Um canivete suíço pode cortar, lixar, desatarraxar e abrir garrafas. Mas você não usaria um para cortar pão toda manhã.
O trade-off é óbvio: ferramentas que fazem tudo fazem cada coisa um pouco pior do que ferramentas feitas para aquele trabalho específico. Geralmente a conveniência vence. Mas nem sempre.
Onde a versatilidade falha
Assistentes genéricos como o ChatGPT podem escrever código, resumir documentos, redigir emails, explicar física quântica. Mas certas tarefas requerem capacidades que ferramentas de propósito geral não foram projetadas para ter.
Ler feeds de redes sociais não está na lista. Não porque é difícil. Porque requer conexões persistentes, acesso a APIs, coleta contínua de dados. São decisões de infraestrutura, não capacidades do modelo.
A economia do remendo
Equipes de redes sociais se adaptam. Fazem screenshots. Exportam CSVs. Constroem bibliotecas elaboradas de prompts. Usam três ferramentas onde uma deveria funcionar.
Isso cria uma situação estranha: IA sofisticada existe, mas acessar dados básicos ainda requer trabalho manual.
Alguém exporta contagens de seguidores semanalmente para uma planilha. Outra pessoa cola posts de concorrentes no ChatGPT sempre que tem reunião. Uma terceira tem um banco de dados no Notion de "prompts que funcionam". Nenhum desses sistemas conversa entre si.
O que significa feito para isso
Conexões persistentes de contas em vez de consultas únicas. Dados que atualizam mesmo quando você não está olhando. Histórico que se acumula entre sessões. Respostas que vêm de informação completa em vez do que você lembrou de colar.
O ponto de inflexão
Ferramentas genéricas vencem quando você precisa de ajuda ocasional com tarefas variadas. Peça ao ChatGPT para melhorar um email, explicar um conceito, fazer brainstorm de nomes. Ele é bom nisso porque não requer infraestrutura especializada.
Ferramentas especializadas vencem quando você repete workflows similares contra as mesmas fontes de dados. Rastreamento de concorrentes. Performance de conteúdo. Análise de audiência. Tarefas onde o valor vem do contexto acumulado, não de inteligência pontual.
Escolhendo ferramentas por workflow
Se você está checando contas de concorrentes uma vez por mês para um relatório, screenshots funcionam bem. Coleta manual de dados é chata mas sobrevivível.
Se você está tomando decisões diariamente baseadas no que concorrentes postam, como o conteúdo performa, ao que as audiências respondem, a versão manual não escala.
Inteligência não importa se a IA não consegue ver seus dados.
MOD mantém suas contas conectadas para que você possa fazer perguntas sobre dados que realmente existem.
