🎲 Por que ao vivo é roleta russa
Cinco modos de falha independentes acompanham toda demo ao vivo. Mesmo que cada um tenha 90% de funcionar, a probabilidade composta de algo dar errado é alta.
⚠️ Os 5 modos documentados
- 1. Queda de internet / VPN: frequente — wifi corporativo é a fonte #1 de falha
- 2. Timeout ou erro de API: latência alta com sala lotada acessando junto
- 3. Prompt não produz resultado esperado: alucinação ou resposta banal visível
- 4. Resposta longa e confusa: sala perde o fio antes de ver o ponto
- 5. Conta bloqueada / rate limit: raro, mas catastrófico — demo inviabilizada
🧮 A matemática crua
P(cada modo ok) = 90% (otimista)
P(todos os 5 ok) = 0.9^5 = 0.59
P(pelo menos 1 falha) = 1 - 0.59 = 41%
Em demo encadeada (workflow longo): 4-5 modos
por step × 4 steps = ainda pior.Mesmo no otimismo absurdo, 4 em cada 10 demos ao vivo terão pelo menos um susto.
💸 Custo real de uma demo travada
O custo da demo travada não é o constrangimento de 30s. É o LTV perdido — workshops que não fecham, retainers que não se formam, a história que circula nos grupos de WhatsApp da liderança.
✗ Custos imediatos
- NPS do workshop cai 2-3 pontos
- Sponsor sente que recomendou errado
- Q&A vira interrogatório técnico
- Foto/clip "demo travada" circula
✗ Custos de longo prazo (LTV)
- Workshop seguinte: pode não fechar (-$5k)
- Implementation sprint: improvável (-$15k)
- Retainer mensal: nunca rola (-$24k/ano)
- Indicação pra outra empresa: zero
💡 Conta crua
30 segundos de demo travada podem custar $20k+ em consultoria futura. Gravar leva 30 minutos. Razão custo/benefício: 1:1000. Não há decisão racional pra fazer ao vivo um workflow longo.
📺 Show-then-do — a regra Atlassian
O AI Training Workshop Playbook oficial da Atlassian estabelece: facilitador mostra primeiro, participantes replicam depois. Não "vamos descobrir juntos". Não "tentem você primeiro". Show, then do.
✓ Show-then-do
- Facilitador demonstra (gravado idealmente)
- Participantes replicam em laptop
- Caminho conhecido = menos perguntas básicas
- Sucesso visível em todos
- Permite acompanhar quem trava
✗ "Vamos descobrir juntos"
- Soa colaborativo, mas mata tempo
- 30 perguntas básicas paralelas
- Quem é leigo se sente burro
- Quem é técnico se sente perdendo tempo
- Workshop vira chaos
📋 Estrutura "show-then-do"
- Show (3 min): facilitador exibe demo gravada com narração ao vivo
- Bridge (1 min): "agora cada um faz a sua versão. Vou estar aqui. Quem travar levanta a mão."
- Do (5-10 min): participantes praticam, facilitador circula
- Debrief (2 min): 2-3 pessoas compartilham o que tentaram
🎥 Como gravar — Loom, OBS, QuickTime
Você não precisa virar editor de vídeo. Precisa de gravação limpa, áudio inteligível e cursor visível. Atlassian recomenda explicitamente Loom pra demos de IA.
Loom (recomendação Atlassian)
Plano free serve. Share por URL.
Extensão de browser. Grava tela + webcam (opcional) + áudio. Edição básica de cortes inline. URL pública pra compartilhar com participantes pós-evento.
OBS Studio (controle total)
Grátis, multi-plataforma.
Multi-cena, transições, zoom em tempo real. Curva de aprendizado maior. Vale se você grava muitas demos por semana.
QuickTime (Mac, zero setup)
Pré-instalado em macOS.
File → New Screen Recording. Sem features avançadas, mas funciona offline. Use quando o tempo de prep é < 10 min.
🎤 Checklist técnico
- Headset (não use mic do laptop — pega ruído)
- Cursor com highlight (Cursorcerer, Mouseposé)
- Tela 1920×1080 pra projetor padrão
- Fonte grande no terminal/IDE (mínimo 18pt)
- Ambiente silencioso (avise quem mora junto)
- Gravação em MP4 H.264 — universal
🎙️ Narração — comentário esportivo
Truque-chave: grave o vídeo sem áudio. Narre AO VIVO por cima, como narrador de jogo. Aproveita energia da sala e mantém o vídeo flexível pra perguntas. Coberto em detalhe no módulo 3.6.
✓ Vídeo mudo + narração ao vivo
- Sala em "modo aula", não Netflix
- Você ajusta foco conforme reação
- Pode pausar pra perguntas
- Adapta linguagem ao público real
- Mesma gravação serve várias sessões
✗ Vídeo com áudio gravado
- Sala consome passivamente, perde atenção
- Você fica refém do timing
- Pausar fica estranho
- Não adapta à reação da sala
- Sinaliza "isto é vídeo, não aula"
💡 Dica prática
Grave numa pasada. Não tente narrar enquanto grava. Grava limpo (5 min de execução), depois narra em 2-3 ensaios. Versão final é narração ao vivo no palco.
✅ Quando ao vivo é OK
Não é proibição absoluta. Existe um envelope claro onde ao vivo funciona: sala < 10 pessoas E demo < 30 segundos. Fora isso, gravado.
✓ Condições pra ao vivo
- Sala < 10: workshop conversado, recuperação fácil se algo falhar
- Demo < 30s: uma chamada de modelo, prompt simples, output curto
- Sem encadeamento: não envolve connectors, subagents, ou workflow
- Modelo testado: Sonnet 4.6 ou Haiku 4.5 — não use Opus em demo curta
- Prompt pré-testado: rodado 3+ vezes em condições similares
✗ Nunca ao vivo
- Sala > 50: latência composta, risco multiplicado
- Workflow encadeado (3+ steps)
- Connector externo (Workspace, GitHub, etc.)
- Demo 5 / moonshot
- Prompt que nunca rodou antes
- Webinar online (problema de latência inerente)
📋 Resumo do Módulo
Próximo Módulo:
3.5 — 🆘 Plano B: queda de internet, Claude indisponível (4 modos de falha, 4 respostas)