Não peça à IA para montar uma apresentação. Faça isto em vez disso.

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Autoria: Dan Galletta · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: Don’t ask AI to build a deck. Do this instead. · Canal: Dan Galletta · 09:05 · Assistir no YouTube

Tópicos: Avaliação e benchmarks de IA, Dados, bancos de dados e embeddings, Geração de conteúdo com IA, Mercados e economia

Resumo

O vídeo explica por que pedir à IA que crie uma apresentação completa pode resultar em slides visualmente convincentes, mas com lacunas de contexto, análise ou precisão. Dan Galletta propõe um processo de cinco etapas: analisar os dados, elaborar a narrativa, montar a estrutura, criar os slides e revisar o resultado. A IA pode ajudar em tarefas específicas, como resumir dados, testar a narrativa e identificar inconsistências, mas as decisões e a verificação final cabem à pessoa. O vídeo também apresenta o SlideBrain, uma ferramenta do próprio autor para encontrar, revisar e formatar slides.

Pontos-chave

• Uma apresentação bem formatada pode transmitir uma falsa impressão de qualidade e esconder erros ou falta de análise.
• A IA não tem acesso automático a todo o contexto do projeto, às decisões anteriores nem às nuances dos stakeholders.
• O processo recomendado tem cinco etapas: analisar os dados, elaborar a narrativa, montar a estrutura, criar os slides e revisar.
• A IA pode resumir dados e identificar tendências, mas é menos confiável ao conectar fontes incompletas ou desorganizadas.
• A pessoa deve decidir o que os dados significam; a IA pode ajudar a transformar essa interpretação em uma narrativa estruturada.
• Ler apenas os títulos de ação em sequência ajuda a verificar se a estrutura conta a história completa antes de criar os slides.
• Reaproveitar slides já revisados pode ser mais eficaz do que pedir à IA que crie slides do zero.
• A revisão pode verificar a lógica da narrativa, a clareza de cada slide e a consistência dos números em toda a apresentação.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Por que uma apresentação feita por IA pode enganar	O vídeo usa um caso de relatório com referências incorretas para mostrar que uma aparência profissional não garante precisão nem qualidade.
03:07	As cinco etapas do processo	O autor apresenta o processo e explica como usar IA para analisar dados e transformar a interpretação humana em uma narrativa.
05:10	Estrutura, slides e SlideBrain	O vídeo aborda títulos de ação, seleção de evidências e visualizações, recomenda reaproveitar slides e apresenta o SlideBrain.
08:00	Revisão da apresentação	A etapa final usa IA para verificar a narrativa, a clareza dos slides e a consistência dos números.

Citações

Nenhum desses erros parecia um erro. — 00:32

Agora você tem a formatação, mas não o raciocínio por trás dela. — 02:36

Você decide o que os dados significam, e a IA ajuda a transformá-los em uma história. — 04:08

Se os títulos contam a história completa sem o conteúdo dos slides, a estrutura funciona. — 05:42

Conceitos e entidades

• AI (conceito): É apresentada como apoio para tarefas específicas de análise, elaboração de narrativas, estruturação e revisão de apresentações.
• Deloitte (empresa): A empresa é citada por um relatório de 237 páginas entregue ao governo australiano que continha referências e uma citação incorretas.
• McKinsey (empresa): A empresa é mencionada tanto como referência de estilo de apresentações quanto por uma estimativa de economia de tempo com IA em pesquisa e síntese.
• BCG (empresa): A empresa é citada como exemplo de uso de templates internos e de uma ferramenta para revisar apresentações.
• SlideBrain (ferramenta): É o complemento de PowerPoint do autor, apresentado como recurso para localizar, revisar e formatar slides.
• action title (conceito): É um título que expressa a mensagem principal de um slide e ajuda a estruturar a narrativa da apresentação.
• situation-complication-resolution storyline (conceito): É uma estrutura narrativa sugerida para organizar a interpretação dos dados em uma apresentação.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Neste vídeo, vou mostrar exatamente o processo que uso para criar apresentações corporativas com IA. Mas, antes, deixe-me contar uma história rápida. Em 2025, a Deloitte entregou ao governo australiano um relatório de 237 páginas que tinha exatamente a aparência que você esperaria de um relatório de consultoria. Era limpo, bem estruturado e tinha as referências adequadas. Mas, como se descobriu, o relatório citava artigos de pesquisa que não existiam e incluía uma citação de uma decisão de um tribunal federal que nunca foi dita. Como você pode imaginar, isso virou notícia. Agora, a Deloitte afirma que as recomendações do relatório não mudariam em nada

00:32 mesmo que esses problemas tivessem sido encontrados antes. Mas esse não é bem o ponto. O ponto é que nenhum desses erros parecia um erro. A formatação estava perfeita, eles eram atribuídos a pessoas reais e apareciam em um documento com aparência muito profissional — e é exatamente por isso que ninguém percebeu. Mas acho que a mesma coisa acontece todos os dias em escritórios de todos os lugares, quando as pessoas pedem à IA que crie apresentações para elas. A apresentação parece pronta, mas não está. Então, neste vídeo, vou explicar por que pedir à IA para criar uma apresentação para você simplesmente não funciona e, depois, vou mostrar meu processo de cinco etapas

01:04 que uso no lugar disso, em que a IA faz as partes em que é boa, e você faz as partes em que ela não é. Vamos começar pelo que muita gente faz. Você precisa montar uma apresentação para um projeto, então abre a ferramenta de IA que preferir, cola todos os seus dados e pede que ela prepare uma apresentação. Você espera alguns minutos e recebe algo que muitas vezes parece bastante impressionante. Tem um layout razoável, alguns gráficos, títulos com mensagens-chave e parece algo que uma empresa de consultoria produziria. Mas, quando você olha de perto, não está bem lá. Primeiro, a IA nunca tem informações suficientes para criar uma apresentação completa.

01:35 Uma apresentação de projeto de verdade se baseia em meses de contexto e dados, conversas, decisões anteriores, o que já foi tentado e assim por diante — e você simplesmente não consegue colocar tudo isso em um prompt. Então, a IA preenche as lacunas com coisas que parecem certas, mas não estão certas. Segundo, essas ferramentas são otimizadas para ter uma boa aparência, não para pensar bem. Por isso, ficaram bem boas em produzir algo que parece uma apresentação da McKinsey, mas o valor de uma apresentação da McKinsey nunca esteve na formatação. Está no pensamento por trás dela, na análise, na lógica e no discernimento sobre o que realmente importa. E é justamente isso que falta

02:05 à IA. Terceiro, ela não consegue adaptar a apresentação ao seu público. Você pode dizer que seu público é o conselho, mas não é isso que importa. O que importa é que seu CFO odeia surpresas, que um membro do conselho barrou uma proposta semelhante no ano passado ou que seu executivo responsável precisa de uma solução que gere benefícios nos próximos seis meses. E, na minha opinião, um dos maiores problemas é que revisar uma apresentação gerada por IA em busca de erros ocultos é, na verdade, mais difícil do que simplesmente criá-la do jeito certo desde o início. Porque o acabamento nos dá uma falsa sensação de qualidade. Durante décadas, uma apresentação bem formatada

02:36 era um sinal razoável de que alguém tinha feito o trabalho. A formatação exigia esforço, e quem se esforçava para formatar geralmente também se esforçava com o conteúdo. Mas a IA meio que rompeu essa ligação. Agora você tem a formatação, mas não há pensamento por trás dela, e nosso cérebro ainda interpreta o acabamento como um sinal de qualidade. Admito que essas ferramentas estão melhorando, mas até a IA perfeita não sabe aquilo que não lhe foi informado. Então, o que fazer no lugar disso? Bem, na minha opinião, você deve usar o mesmo processo que usaria para criar uma apresentação sem IA, mesmo quando estiver usando IA.

03:07 O que muda é que você usa a IA de forma deliberada e restrita, nos pontos em que ela é boa. Meu processo tem cinco etapas: analisar os dados, elaborar a narrativa, criar a estrutura, montar os slides e, depois, revisar. Vamos ver como a IA se encaixa em cada etapa. A primeira etapa é analisar os dados, e acho que é aí que a IA é realmente muito boa. Ela pode resumir os dados, identificar tendências e elaborar uma primeira interpretação do que os dados significam. E também é aí que, aparentemente, as grandes empresas estão obtendo ganhos reais. A McKinsey diz que a IA está economizando cerca de 30% do tempo que os consultores

03:37 dedicariam à pesquisa e à síntese. Mas há uma ressalva: a IA é ótima quando você tem um conjunto de dados limpo e bem rotulado, e fica bem menos confiável quando você tenta conectar fontes desorganizadas e incompletas. É aí que você precisa assumir o controle. E, como sempre, você precisa verificar o trabalho da IA. Porque até os modelos mais fortes ainda alucinam. Portanto, é sua responsabilidade garantir que a análise esteja correta. Porque tudo aqui, todas as etapas seguintes, dependem de uma análise precisa. Depois de fazer isso e entender o que

04:08 os dados estão dizendo, você pode começar a elaborar a narrativa. A segunda etapa é elaborar a narrativa. O princípio aqui é simples: você decide o que os dados significam, e a IA ajuda a transformá-los em uma história. Então, faça uma primeira tentativa de sintetizar todas as análises que você fez para descobrir o que elas realmente significam para o seu projeto. Depois de tomar essa decisão, a IA é muito boa em transformar isso em uma narrativa estruturada. Dê a ela sua interpretação e diga: “IA, crie uma narrativa de situação, complicação e resolução”. Isso economiza bastante tempo.

04:38 Mas, como mencionei antes, a IA não vai conhecer as nuances do seu cliente, do seu projeto ou das partes interessadas, então você precisa acrescentar essas informações. Mas a IA também pode ajudar nisso. Por exemplo, você poderia perguntar: “Como posso deixar essa narrativa mais otimista?” Ela vai apresentar uma nova versão. Ou você poderia perguntar: “O que, nessa narrativa, levaria um CFO cético a contestá-la?” E você pode fazer uma alteração. Então, ela é muito boa para testar sua narrativa sob pressão, mas a decisão final é sua. Agora, a terceira etapa é criar a estrutura: transformar cada ponto da narrativa em um título com mensagem-chave e, depois, decidir

05:10 como visualizar os dados que o sustentam. A IA também é bastante boa nisso, de três maneiras diferentes. Primeiro, é boa em escrever títulos claros com mensagens-chave. Pegue um ponto da narrativa e você pode obter um título muito bom a partir dele, pedindo ajuda à IA. Segundo, você pode usar a IA para sugerir de quais dados precisa para sustentar cada título com mensagem-chave. Você pode pedir que ela analise sua análise e sugira quais dados incluir no slide. Isso acelera a criação dos slides, mas também é muito útil para identificar lacunas nas evidências antes de você ter montado qualquer coisa. E, terceiro, ela pode sugerir que tipo de gráfico ou visualização seria melhor para

05:42 comunicar sua ideia. Geralmente, ela oferece um bom ponto de partida, mesmo que você acabe fazendo ajustes. Depois de montar a estrutura completa da apresentação, faça um teste rápido. Leia apenas os títulos com mensagens-chave, um após o outro. Se eles contarem a história completa sem o conteúdo dos slides, sua estrutura funciona. Se não, corrija agora, porque é muito mais fácil corrigir neste momento do que depois de montar os slides. Agora, a quarta etapa é montar os slides e, neste momento, simplesmente não recomendo usar ferramentas de IA para criar slides. Meu princípio aqui é o seguinte: sempre que puder, reutilize slides que você já

06:13 criou. Primeiro, eles já estão prontos. Segundo, seguem a identidade da marca. E, terceiro, já passaram por revisão pelo menos uma vez, então você sabe que funcionam. As grandes empresas também trabalham assim. Ao que parece, a ferramenta de apresentações da BCG usa centenas de modelos internos de apresentações anteriores. A parte difícil é encontrar o slide certo. De qual projeto era? De qual entrega? De qual versão? Você precisa encontrá-lo, localizá-lo e colocá-lo na sua apresentação. Mas esse é um dos problemas que resolvi com meu próprio add-in do PowerPoint, chamado SlideBrain. Você pode salvar seus melhores slides e depois pesquisá-los em linguagem natural, para encontrá-los na hora.

06:45 Além disso, ele tem várias skills de IA para revisar slides, examinar sua narrativa, verificar a precisão dos seus dados e reformular o estilo de tudo para combinar com a sua marca. E, depois de criar um rascunho do slide com os dados adequados e algumas ideias preliminares, você também pode usar o SlideBrain para aprimorá-lo. Ele permite ajustar o estilo dos elementos para seguir a identidade da marca com um clique e reescrever o texto para públicos executivos sem mudar o significado.

08:00 Então, se tiver interesse, confira pelo link abaixo. Agora, a etapa final, a etapa cinco, é a revisão. Se você se lembra do relatório da Deloitte, essa é a etapa que teria detectado o problema, e também é onde a IA realmente mostra seu valor. Então, aparentemente, o recurso mais popular da ferramenta de apresentações da BCG se chama “revisar isto”, o que já diz alguma coisa. Há algumas maneiras diferentes de usar IA para revisar sua apresentação. Primeiro, você pode pedir à IA que revise a narrativa para verificar se os títulos dos slides contam uma história, se ela conduz à recomendação e se há um fluxo lógico entre as diferentes partes da história. Segundo, você pode

08:33 pedir à IA que revise o slide atual para verificar se a mensagem está clara, se o título de ação é conciso e se as informações do corpo do slide dão suporte ao título de ação. Terceiro, você pode pedir à IA que audite os números em toda a apresentação para identificar qualquer divergência entre os slides, textos nos slides que contradigam os gráficos e cálculos que não fechem. O SlideBrain tem tudo isso integrado, e passei muito tempo testando-o com apresentações reais de consultoria, então vale a pena conferir. Mas, é claro, você pode escrever suas próprias skills e ferramentas para fazer isso, mas minha única recomendação é testar bastante, porque é bem difícil acertar.

09:05 Se quiser experimentar o SlideBrain, acesse slidebrain.co. E, se quiser se aprofundar no uso de IA nas suas apresentações, tenho alguns vídeos específicos que devem aparecer na tela agora.

Transcrição original

[00:00] In this video, I’m going to walk you through my exact process for using AI to build corporate slide decks but first let me tell you a quick story In 2025, Deloitte handed the Australian Government a 237-page report and looked exactly like you’d expect a consulting report to look It was clean, structured and properly referenced But as it turns out the report had references to research papers that didn’t exist and a quote from a federal court judgement that was never said and as you can imagine it blew up in the media Now Deloitte says that the report’s recommendations wouldn’t change at all

[00:32] even if those issues were found earlier. But that’s not really the point. The point is that none of those errors looked like errors. They were formatted perfectly, they were attributed to real people and they were sitting inside a very professional looking document, and that’s exactly why no one caught them. But I think the same thing happens every day in offices everywhere when people ask AI to build presentations for them. The deck looks finished, but it’s not. So in this video, I’m going to explain why using AI to build a deck for you just doesn’t work and then I’ll walk you through my five step process

[01:04] that I use instead where AI does the parts it’s good at and you do the parts it isn’t. Let’s start with what a lot of people do You need to put together a slide deck for a project so you open your AI tool of choice, you paste in all your data and then you ask it to draft a deck You wait a couple of minutes and you get something that often looks pretty impressive Has a decent layout, got some charts, action titles, and it looks kinda like something a consulting firm will produce. But when you really look closely, it’s not quite there. Firstly, AI never has enough information to build a full deck.

[01:35] A real project deck draws on months of context and data, conversations, previous decisions, what’s already been tried and so on, and you just can’t paste all that stuff into a prompt. So the AI fills the gaps with things that sound right, but are not right. Secondly, these tools are optimised for looking good, but not for thinking well. So they’ve gotten pretty good at producing something that looks like a McKinsey deck, but the value of a McKinsey deck was never the formatting. It’s the thinking underneath, it’s the analysis, it’s the logic, and it’s the judgement about what actually matters, and that’s the part that’s missing

[02:05] from AI Thirdly, it can’t tailor the deck to your audience Now you can say my audience is the board, but that’s not what matters What matters is your CFO hates surprises or a board member blocked a similar proposal last year or your executive stakeholder needs a solution that delivers benefits in the next six months And in my opinion, one of the biggest issues is that reviewing an AI generated deck for hidden errors is actually harder than just building it the right way yourself in the first place Because the polish gives us a false sense of quality For decades, a well formatted

[02:36] deck was a reasonable sign that someone had done the work The formatting took effort and the people who put effort into formatting usually put effort into the content as well but AI has kind of broken that link So now you get the formatting, but no thinking behind it, and our brains still read polish as a sign of quality These tools are getting better, I’ll grant you that, but even the perfect AI doesn’t know what it wasn’t told So what do you do instead? Well, my view is that you should use the same process that you would use to build a presentation without AI when you use AI.

[03:07] So what changes is that you use AI deliberately and narrowly in the places where it’s good. So my process has five steps. Analyze the data, craft the storyline, build the skeleton, build the slides and then review. So let’s look at how AI fits into each step. Step one is analyzing the data, and I think this is where AI is actually quite strong. It can summarize the data, spot trends, and can draft a first view of what the data means. And this is also where the big firms apparently are seeing real gains. McKinsey says that AI is saving consultants around 30% of the time they

[03:37] would spend on research and synthesis. But one caveat though, AI is great when you have one clean, well labeled dataset and it gets much less reliable when you’re trying to connect messy incomplete sources together So that’s where you need to take over And as always, you need to check AI’s work Because even the strongest models still hallucinate So it’s your responsibility to make sure that the analysis is correct Because everything here, all the subsequent steps are reliant on having accurate analysis Once you’ve done that, and you understand what

[04:08] the data is saying, you can start crafting the storyline Step two is crafting the storyline The principle here is simple you decide what the data means, and AI helps you turn it into a story. So you should take a first pass at synthesising all the analysis you’ve run to figure out what it actually means for your project. And once you’ve made that call, AI is really good at turning it into a structured storyline. So give it your interpretation and say, AI, give me a situation complication resolution storyline. That actually saves a lot of time.

[04:38] But as I talked about earlier, AI is not gonna know the nuances of your client, your project, or your stakeholders, so you need to layer in those things. But AI can help with this too. So for example, you could say, how do I make this storyline more optimistic? It’ll give you a new pass. Or you could say, what in this storyline would a skeptical CFO push back on? And you can make a change. So it’s really good at stress testing your storyline, but you make the final call. Now step three is building the skeleton, and this is where you turn each point in your storyline into action title and then decide

[05:10] how you visualize the data that supports it. AI is pretty good at this too, in three different ways. So firstly, it’s good at writing clear action titles. So pull a point from the storyline and you can get a really good action title from it by asking AI. Secondly, you can use AI to suggest what data you need to support each action title. So you can ask it to review your analysis and suggest which data points you should put in the slide. Now this speeds up the slide building process, but it also is really good for spotting gaps in your evidence before you’ve built anything. And thirdly, it can suggest which chart type of visualization would best

[05:42] communicate your insight. Now it usually gives a good starting point even if you end up tweaking it. Then once you’ve put together a full skeleton for the entire deck, do a quick test. Read just the action titles one after another. If they tell the complete story without the slide bodies, your skeleton works. If they don’t, fix it now because it’s much easier to fix right now than after you’ve built the slides. Now step four is building the slides and right now I just don’t recommend using AI tools to build slides. Now my principle here is this, wherever you can reuse slides you’ve already

[06:13] built. One, they’re done. Two, they’re on brand. And three, they’ve already been through review at least once, so you know that they work. Now the big firms work this way too. Apparently BCG’s deck tool works using hundreds of internal templates in past presentations. The hard part is finding the right slide. Which project was it? Which deliverable was it? Which version was it? And you have to find it and dig it out and put it into your presentation. But that’s one of the things I’ve solved with my own PowerPoint add-in called SlideBrain. You can save your best slides, then search for them in natural language so they’re found instantly.

[06:45] Plus it has a whole bunch of AI skills to review slides, interrogate your storyline, review the accuracy of your data, and restyle everything to match your brand. And once you have the slide drafted with appropriate data and some rough insights, you can also use SlideBrain to polish it. It’ll allow you to restyle elements to be on brand with one click, and you can rewrite text for executive audiences without changing the meaning.

[08:00] So if you’re interested, can check that out with the link below. Now the final step, step five is review. Now if you think back to the Deloitte report, this is the step that would have caught it, and it’s also where AI really earns its keep. So BCG, apparently the most popular feature of their deck tool is one called review this, which tells you something. And There are a few different ways that you can use AI to review your presentation Firstly, you can ask AI to review the storyline to check that the slide titles read as a story, it builds towards the recommendation and there is a logical flow between different parts of the story Secondly, you can

[08:33] ask AI to review the current slide to check that the message is clear, the action title is sharp and the information in the body supports the action title Thirdly, you can ask AI to audit the numbers across the whole deck to identify anything that disagrees across slides, slide text that contradict the charts and math that doesn’t add up SlideBrain has all of this built in and I spent a lot of time testing it against real consulting decks so it’s worth taking a look But of course, you can write your own skills and tools to do it yourself, but my one recommendation is you do a lot of testing because it’s quite hard to get right.

[09:05] If you wanna try SlideBrain, you can head to slidebrain.co. And if you want to go deeper on using AI in your presentations, I have a couple of dedicated videos that should appear on the screen now.