Integrar inteligência artificial (IA) aos negócios é uma coisa. Capacitar a força de trabalho para aproveitar essa tecnologia ao máximo é outra, tanto para os profissionais técnicos que dão suporte e gerenciam as soluções quanto para os colaboradores que as utilizam como usuários finais.
Isso é ainda mais evidente no momento atual. O aumento do interesse em IA após a chegada de ferramentas e serviços comerciais de IA generativa, como Microsoft Copilot e ChatGPT, deixou muitas empresas em um estado de euforia. Enquanto isso, o uso dessas tecnologias ainda é imaturo, mesmo com os investimentos crescendo de forma constante.
Muitas organizações estão testando casos de uso de IA e iniciativas de prova de conceito (PoC), mas ainda não capacitaram plenamente seus colaboradores para utilizar a IA de forma eficaz e em escala. Esse é o grande desafio.
O desafio da capacitação em IA
Antes de entrar em como preparar os colaboradores para atuar de forma eficiente com IA, vale analisar algumas das dificuldades que as empresas enfrentam nesse processo.
Grande parte do problema vem da própria complexidade da IA. Na maioria dos contextos, excluindo casos mais simples que algumas organizações já utilizam há anos, como modelos de análise preditiva, a IA representa um tipo de tecnologia fundamentalmente novo. A maioria dos profissionais têm pouca ou nenhuma experiência prática com IA, e não é realista esperar que compreendam como gerenciar e utilizar essas soluções de forma eficaz sem qualquer tipo de apoio organizacional.
Além disso, a adoção efetiva de IA exige mudanças de processo, já que pode gerar novos tipos de automação que afetam fluxos de trabalho. No desenvolvimento de ferramentas ou serviços de IA, por exemplo, o processo se assemelha em vários aspectos à engenharia de software tradicional, envolvendo práticas como CI/CD, controle de versão e metodologias ágeis.
No entanto, a IA também introduz requisitos adicionais, como gestão de dados, treinamento de modelos e necessidades de customização, que não fazem parte do ciclo tradicional de desenvolvimento de software (SDLC). Por isso, não é possível simplesmente encaixar o desenvolvimento de IA nos processos já existentes; é necessário refiná-los para dar suporte adequado à IA.
Dicas para estruturar a capacitação em IA
Fazer esse tipo de mudança exige tempo e esforço, mas com as estratégias certas de capacitação em IA, as empresas conseguem superar os desafios.
Como existem dois perfis distintos de profissionais que interagem com IA — equipes técnicas que desenvolvem, dão suporte e gerenciam a tecnologia, e usuários finais não técnicos — as boas práticas de capacitação podem ser organizadas em dois blocos, um para cada perfil.
Capacitação das equipes técnicas
Em muitos aspectos, preparar equipes técnicas para dar suporte eficaz à IA é o maior desafio, já que esses profissionais precisam entender as particularidades do funcionamento das soluções de IA e lidar com os riscos específicos que elas trazem. Os passos a seguir ajudam nesse processo.
1. Unificar desenvolvimento e operações de IA
Em muitas empresas, o desenvolvimento de modelos de IA acontece de forma separada do suporte após a entrada em produção. Em casos mais críticos, sequer existe uma estratégia clara para as operações de suporte à IA.
Para resolver esse problema, é essencial adotar uma abordagem unificada para desenvolvimento e operações de IA. Isso pode ser feito com práticas como LLMOps, que integra desenvolvimento, implantação e operação de soluções de IA, de forma semelhante ao que o DevOps faz ao aproximar desenvolvimento e sustentação de software.
2. Descontinuar soluções de IA inadequadas
À medida que as empresas evoluem da experimentação para o uso de IA em produção, muitas percebem que os modelos ou ferramentas inicialmente adotados não são os mais adequados para suas necessidades. Para evitar manter tecnologias desnecessárias, o que aumenta o esforço de manutenção das equipes técnicas e amplia o risco de uso indevido de dados, é importante avaliar quais soluções de IA ainda fazem sentido e desativar aquelas que não agregam mais valor.
3. Isolar dados sensíveis
Para reduzir riscos de segurança e privacidade, as equipes técnicas precisam impedir que informações sensíveis sejam expostas a modelos ou serviços de IA que não deveriam ter acesso a esses dados.
Apenas orientar colaboradores não técnicos a evitar práticas de risco, como inserir dados proprietários em ferramentas de terceiros, não é suficiente. Times de dados e privacidade precisam investir em controles automatizados que reduzam o risco de uso inadequado de informações pela IA.
4. Gerenciar os impactos éticos da IA
Serviços de IA podem gerar diversos desafios éticos, como o risco de produzir conteúdos enviesados em função de vieses presentes nos dados de treinamento ou nos parâmetros dos modelos. Esse é um ponto frequentemente negligenciado pelas empresas, mas essencial para quem deseja escalar o uso de IA com responsabilidade.
Por isso, as equipes técnicas precisam aprender a avaliar os resultados gerados pelos modelos, identificar possíveis vieses e, quando necessário, ajustar e reimplantar os modelos para corrigir esses problemas.
5. Investir em gestão de produto
No contexto do desenvolvimento de IA, a gestão de produto é especialmente crítica, dado o papel central do feedback dos usuários em processos como o ajuste fino dos modelos. As empresas precisam garantir investimento adequado em especialistas de produto capazes de orientar o desenvolvimento de soluções de IA alinhadas às reais necessidades do negócio.
Capacitação em IA para usuários finais
Ensinar usuários finais a tirar o melhor proveito da IA tende a ser mais simples, especialmente quando as equipes técnicas fazem um bom trabalho ao disponibilizar as soluções corretas. Ainda assim, existem áreas-chave em que colaboradores não técnicos podem ser capacitados.
1. Definir diretrizes claras de uso permitido
A organização deve estabelecer políticas claras que definam quais ferramentas e serviços de IA podem ser utilizados pelos usuários finais e em quais condições.
Isso inclui orientar sobre os riscos de compartilhar dados proprietários com fornecedores de IA que não ofereçam garantias adequadas de segurança. Em alguns casos, o uso de determinadas soluções pode ser totalmente proibido, e os colaboradores precisam conhecer essas regras.
2. Ensinar a gerenciar os resultados gerados pela IA
Assim como inserir dados sensíveis em sistemas de IA é arriscado, o tratamento inadequado das saídas também pode gerar problemas. Os usuários finais devem entender, por exemplo, os riscos de armazenar resultados gerados por IA em locais inseguros quando esses dados forem sensíveis.
Também é importante que compreendam os desafios éticos relacionados a vieses, já que, embora as equipes técnicas reduzam esses impactos, não é possível eliminá-los completamente. Os usuários precisam saber identificar resultados que possam refletir algum tipo de viés.
3. Ajudar os colaboradores a encontrar as soluções de IA disponíveis
Um passo básico, mas frequentemente esquecido, é garantir que os usuários saibam onde encontrar as soluções de IA disponíveis na empresa. Em grandes organizações, isso pode ser um desafio, já que nem sempre fica claro onde acessar os modelos ou serviços implantados. Sem essa visibilidade, os colaboradores deixam de aproveitar ganhos de produtividade e podem recorrer a ferramentas de terceiros não aprovadas.
Criar um catálogo de soluções aprovadas ajuda os profissionais a encontrar o que precisam. Melhor ainda é usar a própria IA para implantar assistentes que orientem os usuários, de forma proativa, sobre as ferramentas e serviços autorizados.
Transforme capacitação em impacto
As empresas podem desenvolver e implantar soluções de IA continuamente, mas, sem capacitar seus colaboradores para gerenciar e utilizar essas soluções de forma eficaz, correm o risco de investir pesado e obter retornos limitados. Por outro lado, quando a capacitação é feita de forma estruturada, as organizações se posicionam para extrair o máximo valor da IA, mantendo seus riscos sob controle.
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