso. Quando a prova custa um fim de semana, a conversa comercial inverte: em vez de convencer o cliente de que vai funcionar, você manda o relatório com o dado dele e pergunta o que ele quer fazer com aquilo. É o caminho que a gente passou a seguir na Waxi com lead que já ouviu promessa demais.

Quanto custou

A conta aberta, aos preços de setembro de 2026.

• Assinatura do Claude no plano Max, o de cinco vezes o limite do Pro, que eu já pago todo mês pra outras coisas. Na página de preços da Anthropic ele começa em US$ 100 mensais, com o Claude Code incluído. Custo marginal da POC nessa linha: zero.
• Dados da Amazon via Keepa, na assinatura inicial: € 49 por mês.
• API⁷ da Anthropic pra identificar os vendedores, cobrada por uso: US$ 36,70, registrados pela própria POC a cada execução. Os dois testes menores custaram US$ 4,55, e o lote com 100 vendedores, US$ 32,15. A estimativa escrita antes de rodar era entre US$ 30 e US$ 50.
• Dados da Receita Federal e cadastro de CNPJ: gratuitos.
• Servidor: nenhum. Roda no notebook.

Dados próprios

US$37

de API da Anthropic pra identificar 100 vendedores do Mercado Livre

Três execuções registradas pela POC entre 13 e 14 de setembro de 2026; a estimativa escrita antes de rodar era entre US$ 30 e US$ 50

Pra comparar com o mundo de antes, a referência mais honesta que tenho é a que software houses publicam. A Clicksoft, em artigo atualizado em abril de 2026, coloca um MVP⁸ simples entre R$ 30 mil e R$ 60 mil, com prazo de 6 a 10 semanas. A Forja de Sistemas, em 27 de abril de 2026, cita freelancer sênior brasileiro entre R$ 150 e R$ 350 por hora. São conteúdos de quem vende o serviço, então leia como faixa de mercado e não como orçamento. Mesmo assim, imagine a versão hipotética desta POC contratada: um dev sênior a R$ 250 por hora, 80 horas pra chegar no que ficou pronto no domingo, dá R$ 20 mil antes do cliente decidir se fecha. Foi isso que sumiu da conta.

O que quebrou

Dos 202 commits do projeto até terça, 94 são correção, contra 71 de funcionalidade nova. Quase metade do trabalho foi corrigir o encontro do plano com a realidade.

• O Mercado Livre barra robô. Perfil, lista de anúncios e página de produto mandavam o programa pra tela de verificação de conta, mesmo com um navegador de verdade. Só andou quando passou a usar a minha sessão já logada, o que resolve numa POC e não resolve em produção.
• O dado que parecia certo estava errado. A ordem em que o Mercado Livre devolve as ofertas de um produto não diz quem está ganhando o botão de compra. Num dos produtos da amostra coincidiu, e por pouco não virou regra. O ganhador teve que ser lido da própria página.
• Uma correção de formato apagou dado bom. Na primeira execução, a rotina que padronizava datas derrubou a identidade dos 44 vendedores da Amazon que já tinham sido identificados.
• LGPD rendeu quatro correções seguidas: mascarar CPF de microempreendedor, nome de sócio, nome e sobrenome colados no apelido do vendedor, telefone. Isso não aparece no plano. Aparece quando o dado real entra.

O que uma POC dessas não prova

A lista de objetivos do lead tem sete itens, e o próprio documento de acompanhamento marca três como incompletos. Histórico e alertas estão em andamento, sem envio automático. O cruzamento com a base de clientes e distribuidores da indústria tem o mecanismo demonstrado, mas roda só entre os próprios vendedores, porque o cliente ainda não entregou as bases dele. A exportação parou na planilha, sem integração com o BI⁹ dele. Os quatro indicadores de perda de canal que a indústria pediu não estão no relatório e entraram como evolução.

E tem o que a POC é por natureza. A coleta continuou rodando de quatro em quatro horas depois da entrega, e hoje, 18 de setembro, já são 280 vendedores, 563 anúncios e 12.981 observações de oferta. Histórico de preço precisa de tempo, e o fim de semana entregou o mecanismo, não a série. Roda no meu notebook, com a sessão logada da minha conta pessoal do Mercado Livre, o que serve pra provar e não serve pra operar. Levar isso pra produção é outro projeto, com servidor, credencial própria, coleta resiliente e as regras que service as a software exige. A POC provou a cadeia e mediu onde ela falha. Era isso que o lead queria ver antes de conversar.

O que sobrou pra mim

Sobrou a parte que sempre foi minha: saber o que perguntar, reconhecer quando a premissa caiu, decidir o que entra na coluna de CNPJ e o que fica fora, e ler 94 correções sabendo qual delas importa. O código, um modelo que qualquer pessoa aluga escreveu. Se quiser acompanhar o que vou escrevendo sobre isso, o feed RSS do blog, o meu LinkedIn e o Instagram danielsilvestre.ai são os lugares.

Provar ficou barato. Saber o que provar continua caro.

FAQ

O que é uma POC e qual a diferença pra um MVP?

POC, prova de conceito, é um protótipo pra mostrar que uma ideia funciona com dado real, antes de investir no produto. MVP é a menor versão do produto que um cliente usa de verdade. A POC deste post roda no meu notebook e entrega um relatório; um MVP precisaria de servidor, login e coleta que não dependa de mim.

Quanto custa fazer uma POC com IA?

Nesta, o custo marginal foi US$ 36,70 de API e € 49 de assinatura de dados, aos preços de setembro de 2026, mais a assinatura de IA que eu já pagava. O que não aparece na conta é o tempo de quem escreve a especificação e revisa o resultado. Confira os preços vigentes antes de fazer a sua conta, porque todos eles mudam.

Dá pra usar o código de uma POC feita com IA em produção?

Dá, mas como ponto de partida, e depois de passar por um processo de revisão, testes e segurança que uma POC não tem. Nesta, quase metade dos commits foi correção de coisa que só apareceu no contato com os sites e as fontes reais. Produção acrescenta credencial própria, servidor, monitoramento e regra de privacidade revisada, e isso é um projeto novo.

Notas

1. Commit é cada gravação registrada no histórico de um projeto: o que mudou, quem mudou e quando. ↩

2. POC, sigla de proof of concept, é um protótipo pra provar que uma ideia funciona antes de investir no produto. ↩

3. SKU, sigla de stock keeping unit, é o código de cada item vendável de um catálogo. Sabor e tamanho diferentes da mesma ração são SKUs diferentes. ↩

4. O código de barras do produto é o mesmo em qualquer loja. É ele que permite achar o mesmo item em marketplaces diferentes. ↩

5. Buy Box é o vendedor que o marketplace escolhe pra ficar no botão de compra quando várias lojas vendem o mesmo produto. ↩

6. Localhost é o endereço da sua própria máquina. Código que roda no localhost funciona no computador de quem fez e ainda não foi testado por mais ninguém. ↩

7. API é o acesso ao modelo por dentro de um programa, cobrado por uso e separado da assinatura mensal. ↩

8. MVP, sigla de minimum viable product, é a menor versão de um produto que um cliente consegue usar de verdade. ↩

9. BI, sigla de business intelligence, é a ferramenta em que a empresa monta painel e relatório em cima dos próprios dados. ↩