BHS Em produção · coach + alunos · IA com limites
Black House — Acompanhamento de alunos com IA que orienta, mas não decide
O back-office do coach e o portal do aluno numa mesma plataforma: dieta, treino, check-in semanal e um agente de IA com limites explícitos.
Plataforma em produção, usada no dia a dia pelo coach e por dezenas de alunos
BHSA plataforma
Do celular do aluno à operação do coach.
Telas em produção (nov/2026). Nomes, números e relatos de alunos foram borrados ou omitidos.
Contexto
A Black House é um serviço de saúde integrativa e performance: um coach acompanha cada aluno com plano alimentar, treinos com agenda semanal, check-ins com fotos e questionário, mensagens e cobrança. A plataforma junta os dois lados dessa relação: o back-office de quem opera dezenas de alunos e o portal de quem segue o plano pelo celular.
Problema
Dar ao coach uma operação que escala sem perder o cuidado individual, e ao aluno uma resposta clara para “o que faço agora?” — sem entregar a uma IA decisões de saúde que são do coach.
Meu papel
Product Designer & AI Builder, de ponta a ponta, para a Black House: produto, experiência, interface e implementação, conduzindo agentes de IA no Cursor. Também respondo pela arquitetura, pelo deploy e pela evolução contínua desde outubro de 2025.
Decisões
Um agente para o aluno, o Coleman, com níveis de autonomia e ferramentas declaradas: ele orienta, sugere substituições e leva à tela certa, mas não altera dieta nem treino. Evolução de treino calculada sem IA. Check-in semanal em cinco blocos, com rascunho salvo e o ângulo das fotos conferido automaticamente. Leitura de foto de refeição e importação de dieta em PDF sempre com confirmação humana. Inbox de check-ins do coach ordenada por atenção, com rascunho de resposta por IA que o coach revisa antes de enviar.
Solução & artefatos
Telas e detalhes do projeto.
Uma relação, dois lados, uma plataforma
O aluno precisa saber o que fazer hoje; o coach precisa saber quem pede atenção primeiro. A plataforma responde as duas perguntas com os mesmos dados, e coloca a IA entre os dois lados com um papel delimitado.
- Determinístico primeiro — evolução de treino e regras de acesso sem modelo de IA.
- IA com confirmação humana — foto de refeição, importação de PDF e resposta de check-in passam por uma pessoa.
- Mobile do aluno, desktop do coach — cada lado desenhado para o seu contexto de uso.
Aluno, agente, coach
-
Aluno
- o que faço agora?
- dieta e substituições
- treino guiado
- check-in em 5 blocos
Decisão: um plano claro no celular
-
Coleman (IA)
- orienta e sugere
- leva à tela certa
- não altera dieta nem treino
Decisão: autonomia com limite declarado
-
Coach
- inbox por atenção
- rascunho de resposta revisado
- treinos e dietas
- avisos e acesso
Decisão: operação que escala sem perder o cuidado
O que descartamos
Problema
Dar ao coach uma operação que escala sem perder o cuidado individual, e ao aluno uma resposta clara para “o que faço agora?” — sem entregar a uma IA decisões de saúde que são do coach.
Resultado
Plataforma em produção, usada no dia a dia pelo coach e por dezenas de alunos
Tensões
- Autonomia da IA × decisão do coach
- Celular do aluno × operação do coach
- Automação × cuidado individual
- Dados de saúde × privacidade
Impacto
A plataforma está em produção: o coach programa treinos e dietas, responde os check-ins semanais e conversa com os alunos num só lugar; o aluno usa o portal no celular. Ainda não há métricas de adesão ou retenção publicadas. O agente do lado do coach ainda não foi entregue, e a cobrança pelo Asaas está integrada, mas sem uso no momento.
Aprendizados
Em produto com IA, a decisão de design mais importante não é o que o agente faz, é o que ele não pode fazer — e como a pessoa percebe esse limite.