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Empresa que fala em "mudança" mas não usa IA: o que está errado?

Tem umas frases que a gente ouve toda hora na empresa.

"Vamos ousar." "Precisamos nos transformar." "Tenham iniciativa." "Vamos melhorar." "Precisamos mudar."

Só pelas palavras, tudo soa muito positivo.

Mas, quando você está no dia a dia da operação, às vezes bate este pensamento.

Se a empresa quer mesmo mudar, por que não usa as ferramentas que estão ali, à mão?

Principalmente para quem já usa IA generativa ou LLM (os grandes modelos de linguagem por trás de ferramentas como o ChatGPT), a "transformação" que a empresa prega pode soar bem vazia.

Se fala em "transformação", comece atualizando as ferramentas

Transformar não é questão de empolgação.

Transformar é mudar o jeito de trabalhar, as ferramentas, o fluxo de informação, a forma de decidir e quem responde pelo quê.

Hoje, por exemplo, com um LLM dá para tirar em pouco tempo o primeiro rascunho de coisas como:

• Atas de reunião
• Instruções padrão de trabalho (manuais que explicam passo a passo como fazer uma tarefa)
• Material de treinamento
• FAQ (perguntas frequentes)
• Checklists
• Textos de e-mail
• Roteiros de PowerPoint
• Estrutura de planilhas do Excel
• Fluxos de trabalho
• Perguntas que um novato deveria fazer
• Possíveis pontos que ficaram sem explicação
• Roteiros de conversa individual
• Primeiros rascunhos de relatórios

Se uma pessoa fizer tudo isso do zero, leva de algumas horas a alguns dias.

Mas, se você entregar ao LLM áudios, anotações e documentos que já existem, o primeiro rascunho sai bem rápido.

Claro, a conferência final precisa ser feita por uma pessoa.

Só que o papel humano é checar os fatos, julgar, aprovar e ajustar à realidade do local de trabalho.

Não faz sentido continuar gastando tempo de gente em ajustes de redação e em passar documento a limpo.

"Estamos preocupados com a segurança da informação" é compreensível, mas parar aí é desleixo

O motivo mais comum para ser contra a IA é a segurança da informação.

"E se vazar informação confidencial?" "É perigoso se alguém colocar dados pessoais." "Quem vai ser o responsável?" "E se der uma resposta errada?"

Essas preocupações não podem ser ignoradas.

Pelo contrário, merecem ser levadas a sério.

Mas não dá para parar por aí.

A preocupação com segurança não é motivo para não usar IA, e sim para planejar um jeito seguro de usá-la.

Por exemplo, dá para fazer assim:

• Não colocar informação confidencial em IA na nuvem
• Usar um LLM local (que roda nos equipamentos da própria empresa, sem passar pela internet)
• Usar apenas dentro da rede interna da empresa
• Montar um ambiente que não envie dados para fora
• Separar o que pode ser digitado do que é proibido
• Anonimizar dados pessoais e de clientes
• Começar por tarefas de baixo risco
• Sempre ter uma pessoa conferindo o resultado
• Definir registros de uso e quem responde pelo quê

Ou seja, há bastante espaço para planejar.

"Segurança dá medo, então proíbe tudo" é grosseiro demais.

Uma opção: colocar um LLM na rede local compartilhada da empresa

Se enviar informação para a nuvem dá receio, dá para montar um ambiente de LLM na rede local compartilhada da empresa.

Se o LLM rodar dentro da rede interna e não enviar nada para fora, o problema de "tenho medo de jogar informação confidencial na nuvem" diminui bastante.

Claro que o LLM local também tem seus desafios.

• Desempenho do modelo
• Operação e gestão
• Controle de acesso a partir dos computadores da empresa
• Como tratar os registros do que é digitado
• Quem faz a manutenção
• Quem responde quando der uma resposta errada
• Custo
• Treinamento interno

Mesmo assim, perguntar "até onde dá para usar?" é mais construtivo do que parar no "não dá".

No mínimo, dá para começar por tarefas de baixo risco: organizar atas, fazer o primeiro rascunho de instruções padrão, propor FAQs, esboçar material de treinamento, tirar dúvidas de fórmulas do Excel e redigir rascunhos de e-mail.

"Se virem com mais esforço" não é transformação

O problema não é só a empresa não usar IA.

O problema maior é mandar o pessoal da operação "mudar" sem atualizar as ferramentas.

Por exemplo, uma situação assim:

• O volume de trabalho aumenta
• Pedem também que você escreva as instruções padrão
• Pedem também que você cuide do treinamento
• Pedem para acabar com o trabalho que só uma pessoa sabe fazer
• Pedem para reduzir as horas extras
• Mas IA e automação não entram
• Não criam regras
• Não dão autonomia
• No fim, mandam resolver na raça

Isso não é transformação.

É só a mentalidade de "aguenta firme".

Pode até falar em "desafio", "transformação" e "melhoria", mas, se tudo depende do esforço das pessoas, na prática continua tudo igual.

Estamos queimando tempo demais com a redação detalhada dos documentos

Em muitas empresas, um tempo enorme vai embora na escolha de palavras e na formatação dos documentos.

"Essa expressão está um pouco diferente." "Deixa mais fácil de entender." "Corrige aqui." "No geral não é isso." "O fluxo do material está estranho." "A linguagem está dura." "Seja um pouco mais educado."

Claro que a qualidade dos documentos importa.

Mas boa parte desses ajustes pode ser encurtada se você pedir ao LLM várias versões.

Por exemplo, o mesmo conteúdo pode ser adaptado assim:

• Para a diretoria
• Para quem está na operação
• Para novatos
• Versão enxuta
• Versão formal e educada
• Versão em tópicos
• Para PowerPoint
• Para e-mail
• Para instruções padrão
• Para explicar em reunião

Ninguém precisa passar tudo a limpo do zero toda vez.

A pessoa só olha a proposta do LLM e julga: bate com os fatos do dia a dia? A empresa pode mesmo divulgar isso?

Transformação de verdade não é "se esforçar mais", é "cortar"

Quando se fala em transformação, vem à cabeça a ideia de acrescentar coisas novas.

Mas o que o pessoal da operação realmente precisa é de menos, não de mais.

• Cortar trabalho manual
• Cortar o tempo gasto explicando a mesma coisa várias vezes
• Cortar a dependência da memória depois das reuniões
• Cortar o tempo de passar documentos a limpo
• Cortar o tempo que o novato perde sem saber o que perguntar
• Cortar as explicações que só existem na cabeça de uma pessoa
• Cortar o retrabalho causado por instruções vagas
• Cortar tudo o que uma pessoa não precisa fazer

A IA combina muito bem com isso.

Escrever, resumir, estruturar, virar checklist, virar documento e virar FAQ são coisas que o LLM faz bem.

Ou seja, o essencial de adotar IA não é "usar porque está na moda".

É usar para cortar horas de trabalho.

Como avaliar uma empresa que não usa IA na hora de trocar de emprego?

Não precisa evitar toda empresa que não usa IA.

Dependendo do setor, do porte e das exigências de segurança, a adoção pode demorar.

O problema não é não usar, e sim não ter destrinchado os motivos para não usar.

Ao avaliar um possível novo empregador, estes pontos ajudam.

Sinais bons

• Ainda não adotaram na empresa toda, mas já testam em atas e documentos
• Estão preparando regras de segurança
• Cada departamento está estudando como usar
• Começaram por tarefas de baixo risco
• Recebem bem quem sabe usar para melhorar o trabalho
• Veem a IA generativa como algo a ser gerenciado, não proibido
• Se importam em reduzir a carga de quem está na operação

Sinais de alerta

• "Não entendemos de IA, então não usamos"
• "É perigoso, então proibimos tudo"
• "Fazer à mão mostra sinceridade"
• "Sempre fizemos assim, não vamos mudar"
• Mesmo assim, mandam se transformar e ousar
• Aumentam o volume de trabalho, mas não as ferramentas
• Acham que melhoria é coisa de esforço individual
• Transformam quem sabe ser eficiente no faz-tudo da empresa

Uma empresa do segundo grupo tende a empurrar o custo da mudança para a operação, o que é pior do que simplesmente não usar IA.

"Slogan de desafio" não é o mesmo que mudança de verdade

Para uma empresa, falar em desafio como slogan é fácil.

Dá para pôr em cartaz.

Dá para dizer na reunião da manhã.

Dá para dizer no anúncio das diretrizes do ano.

Mas um desafio de verdade é mudar o jeito como as pessoas trabalham no dia a dia.

E isso dói.

• É preciso criar regras
• É preciso definir quem responde pelo quê
• É preciso rever o jeito de sempre
• Os gestores também precisam aprender
• É preciso aceitar falhas
• É preciso dar autonomia à operação
• É preciso investir em ferramentas

Fugir de tudo isso e só dizer "vamos ousar" não é transformação.

É empurrar discurso motivacional para cima do pessoal da operação.

Resumo

É natural estranhar uma empresa que fala em "desafio", "transformação" e "melhoria" mas não usa IA.

Não usar IA, por si só, não é necessariamente ruim.

Mas uma empresa que se esconde atrás de segurança da informação e responsabilidade e nem tenta planejar como usar é perigosa.

Se quer mesmo se transformar, ela precisa:

• Buscar informação nova
• Testar as ferramentas disponíveis
• Destrinchar os riscos
• Começar por tarefas de baixo risco
• Considerar também LLM local e ambiente interno
• Separar o que as pessoas fazem do que vai para a IA
• Cortar as horas de trabalho da operação
• Criar um sistema em vez de fazer de uma pessoa o faz-tudo

Transformar não é mandar o pessoal "se esforçar mais".

É montar um sistema que funcione sem ninguém precisar se matar.

Nesse sentido, uma empresa que não usa IA e diz "transformem na base do esforço humano" está bem fora do eixo.

O que realmente faz falta não é um slogan de desafio, e sim atualizar ferramentas, regras, autonomia e responsabilidades.

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