Produzo o trabalho de 10 pessoas com IA: como eu faço
Nas férias coletivas da minha equipe eu catei as máquinas de todo mundo, botei quatro na sala dos devs com cadeira de rodinha e, em 20 dias, subi em produção um sistema que quatro ou cinco pessoas levariam seis meses pra entregar. E o que fez a conta fechar não foi a inteligência artificial sozinha.
🎧 PREFERE OUVIR? · 15 min · Podcast Em Produção
Este artigo também é um episódio do podcast Josimar JMV | Em Produção — o mesmo vídeo, só o áudio, normalizado pra fone.
Gravei esses 14 minutos no canal @josimarjmv, publicados em 12 de julho de 2026. Assista e leia junto: aqui embaixo eu abro a estrutura peça por peça e ainda trago duas apurações minhas que não estavam na gravação — inclusive um estudo que diz o contrário do que eu falo, e que eu faço questão de colocar aqui.
produzir 10 vezes mais com IA não é questão de ferramenta, é de estrutura — e de base. Na prática eu faço três coisas: (1) uso a IA pra acelerar o aprendizado, porque eu já sei o o quê e só me falta o como; (2) dou uma máquina por projeto — hoje uma VM por projeto, lei da responsabilidade única —, senão eu e a IA brigamos pelo mesmo browser, um race condition entre humano e máquina; (3) respeito o meu teto mental: 4 projetos simultâneos. É mentalmente esgotante — cuidado com burnout. E a parte que ninguém quer ouvir: o multiplicador só existe porque eu tenho arquitetura, infraestrutura e pipeline na cabeça. Sem isso, a IA escreve código que você não consegue botar em produção.
A carteirada primeiro: eu sou hands-on, por isso eu produzo
Vou dar a minha carteirada antes de você ouvir mais um papagaio digital falar de produtividade. Eu sou CEO de uma empresa de tecnologia e sou hands-on. Eu mexo com infraestrutura de verdade: cuido de milhões de views todo dia, com data center no Brasil e nos Estados Unidos. É por isso que eu produzo.
E eu não cheguei aqui porque a IA me salvou. Eu já fui programador PHP, montei a estrutura, conheço codec, arquitetura de CDN, sei como esse negócio todo funciona por dentro. Num determinado momento eu saí da operação pra cuidar de vender — mochilinha nas costas, vendi bastante — e depois de uns anos eu tive que voltar pra botar a mão na massa. Aí precisei relembrar o que eu fazia, trazer tecnologia nova, método novo, e fazer um P&D cabuloso. Foi nessa volta que a inteligência artificial entrou.
Primeiro multiplicador: a IA acelerou o meu aprendizado, não o meu trabalho
Quando eu voltei a ser hands-on, a primeira coisa que eu precisava era me atualizar em JavaScript. E olha o detalhe que muda tudo: eu sabia o que dava pra fazer. O que faltava era a sintaxe na minha cabeça.
Há mais de dois anos eu fui na primeira imersão de inteligência artificial do Google — me chamaram pra ir, e não foi nos Estados Unidos não, foi no Itaim Bibi, aqui em São Paulo. Aquilo me abriu a cabeça de um jeito assustador. Comecei a usar aquele negócio pra acelerar o meu aprendizado e nunca mais parei.
Eu te falo sem brincadeira: o que eu aprendi com IA em um ano, comprando curso eu não aprenderia em dez. Mas presta atenção na condição, porque é aqui que mora a armadilha:
- "Josimar, eu não sei nada de infraestrutura, vou começar com IA." Vai dar bosta. Você vai quebrar a cabeça e não vai conseguir botar em produção.
- "Eu entendo de arquitetura, mas não lembro a sintaxe." Aí sim. Eu sei o YAML pra mexer com Terraform, mas não lembro a sintaxe. Quero colocar Ansible e não sei se uso o módulo ou o shell dele. Essas maldades a gente pega com o tempo — e a IA encurta esse tempo brutalmente.
A diferença entre os dois casos é a mesma que eu já expliquei quando falei que infraestrutura virou o superpoder da era da IA: a ferramenta multiplica o que você já sabe mandar fazer. Se não tem o que multiplicar, dez vezes zero continua zero.
O primeiro gargalo não foi a IA. Foi a minha máquina.
Aí eu fiquei ali, agarrado no notebook, pá-pá-pá, e cheguei no primeiro gargalo: o meu MacBook Air, top de linha, não aguentava me acompanhar.
Como assim me acompanhar? A IA começou a travar a minha máquina e eu não conseguia fazer mais nada nela. Eu estava desembolando duas, três coisas ao mesmo tempo e ali saturou. É que eu trabalho sempre assim, em três frentes:
- uma janela mexendo em infraestrutura (shell);
- outra desenvolvendo alguma feature;
- e outra estudando como melhorar alguma coisa — às vezes as duas de cima, às vezes outra.
Esse é o meu jeito de trabalhar. Só que como é que eu vou tocar quatro projetos se eu não tenho máquina pra isso? E aqui já fica a primeira lição prática pra você: o gargalo de quem começa a produzir com IA quase nunca é o modelo. É o ferro embaixo.
As férias coletivas: 4 máquinas, cadeira de rodinha, 20 dias
Então eu fiz o seguinte. Era férias coletivas da minha equipe de desenvolvimento, fim de ano, e eu não viajei. A minha cidade natal fica a 500 km de onde eu moro hoje e eu sempre vou ver meus pais e minha família — naquele ano, por questões pessoais, eu não fui.
Peguei 15, 20 dias e foi pau quebrando. Montei a minha estrutura: catei as máquinas de todo mundo, coloquei login meu, instalei, preparei os ambientes, projetos separados. E foi muito engraçado, porque eu pus as máquinas na sala dos devs e fiquei de cadeira de rodinha indo de uma pra outra. Eram quatro máquinas ao mesmo tempo, além da minha.
O resultado: eu fiz um sistema extremamente complexo — que uma equipe de quatro, cinco pessoas gastaria fácil seis meses pra fazer — em 20 dias. E em produção pra valer: com segurança, venda, pagamento, tudo vinculado. Um negócio assustador.
E eu não fiz só isso no período. Eu ainda estava estudando infraestrutura e criei um sistema operacional próprio pra cuidar da minha infraestrutura. Automatizei um monte de processo que não existe pronto no mercado — porque cada empresa tem o seu DNA. Quando o cara tem um modelo de negócio específico, muitas vezes não tem ferramenta pronta pra ele. "Ah, bota um Zabbix, um Grafana com Prometheus." Beleza, mas não atende o que eu preciso, e às vezes é overkill: você bota uma monstra de ferramenta pra fazer uma coisa que não precisava. Foi exatamente o que eu fiz com o Elasticsearch — tinha seis nós, um tera cada um, e eu contei essa história inteira em quando eu passei a faca no cluster.
Quando eu digo "10 vezes", eu estou sendo extremamente conservador. Eu acho que produzi muito mais.
Quando eu falo "10 pessoas", eu sei do que estou falando
"Ah, mas como é que você fez essa métrica? Você está chutando." Não estou.
Eu tenho pipeline de desenvolvimento há anos aqui na empresa e mais de 10 anos como desenvolvedor. Já cheguei a ter 15, 17 desenvolvedores simultâneos, com escritório em Minas e em São Paulo. Eu sei direitinho quanto essa galera produzia.
E eu não estou aqui julgando se produzia muito ou pouco, se era bom ou ruim. Eu estou falando de produção. Algo que vai pra produção, que gera dinheiro. Se não gera dinheiro, gera valor pra quem está gerando dinheiro. É disso que eu falo — é a mesma régua que eu uso quando conto que substituí um dev júnior por IA no meu pipeline: o que conta é o que subiu e ficou de pé.
Race condition: você contra a IA, disputando o mesmo browser
Agora o detalhe técnico que quase ninguém conta, e que é o verdadeiro motivo de você precisar de mais de uma máquina.
A hora que você começa a pedir pra IA fazer um teste ponta a ponta pra você — você põe nas instruções "ao acabar a feature, abre o browser, entra com login tal, faz o teste assim, assado" —, você vai ficar brigando com a sua máquina. Isso aconteceu comigo no começo: ela abrindo o browser e eu clicando. Ela abrindo e eu clicando.
E por que eu não rodo tudo sem interface, escondido? Porque tem teste que eu quero ver acontecendo. Eu quero que grave o teste pra eu assistir depois. São coisas minhas, do meu jeito de trabalhar — e é o mesmo motivo pelo qual eu escrevi que o QA virou o meu gargalo: a IA escreve mais rápido do que eu consigo conferir.
Aí você atrapalha a IA, a IA te atrapalha. Vocês estão concorrendo. Olha a piada: race condition — você e a inteligência artificial.
Como é que você evita o race condition humano versus IA? Separando a responsabilidade. Ou você sobe uma VM por projeto, ou usa máquina física diferente, de acordo com o que o projeto exige.
Hoje eu uso uma VM por projeto — lei da responsabilidade única
Depois que eu vi que funciona produzir várias coisas ao mesmo tempo, eu evoluí pras VMs. Como eu tenho a minha própria estrutura, subir uma VM a mais ou a menos dá na mesma — e é por isso que eu já contei aqui por que migrei da nuvem pro on-premise e por que dá pra parar de pagar VM na nuvem usando Proxmox.
Então hoje eu tenho VMs diferentes rodando, cada uma com a lei da responsabilidade única: aquela VM cuida só daquele projeto. Ali eu tenho o Git dela configurado, o usuário Git dela, e vou controlando por ali.
E com as facilidades de hoje — ferramenta que aceita comando por áudio, por exemplo — dá pra trabalhar com 10 projetos simultâneos. Sobre esse ponto, aliás, eu já testei bastante ferramenta e contei o resultado quando testei o Claude Cowork e o Codex Desktop e voltei pro terminal.
Só que a única coisa que limita é a sua capacidade mental de coordenar tudo isso. E o meu limite mental são quatro projetos simultâneos. Com quatro projetos rodando, com o conhecimento de arquitetura e infraestrutura que eu tenho, eu produzo mais do que 10 pessoas produziriam ao mesmo tempo. E eu te afirmo isso categoricamente.
Aviso que eu faço questão de dar: isso aqui é mentalmente esgotante. Tem que tomar cuidado pra não dar burnout. Eu não posso dizer que é pra qualquer pessoa, porque eu não sei o limite mental de cada um. (Apuração minha, que não estava na gravação: a Organização Mundial da Saúde classifica o burn-out na CID-11 como fenômeno ocupacional — não doença — resultante de estresse crônico no trabalho mal gerenciado, com três marcas: exaustão, distanciamento mental do trabalho e queda de eficácia.) No meu caso foram 20 dias de pau quebrando, com data pra começar e pra acabar. Isso não é rotina — é arranque.
O tal do "orquestrador de IA" existe mesmo — e eu fui conferir
Na gravação eu comentei que tinha saído notícia de um cargo novo nos Estados Unidos, o orquestrador de IA, que é mais ou menos o que eu estou te descrevendo. Falei de cabeça e não lembrava a fonte. Então eu fui atrás. Checagem feita em 24/09/2026:
- O termo aparece com todas as letras no Future Workforce Index 2026 do Upwork, divulgado em 14/07/2026, a partir de um estudo com 2.400 profissionais do conhecimento nos Estados Unidos mais os dados de transação da plataforma. O release descreve a emergência do "AI Orchestrator: um profissional que conecta as ferramentas de IA ao conhecimento do domínio, aplica julgamento humano e transforma a execução assistida por IA em resultado de negócio", e diz que a vantagem vai ficar com quem consegue "dirigir, integrar e se responsabilizar por agentes ao longo de fluxos complexos". É exatamente o que eu faço de cadeira de rodinha.
- Sobre o salário, eu preciso ser honesto com você: eu falei na gravação em "duas, três, quatro vezes o que uma pessoa receberia". Esse múltiplo eu não achei em fonte oficial. O que o Upwork mede é outra coisa, e mais conservadora: quem faz trabalho com IA na plataforma cobra 34% a mais por hora do que quem não incorpora IA. Fica registrado como estimativa minha — e o número apurado é o de cima.
Mas repara no que o próprio estudo diz que o cargo exige: dirigir, integrar e se responsabilizar. Não é apertar botão. Como é que você orquestra a IA? Você tem que entender de infraestrutura, projeto e pipeline. Como é que você vai organizar esse negócio inteiro pra orquestrar inteligência artificial? Não é só habilidade de prompt.
A conta que ninguém mostra: o que existe embaixo de "subir em produção"
Quando você sobe um negócio em produção igual eu, a coisa é outra. Somando todos os clusters, eu tenho mais de 300 serviços rodando. Pra quem não é do desenvolvimento: 300 mini-sistemas, 300 APIs, no ar hoje.
E cada um deles tem o seu desenvolvimento, milhares de linhas de código, o seu pipeline, o seu teste, o seu staging, o seu sandbox, a sua pré-produção, a sua produção — e a produção geográfica. Como assim geográfica? Em outra parte do mundo, gente. Tem que ser redundante. Se pegar fogo onde você está, como é que vai fazer? E tem que ser failover automático: caiu de um lado, vai pro outro.
E eu mexo com vídeo. Pensa na sensibilidade disso. É igual ao YouTube: você não vê o YouTube fora do ar porque, quando cai de um lado, vai pro outro — servidor queima e o negócio continua. Isso é o que está embaixo da frase "botei em produção". É o mesmo buraco que eu já apontei quando expliquei por que eu não uso GitHub, Supabase ou Firebase em produção.
É por isso que eu insisto: a IA escreve o código, beleza. Quem responde pelo que está no ar é você.
O estudo que diz o contrário do que eu falo (e por que eu boto ele aqui)
Eu podia varrer isso pra debaixo do tapete, mas não é assim que eu trabalho. Apuração minha, feita em 24/09/2026, e não estava na gravação: existe um ensaio controlado e randomizado da METR, publicado em julho de 2025, que mediu o oposto. Foram 16 desenvolvedores experientes, em 246 tarefas reais dos próprios repositórios, com a permissão de usar IA sorteada tarefa a tarefa. Resultado: quando podiam usar IA, eles levaram 19% MAIS tempo — e, mesmo depois, achavam que tinham sido 20% mais rápidos.
Isso contradiz o que eu te falei? Não — e é por isso que eu trouxe. Repara no desenho do estudo: o mesmo desenvolvedor, na mesma máquina, no mesmo fluxo de sempre, com a IA ligada por cima. Isso é exatamente o estágio 1 do diagrama lá em cima — o notebook saturado, o race condition, eu clicando enquanto ela abre o browser. Nesse arranjo, IA atrapalha mesmo.
O que eu fiz foi outra coisa: eu mudei a estrutura. Projeto separado por máquina, ambiente preparado antes, pipeline pronto, e a cabeça de arquitetura já formada. O ganho não vem de ligar a IA. Vem de reorganizar o trabalho em volta dela. E o estudo ainda me entrega de bandeja o motivo de eu não confiar em achismo de produtividade: as pessoas erraram a própria medição em quase 40 pontos percentuais. Por isso eu não meço em "sensação", meço no que subiu em produção e gerou dinheiro — que é o mesmo raciocínio de quando escrevi que a IA me iludiu e eu passei a trabalhar mais, não menos.
Então o que você tira disso pra você
Resumo do que eu faria no seu lugar, na ordem:
- Arruma mais máquina — física ou remota — pra tocar projetos simultâneos. Sem isso, você fica brigando com a IA pelo mesmo teclado.
- Uma responsabilidade por máquina. VM por projeto, com Git e usuário próprios. Sobe uma, desce outra, sem contaminar nada.
- Reserva a máquina de verdade pro que precisa de tela: teste que você quer ver acontecendo e gravado. O resto vive bem numa VM.
- Descobre o seu teto mental e respeita. O meu é quatro. Passar do teto não é produzir mais, é errar mais.
- Estuda a base. Arquitetura, infraestrutura, pipeline. É isso que transforma IA em entrega — e é o que separa quem multiplica de quem só gera código bonito que não sobe.
Nota de cronologia (importante)
Gravei isso em 12/07/2026 e escrevi este texto em 24/09/2026, com a apuração feita no mesmo dia. Duas coisas mudaram no meio do caminho e você precisa saber: (1) as ferramentas de comando por áudio e de agente evoluíram bastante nesses dois meses — a régua de "10 projetos simultâneos" é do jeito que estava em julho, e o limite mental continua sendo o mesmo; (2) na gravação eu falei em três dias de imersão presencial em São Paulo e citei faixa de preço e número de interessados. Eu não repito nenhum desses números aqui, de propósito: preço, data e condição mudam a cada turma e só valem na página da imersão, que é onde a informação fica atualizada.
Discorda? Concorda? Tem um caso parecido? Aqui não tem caixa de comentário de propósito: segunda-feira, ao meio-dia, eu faço live no canal e a gente conversa sobre isso ao vivo — sem corte, como sempre.
Ver as lives no canal @josimarjmv →Perguntas frequentes
Dá mesmo para produzir o trabalho de 10 pessoas usando inteligência artificial?
Por que uma máquina só não aguenta trabalhar com IA em vários projetos?
É melhor usar máquina física ou máquina virtual para cada projeto?
Quantos projetos dá para tocar ao mesmo tempo com IA?
Trabalhar com vários projetos e IA ao mesmo tempo causa burnout?
O que é o cargo de orquestrador de IA?
Por que tem estudo dizendo que desenvolvedor fica mais lento com IA?
Preciso saber infraestrutura para orquestrar IA?
"Josimar, eu não faço ideia de infraestrutura, VM, georredundância. Como é que faz esse negócio todo?" Pois é, meu amigo — são essas maldades que você ainda não tem. Eu não vou conseguir te passar 20 anos de código em poucos dias, isso não existe. Mas eu consigo te entupir a cabeça do que fazer: o que eu errei, o que eu acertei, o que eu uso e o caminho das pedras pra você montar a sua própria estrutura — seja in loco, seja num data center, seja em dois data centers separados no Brasil pra ter redundância. É disso que eu trato nas minhas imersões, cada uma na sua página. Valor, data e condição ficam lá, que é onde a informação vale — não numa gravação de julho. Abraço, e até a próxima.
Baseado na gravação do canal @josimarjmv publicada em 12/07/2026 (14min37), com transcrição própria das legendas do próprio vídeo.
O que veio da gravação e o que é apuração minha, com as fontes
São da minha vivência e foram ditos na gravação: ser CEO hands-on de uma empresa de tecnologia, mexer com infraestrutura, cuidar de milhões de views por dia com data center no Brasil e nos Estados Unidos; ter sido programador PHP, dominar arquitetura de CDN e codec, ter saído da operação pra vender e depois voltado a botar a mão na massa com um P&D pesado; a primeira imersão de IA do Google no Itaim Bibi há mais de dois anos e a aceleração do aprendizado; a necessidade de retomar a sintaxe de JavaScript, os exemplos de Terraform e Ansible; o gargalo do MacBook Air travando com três frentes abertas; as férias coletivas em que não viajei os 500 km até a minha cidade natal, juntei as máquinas da equipe, montei quatro estações na sala dos devs com cadeira de rodinha e entreguei em 20 dias, em produção com segurança, venda e pagamento, um sistema que quatro ou cinco pessoas levariam seis meses; a criação de um sistema operacional próprio pra automatizar a minha infraestrutura e a crítica ao overkill de ferramenta pronta; o caso dos seis nós de Elasticsearch de um tera cada; ter tido 15 a 17 desenvolvedores simultâneos entre os escritórios de Minas e de São Paulo e mais de 10 anos como desenvolvedor; o race condition entre mim e a IA disputando o browser durante o teste ponta a ponta e a preferência por ver e gravar o teste; a evolução pra uma VM por projeto sob a lei da responsabilidade única, com Git e usuário próprios; o teto de 10 projetos com comando por áudio e o meu limite mental de 4 projetos simultâneos; o alerta de que isso é mentalmente esgotante e o cuidado com burnout; os mais de 300 serviços rodando com pipeline, staging, sandbox, pré-produção, produção e failover geográfico, e a comparação com o YouTube. É apuração minha, feita em 24/09/2026, e não estava na gravação: a existência e a definição do cargo de orquestrador de IA no Future Workforce Index 2026 do Upwork, divulgado em 14/07/2026 com base em estudo com 2.400 profissionais do conhecimento nos Estados Unidos, incluindo o dado de 34% a mais por hora para quem faz trabalho com IA; o ensaio randomizado da METR, de julho de 2025, com 16 desenvolvedores experientes e 246 tarefas, que mediu 19% mais tempo com IA permitida contra uma percepção de 20% de ganho (artigo completo); e a classificação do burn-out como fenômeno ocupacional na CID-11 pela Organização Mundial da Saúde, de 28/05/2019. Ressalvas: o múltiplo de "duas, três, quatro vezes o salário" para o orquestrador de IA, que eu citei de cabeça na gravação, não foi confirmado em fonte oficial — fica registrado como estimativa minha, e o número apurado (34% a mais por hora, na medição do Upwork) está no corpo do texto. O sistema entregue em 20 dias e o sistema operacional próprio são da minha operação e não têm auditoria externa: são relato meu, como tudo que eu conto de dentro de casa. E eu cito as minhas imersões na gravação: como preço, data e condição são finais e mudam a cada turma, aqui eu não repito nenhum desses números e mando pra página de cada imersão.