Comprar licenças de ferramentas de inteligência artificial é a parte mais fácil da adoção, e Murilo Moura Alencar, C-Level e board member, relata que muitas empresas param justamente aí. O relatório Work Trend Index 2024, da Microsoft e do LinkedIn, apontou que 75% dos profissionais do conhecimento já usavam IA generativa no trabalho, mas apenas 39% dos usuários tinham recebido algum treinamento da empresa.
O resultado é um uso desigual: algumas pessoas extraem muito valor das ferramentas, outras desistem após poucas tentativas e muitas usam sem entender os riscos. A seguir, quatro passos para transformar acesso em competência.
Comece pelo diagnóstico
Antes de montar qualquer treinamento, vale entender como a equipe já usa a IA. Murilo Alencar revela que uma pesquisa curta pode revelar quais ferramentas são usadas, para quais tarefas, com que frequência e quais são as principais dúvidas e receios.
Esse levantamento evita dois erros comuns: ensinar o básico a quem já usa bem as ferramentas e pressupor familiaridade de quem nunca as experimentou. Também ajuda a identificar pessoas que já descobriram bons usos por conta própria e podem compartilhar o que aprenderam. O mesmo levantamento, repetido alguns meses depois, serve para medir a evolução da equipe.
Ensine a partir das tarefas de cada área
Treinamentos genéricos sobre o que é inteligência artificial costumam gerar interesse, mas pouca mudança prática. O aprendizado se fixa quando as pessoas veem a ferramenta resolvendo problemas do próprio trabalho.
Murilo Alencar sugere organizar a capacitação por função. A equipe financeira aprende a analisar planilhas e resumir relatórios. O atendimento pratica a redação de respostas e a consulta a bases de conhecimento. Os desenvolvedores exploram revisão de código e documentação. Cada grupo sai com exemplos aplicáveis no dia seguinte, o que aumenta a chance de a ferramenta virar hábito.
Inclua limites e riscos desde o início
Saber usar também significa saber quando não usar. A capacitação precisa abordar quais dados nunca podem ser inseridos nas ferramentas, por que respostas devem ser conferidas antes de chegar aos clientes e como reconhecer informações inventadas com aparência de verdade.
Tratar esses temas desde a primeira sessão, e não como apêndice, evita que a pressa por resultados leve a vazamentos ou erros públicos. Além disso, como salienta Murilo Alencar, também dá segurança a quem tem receio da tecnologia, porque deixa claro onde estão as regras. Uma política interna curta, apresentada durante o treinamento, ajuda a fixar esses limites.
Forme multiplicadores internos
Nenhum treinamento inicial cobre todas as situações. Pessoas que dominam as ferramentas e conhecem bem o trabalho de suas áreas podem atuar como pontos de referência, respondendo dúvidas e compartilhando novos usos.
Na visão de Murilo Moura Alencar, reconhecer formalmente esse papel, com tempo reservado na agenda e visibilidade para a contribuição, faz diferença. Sem isso, os multiplicadores acabam sobrecarregados e o conhecimento volta a se concentrar em poucas pessoas. Encontros periódicos, curtos e abertos a toda a empresa, em que multiplicadores mostram usos que funcionaram, ajudam a espalhar boas práticas com rapidez.
Capacitação é processo, não evento
Aprender a usar IA não se resolve de uma vez. As ferramentas mudam rapidamente, e o que foi ensinado há seis meses pode estar desatualizado. Nesse contexto, Murilo Alencar frisa que acompanhar quantas pessoas usam a IA com regularidade, coletar exemplos de ganhos concretos e ouvir as dificuldades da equipe permite ajustar o conteúdo de forma contínua.
A diferença entre empresas que obtêm resultados com inteligência artificial e as que apenas pagam licenças raramente está na tecnologia escolhida. Está na preparação das pessoas que a usam. Investir em capacitação estruturada, prática e contínua transforma a IA de uma novidade experimentada por alguns em uma competência compartilhada por toda a organização, com benefícios que crescem à medida que mais pessoas descobrem como aplicá-la ao próprio trabalho.
