A integração da IA no trabalho diário das empresas está a encontrar diferentes níveis de maturidade. O que começamos a ver nas grandes empresas é que a IA já não é apenas uma organização do trabalho, é o novo parâmetro de avaliação do desempenho das organizações. Após uma fase inicial focada na adoção e experimentação, as empresas devem demonstrar que os seus investimentos em IA têm um impacto real na produtividade.
No caso da Despegar, a tecnologia funciona como uma camada indireta que amplia a capacidade das equipes: “Começamos a medir seu impacto em termos de estrutura”, diz Pablo Abad, diretor de tecnologia da empresa. “Calculamos o tempo que uma pessoa precisa para concluir cada tarefa que delegamos a um agente. “Atualmente estamos aumentando nossa capacidade no equivalente a 20% de nossa força de trabalho e planejamos atingir 40% antes do final do ano.” completo
No Brubank, no início deste ano, todas as equipes da empresa realizaram uma análise interna dos diferentes processos e mecânicas que podem ser otimizados com IA para melhorar a eficiência operacional. Nesse caso, possuem medidas específicas de acordo com o grupo que as aplicou. “Nas equipes técnicas medimos os tempos de desenvolvimento das funcionalidades utilizando IA. E inicialmente notamos uma otimização de 25% dos tempos de desenvolvimento. Acreditamos que esse número será ainda maior à medida que o uso de IA se expandir no dia a dia”, explicou Pablo Sánchez, fundador e CIO da fintech.
A IA já não é uma ferramenta isolada, mas tornou-se central nas operações diárias. O mesmo acontece com o Salesforce. Seguindo a lógica do “cliente zero”, a empresa testa suas soluções internamente antes de colocá-las no mercado, integrando a IA nos processos diários, como automação de tarefas, análise preditiva e fluxos de trabalho: “Sem dúvida, dominar essas ferramentas já faz parte das expectativas de cada função: hoje, buscamos não apenas especialistas em sua área, mas profissionais potencializados pela IA, que saibam repetir estratégia e criatividade. Martín saiba delegar estratégia e criatividade”. Tommasi, Business Partner Diretor de Sucesso do Funcionário da Salesforce.
Aumente a produtividade
Segundo especialistas, a eficácia que este tipo de tecnologia promete às organizações requer alguma quantificação; A maneira mais direta de fazer isso – como concordam – é medir comportamentos.
“As empresas não estão apenas a promover a utilização da inteligência artificial: estão a começar a medir concretamente o seu impacto na produtividade, eficiência e qualidade do trabalho.” explica Johanna Dzikowsky, Especialista em Aquisição de Talentos de TI da Adecco Argentina.
Ao mesmo tempo, conforme comenta, o uso de ferramentas de IA começa a se estabelecer como uma habilidade esperada nas equipes, no mesmo nível da adaptabilidade e do aprendizado contínuo. “Surgem medidas relacionadas à eficiência, redução de tempos operacionais, qualidade das entregas e nível de adoção das equipes”, destacou o executivo.
Segundo meios de comunicação como o Business Insider, em empresas como Meta, Google ou JPMorgan Chase, existem novas medidas internas que classificam os colaboradores de acordo com o nível de utilização de IA, painéis e as classificações que tornam visível esse acolhimento e os objetivos específicos relacionados com a sua implementação. Em alguns casos, os gestores podem até exigir a utilização destas ferramentas como parte do seu fluxo de trabalho.
Nesse sentido, o que se configura é uma mudança nos critérios de definição de “bom desempenho”. Se antes era medido pelo quanto uma pessoa produz, agora importa também como ela produz e, principalmente, o quanto ela depende da inteligência artificial.
Como explica Dzikowsky, este fenómeno responde ao facto de a introdução da IA também acelerar mudanças culturais dentro das empresas: estruturas mais leves, menos hierarquias e um maior foco na autonomia, na experimentação e no trabalho interdisciplinar. “Ao mesmo tempo, face à escassez de talento especializado, muitas empresas começaram a desenvolver competências internas e a reconverter os perfis existentes para se adaptarem às novas dinâmicas de trabalho.”
Não muito tempo atrás, por exemplo, um gerente de produto do Instagram chamado Tory Trombley postou um vídeo em suas redes sociais onde falava sobre os emergentes “pods de IA” (pequenas equipes interdisciplinares com alto grau de autonomia nas quais perfis de produtos convivem, pesquisarprojeto e engenharia). A lógica por trás desses grupos? Reduza as dependências entre domínios e acelere a experimentação: qualquer pessoa que tenha uma ideia deverá ser capaz de testá-la rapidamente, sem precisar passar por diversas camadas de validação ou execução técnica.
Todos podem criar tecnologia
De acordo com Dzikowsky As organizações estão caminhando para um modelo onde perfis não técnicos também podem desenvolver autonomia para usar ferramentas de IA.. “Isso não significa que todos tenham que programar, mas significa que podem interagir de forma eficaz: desde a construção de bons convites até a automatização de tarefas ou a prototipagem de soluções simples”
No caso da Despegar, as Olimpíadas de IA são iniciativas onde equipes de diversas áreas – incluindo perfis não técnicos – desenvolvem agentes de IA para resolver desafios reais de negócios. Na última edição, quase 300 pessoas participaram com mais de 190 projetos. “Esse tipo de dinâmica promove novas formas de trabalho mais ágeis, onde as equipes podem testar e iterar soluções rapidamente sem depender apenas de áreas técnicas”, explica a empresa.
Uma das startups recentes do Brubank – como a BruAgro, solução tecnológica que facilita o acesso a financiamento para compra de insumos no setor agrícola – teve velocidade de desenvolvimento graças ao uso da IA como diferencial. “Trabalhamos com um esquema de iterações curtas, apoiado em ferramentas automáticas de geração e teste, o que nos permitiu acelerar os ciclos de desenvolvimento, verificação e implementação. O resultado foi um tempo recorde e um case de sucesso interno em termos de colaboração e eficiência entre as equipes”, afirma Sánchez.
Para o Salesforce, A empresa promove a adoção da inteligência artificial com programas internos de formação e experimentação abertos a toda a organização, incluindo áreas não técnicas como RH, Jurídico ou Marketing. Um dos casos mais recentes foi o “AI Fluency Quest”, uma iniciativa global “gamificada” de cinco dias com desafios práticos de ferramentas de IA com mais de 2.000 participantes. A empresa também centraliza o treinamento em IA por meio do Trailhead, sua plataforma de aprendizado e certificação, e capacita os pilotos com ferramentas avançadas como Claude para que equipes interdisciplinares possam testar casos de uso específicos em ambientes seguros. “A ideia é democratizar a inovação e permitir que qualquer funcionário proponha melhorias tecnológicas, mesmo sem conhecimento de programação”, afirma Tommasi.
Menos barreiras técnicas
Nesse sentido, o crescente fenômeno da “vibe coding” é uma prática que reflete o fluxo de competências dentro das organizações. Não se trata mais de programar no sentido tradicional, mas de usar ferramentas de inteligência artificial para construir protótipos, escrever códigos básicos ou concretizar ideias a partir de instruções em linguagem natural. “Isso significa perfis que não foram programados historicamente, por exemplo gerentes de produto ou pesquisadores – para começar a desenvolver uma capacidade mínima para execução técnica assistida por IA. O objetivo é encurtar a distância entre a ideia e a implementação”, afirma Dzikowsky.
A tendência, na verdade, responde à mesma lógica que orienta o sistema interno de medição: Se a IA permitir uma produção mais rápida, as empresas esperam espalhar essa capacidade por toda a organização. “A IA saiu do campo técnico e começa a se tornar uma ferramenta cotidiana para perfis não especializados. Vemos uma certa analogia no uso dessas ferramentas com a adoção das primeiras planilhas, que agora são onipresentes e usadas por todos os tipos de funções”, diz Abad.
Na mesma linha, Tommasi acredita que vivemos o “fim da barreira técnica” e hoje espera-se que “qualquer perfil possa ser um ‘arquiteto de soluções’ utilizando ‘linguagem natural’”. No caso do Salesforce, a principal ferramenta para esta mudança é o Slackbot, um assistente inteligente integrado ao espaço de trabalho que não apenas resume conversas ou prioriza tarefas, mas também atua como uma interface de conhecimento onde qualquer colaborador pode consultar dados complexos ou automatizar fluxos sem escrever uma única linha de código. “A preparação das reuniões executivas – que demoravam entre 2 e 3 horas – agora é criada em três minutos e 73% dessa adoção aconteceu de forma orgânica. Com esse tipo de programação assistida, um perfil de marketing, por exemplo, pode prototipar uma aplicação simplesmente descrevendo o que ela precisa, tornando a velocidade da inovação dependente da curiosidade e não do conhecimento técnico prévio”.
No caso do Brubank, iniciaram um processo de transformação completa de todas as equipes do banco, com o objetivo de implementar todos os processos do banco com inteligência artificial durante o ano. “Para isso, criamos um grupo de “AI Captains” dentro de cada grupo operacional do banco, sejam eles técnicos ou não, e eles foram responsáveis por identificar os processos que poderiam ser executados para serem mais eficientes utilizando a inteligência artificial”, explica Sánchez.
O próprio Sánchez entra com menos tensão em toda esta reorganização interna das empresas. Nem todos os colaboradores estão preparados para incorporar estas ferramentas ao mesmo ritmo: alguns questionam a sua verdadeira eficácia, outros desconfiam dos seus resultados ou simplesmente resistem a mudanças na forma de trabalhar que já dominam.
“Embora houvesse mais perfis no início primeiros adotantes Quando se trata de utilizar essas ferramentas mais do que outras, percebemos que a maioria das pessoas das equipes utilizava algum tipo de ferramenta de inteligência artificial no trabalho e na vida pessoal. É por isso que a adoção é muito mais natural quando você cria uma o quadro um trabalho que todos deveriam assumir”, explicou Sánchez.
Além das mudanças na medição de desempenho, sem dúvida A IA está a ultrapassar a fronteira histórica dentro das organizações sobre quem pode e quem não pode criar soluções. A tecnologia funciona cada vez mais como tradutora entre a ideia e a execução, bem como entre perfis não técnicos, o que indica que a velocidade da inovação começa a depender menos do conhecimento técnico puro e mais da curiosidade, da iniciativa e da capacidade de reconhecer oportunidades.
