Like:Me · Estratégia de produto

Like:Me × Gama Fund

Como evoluir o produto para uma tese AI-native aderente ao programa. Atualizado em 29/08/2026.

Estratégia de produto · AI-native

Direção proposta

Do wellness amplo a uma jornada GLP-1 coordenada por IA

Hoje, o Like:Me reúne canais, conteúdo, comunidade e serviços. A evolução proposta usa esses ativos para coordenar adesão a programas GLP-1: eventos autorizados formam o contexto, Gemini recomenda uma ação permitida e o profissional supervisiona o cuidado.

Recomendação

Começar com clínicas e operadores de programas supervisionados como compradores B2B2C, medindo adesão e carga operacional.

Limite clínico

A IA coordena adesão, educação e handoffs. Não diagnostica, não prescreve e não substitui o profissional de saúde.

ConfirmadoObservável neste workspace ou no material oficial do programa.

DocumentadoRegistrado em materiais do Like:Me; requer validação no produto.

PropostoDireção recomendada; ainda não deve ser apresentada como entregue.

O que o Gama Fund procura

Leitura objetiva dos critérios públicos do programa

Fonte oficial

Inscrições prorrogadas até 28 de setembro de 2026

Founder brasileiro

Empreendedores construindo do Brasil para o mundo.

DocumentadoValidar

Pre-seed ou seed

O programa declara elegibilidade para empresas em estágio pre-seed ou seed.

DocumentadoValidar

IA estrutural ao produto

O valor principal precisa depender de IA — não de um chatbot acessório.

ConfirmadoGap principal

Google fit real

A solução deve usar ao menos um modelo do ecossistema Google; outros provedores são permitidos.

ConfirmadoNão evidenciado

Ambição global

A tese precisa mostrar expansão além de um serviço local de wellness.

PropostoConstruir tese

O que o programa oferece

Coinvestimento anunciado de até US$ 2 milhões

Até US$ 350 mil em créditos Google Cloud e Gemini

Acesso ao time Google DeepMind e suporte técnico

Mentoria de produto, fundraising, talento e expansão comercial

Ponto de partida do Like:Me

Ativos reais para preservar — e gaps que a candidatura precisa fechar

Ativos para preservar

Produto e distribuição

Confirmado

App, landing, comunidade, conteúdo, marketplace e canais de relacionamento.

Backend e integrações

Documentado

Autenticação, pagamentos, assinatura, Tabia, vídeo, e-mail, push e WhatsApp.

Jornadas de saúde

Documentado

Programas e integração com care pathways já aparecem no roadmap do produto.

Arquitetura-alvo

Documentado

Adaptive Layer, contexto 360, eventos, políticas, agentes e avaliações já foram desenhados.

Gaps para fechar antes da candidatura

O produto ainda pode operar como marketplace/comunidade sem IA; portanto, a IA não está demonstrada como estrutural.
Não há integração Google AI observável neste workspace.
O posicionamento amplo de “tudo para o bem-estar” dilui usuário, dor e resultado prioritários.
Não há métricas verificadas de retenção, receita, adesão clínica ou ganho operacional no material analisado.
Adaptive Layer, agentes, guardrails e avaliações ainda aparecem como arquitetura-alvo, não como runtime comprovado.

A tese de evolução

O pivot preserva os ativos existentes e muda o centro de valor

Hoje

Ecossistema amplo de bem-estar

Conteúdo, comunidade, profissionais, shop e serviços reunidos numa mesma experiência.

Direção AI-native

Jornada GLP-1 coordenada por IA

Eventos autorizados e protocolos aprovados orientam lembretes, conteúdo, agendamento e escalonamento sob supervisão.

Por que GLP-1 como primeiro recorte

A adesão é longitudinal: check-ins, conteúdo, acompanhamento e suporte acontecem toda semana.

Abandono, baixa persistência e efeitos reportados exigem detecção e handoff — não resposta clínica automática.

Ativos próximos: conteúdo, profissionais, comunicação, comunidade e integração Tabia.

Comprador inicial recomendado: clínicas e operadores de programas supervisionados.

Valor sem invadir ato clínico: coordenação, educação, suporte e handoff humano.

O loop que torna a IA estrutural

Sem esse ciclo, o Like:Me continua sendo um marketplace com IA acoplada

Proposto

Observar

Eventos autorizados do app, jornada, conteúdo, comunicação e parceiros.

Contextualizar

A Adaptive Layer monta o contexto permitido, com identidade, consentimento e histórico.

Decidir

Gemini recomenda uma ação da allowlist com base em protocolo aprovado e saída estruturada.

Supervisionar

Regras limitam ações; casos sensíveis ou incertos escalam para o profissional.

Executar

O produto lembra, entrega conteúdo, agenda ou escala; dado sensível não segue por canal inadequado.

Aprender

Resultado e feedback entram nas avaliações e na próxima decisão.

Arquitetura AI-native com Google

Arquitetura-alvo: Google como integração principal real — não como logo de candidatura

Proposto

Experiências

App · web · WhatsApp · push · console do profissional

Runtime de jornada

Cloud Run · APIs · agentes · tool registry · aprovação humana

Gemini via Vertex AI

Structured output · tools em allowlist · RAG em corpus aprovado · avaliações

Adaptive Layer™

Contexto autorizado · eventos · identidade · políticas · audit trail

Fundação Google Cloud

Pub/Sub · BigQuery · Cloud Storage · IAM · KMS · Sensitive Data Protection

Princípios de engenharia

Gemini é o modelo principal da jornada; outros LLMs podem existir para fallback e comparação.
O backend transacional continua fonte da verdade. O modelo não vira banco nem prontuário.
Conteúdo usado em grounding precisa ser aprovado, versionado e rastreável.
Ações permitidas: lembrar, entregar conteúdo aprovado, agendar e escalar. Dose, diagnóstico, prescrição e manejo clínico ficam fora da allowlist.
Toda decisão registra contexto, modelo, versão, ferramenta, resultado e intervenção humana.
Autonomia cresce somente depois de avaliações e começa por ações reversíveis e de baixo risco.
Antes de dados reais: base legal e finalidade, RIPD, contrato de operador, região de processamento e política de não uso para treino.

Plano de 90 dias

Três fases com critério de saída verificável

0–30 dias

Candidatura e fundação

Até 28/09: validar a tese e entregar evidência técnica honesta para a inscrição.

Escolher adesão GLP-1 como única jornada inicial e definir o ICP comprador.
Entrevistar usuários, profissionais e potenciais parceiros B2B2C.
Mapear eventos, consentimentos, fontes da verdade e ações permitidas.
Implementar Gemini via Vertex AI em ambiente não produtivo.
Criar golden set sintético e rubricas de qualidade e segurança.
Garantir um design partner para o piloto.
Enviar candidatura com demo técnica, arquitetura-alvo e gaps explicitados.

Critério de saída

Candidatura enviada até 28/09, comprador e baseline definidos, Gemini executando avaliações offline.

31–60 dias

MVP supervisionado · pós-inscrição

Fechar o loop ponta a ponta com aprovação humana.

Implementar Event Gateway, Contexto 360 mínimo e Tool Registry.
Conectar app, backend, Tabia, conteúdo e um canal de comunicação.
Gerar plano semanal e próxima melhor ação com Gemini.
Operar em modo recomendação ou shadow, com revisão profissional.
Auditar contexto, decisão, ferramenta, resultado e intervenção.
Concluir base legal, RIPD, contratos e configuração regional antes de usar dados reais.
Rodar uma coorte controlada com um ou dois parceiros.

Critério de saída

Fluxo ponta a ponta funcional, segurança medida e utilidade reconhecida pelos profissionais.

61–90 dias

Evidência · pós-inscrição

Demonstrar IA estrutural, resultado inicial e viabilidade comercial para as entrevistas.

Liberar autonomia apenas para ações reversíveis e de baixo risco.
Comparar resultado com regra estática, baseline histórico ou grupo controle.
Converter ao menos um piloto em contrato ou LOI qualificada.
Medir custo de inferência e operação por usuário ativo.
Produzir demo curta: evento → Gemini → ação → resultado.
Consolidar deck, data room e narrativa de candidatura.

Critério de saída

Google fit comprovado, IA em produção controlada e evidência inicial de resultado.

Como provar que o pivot funciona

Evidência de produto, IA, negócio e segurança

North star

Percentual de semanas em que o participante conclui as ações acordadas no protocolo aprovado.

Pacote mínimo para a candidatura

Até 28/09: demo Gemini no fluxo principal

Design partner identificado

Baseline de adesão definido

Rubrica de segurança executada

Produto

Ativação em 7 dias
Adesão semanal
Retenção D30/D60/D90
Tempo até primeiro valor

Aceitação profissional
Precisão de tools
Respostas grounded
Escalonamento humano

Negócio

Piloto → contrato
Receita por jornada
Custo por usuário
Redução de operação manual

Segurança

Incidentes críticos
Violações de política
Revogação de consentimento
Latência p95

Riscos que entram no desenho

Saúde exige controle antes de escala

Risco clínico

Limitar a IA a educação, adesão e coordenação; diagnóstico e prescrição ficam com o profissional.

LGPD e finalidade

Base legal do art. 11, finalidade, RIPD, minimização, retenção, revogação e contratos de operador.

Qualidade do modelo

Grounding não elimina erro. Usar golden set, regressão, red teaming e escalonamento.

Escopo e runway

Não construir marketplace, comunidade e múltiplos agentes ao mesmo tempo; provar uma jornada.

Dependência de parceiros

Manter contratos próprios de eventos e abstrações para Tabia, canais e provedores de modelo.

Narrativa sem evidência

Não declarar IA estrutural ou resultado clínico antes do piloto e das métricas.

Narrativa sugerida para a candidatura

Texto-base para deck e formulário

O Like:Me está evoluindo do Brasil uma plataforma existente de wellness para coordenar jornadas de saúde com IA. O primeiro recorte proposto é a adesão a programas GLP-1, onde participantes, profissionais, conteúdo e suporte operam em sistemas desconectados. A arquitetura-alvo incorpora uma Adaptive Layer e Gemini no Vertex AI para interpretar eventos autorizados, aplicar protocolos aprovados e recomendar apenas ações permitidas, como conteúdo, lembretes, agendamento e handoff humano. A IA não diagnostica nem prescreve. O app, a comunidade, o conteúdo e as integrações existentes formam os canais de distribuição; o novo núcleo será validado em piloto supervisionado no Brasil e desenhado para expandir a outros programas e mercados.

Evidências que precisam acompanhar essa narrativa

Demo funcional com Gemini como parte do fluxo principal
Design partner e coorte de piloto definidos
Baseline e resultado inicial de adesão ou retenção
Métrica de segurança e aceitação profissional
Tese comercial e expansão para novas jornadas

Decisões imediatas

O que precisa ter dono agora

ICP e comprador

Clínica, programa corporativo ou parceiro de saúde: escolher um patrocinador do piloto.

Design partner

Confirmar quem fornece coorte, protocolo, supervisão e critério de sucesso.

Baseline

Medir adesão, retenção e carga operacional antes de introduzir IA.

Owner técnico

Definir responsável pelo fluxo Gemini, dados, avaliações e segurança.

Plano até 28/09

Priorizar demo, evidência inicial e candidatura antes de ampliar escopo.

Próximo passo recomendado

Workshop de decisão: ICP, design partner, baseline e owner técnico.

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