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21/08/2026

Coca-Cola testou 200 mil pessoas. O dado estava certo. A pergunta estava errada.

Ford Edsel fez anos de grupos focais. Descontinuado em 2 anos.

Havaianas tinha o dado comportamental que precisava. Ninguém havia lido com
a pergunta certa.

O padrão é o mesmo nos três casos: pesquisa bem executada respondendo
a pergunta errada.

Artigo completo → https://leandroblins.substack.com/p/coca-cola-ford-e-havaianas-o-dado — a história dos três casos e o que eles
ensinam sobre qualquer decisão que você está tomando agora.

14/07/2026

O que ele está dizendo: se o que você entrega é o relatório em si, a IA pode replicar. Se o que você entrega são as perguntas certas antes de qualquer análise, a leitura do contexto que o dado não captura, o julgamento sobre o que o número significa para essa situação — há diferenciação real.

Isso não é anti-IA. É onde IA e experiência de domínio se complementam.

08/07/2026

Usaram IA. Foram piores.

Estudo BCG + Wharton (2025): consultores que aplicaram IA fora da zona certa
foram 19 pontos percentuais menos prováveis de acertar do que os que não
usaram IA.

Isso tem uma explicação — e duas implicações práticas para quem usa IA para
entender o mercado ou tomar decisão de negócio.

Desliza para ver o que o dado mostrou, por que acontece e o que diferencia
quem usa IA bem de quem apenas usa.

💾 Salva — esse é o tipo de dado que muda como você formula a pergunta para
a ferramenta.

07/07/2026

A IA é mais forte onde o problema parece difícil.
E mais fraca onde parece simples.

Um estudo BCG/Wharton mediu isso com consultores em tarefas reais: quem usou IA
fora da zona certa foi 19 pontos percentuais menos provável de acertar do que
quem não usou IA.

Não igual. Pior.

O que diferencia não é o acesso à ferramenta. É o repertório para saber quando
confiar e quando questionar o output.

Isso é o que experiência de domínio constrói. Não o modelo — o calibrador.

Quando foi a última vez que você questionou se a análise da IA estava certa
para aquela situação específica?

01/07/2026

Uma empresa trocou o vendedor três vezes em dois anos.
O problema nunca era o vendedor.

O padrão que aparece quando faço essa análise: a decisão mais cara não é a
que parece mais cara no momento. É a decisão repetida por falta de diagnóstico.

Vendedor bom, produto certo, cliente errado — e ninguém percebe porque a
hipótese mais óbvia ("é a equipe") chega antes do dado.

Quando o problema não muda com a troca de pessoa, vale perguntar se o
problema é mesmo a pessoa.

O que os dados da sua carteira estão mostrando que você ainda não parou
para ler?

25/06/2026

Três pessoas com opiniões diferentes sobre a mesma decisão — e você no meio tentando achar a resposta certa entre elas.

Sócio acha que sim. Contador acha que não. O mercado não foi consultado.

Esse padrão aparece em quase todo empresário com 15 anos de estrada que chega até mim com uma decisão travada. Não é falta de informação. É excesso de opinião e ausência de dado.

A diferença entre uma decisão boa e uma decisão que parece boa não está em quem você ouviu. Está em o quê você cruzou com o quê.

Quando o dado do mercado entra, as opiniões param de competir. Elas encontram o lugar certo na análise — como contexto, não como resposta.

Você está numa decisão assim agora? Comenta aqui ou me chama — link na bio.

24/06/2026

21 anos de campo me ensinaram que o problema raramente é a decisão.

É a informação que estava disponível antes dela — e não foi consultada.

No carrossel acima, destaquei as 3 decisões onde esse padrão aparece com mais frequência em PMEs.

Precificação, expansão e corte de custo. Em cada uma delas, existe um dado no próprio negócio que muda a direção antes de o erro se consolidar.

Não é um dado difícil de acessar. É um dado que precisa da pergunta certa para revelar o que esconde.

→ Se uma dessas situações é familiar, a candidatura para o Parecer Estratégico está aberta. Link na bio.

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Campo Grande, MS

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