O que usar IA no seu trabalho envolve, na prática?
Para a maioria das funções de escritório, usar IA no trabalho significa receber três tipos de ajuda: redigir com base em materiais que você fornece, transformar materiais de um formato em outro e contar com um apoio para pensar que sugere opções, perguntas e lacunas. Raramente significa deixar uma ferramenta tomar uma decisão ou produzir um trabalho final sem revisão.
A redação abrange e-mails, resumos, anúncios de vagas, explicações de políticas e primeiras versões de relatórios. A transformação abrange converter documentos longos em versões curtas, anotações em registros estruturados, uma mensagem em versões para diferentes públicos ou uma tabela em comentários em linguagem simples. O papel de parceiro de raciocínio abrange perguntas como 'o que um comprador cético perguntaria sobre isso?' ou 'o que está faltando neste plano?'.
Nos três casos, a qualidade do resultado depende muito mais do que você fornece à ferramenta e de como verifica o que ela entrega do que da ferramenta escolhida. Por isso, os mesmos hábitos aparecem em todos os guias por função abaixo, adaptados ao trabalho e aos riscos de cada cargo.
Como escolher a primeira tarefa em que usar IA?
Escolha uma tarefa que você faz com frequência, já sabe fazer bem e consegue conferir rapidamente. É o conhecimento que você já tem que permite identificar um erro apresentado com confiança, por isso uma tarefa com a qual você não tem familiaridade é um mau ponto de partida. Os critérios abaixo reduzem as opções da maioria das pessoas a duas ou três possibilidades.
É recorrente
Você faz isso toda semana ou com mais frequência, então qualquer melhoria se repete e você pratica o suficiente para avaliar a ferramenta.
Você consegue avaliar a qualidade
Você sabe como é uma boa versão sem precisar que outra pessoa diga.
A fonte está disponível e pode ser compartilhada
O material necessário para a tarefa existe, e a política da sua empresa permite seu uso em uma ferramenta aprovada.
É possível corrigir um erro
Um rascunho interno ou uma primeira versão para você editar, não um número em um conjunto de documentos para o conselho ou uma mensagem a um órgão regulador.
Tem um fim bem definido
Você consegue identificar quando o resultado está pronto, o que facilita comparar com fazer a tarefa por conta própria.
O que uma boa instrução para usar IA no trabalho deve conter?
Uma boa instrução de trabalho contém o que um novo colega competente precisaria para realizar a tarefa sem voltar a consultar você: o objetivo, o leitor, o material de referência, as restrições, o formato e o que deve ser sinalizado. A falta de informações é o principal motivo para uma resposta de IA soar genérica ou inventar detalhes.
Compare duas instruções para a mesma tarefa. A versão fraca é: 'Escreva uma atualização para a equipe sobre a mudança de escritório.' A versão mais forte é: 'Escreva uma atualização de 150 palavras para nossos 25 funcionários sobre a mudança de escritório. Use apenas os fatos abaixo: a mudança será na sexta-feira, 14 de novembro, o novo endereço está nas anotações, as mesas devem estar desocupadas até as 4pm de quinta-feira, a equipe de TI transportará os monitores e as estações de conexão. Use um tom simples e cordial. Termine indicando a quem recorrer em caso de dúvidas. Não acrescente datas, regras ou garantias que não estejam nas anotações. Liste as perguntas que os funcionários provavelmente farão e que as anotações não respondem.'
Vale a pena adotar a última instrução em todos os casos. Pedir à ferramenta que liste o que não conseguiu responder transforma uma lacuna que ela preencheria com um palpite em uma pergunta que você pode resolver. O guia de instruções para IA indicado no final aprofunda a estrutura e os modelos.
Como você deve verificar as respostas da IA antes de usá-las?
Confira a resposta com base na fonte, não na sua impressão de que ela parece correta. É fácil confiar em um texto fluente. O perfil de IA generativa do NIST descreve a confabulação como a produção de conteúdo incorreto ou falso apresentado com confiança e inclui a confiança excessiva e o viés de automação entre os riscos da interação entre pessoas e sistemas de IA. Ambos são motivos para verificar de forma deliberada, em vez de se guiar pela impressão.
Uma rotina curta atende à maioria dos trabalhos. Primeiro, confira cada afirmação factual, nome, data e valor na fonte que você forneceu, e remova ou confirme tudo o que não conseguir localizar nela. Segundo, refaça os cálculos de forma independente. Terceiro, procure o que foi acrescentado: afirmações, promessas, causas ou regras que parecem normais nesse tipo de documento, mas não se aplicam à sua situação. Quarto, leia como o público pretendido leria e ajuste o tom. Por fim, decida quem responde pela versão final, que geralmente é você.
O rigor da conferência deve acompanhar a consequência de um erro. Um rascunho para suas próprias anotações exige menos conferência do que uma mensagem para um cliente, que exige menos do que um número que será apresentado em um relatório.
Quais são os bons usos de IA para cada função?
A tabela abaixo apresenta uma primeira tarefa adequada para cada função, a verificação mais importante e a parte do trabalho que deve continuar nas mãos de uma pessoa. Cada função tem seu próprio guia com um exemplo resolvido.
| Função | Boa tarefa inicial | A verificação mais importante | Mantenha sob responsabilidade humana |
|---|---|---|---|
| Marketing | Versões por canal a partir de um conteúdo aprovado | Todas as afirmações e todos os números vinculados às informações fornecidas | Aprovação do posicionamento e das afirmações |
| Vendas | E-mail de acompanhamento a partir das suas anotações da chamada | Sem inventar resultados ou estudos de caso | Preços, termos e compromissos |
| RH | Resumo de uma política existente em linguagem simples | As permissões correspondem à política palavra por palavra | Decisões sobre pessoas específicas |
| Recrutamento | Anúncio de vaga a partir das anotações do gestor contratante | Compatibilidade com os requisitos; linguagem inclusiva | Triagem, classificação e rejeição |
| Finanças | Comentários sobre variações com base em uma tabela conferida | Números recalculados; sem causas não confirmadas | Números e previsões apresentados |
| Contabilidade | E-mail ao cliente solicitando os registros que faltam | Nenhuma regra tributária ou prazo acrescentado | Posicionamentos técnicos e aprovação final |
| Atendimento ao cliente | Rascunho de resposta com base no artigo de ajuda e no chamado | A política e as condições de reembolso estão corretas | Exceções e clientes insatisfeitos |
| Gestão de projetos | Atualização de andamento a partir das notas das tarefas | As datas e os responsáveis são reais | Replanejamento e escolhas entre alternativas |
| Gestão de produtos | Resumo temático dos comentários de clientes | Os temas remetem a comentários reais | Decisões de priorização |
| Operações | Documento de processo a partir das suas etapas | As etapas correspondem à forma como o trabalho é realmente feito | Exceções e aprovações |
| Gestores de pessoas | Pauta e anotações para uma reunião de equipe | Nada atribuído indevidamente a pessoas | Comentários e avaliações de desempenho |
O que muda de uma função para outra?
Os hábitos continuam os mesmos em diferentes funções; os riscos mudam. Três perguntas explicam a maior parte da diferença: quem é afetado se a resposta estiver errada, quais informações a tarefa envolve e se já existe alguma regra que se aplica ao resultado.
Funções que tomam ou influenciam decisões sobre pessoas, como RH, recrutamento e gestão, estão sujeitas a maior escrutínio. O EU AI Act inclui, entre os usos de alto risco do Anexo III, sistemas de IA usados para recrutamento e seleção e para decisões sobre promoção, desligamento, distribuição de tarefas e avaliação de desempenho. Funções que publicam alegações, como marketing e vendas, devem seguir as regras de publicidade e marketing direto, independentemente de como o texto foi produzido. Funções que divulgam números, como finanças e contabilidade, respondem às normas profissionais e às pessoas que dependem desses dados.
Funções que lidam com clientes, como suporte e gestão de contas, apresentam um risco diferente: uma resposta redigida por IA que descreve incorretamente uma política se torna uma promessa que a empresa pode ter de cumprir. Em cada caso, o guia da função explica quais verificações são mais importantes e por quê.
Quer ver como isso se relaciona com uma função?
Conheça o período de teste planejado para equipes ↗Como a mesma tarefa muda em três funções diferentes?
Considere uma fonte fictícia: notas de versão de um novo recurso da Fernhill Software, uma pequena empresa que vende software de agendamento para clínicas. As notas dizem que o recurso permite às clínicas enviar lembretes automáticos de consultas por mensagem de texto, está incluído no plano Professional, será lançado em 1 de dezembro e ainda não oferece suporte a outros idiomas além do inglês.
Um profissional de marketing pede à IA um e-mail de lançamento para clientes atuais. O rascunho diz que os lembretes 'reduzem drasticamente as faltas'. As notas de versão não contêm dados sobre faltas, então o profissional retira a frase e descreve o que o recurso faz.
Um vendedor pede à IA uma mensagem de acompanhamento para uma clínica que perguntou sobre lembretes durante uma ligação. O rascunho diz que o recurso está 'disponível em todos os planos'. Não está. O vendedor corrige a informação para o plano Profissional e confere o plano atual do cliente antes de enviar.
Uma pessoa da equipe de suporte pede à IA que redija uma resposta sobre lembretes para a central de ajuda. O texto diz que os clientes podem 'escolher qualquer idioma'. As anotações dizem o contrário. A pessoa corrige o texto e acrescenta quem deve ser contatado para solicitar um idioma.
Mesma fonte, mesma ferramenta, três erros diferentes, cada um típico de sua função. É por isso que praticar com tarefas do seu próprio trabalho ensina mais do que exemplos genéricos.
Quais informações você deve manter fora das ferramentas de IA no trabalho?
Siga primeiro a política de IA da sua empresa; se não houver uma, pergunte antes de colar qualquer informação que ainda não seja pública. Como regra geral, redobre o cuidado com dados pessoais de clientes, candidatos ou colegas, materiais confidenciais de clientes, informações financeiras não publicadas e qualquer conteúdo protegido por contrato ou acordo de confidencialidade.
A resposta também depende da ferramenta e do plano. Uma conta pessoal, um ambiente de trabalho empresarial e um recurso de IA dentro de outro aplicativo podem ter condições diferentes de armazenamento, acesso e uso do conteúdo para melhorar modelos. Remover nomes não torna, por si só, um documento anônimo, especialmente em uma organização pequena. O guia de política de IA explica como definir esses limites para uma equipe.
Como você sabe se está melhorando no uso de IA no trabalho?
Observe suas edições, não o volume que você produz. Quem desenvolve habilidade no uso de IA no trabalho tende a reescrever menos de cada rascunho porque suas instruções melhoram, identifica detalhes inventados mais rapidamente e consegue explicar por que fez cada alteração. Também passa a decidir mais rápido quando não usar IA.
Uma forma simples de acompanhar isso é manter um registro breve por duas ou três semanas: a tarefa, a instrução para a IA, o que você mudou e por quê. Os padrões aparecem rapidamente, como uma ferramenta que sempre acrescenta uma garantia que você precisa remover ou um tipo de tarefa em que a primeira versão é consistentemente aproveitável. Esses padrões são mais úteis do que qualquer afirmação genérica sobre economia de tempo, porque vêm do seu próprio trabalho.
Como uma equipe deve aprender em conjunto a usar IA no trabalho?
Dê à equipe uma tarefa realista e comum a todos, deixe que cada pessoa tente realizá-la com IA e depois compare as edições, não os rascunhos. Comparar as edições mostra quem confere as fontes, quem identifica afirmações inventadas e quem mantém o tom de voz, além de disseminar esses hábitos mais rápido do que uma apresentação de slides.
Use nas atividades práticas apenas materiais fictícios ou materiais aprovados de baixo risco, defina quais ferramentas estão aprovadas e crie condições seguras para relatar erros. Para organizações abrangidas pelo EU AI Act, o Artigo 4 exige que fornecedores e responsáveis pela implantação de sistemas de IA adotem medidas para promover o letramento em IA entre os funcionários, levando em conta seus conhecimentos e o contexto de uso. Estas são informações gerais, não orientação jurídica. O guia de treinamento de funcionários e o plano de implementação de 30 dias, disponíveis nos links abaixo, apresentam um programa mais completo.
Quando a IA não é a ferramenta certa para a tarefa?
A IA não é a ferramenta adequada quando você não pode conferir o resultado, quando a decisão afeta o emprego, a remuneração ou a candidatura de uma pessoa, quando o resultado é um número final a ser apresentado em um relatório e quando a conversa exige alguém que se responsabilize pelo que é dito. Ela também não é a ferramenta adequada quando é mais rápido fazer a tarefa diretamente, como uma resposta de duas linhas que você já sabe escrever.
Tenha cautela também quando não houver uma fonte. Perguntar a um assistente de uso geral o que diz a política da sua empresa, o contrato do seu cliente ou a regra tributária vigente gera uma resposta plausível, não o documento. Nesses casos, encontre a fonte primeiro e use a IA, se for usar, para ajudar na leitura.
Onde o Tosheo.ai se encaixa e onde não se encaixa?
O Tosheo.ai está sendo concebido como um treinamento em IA por autoatendimento para equipes de aproximadamente 5 a 200 pessoas. O gestor escolhe as funções e as ferramentas de IA que a equipe usa, e cada participante faz uma avaliação breve de nível e depois segue uma trilha específica para sua função, com lições de 10 a 15 minutos. Cada lição termina em uma tarefa prática com uma ferramenta real de IA, avaliada segundo um guia visível de critérios de pontuação. Está previsto que os gestores vejam o progresso nas habilidades e a conclusão das atividades, não os registros integrais das conversas. O produto ainda está na fase anterior ao desenvolvimento, portanto tudo isso faz parte do escopo planejado.
Não é a escolha certa para todos os compradores. Não foi projetado para grandes organizações cujos processos de compra exigem autenticação única (SSO), integrações com sistemas de gestão de aprendizagem ou contratos corporativos, recursos que não estão incluídos no lançamento. Não é um treinamento prático de engenharia, e as lições estão previstas apenas em inglês. Se você estuda por conta própria, um curso geral ou os guias gratuitos deste site podem ser mais adequados. Os preços previstos para equipes estão na página de preços.