IA é um termo guarda-chuva. No uso do dia a dia (e no OpenClaw), pense assim:
- você manda texto (mensagem no chat)
- a IA transforma isso em uma decisão útil (resumo, plano, rascunho, regra)
- e, se você permitir, o sistema executa uma ação (via skills)
O que IA faz bem (e o que não faz)
Faz bem:
- resumir e priorizar informação
- gerar rascunhos (resposta, proposta, checklist)
- classificar (“isso é urgente?”)
- extrair dados de texto (nomes, prazos, itens)
Não faz bem por padrão:
- lidar com ambiguidade sem contexto
- tomar decisões críticas sem regra (financeiro, jurídico, reputação)
- operar sem limites (vira spam e erro caro)
Por isso, o padrão seguro é: rascunho + aprovação humana, e só depois você amplia autonomia onde fizer sentido.
IA no mercado (3 categorias úteis)
- Chatbots fechados: ótimos para escrever e conversar.
- Automação: ótimos para conectar sistemas com regras.
- Assistentes/agents: juntam chat + execução + integrações.
OpenClaw entra no terceiro grupo: ele usa IA para interpretar e depois executa (quando você habilita skills).
Termos que aparecem sempre
- LLM: o “cérebro” de linguagem.
- Prompt: como você dá contexto e regra.
- Token: custo e limite de contexto.
- Skill: o que permite execução.
Se você está começando, o caminho mais rápido é:
- Templates (copiar e colar)
- Casos de uso (playbooks por perfil)