A complexidade dos cenários decisórios em governança corporativa aumentou. Conselheiros e executivos enfrentam opções de investimento com variáveis interdependentes, fusões com implicações regulatórias difusas, reestruturações que afetam ecossistemas inteiros de stakeholders. Nesse contexto, a inteligência artificial generativa surgiu como promessa de suporte analítico — e, para a maioria, permaneceu como promessa não cumprida.
O problema não está na tecnologia. Está no modo como líderes a utilizam.
A maioria dos executivos trata ferramentas como ChatGPT como versões sofisticadas de buscadores. Formulam perguntas amplas, recebem respostas genéricas, e encerram a interação sem avançar significativamente na qualidade de suas decisões. Outros delegam à máquina questões que jamais deveriam delegar: pedem recomendações diretas sobre o que fazer, transferindo para um sistema sem responsabilidade fiduciária a carga de escolhas que carregam consequências reais.
Ambas as abordagens produzem baixo retorno sobre o esforço cognitivo investido. O executivo termina a sessão com a sensação de ter usado uma ferramenta moderna, mas sem clareza adicional sobre o problema que enfrenta.
Existe uma terceira via. Não se trata de usar a iA para obter respostas, mas para estruturar o pensamento. A diferença parece sutil; suas implicações são fundamentais.
Quando você usa um modelo de linguagem para pensar junto — e não para responder por você — algo diferente acontece. A máquina se transforma em um espelho analítico que reflete a estrutura do seu raciocínio, identifica premissas implícitas, sinaliza lacunas lógicas, e propõe cadeias de causalidade que você pode aceitar, rejeitar ou modificar. O executivo permanece no controle. A iA amplifica a capacidade de processamento, não substitui o julgamento.
Essa abordagem, porém, esbarra em uma limitação técnica dos modelos generativos convencionais: eles alucinam. Mesmo operando com prompts bem construídos, não oferecem garantia de que o raciocínio apresentado é logicamente válido. Para conversas informais, isso é tolerável. Para decisões de conselho, investimentos de capital, ou escolhas regulatórias, é inaceitável.
Tensor Logic resolve esse problema.
Desenvolvido por Pedro Domingos, pesquisador da Universidade de Washington e uma das referências mundiais em integração neural-simbólica, Tensor Logic é uma linguagem que unifica raciocínio computacional e regras lógicas formais. A linguagem opera verificando cada passo inferencial contra critérios de consistência antes de apresentá-lo. O sistema não avança sem validação — cada elo da cadeia de raciocínio precisa satisfazer regras lógicas explícitas.
Em termos práticos: com um parâmetro técnico ajustado para máxima precisão — temperatura zero — o sistema oferece raciocínio auditável passo a passo e reduz drasticamente o risco de alucinação, tornando cada conclusão rastreável até suas premissas.
Você não precisa entender a matemática subjacente. Precisa entender o que isso significa: existe um modo de usar iA que submete cada inferência a verificação lógica. Cada conclusão pode ser rastreada até suas premissas. Cada passo do raciocínio pode ser auditado. O processo deixa de ser uma caixa-preta e se transforma em parceria analítica transparente.
A MBi desenvolveu um curso para transferir essa capacidade a executivos e conselheiros.
O formato é individual e presencial. Três horas de trabalho intensivo, completamente personalizado. O participante traz um problema decisório real — uma negociação complexa, uma avaliação de investimento, uma reestruturação organizacional — e o curso trabalha diretamente sobre esse caso. Não se trata de aula teórica sobre prompts ou demonstração de funcionalidades genéricas. Trata-se de aplicar, no momento do curso, uma metodologia de decisão estruturada ao problema concreto que o executivo enfrenta.
O resultado é duplo. Primeiro, o participante sai com clareza aumentada sobre seu caso específico: premissas mapeadas, alternativas estruturadas, cadeias de consequência explicitadas, lacunas de informação identificadas. Segundo, e mais importante, o participante sai equipado para replicar o processo de forma autônoma.
Isso acontece porque o curso inclui a instalação do SKILL tensor-logic no Claude do participante. Um SKILL, no ecossistema Claude, é um módulo de conhecimento especializado que equipa a iA com metodologia específica. Funciona como contratar um especialista permanente: após a instalação, o executivo usa seu Claude normalmente e, quando precisa de raciocínio com verificação lógica, ativa o tensor-logic. A ferramenta permanece. O conhecimento fica incorporado ao ambiente de trabalho.
O investimento é de R$ 3.000 por sessão individual.
O valor reflete três elementos: a exclusividade do formato um-para-um, a aplicação prática a um problema real do participante, e o entregável permanente representado pelo SKILL. Não há turmas coletivas com conteúdo padronizado. Cada sessão é desenhada para o contexto específico do executivo que a contrata.
Para líderes que operam em ambientes de alta complexidade — conselhos de administração, C-suites, comitês de investimento — a capacidade de estruturar decisões com rigor lógico verificável representa vantagem competitiva tangível. A diferença entre uma decisão bem fundamentada e uma decisão intuitiva pode se traduzir em milhões preservados ou desperdiçados, em oportunidades capturadas ou perdidas, em riscos mitigados ou materializados.
A iA não substitui o julgamento executivo. Amplifica a capacidade de exercê-lo com precisão.
Para agendar sua sessão individual: kim@mbi.digital | +55 11 99304-9999 Renato Kim Panelli, MSc, MBA — Fundador, MBi