01
Operador, não palestrante.
CEO da Thux. Operador de software house ativa, com tickets altos e operação plena. Não é instrutor que viu funcionar. É operador que vende o que ensina, todo dia, no campo.
Proposta · Math Lima × Accelera 360Seus alunos dominam IA.
Seus alunos dominam IA.
Agora falta a metodologia que transforma isso em receita.
A Accelera 360 forma profissionais AI-First tecnicamente prontos para operar inteligência artificial. O que vem depois é outra disciplina: posicionamento, precificação, demanda, fechamento. É exatamente onde Math Lima entra como camada complementar. O Revenue AI aplicado direto sobre o que o aluno já dominou.
revenue-ai ~ live
LIVE
$ ./mrp boot --target=accelera-360
[ok] handshake estabelecido
[ok] camada de receita carregada
> bloco 01 · posicionamento.................…
> bloco 02 · produto e precificação........·
> bloco 03 · geração de demanda............·
> bloco 04 · fechamento e vendas...........·
[run] processando blocos sequenciais…
$ ▍
blocos04 / 04
funil06 estágios
statusoperacional
MRP Revenue AIPosicionamentoProduto e PrecificaçãoGeração de DemandaFechamento e VendasFunil Bow-Tie · 6 estágiosIA orquestradaMRP Revenue AIPosicionamentoProduto e PrecificaçãoGeração de DemandaFechamento e VendasFunil Bow-Tie · 6 estágiosIA orquestrada
A · A realidade hoje
O aluno termina o programa dominando ferramenta. Trava na hora de cobrar pela transformação.
01 · O ciclo
Ferramental novo, modelo antigo.
O aluno sai com IA dominada. Sabe construir, integrar, automatizar. Volta pro mercado com capacidade técnica nova e um problema antigo: continua vendendo hora em vez de receita.
HORA > RECEITA
02 · Os perfis
Mesmo padrão. Quatro perfis.
- Dev AI-First entrega protótipo em uma tarde, trava na proposta.
- Agência integra LLM no fluxo, cobra por sprint.
- Freelancer portfólio impecável, ciclo de indicação.
- Software house técnica de elite, pricing de marketplace.
03 · Diagnóstico
Falta previsibilidade, não capacidade.
O aluno não precisa aprender mais IA. Precisa aprender a se posicionar, produtizar, gerar demanda e fechar com margem. Quatro disciplinas distintas, que não cabem dentro de um programa técnico de IA.
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Previsão
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Recomeço
1:1
Indicação
A lacuna
Entre capacidade técnica e aplicação comercial existe uma camada inteira.
Não é falha do programa. Nenhum curso de IA, por melhor que seja, vai também ser curso de business aprofundado. São disciplinas distintas, com profundidade própria, que exigem operadores próprios.
Accelera ensina o QUE fazer com IA.
Math ensina COMO vender isso.
Aluno termina com negócio, não só ferramenta.
B · A intervençãoMath Lima é operador, não palestrante.
Math Lima é operador, não palestrante.
E traz um sistema, não um conceito.
Seis pilares. Cada um é evidência operacional, não adjetivo. A metodologia MRP Revenue AI nasceu rodando em campo, não em slide.
Arquitetura · 4 blocos sequenciais
Do 0 ao 1 em receita.
Funil bow-tie · 6 estágios
Não termina na venda.
Cobre do primeiro contato à recorrência. Aquisição em três fases, compromisso, retenção em três fases. Receita composta, não pulso.
Ecossistema
IA orquestrada.
02
Ponte rara: técnico que virou estrategista.
Começou em design. Virou UX/UI. Virou dev. Construiu empresa. Parou de entregar código, começou a entregar negócio. Fala com CEO porque foi técnico. Pensa como empresário porque opera. É a ponte que o aluno AI-First precisa cruzar.
Já fui técnico. Hoje sou estrategista. E ensino quem tá na trincheira a sair da execução e jogar o jogo do business.
03
MRP Revenue AI · o sistema que ele traz.
Metodologia proprietária estruturada em 4 blocos sequenciais: Posicionamento, Produto e Precificação, Geração de Demanda, Fechamento e Vendas.
Apoiado por funil de 6 estágios que cobre do primeiro contato à recorrência. Não termina na venda.
04
Fundamento acadêmico-operacional.
Síntese operacional da obra de 15+ especialistas mundiais. Profundidade construída em anos, aplicada em framework próprio que opera no mercado brasileiro.
SinekSchwartzHalbertOgilvyVossCampbellDunfordKotlerSharpMurphyHulickSugarmanSandlerMillerRies & Trout
05
Revenue AI não é tema. É produto operacional.
Enquanto o mercado fala de IA, Math construiu um ecossistema proprietário de IA orquestrada em processos de receita validados. Não é chatbot. Não é hype. É infraestrutura real, funcionando, gerando receita em operação.
Quando ele leva Revenue AI pra um programa AI-First, traz arquitetura que projetou e opera. Não conceito de slide.
06
Em cima do palco certo.
2 aulas por semana no MBA de AI Business Architecture. Mentorados operando em designers, devs, agências e software houses, com aumento de ticket, produtização de oferta e saída da dependência de indicação como canal único.
Autoridade construída em operação. Não em post.
C · O resultado composto
O que muda para o aluno e para o ecossistema.
3 meses33%
Primeira turma aplica.
Primeiros alunos saem com modelo de negócio funcionando, não só com ferramenta dominada. Primeiros casos rodando em receita real.
6 meses66%
Aplicação vira padrão.
A camada comercial passa a ser parte estrutural do programa. Cases começam a voltar. NPS sobe porque o aluno mede transformação, não conteúdo.
12 meses100%
Reposicionamento do ecossistema.
A Accelera passa a ser reconhecida como o lugar onde se forma profissional AI-First com negócio funcionando. LTV sobe. Indicação sobe. A prova social vira operacional.
0x
Disciplinas integradas
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Estágios do funil
0+
Especialistas sintetizados
A prova em números
Quanto essa camada vale para o seu ciclo?
Coloque os números do seu ciclo. Veja o que muda quando os alunos passam a aplicar comercialmente o que aprenderam, sem suposição, com a sua realidade.
Lift de aplicação15%
Lift projetado em NPS, retenção e indicação quando alunos passam a aplicar comercialmente o que aprenderam. Baseado em padrões de ecossistemas que adicionaram camada de receita validada.
Receita atual do ciclo
R$ 2.000.000
Receita incremental esperada
R$ 300.000
Investimento contrato inicial
R$ 106.000
Custo anual total
R$ 304.000
Payback (alunos adicionais)
11 alunos
ROI 1º trimestre
+183%
ROI anualizado
+295%
Com 200 alunos e ticket R$ 10.000, o contrato se paga com 11 alunos adicionais completando o ciclo e trazendo o próximo. Lift acima disso é crescimento composto do ecossistema.
A calculadora não fala de hipótese. Fala da matemática que já existe no seu ciclo. O contrato é fixo. O lift é o que muda quando o aluno sai do programa com aplicação comercial estruturada.
A proposta
Três componentes. Lógica clara.
Contrato inicial de 3 meses. Cada componente justifica seu lugar. Nada cobrado duas vezes, nada genérico.
Taxa de luva
R$ 40.000
One-time · não recorrente
Direito de entrada. Math abre mão de foco estratégico no próprio ecossistema, cede brand equity e curadoria inicial para o programa da Accelera.
Paga uma vez só. Não retorna em renovações. É o custo de abrir a porta, não o custo de operar.
Licença de conteúdo
R$ 30.000
Por trimestre · expira sem renovação
Acesso à biblioteca gravada da metodologia MRP Revenue AI. IP de custo marginal zero, captura de valor proporcional ao uso.
Disponível durante a vigência do contrato. Não sobrevive ao fim. O IP volta integralmente para Math Lima.
Fee mensal de mentor
R$ 12.000
Por mês · 3 meses = R$ 36.000
2 hotseats ao vivo por mês (90 min cada, diagnóstico coletivo). 4h mensais de curadoria do programa. 6 calls trimestrais com o time da Accelera.
Operação concreta, hora marcada, presença do Math. Não é consultoria sob demanda.
Total contrato inicial (3 meses)
R$ 106.000
Renovação trimestral (sem luva)
R$ 66.000/ trimestre
O que está incluído
SLA concreto.
- 2 hotseats ao vivo/mês. 90 minutos cada, diagnóstico coletivo com alunos selecionados.
- Licença da biblioteca MRP Revenue AI. Disponível durante toda a vigência do contrato.
- 4h/mês de curadoria. Revisão e ajuste fino da camada comercial dentro do programa.
- 6 calls trimestrais com o time da Accelera. Alinhamento estratégico, leitura de dados, próximo ciclo.
O que não está incluído
Blindagem de escopo.
- Construção de produto, copy individual de aluno, atendimento comercial 1-a-1.
- Entregas extras fora do escopo: R$ 4.000/hora, contratadas em bloco.
- Math é mentor. Não responde por métricas comerciais individuais dos alunos. Resultado é construído pela combinação.
- Conteúdo customizado fora da biblioteca MRP Revenue AI: sob proposta separada.
Como protegemos os dois lados
Quatro cláusulas. Linguagem direta.
01
Luva não reembolsável.
A taxa de entrada paga o direito de acesso. Uma vez aberta a porta, ela não fecha, nem retorna.
02
Licença expira com o contrato.
Sem renovação, biblioteca fica indisponível. IP da metodologia permanece integralmente com Math Lima.
03
IP é proprietário.
Math compartilha aplicação. Não cede metodologia. Frameworks, agentes e estrutura interna seguem proprietários.
04
Não-solicitação de clientes.
Math Lima não oferta diretamente outros produtos, serviços ou mentorias próprias aos alunos e clientes da Accelera 360 durante a vigência do contrato. Qualquer oferta passa pela Accelera.
Cronograma de ativação
30 dias do sim à operação plena.
- D+0
Assinatura + pagamento da luva
Contrato firmado. Acesso liberado. Primeiro alinhamento agendado.
- D+7
Onboarding com o time da Accelera
Leitura do programa atual. Mapeamento de pontos de inserção da camada comercial. Alinhamento de linguagem.
- D+15
Biblioteca MRP Revenue AI disponível
Acesso liberado para alunos via plataforma da Accelera. Comunicação com o roster ativada.
- D+20
Primeiro hotseat ao vivo
Math abre o primeiro diagnóstico coletivo. Primeiras aplicações começam a rodar.
- D+30
Operação plena
Cadência mensal estabelecida. Indicadores em medição. Próximo ciclo já planejado.
Decisão
Seus alunos vão terminar o próximo ciclo dominando IA e travados na aplicação comercial de novo, ou dessa vez vão sair do 0 ao 1 em receita?
A camada está pronta. A metodologia está validada. O operador está disponível por tempo limitado. A próxima turma é decidida agora, ou no próximo ciclo, com o mesmo gap.