Olá! Seja bem-vinde, cursista. Este é o treinamento Estratégia de Inteligência Artificial e Impacto Real no Negócio. Neste treinamento, com cinco aulas, nós vamos percorrer uma jornada prática para transformar a Inteligência Artificial em resultados concretos para você, sua equipe e sua empresa.
Eu sou o Matheus Vieira Machado, serei o seu instrutor neste treinamento. Eu vou conduzir você por este treinamento e por esta jornada.
Audiodescrição: Eu sou um homem pardo de 40 anos, com poucos cabelos, uso barba e óculos. Estou vestindo roupa preta e estou nos estúdios da Alura; atrás de mim há uma estante com flores, plantas e uma máquina de escrever.
Para quem é este treinamento? Ele é para você que é gerente, exerce liderança ou coordena um departamento que já tem alguma demanda de uso de Inteligência Artificial. Em algum momento, alguém na sua empresa — entre as pessoas que você lidera — pode ter trazido demandas por treinamentos ou por ferramentas de Inteligência Artificial para instrumentalizar o trabalho. Também podem existir demandas vindas de forma top-down (de cima para baixo), a partir de estratégias definidas por diretores, pela diretoria ou pelo board (conselho) da empresa, relacionadas a iniciativas com Inteligência Artificial. Nessa situação, a sua função como liderança de um departamento é coordenar todo esse trabalho.
Portanto, este treinamento é para quem lidera uma equipe, para quem quer entender como a Inteligência Artificial gera resultado real — e não apenas adoção — e para quem precisa justificar o investimento em Inteligência Artificial para o seu chefe, para a sua liderança e para o board (conselho) da sua empresa.
O que entregaremos ao final deste treinamento? Nós vamos construir um mapa estratégico de Inteligência Artificial ao longo de cinco aulas, um documento que conecta cada iniciativa de Inteligência Artificial aos objetivos de negócio e aos objetivos estratégicos da empresa. Também vamos desenvolver um painel de impacto, com métricas que evidenciam o resultado concreto para cada iniciativa, para cada ferramenta ou para cada uso implementado dentro da empresa.
Como este curso vai funcionar? Como serão essas cinco aulas?
Tiago, aguardo o próximo vídeo. No próximo vídeo, vamos falar sobre a diferença entre a adoção da Inteligência Artificial e o uso prático e real da Inteligência Artificial. Até o próximo vídeo. Inscreva-se no canal e ative o sininho para receber notificações sobre novos vídeos.
Olá, seja bem-vinde de volta.
Agora vamos tratar da diferença entre uso e impacto. O erro mais comum ao implementar ferramentas de inteligência artificial, ao implementar funções com inteligência artificial dentro de uma organização, de um trabalho ou de uma operação, é confundir uso com impacto. É comum pensarmos que, se 80%, 90% ou 100% das nossas pessoas colaboradoras têm uma licença paga de uma ferramenta corporativa, isso por si só representaria impacto real. No entanto, não é assim.
As informações disponíveis e as pesquisas realizadas desde o advento da inteligência artificial generativa, de 2022 para cá — incluindo as mais recentes, realizadas em 2025 —, mostram que há diferença entre uso real e impacto dentro das organizações. Essa diferença não está diretamente relacionada ao volume de uso, mas sim ao propósito com que a pessoa colaboradora utiliza a inteligência artificial.
Um caso interessante que vamos trabalhar aqui é sobre uma adoção. Vamos contar a história de um aluno que tivemos na pós-graduação, na Ementa. Essa pessoa era CEO (direção executiva) e cuidava de uma operação de crédito e de operações contábeis de uma transportadora no Centro-Oeste, com faturamento acima de 200 milhões de reais por ano. Realizou um treinamento de inteligência artificial e fez um curso de inteligência artificial de forma autônoma dentro da empresa. Resolveu um problema para uso próprio: com base em métricas, reduziu a necessidade de recorrer ao departamento de TI; passou a resolver a maioria dos problemas do dia a dia de forma direta, sem precisar recorrer a terceiros; e automatizou diversas funções, como leitura e correção de arquivos fiscais para a empresa, entre outras tarefas cotidianas.
No entanto, percebemos que uma adoção individual não é o que as empresas, em geral, buscam. Precisamos que a adoção ocorra de forma mais estruturada e estabelecida.
Existem alguns quadrantes que temos discutido sobre como a pessoa usuária pode utilizar a inteligência artificial. Dentro de uma empresa ou de uma equipe, podemos ter pessoas colaboradoras que não utilizam inteligência artificial de maneira alguma.
Nós podemos encontrar integrantes de equipes que utilizam ferramentas de inteligência artificial — às vezes até com recursos mais avançados — de forma secreta, sem comunicar a ninguém que estão utilizando. Esse cenário configura um risco chamado de Shadow AI (inteligência artificial na sombra), que ocorre quando o uso dessas ferramentas acontece fora do conhecimento do restante da empresa.
Esse comportamento pode gerar riscos significativos, inclusive relacionados a compliance (conformidade) e ao compartilhamento indevido de informações, especialmente quando uma pessoa colaboradora usa uma ferramenta potente sem que a empresa tenha ciência disso.
Há um terceiro quadrante, um terceiro passo de evolução dentro desse nível de adoção, em que a empresa já sabe que o uso está acontecendo e a pessoa usuária já tem um uso mais avançado, mas ainda não existe uma política estabelecida. Nesse ponto, caminhamos para um quarto step (etapa), um quarto nível, que é o mais desejado e o que precisamos buscar alcançar.
No quarto nível, a maioria das pessoas usuárias já tem seus usos estabelecidos. Estão definidos quais são as ferramentas disponíveis na empresa, para quais tipos de função cada ferramenta é utilizada, quais informações podem ou não podem ser compartilhadas e assim por diante.
Em resumo, temos quatro passos:
Nesse nível final, a empresa e as pessoas colaboradoras atingem maturidade suficiente para responder às perguntas recorrentes da alta liderança (C-Level (nível executivo)): qual é o resultado disso e de onde esse resultado vem.
Falaremos na próxima aula, no próximo vídeo, sobre como conectar a inteligência artificial aos OKRs (Objetivos e Resultados-Chave) da sua empresa. Até logo.
Olá! Estamos de volta com o vídeo 3 da Aula 1.
Falamos sobre os erros comuns de medir o uso e não o impacto. Agora, vamos mostrar como conectar as iniciativas de inteligência artificial aos OKRs da empresa.
Vale relembrarmos: OKRs são a sigla para Objectives and Key Results (Objetivos e Resultados‑chave). Nas empresas, o planejamento estratégico define diversos objetivos estratégicos e estruturantes, geralmente em viradas de ano ou em ciclos bianuais e trianuais, conforme o horizonte de planejamento.
O objetivo desta aula é conectar as iniciativas de inteligência artificial aos objetivos reais do negócio, alinhando-as de forma clara.
O que é um OKR? Um OKR é um objetivo claro e fácil de entender, formulado de modo que, ao lermos o enunciado, não haja dúvidas sobre o que se pretende alcançar. Esse objetivo deve estar atrelado a uma métrica mensurável — um número ou índice que seja simples de medir, sem ambiguidade e com significado direto. Em uma frase: um OKR é um objetivo claro com uma métrica mensurável que mostra se chegamos lá, indicando quão distante, quão próximo ou até se estamos operando em paralelo ao objetivo.
Vamos aproximar as iniciativas de inteligência artificial dos OKRs para obter resultados mais concretos nas reuniões com o board (conselho executivo) e com as lideranças diretas, além de facilitar a tradução dessas iniciativas para as pessoas lideradas e para as demandas do departamento dentro da organização.
Um framework (estrutura) interessante e visual para conectar a inteligência artificial aos resultados considera três pontos:
Vamos trazer um exemplo prático. Na primeira implementação de iniciativas de inteligência artificial, muitas empresas, quase por padrão, adotam chatbots (robôs de conversa). Esses robôs assumem atendimentos que antes eram realizados de humano para humano, permitindo inserir uma inteligência artificial com alta capacidade de simular uma pessoa nessas interações, substituindo o trabalho humano nesse tipo de atendimento.
Neste exemplo, a iniciativa que vamos medir para atrelar às OKRs (Objetivos e Resultados-Chave) é a implementação de um chatbot (assistente conversacional). Imagine que, dentro do seu departamento, da sua estrutura e das suas obrigações, exista (ou tenha existido) uma iniciativa de implementação de um chatbot (assistente conversacional). Qual indicador, neste caso, seria interessante medir? Quando falamos de atendimento, um indicador fácil de mensurar é o tempo médio de resposta.
Se temos uma baseline (linha de base) anterior à inteligência artificial, com o primeiro atendimento — a primeira resposta — ocorrendo em cerca de 15 minutos, e, após a implementação de um chatbot (assistente conversacional) com inteligência artificial, essa resposta cai para 2 minutos, esse é um indicador interessante para começarmos a acompanhar. Ele está atrelado, neste exemplo, a uma OKR (Objetivos e Resultados-Chave) de negócio cujo objetivo é aumentar a satisfação da pessoa cliente em 25%.
Antes da implementação da inteligência artificial, já existe um objetivo estruturante na organização: aumentar a satisfação da pessoa cliente em 25% no ano corrente. Por meio da implementação e do teste de um chatbot (assistente conversacional), o indicador que faz sentido acompanhar para alcançar esse objetivo de 25% de aumento na satisfação é o tempo de resposta.
Sabemos que o mundo atual é muito rápido e dinâmico, e as pessoas desejam respostas ágeis e diretas, sem muitas idas e vindas, para os problemas que precisam resolver. Ao implementar um chatbot (assistente conversacional), tanto para atendimento interno — por exemplo, um departamento de RH que cria um chatbot (assistente conversacional) para resolver questões internas, atender as próprias pessoas funcionárias da empresa, tratar de férias, políticas internas e políticas de reembolso — quanto para atendimento externo — um chatbot (assistente conversacional) que conversa com a pessoa cliente final para dar suporte a um produto ou serviço —, temos uma implementação representativa para usar como exemplo.
Assim, temos uma OKR (Objetivos e Resultados-Chave) cujo objetivo é o aumento da satisfação e um indicador (o tempo de resposta) que vai nos orientar sobre quão próximos estamos desse objetivo. Esse objetivo também deve ser medido: quanto a satisfação da pessoa cliente está aumentando em decorrência da diminuição no tempo de resposta, o que configura uma relação de causalidade.
Nós terminamos este vídeo com a explicação sobre como conectar as iniciativas de inteligência artificial às OKRs (Objetivos e Resultados-Chave). Eu volto daqui a pouco com o próximo vídeo, no qual vamos entrar em uma parte mais prática para mostrar como vamos mapear as iniciativas de inteligência artificial já existentes na empresa, na organização, aos objetivos de negócio definidos nos planejamentos estratégicos. Até logo!
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