Após dois anos e meio de atividade como startup e de plena adoção da IA, a empresa tornou-se, na verdade, mais "tradicional".

Autor: Digital Life Kazik

Hoje é um dia muito especial.

Como já estou à frente da minha empresa há dois anos e meio, este é oficialmente o Ano da Terra.

Ao longo dos últimos dois anos e meio, a empresa enfrentou muitas tempestades e inúmeras situações de vida ou morte, mas, felizmente, sobreviveu.

Além disso, estou bem, e a empresa voltará a funcionar em breve.

Devido ao crescente número de funcionários, embora a equipe e os negócios tenham se expandido com muita cautela, ainda não há espaço suficiente para todos. Por isso, mudamos de escritório no final do ano passado, mas agora precisamos nos mudar para um novo local.

Estava conversando com alguns amigos outro dia, e todos nós ficamos um pouco surpresos. Eles disseram: "Vocês têm usado tanta IA, por que ainda estão contratando? Teoricamente, não deveria haver cada vez menos pessoas e escritórios cada vez menores? Não deveria haver uma dúzia de pessoas sentadas em uma sala, cada uma liderando uma dúzia de funcionários digitais, fazendo o trabalho que antes era de centenas de pessoas?"

Isso é inteligência artificial! Parece tão avançado e atraente.

Eu disse: "Bobagem."

A realidade é que nossa taxa de penetração de IA agora é de quase 100%. Quase todos na empresa estão usando diversos agentes. Todas as áreas, incluindo finanças, RH, jurídico, negócios, corretagem, operações, etc., utilizam agentes para criar todos os tipos de processos e ferramentas.

No entanto, existem algumas coisas que não podem ser aceleradas pela IA, e essas coisas se tornaram as mais importantes para nossos funcionários humanos.

Quanto mais avançada a IA se torna, mais a utilizamos, mas, na minha opinião e na de todos, estamos nos tornando cada vez mais "tradicionais".

Este é um fenômeno muito interessante. Em entrevistas realizadas há alguns dias e em jantares com alguns amigos ontem à noite, todos estavam bastante preocupados com a transformação das empresas pela IA, então conversaram comigo frequentemente sobre isso e me perguntaram por que eu não havia registrado essas experiências.

Assim, nesta ocasião do primeiro aniversário da minha empresa, gostaria de aproveitar a oportunidade para compartilhar como, sendo uma empresa pequena e relativamente tradicional com menos de 40 pessoas, utilizamos a IA em nossa estrutura organizacional.

É claro que não estou na posição de um suposto chefe bem-sucedido para dizer a todos como administrar uma empresa; estamos longe disso. Na verdade, não somos bem-sucedidos de forma alguma. Apenas sinto que posso compartilhar um pouco da minha experiência com vocês.

Então, vamos começar.

I. Integração completa de IA

Já me deparei com inúmeras empresas em que, quando os gestores falam sobre a adoção de IA, a primeira reação costuma ser notavelmente semelhante: construir um sistema ou encontrar uma pessoa responsável e estabelecer uma plataforma de IA.

Isso parece profissional e me faz sentir muito segura.

Compreendo perfeitamente essa ideia; fizemos o mesmo há muito tempo, quando eu prestava serviços de consultoria.

No entanto, descobrimos mais tarde que esse método tinha suas desvantagens.

Aparentemente, é a mais organizada, mas também é a que tem maior facilidade para transformar a IA em mais um centro de agendamento dentro da empresa.

Por exemplo, se um profissional de RH se deparar com um problema na triagem de candidatos baseada em IA, ele deve primeiro apresentar suas necessidades.

Ou, se uma empresa quiser criar uma ferramenta de análise de IA para um cliente, primeiro deve elaborar um documento de requisitos.

O problema ocorre na linha de frente dos negócios, mas os requisitos precisam passar por várias camadas de pessoas antes de chegar à pessoa que realmente cria a ferramenta.

Todos sabemos que informações se perdem; a cada transmissão, grande parte do contexto se perde, e quando algo finalmente é produzido, o mundo já mudou a ponto de ser irreconhecível.

O mais problemático é que os funcionários da linha de frente se tornarão cada vez mais hábeis em fazer exigências, enquanto aqueles na plataforma intermediária se tornarão cada vez mais hábeis em usar IA.

No final das contas, apenas algumas pessoas na empresa realmente possuem habilidades criativas.

Mas não acho que as organizações na era da IA devam ser assim. Deveriam ser organizações onde todos possam usar IA ou criar ferramentas para resolver problemas, em vez de se limitarem apenas às chamadas plataformas de IA.

Assim, mais tarde, seja na minha própria empresa ou conversando com amigos que possuem empresas, eu daria conselhos muito comedidos.

Empresas com menos de 100 funcionários originais devem ter cautela ao estabelecer uma plataforma de IA.

Não é que as plataformas de IA sejam inúteis. Sistemas de grande escala, como o Lark, softwares financeiros e infraestruturas unificadas de permissões e segurança, certamente exigem pessoal especializado para gerenciá-los.

No entanto, essa chamada plataforma intermediária deve ser o mais fina possível.

Ela protege permissões, segurança, custos, padrões de dados e limites inegociáveis, além de resolver alguns problemas de servidor e token para todos. Os problemas restantes, intimamente ligados aos negócios e que mudam constantemente, devem ser resolvidos pelas pessoas mais próximas do problema, utilizando IA.

Não importa se você usa um agente diretamente, cria uma ferramenta baseada em agente ou realiza web scraping, scripting ou RPA, o importante é que você resolva o problema por conta própria.

Porque só eles conseguem realmente entender onde estão os pontos problemáticos, minimizando assim o vazamento de informações durante a comunicação.

Então, na nossa empresa, as coisas podem ser bem brutais. Muitas coisas e processos precisam ser otimizados, mas não existe um cargo específico para ajudar a desenvolver soluções. Os únicos que podem resolver esses problemas são você mesmo e o Agente. Seja Codex, Workbuddy, Claude Code ou qualquer outra plataforma, não importa, o importante é que a equipe de negócios resolva os problemas por conta própria.

É provável que esse processo seja muito desagradável no início.

Algumas pessoas não conseguem descrever, algumas têm medo de código e outras gastam muito tempo criando algo pequeno e quase inutilizável.

Em muitos casos, a primeira vez que se utiliza um agente para resolver uma tarefa é mais lenta do que fazê-la manualmente.

Mas essa falta de jeito é particularmente importante.

Acredite, a IA não é tão complicada assim. Quando alguém transforma os problemas que encontra no trabalho em algo funcional pela primeira vez, mesmo que seja algo imperfeito, a percepção que essa pessoa tem do próprio trabalho vai mudar.

Anteriormente, ele só conseguia tolerar os procedimentos e as partes com as quais estava insatisfeito.

Agora, pela primeira vez, ele percebeu que podia mudar o processo por si mesmo.

Mais tarde, percebi que o aspecto mais valioso que a IA traz para os funcionários comuns pode não ser apenas a eficiência, mas também um senso de autonomia há muito perdido.

Recomendo fortemente que todos usem o Agente para otimizar aspectos do seu trabalho que considerem insatisfatórios.

É isso que eu considero impulsionado por IA, então agora aprecio mais a estrutura de "plataforma intermediária fina, linha de frente robusta".

II. Os dados impulsionam tudo.

É claro que enviar um agente para cada pessoa não criará automaticamente uma organização da chamada era da IA.

Muitas empresas me procuram para discutir IA e, ao ouvi-las, sempre me deparo com a mesma pergunta.

Eles não têm dados.

No passado, não havia transcrições completas das reuniões, as comunicações com os clientes ficavam dispersas em diferentes registros de bate-papo e nem mesmo os contratos e orçamentos podiam ser encontrados em uma versão unificada. Não havia revisão pós-projeto após a conclusão do mesmo.

Muitas das experiências mais importantes existem apenas na mente de alguns funcionários veteranos.

Isso é completamente inútil; não é um agente de forma alguma.

Em relação à organização, agora tenho ainda mais convicção de que:

O agente não é tão importante; o que realmente importa são os dados.

Pessoalmente, acredito na emergência de dados.

Nós da Virtual Media trabalhamos com MCNs (Multi-Create Networks) e já contratamos centenas de blogueiros e estabelecemos parcerias com quase uma centena de marcas.

Faremos o possível para preservar dados de conteúdo, dados comerciais e dados de cooperação anteriores como ativos de dados dentro de nossa organização.

Além disso, os elementos que forem difíceis de enquadrar em campos padrão serão tratados como características, rotulados como tags não estruturadas e, em seguida, inseridos uniformemente em tabelas multidimensionais do Lark.

Sem mencionar que todas as nossas transcrições completas de reuniões, documentos, conhecimentos e procedimentos operacionais padrão também serão adicionados à base de conhecimento.

A rotina diária da nossa equipe de gestão agora consiste em marcar muitos dos blogueiros com quem trabalhamos.

Fazer isso certamente é cansativo.

Muitos registros não mostram seu valor agora, e as tags não podem ser aplicadas perfeitamente na primeira tentativa. Mesmo um detalhe salvo hoje pode ser inútil por seis meses.

Mas ainda acho que devemos salvá-lo.

Porque o que uma empresa realmente possui nunca é apenas o dinheiro em sua conta, os equipamentos em seu escritório e a lista de funcionários.

E todos os dados e contexto que você acumulou ao longo dos anos.

É possível comprar modelos, comprar fichas e o Codex pode ser usado por todas as empresas.

Mas acredite, o contexto que uma empresa deixa para trás ao longo de inúmeros dias específicos é algo que quase nunca pode ser comprado externamente.

Portanto, a estratégia que implementei internamente foi a de reter tudo o que deveria ser retido.

No entanto, o chamado "armazenar tudo" não significa simplesmente jogar tudo em uma base de conhecimento ou tabela multidimensional e considerar o trabalho concluído.

Como existem muitos conflitos no mundo real, regras antigas frequentemente se misturam com regras novas, assim como acontece com o código que geramos com o Vibe Coding. Por exemplo, dois departamentos podem ter interpretações diferentes da mesma métrica, e modelos de contrato desatualizados ainda podem aparecer no topo dos resultados de busca. Os agentes não ajudarão as organizações a lidar com esse caos.

O programa simplesmente escolherá a opção que mais se assemelha à resposta e, em seguida, executará a correção de erro na velocidade da inteligência artificial.

Portanto, os dados que armazenamos devem ter uma origem, um período de tempo e uma pessoa responsável.

Precisamos ousar descartar coisas antigas, alguém precisa arbitrar opiniões conflitantes, e decisões que realmente afetam dinheiro, contratos e pessoas precisam ser revisadas regularmente, e os dados, limpos.

É importante entender que um agente não transformará automaticamente uma empresa caótica em uma empresa sofisticada e organizada.

A governança de dados por trás disso é o trabalho árduo, cansativo e desagradável que realmente existe, mas também é uma condição suficiente e necessária para que uma organização dê um salto em direção à IA.

III. Retornando à essência da posição

Assim que os dados foram gradualmente ficando disponíveis e os agentes foram de fato designados para cada função, outra coisa interessante aconteceu.

As pessoas não se tornaram mais parecidas com máquinas.

Em vez disso, estão se tornando cada vez mais parecidos com os humanos.

Por exemplo, um profissional da área de negócios pode gastar 50% do seu tempo organizando dados, criando tabelas, pesquisando informações e revisando contratos, enquanto os outros 50% são dedicados a visitar clientes.

O agente já terá realizado a maior parte do trabalho inicial, portanto, poderá ocupar apenas 20% do tempo. Os 80% restantes podem ser utilizados para reuniões com o cliente, compreensão das suas preocupações e elaboração de uma solução mais abrangente e detalhada.

Nosso agente também.

No passado, eles gastavam muito tempo coletando dados, organizando registros e confirmando informações repetidamente. Agora, essas tarefas podem ser gradualmente transferidas para o agente, permitindo que ele converse com mais um blogueiro, ouça com mais atenção o status recente da outra pessoa e dedique mais tempo a cultivar um relacionamento que é difícil de quantificar.

Recursos Humanos, jurídico, conteúdo e operações são essencialmente a mesma coisa.

A IA se destaca na execução de tarefas que podem ser descritas, repetidas e verificadas.

À medida que essas tarefas são desmembradas camada por camada, o que finalmente se revela é precisamente o que é mais difícil de acelerar.

Comunicação sincera entre pessoas.

Isso é especialmente verdade para uma empresa como a nossa, cujo negócio é muito tradicional e quase inteiramente B2B.

Por exemplo, se um cliente ainda está disposto a atender sua ligação depois que um problema ocorreu.

Se um blogueiro está disposto a dedicar os próximos anos a você, etc.

O Codex pode ajudar você a preparar materiais, lembrar detalhes e revisar cada comunicação.

Mas isso não pode tomar o seu tempo nem se comunicar com a outra pessoa pessoalmente por você.

Por isso sempre digo que, na era da IA, a confiança e a marca são mais preciosas que diamantes.

É muito difícil acumular essas coisas; sempre exige muito tempo para gerenciá-las.

Ao servir alguém, você ganha um ponto por cumprir suas promessas. Ganha outro ponto por resolver problemas com coragem em vez de fugir. Ganha mais um ponto por estar genuinamente presente para ajudar quando a pessoa está passando por um momento difícil, em vez de apenas oferecer desculpas educadas.

É incrivelmente lento.

Ironicamente, quanto mais rápida a IA se torna, mais cara ela fica.

É por isso que, quanto mais agentes tivermos, mais tradicional a empresa se torna.

O mundo dos negócios se assemelha mais à pessoa do passado, que precisava sair constantemente e se reunir com clientes.

O agente agora se assemelha mais à pessoa que realmente precisava conhecer o blogueiro, compreendê-lo e acompanhá-lo em sua jornada.

Os gestores estão cada vez mais impossibilitados de se esconder atrás de relatórios; eles precisam confrontar conflitos, tomar decisões e arcar com as consequências.

A inteligência artificial resolveu todos os problemas relacionados à eficiência e trouxe à tona a relação mais antiga entre as pessoas.

IV. Tempo economizado

Neste ponto, surge uma pergunta bastante incômoda.

É aí que acaba sendo usado o tempo economizado pelo agente.

Muitas empresas falam sobre IA, e seu cálculo favorito é o de economia de horas de trabalho.

Um processo que antes levava 4 horas agora leva apenas 20 minutos. Uma função que antes atendia 20 pessoas agora pode atender 50. Um plano que antes levava dois dias para ser elaborado agora pode ser redigido em meia hora.

Esses números são certamente importantes.

Mas se o tempo economizado for eventualmente preenchido com mais reuniões, mais relatórios, mais aprovações e mais formulários que ninguém lê, então a empresa simplesmente ficará mais ocupada.

Se um funcionário que costumava fazer 5 tarefas por dia agora precisa fazer 20 tarefas por causa do uso de um agente, e todas as 20 tarefas precisam ser enviadas imediatamente, ele não sentirá que a tecnologia o libertou.

Ele apenas sentiria que o chicote havia ficado mais rápido.

Acho que esse é um aspecto que um chefe pode facilmente ignorar.

Do ponto de vista da empresa, o aumento da eficiência parece, naturalmente, algo positivo.

Ficaremos entusiasmados, sentindo que novas fronteiras foram abertas e que agora podemos fazer muitas coisas que não podíamos fazer no passado.

Eu mesmo faria isso.

Se você tem mais recursos, quer realizar mais projetos. Da mesma forma, se um agente consegue atender mais blogueiros, ele quer fechar contratos com mais blogueiros; se uma equipe de desenvolvimento de negócios consegue processar mais informações, ela quer alcançar mais clientes; e se a produção de conteúdo é mais rápida, ela quer abordar mais tópicos.

As habilidades adquiridas foram rapidamente substituídas por novas ambições.

Acho que esse é provavelmente um dos motivos pelos quais temos cada vez mais funcionários e precisamos mudar de escritório.

A IA não necessariamente tornará as empresas menores.

O que isso provavelmente amplifica em primeiro lugar é a ambição da empresa e do seu chefe.

Anotei isso para me lembrar.

Ter ambição não é errado; uma empresa deve seguir em frente.

Mas se cada ganho de eficiência se traduzir, em última análise, em números maiores, cronogramas mais apertados e mais trabalho, então o que chamamos de processos orientados por IA nada mais são do que mais horas extras, que são mais difíceis de recusar para o funcionário médio.

Por isso, na empresa, estou cada vez menos inclinado a perguntar quantas horas o agente economizou.

O que eu realmente quero perguntar é: quem, no fim das contas, fica com todas essas horas?

Devolva tempo de negócios ao cliente.

Devolva o tempo do agente ao blogueiro.

Devolva o tempo do RH aos funcionários que realmente precisam ser ouvidos.

Devolvam o tempo necessário para julgamentos complexos, em vez de revisarem mecanicamente o formato da 27ª edição.

Devolva o tempo da equipe de conteúdo para que eles possam se dedicar a experiências, curiosidade e assuntos que realmente valham a pena escrever.

Isso também devolve parte do tempo livre da pessoa comum para si mesma.

Ele pode aprender algo novo, desempenhar melhor suas funções e ir para casa mais cedo para fazer uma refeição adequada.

Os gestores frequentemente confundem funcionários com produtividade.

Mas acho que as pessoas não são como baterias à espera de serem descarregadas completamente por agentes.

Na minha opinião, o maior valor organizacional da IA é que todos deveriam ter uma paixão e um prazer mais genuínos por ela.

Só assim você poderá recuperar sua curiosidade sobre o mundo e construir mais confiança ao interagir com os outros.

V. O que é um gerente?

Em seguida, vem a parte mais cruel: os próprios gestores.

No passado, um gerente podia facilmente demonstrar seu valor atribuindo tarefas.

Realizar reuniões, incentivar o progresso, coletar relatórios diários, processar aprovações, dividir uma tarefa em 10 etapas e, em seguida, verificar se todos seguiram rigorosamente essas 10 etapas.

No entanto, como os agentes consomem grande parte do trabalho de execução, essa gestão torna-se cada vez mais complicada.

Os funcionários trazem suas próprias ferramentas Codex, o que lhes permite estudar materiais, desenvolver soluções, escrever scripts e executar um processo que antes exigia vários departamentos.

Neste momento, o que os gestores realmente precisam fazer é não tomar tantas medidas.

Em vez disso, deveríamos perguntar:

Qual é exatamente o objetivo?

O que absolutamente não pode estar errado?

Que riscos uma empresa pode assumir?

Até que ponto o resultado deve ser considerado perfeito?

Em caso de acidente, quem toma a decisão final?

Se algo der errado, quem assumirá a responsabilidade?

Acho essas coisas particularmente difíceis e não tenho absolutamente nenhuma maneira de fazer uma apresentação de PowerPoint decente.

Mas essa é a realidade da gestão.

Um gerente que não sabe como escrever um Prompt ainda tem tempo para aprender.

Se um gerente não consegue definir metas com clareza, não consegue tomar decisões e só culpa os subordinados quando surgem problemas, então acho que nem mesmo o agente mais poderoso poderá salvá-lo.

Às vezes, chego a sentir que o maior impacto da IA nos gestores não tem nada a ver com o fato de as ferramentas serem novas ou não, mas sim com o fato de que, na era da IA, muitas incompetências que antes estavam ocultas nos processos são gradualmente expostas pela IA.

No passado, poderíamos dizer que não tínhamos pessoal suficiente, que a informação não estava devidamente organizada ou que a execução nas etapas seguintes não estava em vigor.

Mas agora, do que você está falando?

Depois que o agente reuniu todas as informações, apresentou soluções e reduziu os custos de execução, o que resta a dizer se você ainda não consegue tomar aquela última decisão indecisa?

O mesmo se aplica a mim.

Não posso esperar que todos sejam criativos por iniciativa própria e, ao mesmo tempo, exigir que cada detalhe seja feito de acordo com as minhas ideias.

Não posso dizer que sou orientado para resultados ao julgar uma pessoa pelas suas horas extras, pela velocidade de resposta às mensagens e pela sua expressão de estar ocupado.

Não posso simplesmente abandonar metas pouco claras e depois usar a desculpa de que você precisa aprender a usar IA para transferir a responsabilidade da gestão para os funcionários.

Esses são, na verdade, sinais da minha extrema incompetência.

Portanto, a forma como as organizações evoluirão na era da IA muitas vezes depende de como a empresa era antes.

Uma empresa que não confia nas pessoas utilizará agentes para realizar um monitoramento mais detalhado.

Um chefe acostumado a ter o controle usará um agente para emitir ordens mais rapidamente.

Somente uma empresa disposta a respeitar as pessoas poderá realmente transformar agentes em ferramentas nas mãos de funcionários comuns.

A IA nunca trará automaticamente uma gestão avançada.

Isso revelará apenas o lado oculto da lua.

VI. O que um recém-chegado deve fazer?

Essa é uma área em que estamos tendo dificuldades, mas também é algo que estamos tentando resolver. Quando contratamos alguém novo, não sabemos como treiná-lo. Por exemplo, um recém-chegado à área de conteúdo pode começar buscando informações, revisando títulos, compilando estudos de caso e escrevendo rascunhos iniciais. Um novo profissional de desenvolvimento de negócios começaria organizando informações de clientes, participando de reuniões, redigindo atas e revisando propostas. Um novo profissional da área jurídica começaria lendo os contratos e termos mais básicos.

Essas tarefas são tediosas e, às vezes, exaustivas.

Mas, no passado, uma pessoa frequentemente desenvolvia seus sentidos por meio dessas tarefas aparentemente banais.

Mas agora, nosso agente consegue dar aos recém-chegados uma resposta de 80 pontos em apenas alguns minutos.

É especialmente agradável a curto prazo.

Um novo funcionário pode ser capaz de produzir algo na primeira semana que levaria seis meses para ser concluído no passado. Do ponto de vista da empresa, isso reduz os custos de treinamento, e o novo funcionário sente que de repente se tornou muito mais capaz.

Mas uma melhora repentina na produção não significa necessariamente que a pessoa tenha realmente amadurecido.

Se ele não tivesse passado por esse trabalho fundamental, não teria tido nenhuma chance de entender por que o agente fazia o que fazia, e quando a IA desse uma resposta errada que parecia muito com a correta, ele nem sequer pensaria duas vezes.

O que mais me preocupa não é que os recém-chegados não saibam usar a IA.

O que eu temo é que ele use apenas IA e nunca tenha a oportunidade de desenvolver seu próprio discernimento.

Porque, falando francamente, os recém-chegados são sempre o grupo mais frágil em uma organização.

Muitas vezes, ele se sentia bastante perdido, sem saber que perguntas fazer, quais regras haviam expirado ou se realmente tinha autoridade para tomar decisões quando seu líder lhe dizia para "fazer sozinho".

Um agente fornece resultados, mas isso não lhe confere necessariamente a capacidade de arcar com as consequências.

Se a empresa olhar apenas para os resultados, ele pode se deixar levar por essa resposta de 80 pontos até cometer um erro grave em um ponto muito importante, e então a empresa perguntará: "Por que você não entende isso?"

Portanto, também estou muito preocupado, pois isso é muito prejudicial ao crescimento dos recém-chegados.

Na nossa empresa, tenho pensado em como reformular o caminho para o crescimento dos novos funcionários.

Este caminho certamente não tem como objetivo fazer com que os recém-chegados continuem realizando trabalhos árduos e sem sentido, nem visa empurrar as pessoas de volta à era do trabalho manual para aprimorarem suas habilidades.

Em vez disso, dedicamos o máximo de tempo possível para que ele explique por que o agente fez o que fez, para que compare diferentes soluções, para que conheça o cliente pessoalmente, para que veja as consequências do erro, para que faça um julgamento quando alguém o apoia e para que assine o produto final.

Penso que o que um recém-chegado precisa nunca é apenas de uma produção mais rápida.

Ele precisa cometer alguns erros com segurança, precisa ser corrigido por alguém que realmente o entenda e precisa saber que um dia ele também poderá ser aquele que apoia os outros.

É fácil dar a um recém-chegado um agente que consiga produzir uma resposta de 80 pontos.

Dar-lhe um caminho para se tornar um mestre é verdadeira gestão.

VII. Nossa Essência

Então, voltando ao início, é por isso que eu disse que quanto mais IA tivermos em nossa empresa, mais nos assemelharemos a uma empresa tradicional.

Porque, uma vez que a IA acelere tudo o que pode ser acelerado, as partes verdadeiramente difíceis de uma organização, que não podem ser aceleradas pela IA, finalmente emergirão.

Os dados podem ser organizados automaticamente, mas a confiança não.

Contratos podem ser gerados rapidamente, mas a responsabilidade não.

A comunicação sincera entre pessoas é impossível. Assim como as informações do cliente podem certamente ser analisadas, se um cliente ainda estará disposto a confiar em você quando receber más notícias é algo que não pode ser calculado apenas por meio de análise.

Essas coisas são antigas, lentas e sem graça.

Mas o destino de uma pequena empresa muitas vezes depende dessas coisas.

Para a nossa empresa, não somos uma dessas empresas com barreiras tecnológicas. Somos apenas uma pequena empresa nesta era que está tentando conquistar um pequeno espaço no mercado, apoiar nossos parceiros e encontrar nosso próprio caminho para sobreviver.

Sobrevivemos porque ainda temos clientes dispostos a confiar seus orçamentos a nós, blogueiros dispostos a confiar suas carreiras a nós, líderes do setor dispostos a trabalhar conosco em eventos presenciais e até mesmo em programas de variedades, e um grupo de colegas dispostos a acreditar que podemos continuar trabalhando juntos para "conectar tudo na era da IA".

Portanto, estou cada vez mais convencido de que o verdadeiro valor dos dados, dos agentes e da automação em uma organização não deve estar em remover as pessoas do processo.

Criamos tantas tags de blogueiros não para que um dia não precisemos mais conhecer os blogueiros.

Foi precisamente para que, quando seu agente o encontrasse, ele pudesse entender melhor o que havia vivenciado no passado e do que precisava agora.

As empresas pedem aos agentes que compilem informações sobre os clientes, não para que nunca mais os vejam.

É precisamente para que, quando você se sentar diante de um cliente, não precise perder tempo com tarefas que deveriam ter sido feitas com antecedência.

Guardamos atas de reuniões, documentos e procedimentos operacionais padrão não para que a organização possa depender exclusivamente do sistema.

O objetivo é garantir que os recém-chegados não precisem implorar por ajuda ou começar do zero, evitando as armadilhas que todos os outros já enfrentaram.

A IA é responsável por eliminar perdas desnecessárias nas interações entre humanos.

Em seguida, dê a uma pessoa mais tempo para realmente conhecer a outra.

Essa é a nossa verdadeira natureza.

Não somos uma superempresa capaz de operar sozinha na nuvem com apenas algumas dezenas de funcionários.

Somos um grupo de pessoas comuns que, com a ajuda da tecnologia mais avançada desta era, nos esforçamos para fazer bem algumas coisas muito tradicionais.

Servir bem um cliente, acompanhar bem um blogueiro, orientar bem um recém-chegado, cumprir uma promessa e tornar a vida melhor para aqueles com quem você trabalha.

Portanto, estamos usando IA cada vez mais e nos tornando cada vez mais tradicionais, mas não acho que isso seja uma regressão.

É que a tecnologia vai gradualmente removendo a camada superficial de eficiência.

Finalmente percebemos com clareza o que é mais essencial entre as pessoas.

Para concluir

Ao refletir sobre os últimos dois anos e meio enquanto escrevo isto, fico bastante emocionado.

Já vivenciamos muitas crises de vida ou morte e tomamos muitas decisões erradas.

Embora eu ainda esteja vivo e prestes a me mudar para um escritório maior, não me atreveria a dizer que encontramos a resposta certa.

Não sei se a adoção completa da IA é adequada para todas as empresas.

Não sei se uma plataforma intermediária enxuta e uma estrutura de linha de frente robusta constituem uma boa abordagem organizacional para a era da IA.

Não tenho ideia se o plano de carreira que criamos para os novos funcionários vai funcionar no final das contas.

Mas há pelo menos uma coisa da qual estou cada vez mais certo agora.

A mudança organizacional na era da IA pode envolver superficialmente alterações em ferramentas, processos, dados e eficiência, mas, em última análise, testa como uma empresa trata seus funcionários.

Você está disposto a entregar o poder da criação àqueles que estão na linha de frente?

Você estaria disposto a devolver o tempo economizado pelo agente aos seus clientes, blogueiros, funcionários e à sua vida?

Você está disposto a dar espaço para um recém-chegado cometer erros e crescer enquanto ele ainda é imaturo?

Eles também estão dispostos a se apresentar e assumir a responsabilidade pelas consequências, em vez de se esconderem atrás de processos e relatórios, quando surgem problemas?

São esses fatores que determinam o que uma empresa se tornará no futuro.

Por fim, gostaria de concluir este artigo com uma citação de *Longe de Casa*, de Antoine de Saint-Exupéry.

Ele disse:

"A grandeza de uma profissão pode residir, antes de tudo, na capacidade de conectar pessoas. Existe apenas um verdadeiro luxo no mundo, e esse luxo é o relacionamento entre as pessoas."

No passado, quando lia palavras assim, talvez as achasse bastante românticas.

Mas depois de administrar a empresa por dois anos e meio, vivenciando momentos em que a empresa poderia não sobreviver e observando o número de pessoas ao meu redor aumentar gradualmente, agora sinto que essa afirmação é verdadeira.

Por fim, poderemos criar segmentos especiais no futuro para compartilhar como nossos colegas de diversas áreas, como finanças, jurídico, RH, operações e negócios, utilizam a IA. Pessoalmente, acho muito inspirador ver como eles a utilizam.