Como criar uma verdadeira fluência em IA em toda a sua equipa

Galen Low: Atualmente, quase toda a gente tem as coisas certas para dizer sobre IA. Têm o vocabulário certo, têm as ferramentas certas no ecrã inicial e têm todas as certificações certas penduradas na parede do seu fundo virtual. Mas como podemos nós, enquanto líderes, perceber quem é verdadeiramente fluente em IA, quem está a fingir e quem está simplesmente demasiado intimidado para pedir ajuda?

E, para além disso, como sabemos se estamos realmente a criar fluência em IA nas nossas equipas e em nós próprios? E, na verdade, o que significa realmente ter fluência em IA? Para responder a estas perguntas, convidei um líder de opinião e formador na área da gestão de projetos, com um doutoramento em gestão de operações, para nos explicar o retorno do investimento da verdadeira literacia em IA e como desenvolvê-la.

Vamos explorar por que motivo é tão importante criar uma camada operacional liderada por pessoas sobre a camada de execução que está a ser cada vez mais gerida pela IA, e também vamos analisar o que torna uma carreira duradoura agora que as competências técnicas estão a tornar-se mercantilizadas. Espero que goste do episódio.

Bem-vindo ao Podcast do Gestor de Projetos Digitais — o programa que ajuda os líderes de entrega a trabalhar de forma mais inteligente, a entregar com maior fluidez e a liderar as suas equipas com confiança na era da IA. Eu sou o Galen e, todas as semanas, exploramos estratégias do mundo real, tendências emergentes, estruturas comprovadas e, ocasionalmente, uma história de guerra vinda das linhas da frente dos projetos.

Quer esteja a conduzir projetos de transformação de grande dimensão, a gerir fluxos de trabalho com IA ou simplesmente a tentar manter o caos sob controlo, está no sítio certo. Ah, e se tem gostado do que temos partilhado ultimamente, considere seguir-nos onde quer que esteja a ouvir ou a ver o programa e, quem sabe, deixar-nos uma avaliação. Muito bem, vamos começar.

Hoje vamos falar sobre o que significa realmente ter literacia em IA na gestão de projetos e de operações, e por que motivo não basta que os empregadores esperem simplesmente que os seus melhores talentos aprendam IA no seu próprio tempo. Vamos falar sobre o valor da formação prática orientada por especialistas no desenvolvimento da literacia em IA. Vamos falar sobre o retorno do investimento de gestores com literacia em IA que também compreendem o ciclo de negócio, e vamos falar sobre como os líderes podem distinguir entre os seus talentos verdadeiramente fluentes em IA e aqueles que estão apenas a fingir para progredir.

Hoje tenho comigo Justin Bateh, CEO e fundador da AI Operators Lab e editor-chefe da Tactical Memo. O Justin passou mais de duas décadas a liderar equipas, a gerir projetos e operações e a liderar implementações de IA. Não só desempenhou funções de diretor de operações e diretor executivo, como tem literalmente um doutoramento em gestão de operações. E, enquanto professor com 16 anos de experiência em sala de aula, ensinou mais de 13 000 estudantes e profissionais a liderar, operar e construir carreiras duradouras.

Todas as semanas, a sua newsletter gratuita, Tactical Memo, disponibiliza planos de ação sobre IA, liderança de projetos e crescimento profissional a mais de 18 000 líderes de operações em empresas como a Amazon, a Deloitte e a Google. E, se gostar do que ouvir hoje, é o melhor sítio para receber mais conteúdos do Justin na sua caixa de entrada todas as semanas.

Justin, muito obrigado por se juntar a mim hoje.

Justin Bateh: Olá, Galen. Obrigado pelo convite. Agradeço. Sou um grande admirador do trabalho que tem desenvolvido aqui no Digital Project Manager há muito tempo, e sei que já contribuí com alguns artigos no passado. Acho que este episódio vai ser muito divertido para mim.

Galen Low: Sim. Não, também estou muito entusiasmado.

Estou sempre entusiasmado por falar com outros formadores. Acho que é um nível completamente diferente de conversa e de prática. Sabe, é alguém que, como disse, tem contribuído connosco. Adoro tudo o que faz connosco. É um recurso de grande valor para o Digital Project Manager e, honestamente, traz muito para a mesa.

Justin Bateh: Deixe-me avisá-lo: sou um formador e estou habituado a ensinar, por isso talvez tenha de me interromper, porque às vezes posso continuar indefinidamente sobre temas de que gosto muito. Mas não me sentirei ofendido se disser: "Está bem, Justin, já chega. Vamos avançar para o próximo tema."

Galen Low: Agradeço, mas também...

Acho que estou entusiasmado por o deixar divagar, porque, sabe, estrutura tão bem a informação que provavelmente não preciso de o interromper. Posso simplesmente sentar-me e beber o meu café.

Justin Bateh: Sim, veremos.

Galen Low: Muito bem. Vamos começar com uma pergunta um pouco controversa. Nas notícias de hoje, está a tornar-se claro que o custo das ferramentas de IA, tanto das licenças como dos tokens, é um fator importante que está a acelerar os planos das empresas para reduzir significativamente o número de trabalhadores.

Ter talentos de topo, talentos dispendiosos, talentos caros... enfim, talento em geral e ferramentas está simplesmente a tornar-se demasiado dispendioso. Entretanto, continuo a encontrar focos de resistência em que profissionais no início, a meio e até no final das suas carreiras se recusam a utilizar IA ou estão ativamente a contornar e, por vezes, a frustrar a estratégia de transformação de IA da sua organização.

Por isso, a minha pergunta é a seguinte: o que terá mais probabilidades de sobreviver em 2026/2027? Uma empresa com todas as ferramentas de IA, mas sem pessoas qualificadas para as utilizar bem, ou uma empresa com todas as pessoas qualificadas, mas sem ferramentas de IA?

Justin Bateh: Uau. Percebo por que razão chama a isto a pergunta quente. Mas digo-lhe já: pessoas qualificadas sem ferramentas — e, honestamente, nem sequer é uma comparação equilibrada.

Ferramentas sem pessoas qualificadas serão apenas outro centro de custos que teremos de gerir, provavelmente com base numa grande subscrição. Por isso, paga duas vezes: uma vez pelas licenças e outra vez pela confusão. E uma das formas como gosto de descrever isto é como pegar num nadador e atirá-lo para a água para uma corrida.

Um bom nadador consegue ter um bom desempenho por si só. Um mau nadador não consegue. Vai afundar-se. Agora imagine que pegamos nesse mau nadador e lhe acrescentamos óculos, barbatanas e um fato de banho bem ajustado. O bom nadador vai nadar ainda melhor, mas o mau nadador continuará a ser mau e a afundar-se.

Por isso, penso que pessoas qualificadas sem ferramentas também são um problema temporário. Assim que as empresas avançarem com a atribuição do orçamento, perceberão que é o trabalho humano que realmente importa, e as ferramentas surgirão naturalmente depois disso. Portanto, penso que a questão ferramentas versus pessoas é a pergunta errada.

Acredito que os vencedores serão as pessoas que não estão simplesmente a comprar ferramentas ou formação, mas a construir a camada operacional — pessoas mais capacidade de julgamento.

Galen Low: Adoro isso. E gosto muito da analogia da natação, porque é uma pergunta deliberadamente provocadora e provavelmente não tem uma resposta certa.

Mas o que disse sobre um nadador forte com ferramentas, com os óculos certos, o equipamento certo e as barbatanas, é que esse nadador parte em vantagem. Vai ter um ótimo desempenho. E há um custo em esperar que alguém que não sabe nadar adote subitamente estas ferramentas: obter o equipamento certo e preparar tudo corretamente.

E sabe que mais? Talvez essa pessoa se torne eventualmente um nadador razoável, talvez não por causa do equipamento, mas o equipamento pode ajudá-la. Ainda assim, é dispendioso. Na verdade, pode ser mais dispendioso do que a alternativa porque, mais uma vez, está a pagar duas vezes, talvez até três: descobrir tudo sozinho, pagar as licenças e pagar os tokens.

Certo, certo. É uma proposta bastante dispendiosa.

Justin Bateh: Sim. Durante algum tempo, liderei uma equipa de natação como voluntário e uma das partes mais difíceis eram os pais. Qualquer pessoa que tenha estado envolvida em desporto juvenil compreenderá isso. E, essencialmente, era preciso dizer: "Olhe, está a comprar todo este equipamento sofisticado para o seu filho, mas ele continua sem conseguir nadar 25 jardas de um lado ao outro da piscina."

Nada disso vai ajudar. É preciso fazer as repetições, praticar e assim por diante. Só queria dar algum contexto sobre a origem da analogia.

Galen Low: Gosto disso. Na verdade, é engraçado porque a analogia continua quando temos um conselho de administração ou algo semelhante, em que a pressão do conselho está a pressionar as equipas executivas.

As equipas executivas estão a tentar fazer com que os seus colaboradores nadem muito bem. Mas a expectativa da liderança é: "Porque é que ainda não conseguiram que a equipa nadasse muito bem?" Sabe, eu sei que ontem ainda não sabiam nadar, mas agora já deveriam ser nadadores olímpicos.

Justin Bateh: Vejo isso constantemente.

Galen Low: E é aí que a conversa continua. Obrigado por alinhar nesta pergunta. Obviamente, as coisas não são assim tão lineares. Existe um meio-termo. Referiu a camada operacional e é realmente disso que quero falar hoje. Nas minhas notas, chamei-lhe carinhosamente Doutor Operações, porque tem um doutoramento em gestão de operações, é professor ativo e, além disso, o que acho mais interessante em si é que dedica tempo a dinamizar um programa de aprendizagem baseado em grupos que ajuda líderes de projetos, profissionais de operações e gestores a desenvolver fluência em IA e também as competências executivas necessárias para gerar impacto.

Enquanto preparávamos este episódio, essa ideia de uma camada operacional e o conceito de que o retorno significativo da IA não vem apenas das ferramentas, mas da forma como são utilizadas, da forma como os talentos mobilizam as suas próprias competências e as sobrepõem às ferramentas, e não apenas da formação sobre as ferramentas, mas também da compreensão do negócio necessária para mobilizar a IA de uma forma que realmente acrescente valor empresarial, tornou-se central.

Pode falar-nos um pouco sobre como a verdadeira literacia em IA cria esta camada operacional que se posiciona acima das ferramentas? O que podem fazer os gestores de projetos, profissionais de operações e gestores humanos que uma orquestra completa de ferramentas de IA talvez não consiga fazer?

Justin Bateh: Claro. A IA é aquilo a que chamo a camada de execução. Vai redigir, resumir, sinalizar riscos e gerar muitas opções para escolhermos. É genuinamente excelente nisso, provavelmente melhor do que todos nós, e está a ficar cada vez mais barata.

A camada operacional é tudo o que se encontra acima disso. Resume-se a quatro coisas que as ferramentas não conseguem fazer. A primeira é decidir o que vale a pena fazer. A IA pode gerar dez planos de projeto em 60 segundos, mas não será capaz de nos dizer qual deles deve realmente ser financiado.

A segunda é assumir os compromissos e as contrapartidas: âmbito versus calendário versus toda a política envolvida. A IA não poderá participar na reunião que acontece depois da reunião, onde as decisões reais são tomadas. A terceira é a responsabilização. Esta é muito simples: a IA não pode ser despedida, por isso não pode ficar responsável pela decisão final.

O nome de alguém tem de estar associado à decisão. E a quarta, nesta camada operacional, é a tradução: transformar um pedido executivo enigmático em trabalho real e depois transformar esse trabalho numa narrativa que o executivo possa repetir aos seus superiores. Isso é metade da gestão de projetos. Cem por cento. E muitos de nós já estamos familiarizados com isso.

Nenhuma ferramenta faz isso. Vou dar um exemplo concreto. Ensino as pessoas a começar cada projeto por colar o âmbito na IA e perguntar o que pode correr mal. Obtêm um excelente registo de riscos em 60 segundos. Mas saber qual desses 15 riscos será realmente capaz de destruir o projeto, porque observou um determinado interveniente comportar-se dessa forma durante os últimos dois anos, é a camada operacional.

Por isso, diria que as ferramentas estão a ficar mais baratas a cada trimestre. A camada operacional está a tornar-se mais valiosa a cada trimestre, e as empresas e os indivíduos devem investir em conformidade.

Galen Low: Gosto muito disso, sobretudo do custo de oportunidade. E é engraçado quando fala das ferramentas, porque penso que tem razão.

Em alguns casos de utilização e a determinado nível, a camada de execução é melhor do que a maioria dos seres humanos. É fácil até para mim pensar: "Está bem, então agora é melhor do que eu em tudo." E esqueço frequentemente que ainda existe muito contexto do mundo real. As pessoas usam a palavra nuance, mas trata-se simplesmente de informação que ainda não fornecemos às máquinas, de como as organizações funcionam e de como os seres humanos interagem.

Gosto muito dessa ideia de tradução porque, discutivelmente, há muitas pessoas a utilizar os seus modelos de linguagem para dizer: "Age como o meu diretor de tecnologia muito exigente e critica isto." Mas ainda não é exatamente a mesma coisa que referiu: ter trabalhado com essa pessoa durante vários meses ou mesmo vários anos, conhecer a sua personalidade, conhecer as outras prioridades do negócio e saber o que vale a pena fazer, selecionar e compreender quais são as contrapartidas.

Quando coloca as coisas dessa forma, isso é enorme para uma organização. Como estávamos a dizer anteriormente, pode juntar duas dúzias de pessoas que não sabem nadar, fornecer-lhes todo o equipamento de natação do mundo e atirá-las para uma piscina. A certa altura, com toda essa confusão, poderia ter feito mais progressos se tivesse decidido fazer uma única coisa para a qual tinha o talento certo, capaz de realizar o trabalho com as ferramentas certas, avançando rapidamente em vez de tentar abordar tudo ao mesmo tempo e não chegar realmente a lado nenhum.

Justin Bateh: Sim, concordo a cem por cento.

Galen Low: Então, talvez para além disso, estamos a falar de literacia em IA e desta camada operacional. Algumas das coisas que mencionou não são necessariamente conhecimentos sobre IA. Falámos sobre aquilo em que a IA é boa e aquilo em que os seres humanos são bons, mas muitas dessas coisas não poderiam ser aprendidas num simples curso introdutório de IA.

Seria difícil entrar num curso e aprender a tecnologia, mas também aprender no contexto das pessoas com quem trabalho, da mecânica do negócio e das prioridades que devemos ter.

E talvez deva abordar esse tema, porque penso que o espaço da formação em IA está bastante saturado. Mesmo em nichos específicos, como gestão de projetos ou gestão de operações, sei que tem este programa baseado em grupos. Não estou a tentar promovê-lo, mas gosto muito da ideia porque está próxima do meu coração: aprender em conjunto, e não apenas aprender sozinho numa plataforma como a Udemy.

Como podem os empregadores distinguir entre as pessoas que viram alguns vídeos e obtiveram um certificado e aquelas que compreendem realmente o negócio e conseguem orquestrar a tecnologia de uma forma que produza impacto?

Justin Bateh: Sim. Voltarei a essa questão, mas quero recuar um pouco ao seu comentário sobre a formação e o conhecimento das ferramentas. É quase como todas as competências técnicas em que nos disseram para nos concentrarmos.

Pelo menos na minha geração, essas competências desapareceram. Neste momento, podem ser todas automatizadas. Por isso, estamos a regressar às competências interpessoais originais que as pessoas esqueceram. No meu curso, já dinamizei entre meia dúzia e uma dúzia de grupos, com centenas de estudantes. Começámos com IA generativa, passámos para agentes e depois para IA agêntica.

Atualmente, diria que, com base na procura das empresas e dos estudantes, cerca de metade do curso se centra na liderança de projetos na era da IA. Tem sido uma mudança interessante. Também ajuda a tornar o meu conteúdo um pouco mais duradouro, porque não estou constantemente a perseguir tendências diferentes todos os meses.

Mas, relativamente à sua pergunta sobre como as empresas podem procurar evidências de fluência nas pessoas...

Galen Low: É algo como distinguir entre as pessoas que compreendem a tecnologia e o negócio e aquelas que dizem: "Sim, criei quatro dúzias de agentes e substituí quatro funções."

Talvez seja verdade, talvez não. E, neste contexto profissional e neste mercado, é difícil para os líderes e até para os gestores dizerem: "Está bem, essa pessoa está a dizer a verdade. Sabe realmente o que está a fazer, vai acrescentar valor e sabe como gerar impacto com este conhecimento", em vez de distinguir quem está simplesmente a acumular curiosidades sobre IA sem compreender realmente como funciona o negócio e como pode transformar esse conhecimento em valor.

Justin Bateh: Lembre-se disto enquanto respondo: a fluência tem provas; a familiaridade tem vocabulário. Essa é a essência do teste. Esta é uma das minhas perguntas favoritas em todo este espaço porque tem uma resposta de uma só palavra: provas.

Um certificado diz que participou em algo. Uma prova diz que mudou efetivamente a forma como trabalha. Uma pessoa fluente consegue mostrar-lhe um fluxo de trabalho que reconstruiu. Pergunte-lhe e responderá imediatamente e de forma específica. Se me perguntasse: "Eis o que deleguei à IA, eis o que mantive e eis o que correu mal quando experimentei", essa última parte é importante.

Porque, se nada correu mal, é possível que a pessoa não tenha realmente feito aquilo. Quem coleciona certificados descreve as ferramentas em termos gerais. Já vi isto vezes sem conta. Têm vocabulário. Dizem coisas como: "Tenho utilizado a IA para aumentar a eficiência." Enquanto empregador, essa frase seria um sinal de alerta.

Os utilizadores reais dizem coisas como: "Deixei de escrever atualizações de estado de raiz. Transformo as atualizações brutas em tópicos e peço à ferramenta para as organizar por risco." Por isso, se está a contratar alguém ou a decidir quem vai liderar as suas iniciativas de IA, não quer perguntar: "Sabe utilizar IA?" Toda a gente vai dizer que sim. Em vez disso, deve perguntar: "Explique-me a última coisa que deixou de fazer manualmente."

A pessoa fluente vai entusiasmar-se. A pessoa que está a fingir vai hesitar. É isso que quero dizer quando afirmo que a fluência tem provas e não apenas vocabulário.

Galen Low: Gosto muito disso. Gosto da ideia das provas e daquilo que disse sobre as pessoas descreverem o que correu mal.

Penso que isso não é suficientemente destacado no nosso atual ambiente de IA, sobretudo no meu feed do LinkedIn. Durante algum tempo, era apenas: "Eis como multipliquei isto por dez", com muita linguagem de moda, fazendo parecer que tudo corria perfeitamente desde o primeiro dia. Não se percebe que, no passo seguinte, no segundo dia e daí em diante, quando a complexidade aumenta, é preciso envolver-se realmente no problema e já não é tão fácil obter um resultado satisfatório.

Existem problemas que surgem. Gosto muito disso como prova. Mesmo que alguém diga: "Na verdade, nunca consegui pôr isto a funcionar porque estas coisas estavam a correr mal. Ainda estou a resolver estes problemas", isso é melhor do que alguém dizer: "Sim, otimizo a minha eficiência todos os dias."

Justin Bateh: Exatamente.

Galen Low: É simplesmente isso.

Justin Bateh: Faz-me lembrar quando estava a aprender a entrevistar pessoas e percebi rapidamente que a pergunta não deveria ser: "Diga-me como faria isto nesta situação", porque qualquer pessoa pode inventar um cenário agradável com uma solução que aplicaria.

É muito mais importante explorar o contexto histórico: o que fez nesta situação? E aprofundar os pormenores. Isso será um indicador muito mais significativo.

Galen Low: Gosto disso: provas, não apenas vocabulário. Como disse, aplica-se a muito mais do que à IA. Aplica-se também à avaliação das capacidades de alguém.

Enquanto digo isto, percebo que formulei a questão de uma forma muito negativa. Falei de pessoas que fingem versus pessoas que sabem realmente o que estão a fazer. Mas também existem pessoas inseguras. Como disse, toda a gente vai afirmar que sabe utilizar IA: algumas porque são arrogantes, querem ser promovidas e dizem qualquer coisa; outras porque estão simplesmente a tentar não ser despedidas.

Talvez possa reformular a questão e dizer: para os líderes que percebem que algumas pessoas afirmam que a IA as tornou mais eficientes, mas conseguem notar que existe uma lacuna de conhecimento e que essas pessoas se sentem inseguras — não estão a tentar ser promovidas nem a parecer melhores do que os colegas, estão apenas a tentar acompanhar e a não parecer ficar para trás — que orientação daria?

Talvez exista uma forma de transformar esse vocabulário em provas, criando uma oportunidade de aprendizagem.

Justin Bateh: Penso que muitas empresas hesitam em fazê-lo porque não confiam na privacidade dos dados que terão de introduzir.

Existe atualmente muita paralisia. As organizações, os gestores e a liderança dizem: "É preciso aprender IA. A IA é o futuro, mas não pode fazer nada com ela no nosso trabalho." Vejo isso com frequência. Nos meus grupos e cursos, vejo empresas que pagam aos estudantes para participarem e os apoiam através de reembolsos para colaboradores, mas não lhes permitem partilhar nada sobre o que acontece no trabalho.

Por isso, acabamos por fornecer cenários e dados de teste para que aprendam as competências e esperamos que consigam aplicá-las à sua situação específica. Não sei se essa confiança surgirá mais cedo ou mais tarde, mas sei certamente que esse é provavelmente um fator importante.

Relativamente à pessoa que não quer ser despedida e quer aprender, penso realmente que, neste caso, a autoformação é algo que terá de procurar. Não deveria ficar à espera que o empregador oferecesse a formação. Se pensarmos nisso, há apenas alguns anos o ChatGPT não era permitido no local de trabalho.

Acontece o mesmo nas universidades onde ensino atualmente. A IA está proibida. Mas alguns anos mais tarde, a IA já está presente. E isso também vai mudar. Se não pode utilizar o Copilot agora, acredite em mim: poderá utilizá-lo daqui a alguns anos.

Se não pode utilizar determinada ferramenta neste momento, poderá utilizá-la mais tarde. Por isso, aprenda agora e aprenda por sua conta.

Galen Low: Isso é muito interessante e é um excelente ponto sobre dados confidenciais e sobre talvez nem sequer sabermos quais são as políticas do local onde trabalhamos. Isso pode limitar significativamente a capacidade de uma equipa aprender.

Tem razão. Continuo a encontrar setores e contextos profissionais em que a IA não é permitida ou é desencorajada, exceto em alguns casos de utilização, até que seja possível criar confiança e, sobretudo, políticas claras. Concordo que muitas pessoas dizem ser boas a utilizar IA, mas simplesmente não tiveram oportunidade de praticar porque não é claro o que podem fazer com ela.

Não se trata apenas das capacidades, mas também dos dados que podem utilizar, dos casos de utilização e da forma como podem respeitar as restrições específicas da empresa e começar a utilizar a IA de forma significativa. Penso que existe uma responsabilidade das organizações em estabelecer limites e orientações claros sobre a forma como a IA deve ser utilizada.

Mas levanta uma questão muito importante sobre a aprendizagem autónoma. Quero voltar a esse tema mais tarde para perceber se é a única forma de aprender. Gosto da ideia de praticar e utilizar as ferramentas e a tecnologia fora das restrições do ponto em que a organização se encontra.

Também é adequado porque significa que está a investir em si próprio. As coisas vão mudar. E, francamente, talvez não continue a trabalhar na mesma organização até ao fim da sua carreira. Existe muita instabilidade neste momento, e é melhor poder utilizar a tecnologia num contexto em que isso seja possível, fazer as repetições, ganhar confiança e reunir provas daquilo que construiu.

Justin Bateh: E sabe, mencionou que não se trata apenas das capacidades. Penso que uma parte importante disto é as pessoas simplesmente não saberem tudo o que a IA consegue fazer. Não sei tudo, mas sei bastante mais do que o meu amigo que me perguntou no outro dia: "Já começou a utilizar o Claude? É muito bom." E eu pensei: "Tenho competências, ficheiros Markdown e fluxos de trabalho automatizados, e está apenas a descobrir o chatbot do Claude."

Ou a pessoa que abordaria num restaurante e que diria: "Ainda não sei se confio na IA. Não sei onde isto vai dar." Está muito atrasada. Grande parte da questão está relacionada com perceber quais são as capacidades. Dentro do seu ambiente limitado, diria que 70% dos meus estudantes vêm de ambientes com restrições. Metade do trabalho consiste em perceber quais são as regras, e ninguém sabe realmente quais são. Existem apenas restrições.

Galen Low: O que gosto nisso é que, quando conversa com outras pessoas, é fácil ficar isolado, especialmente no meu feed do LinkedIn. Seria muito fácil olhar para aquilo e pensar: "Meu Deus, estou atrasado?" Parece que toda a gente está tão avançada. Penso que o diálogo com outras pessoas evidencia que existe atualmente uma grande variedade de níveis.

E por boas razões. Como disse, algumas empresas ainda não descobriram como utilizar a IA. Outras dizem: "Ainda não a utilize. Precisamos de perceber melhor como fazê-lo." E algumas afirmam ativamente: "Não vamos utilizar IA no nosso negócio neste momento; isso faz parte da estratégia." Isto cria uma diferença significativa entre setores e funções. É natural que, com a rapidez das mudanças, nem toda a gente esteja ao mesmo nível.

Gosto da ideia de dialogar em conjunto e partilhar sugestões. E, embora seja tentador dizer: "Está apenas agora a abrir o Claude? Eu já tenho o meu Markdown completamente configurado", o que estão essas pessoas a perder? Ou, invertendo a questão, o que é tão valioso na aprendizagem baseada em grupos?

Justin Bateh: Durante anos, ensinei na Udemy. Tenho mais de 35 000 estudantes nessa plataforma. Já saí completamente dela, embora existam cursos a funcionar automaticamente sem mim. Fiz pequenos tutoriais em vídeo pelos quais as pessoas pagavam nove dólares, e a taxa de conclusão é praticamente nula. As pessoas limitam-se a acumular cursos.

Por isso, sendo honesto, é perfeitamente possível aprender sozinho as funcionalidades das ferramentas. Os vídeos são úteis e as bibliotecas de instruções também, se o objetivo for saber para que servem os botões. Nesse caso, não precisa de formação prática. Mas funcionalidades não são fluência, e temos de distinguir as duas coisas.

Fluência é julgamento, e o julgamento desenvolve-se apenas de uma forma, tal como acontece com o nadador: repetições com feedback. Os autodidatas não têm isso e perdem alguns elementos importantes.

Galen Low: Gosto disso: repetições com feedback. É muito adequado. Como disse anteriormente, não se trata apenas de aprender as capacidades da tecnologia e acompanhar todas as atualizações dos modelos.

Trata-se de conseguir liderar num contexto de IA, que está sempre a mudar. Temos falado de como parte do caminho para obter provas consiste em resolver problemas, lidar com falhas, enfrentar coisas que simplesmente não funcionam e persistir.

Concordo consigo. Uma pessoa pode aprender muito sem aprender em grupo ou receber feedback enquanto pratica. Mas não é uma excelente forma de aprender mais depressa e não ficar limitada à sua própria perspetiva? Penso que é isso que tem acrescentado dimensão à jornada de muitas pessoas na área da IA.

Pode olhar para tudo através das suas próprias limitações e chegar a algum lado, mas existe uma excelente oportunidade de dialogar com outras pessoas, receber contributos e feedback e ampliar a forma como analisamos as coisas. É aí que está o valor.

Justin Bateh: Quero acrescentar algo porque penso que existem três elementos fundamentais que faltam às pessoas que utilizam métodos de aprendizagem autodirigida e descarregam cursos e bibliotecas de instruções: contexto, calibração e compromisso.

Por exemplo, quanto ao contexto, pode descarregar gratuitamente uma biblioteca de instruções em qualquer lugar, mas o que é que isso faz? Responde às perguntas de outra pessoa, não necessariamente às suas. Num grupo ou numa formação prática ao vivo, trabalha no seu projeto real.

Quanto à calibração, esta é a armadilha da IA: dá-nos sempre alguma coisa e essa coisa parece sempre excelente. Não sabemos se o resultado é realmente bom até que outra pessoa, que já o viu centenas de vezes, nos diga. É literalmente para isso que serve um professor: não para transmitir informação, mas para calibrar.

E depois existe o compromisso. Como referi, costumava criar minicursos pelos quais as pessoas pagavam nove dólares, mas a taxa de conclusão era praticamente nula. Sejamos realistas: provavelmente todas as pessoas que estão a ouvir têm mais 40 tutoriais não vistos guardados algures.

Os grupos ao vivo terminam porque as pessoas aparecem umas pelas outras, e isso é uma parte importante. Ensinei mais de 13 000 pessoas ao longo de 16 anos e posso dizer-lhe que os padrões que observo são claros. As pessoas que aprendem nunca são as que têm os melhores materiais.

São as que fazem as repetições e recebem feedback numa sala. E sabe que gosto de analogias desportivas. Sou péssimo a jogar basquetebol. Ver o LeBron James jogar e depois receber o melhor par de sapatilhas de basquetebol não vai resolver o meu problema. Mas se me enviar para um campo de basquetebol durante três semanas, talvez regresse um pouco melhor.

Galen Low: Sim. É uma analogia muito adequada porque se trata literalmente de fazer as repetições. E gostei do que disse sobre o compromisso. O meu curso costumava basear-se num grupo e isso ajudava as pessoas a chegar ao fim. Não era sobre mim nem sequer sobre o material; era sobre o compromisso entre elas, aparecerem, construírem relações e receberem também feedback dos colegas.

A ideia de que a prática melhora o desempenho também é importante. Não se trata apenas de ter os melhores materiais. Trata-se de perceber qual é o melhor ambiente para as pessoas melhorarem. Concordo plenamente. Também gosto muito da parte da calibração porque isso toca diretamente num ponto essencial.

O resultado da IA parece tão bom que cria dúvidas em muitas pessoas. Pensam: "Suponho que isto seja um bom resultado. Nem sei se consigo dar feedback, porque parece tão polido e acabado. Vou simplesmente enviá-lo." Mas é necessário receber feedback e desenvolver a capacidade de pensamento crítico para analisar o resultado de qualquer modelo, em qualquer momento do nosso futuro com IA, e perguntar: "Isto corresponde ao objetivo? Está alinhado com aquilo que estou a tentar alcançar, com as minhas metas, com o impacto e com o valor no local onde trabalho? Isto é realmente bom ou são apenas palavras com bom aspeto?"

Justin Bateh: Sim, concordo. Se pensarmos na razão de existir de educadores e professores, eles são normalmente mais experientes numa determinada matéria do que nós. Sempre que contratei treinadores ou frequentei aulas dadas por pessoas reais numa área que não conhecia bem, mas na qual queria tornar-me muito bom, acelerei imenso o processo ao procurar ajuda externa.

É essencialmente para isso que serve a calibração. Prefere aproveitar os meus anos de experiência e obter todos os benefícios disso em algumas semanas, ou prefere adquirir esses anos de experiência sozinho e esperar?

Galen Low: Exatamente.

Justin Bateh: Sei qual das opções prefiro.

Galen Low: É uma excelente observação. É realmente um acelerador. Poderia descobrir tudo sozinho, tocando na superfície quente tantas vezes quanto possível durante as próximas duas décadas, mas porquê fazê-lo quando pode falar com alguém que já passou por isso?

Justin Bateh: Digo aos meus estudantes: "Estou talvez apenas dois anos à vossa frente."

Isto não acontece há muito tempo.

Galen Low: Exatamente.

Justin Bateh: Na gestão de projetos, talvez esteja 20 anos à vossa frente. Mas, no espaço da IA, estou apenas alguns anos à vossa frente. Não estou assim tão mais avançado.

Galen Low: Ainda bem que abordou esse tema, porque essa era precisamente a minha próxima pergunta. Quantos anos de experiência podem as pessoas realmente ter? Vemos descrições de funções que dizem: "É obrigatório ter 15 anos de experiência em IA generativa." A maioria de nós não pode ter isso, a menos que estivesse a trabalhar num laboratório antes de o ChatGPT ser disponibilizado ao público.

Justin Bateh: Não vejo como isso possa ser realista.

Galen Low: Mesmo essa diferença — estar seis meses, um ano ou dois anos à frente — significa que existe algo que pode ser ensinado e que acelera o desenvolvimento das pessoas que estão numa fase anterior ou diferente da sua jornada.

Não estamos à procura de especialistas em IA com décadas de experiência. Talvez existam noutras áreas da IA, mas não é disso que estamos a falar. Estamos a falar de IA generativa e agêntica utilizada no local de trabalho, com ferramentas específicas para casos de utilização específicos.

Justin Bateh: Sim, e casos de utilização é a expressão certa. No curso de Gestão de Projetos com IA, uma das coisas que evoluiu ao longo do tempo foi o foco. Quando comecei a ensiná-lo, digamos no primeiro grupo, era essencialmente um curso de gestão de projetos com IA generativa. Os grupos dois, três e quatro eram semelhantes.

Nos grupos cinco, seis, sete e oito, à medida que comecei a ver as coisas a mudar para agentes, toda a gente queria criar um agente para si própria. Começámos a avançar nessa direção. Depois, quando a IA agêntica se tornou um tema que as pessoas queriam explorar, os grupos oito e nove quase se transformaram num curso de engenharia.

Comecei a ter engenheiros de sistemas a participar nas sessões e a fazer perguntas às quais não sabia responder, porque não tenho esse percurso técnico. Ajudo as pessoas a aplicar a IA ao seu trabalho, projeto ou operações para que possam fazer melhor o seu trabalho.

Por isso, nos grupos nove, dez, onze e doze, e agora a aproximarmo-nos do grupo treze, completámos o ciclo e voltámos a colocar a gestão de projetos no centro, e não as ferramentas de IA. Não estamos a construir ferramentas de IA. Vamos utilizar as ferramentas disponíveis no mercado e às quais temos acesso, e perceber como podemos utilizá-las para desempenhar melhor o nosso trabalho. É tudo.

Quando fizemos isso, simplificámos muitas preocupações para quem talvez não estivesse tão avançado e também afastámos os engenheiros de sistemas que perceberam que este não era o curso adequado para eles. Uma das coisas que deixámos de fazer foi perseguir ferramentas.

No início, abordávamos provavelmente duas dúzias de ferramentas, mas diria que metade já não existe. Isto aconteceu num período de um ano ou ano e meio, e vai continuar a acontecer. Por isso, concentrámo-nos no Claude, no ChatGPT, no Copilot e no Gemini. Apenas nessas quatro ferramentas.

Não me perguntou, mas digo-lhe porquê. A razão é termos confiança de que estarão disponíveis daqui a um ano. Têm apoio, financiamento, desenvolvimento contínuo e processos consolidados. Além disso, a maioria das pessoas já tem acesso a uma delas. E, à medida que elas melhorarem, também nós melhoraremos.

Prefiro associar-me a uma ferramenta que sei que existirá daqui a dois ou três anos e que continuará a melhorar, em vez de perseguir a novidade do momento porque faz apresentações excelentes. A maioria das coisas que anteriormente exigia ferramentas especializadas já pode ser feita nestas quatro grandes plataformas.

Talvez um dia sejam apenas duas grandes plataformas, à medida que o mercado se consolida e surgem fusões, mas neste momento são estas quatro que utilizamos.

Galen Low: Adoro isso. O que gosto particularmente é que o grupo é um microcosmo da indústria e do mundo profissional atual. As ferramentas mudam muito depressa, e persegui-las todas não é o objetivo. O objetivo é conseguir aplicar a tecnologia de forma consistente e significativa para criar mais valor para si próprio e para a missão, projeto ou organização para a qual trabalha.

Também gostei do que disse sobre a engenharia de sistemas, porque estou a observar isso na minha comunidade. Será que todos temos de nos tornar programadores e arquitetos? Talvez. Mas, se nos afastarmos demasiado da prática — operações, entrega de projetos, liderança de pessoas — perdemos a essência da gestão de projetos.

Existe um curso para quem quer aprender a construir infraestruturas e fazer trabalho técnico, em vez de apenas melhorar e ampliar a sua função. Isso também é válido. Mas, se nos afastarmos demasiado, perdemos a prática da liderança de projetos. Isso não consiste apenas em construir tecnologia.

Há muito mais. Como disse anteriormente, liderar pessoas e organizações na era da IA, conseguir adaptar-se à mudança e liderar através da incerteza é mais importante do que dominar uma novidade que talvez já não exista no próximo ano.

Penso que o que fez é inteligente.

Justin Bateh: Sim, foi precisamente isso que experienciámos a meio do percurso. Percebemos que estava a convidar especialistas em IA da NASA e todo o tipo de pessoas excelentes.

O curso tornou-se demasiado técnico e passou a centrar-se mais na construção de ferramentas de IA do que na utilização dessas ferramentas por gestores, profissionais de negócio e líderes.

Por isso, voltámos completamente atrás e passámos a trazer pessoas mais adequadas para o grupo. A vida também ficou um pouco mais fácil porque já não tenho de acompanhar todas as alterações de especificações nem lidar com engenheiros de sistemas tecnicamente muito mais avançados do que eu, que acabam por colocar o curso à prova.

Gosto de deixar muito claras as minhas competências e aquilo que faço. Recalibrámos tudo isso ao longo dos últimos meses.

Galen Low: Gosto muito disso. Queria voltar a algo que estávamos a discutir anteriormente: a aprendizagem autónoma. Comecei esta conversa por dizer que muitos empregadores estão a afirmar: "Aprenda IA por sua conta; isso é consigo." Publicou um artigo no LinkedIn com o título: "Ninguém virá dar-lhe formação." O artigo baseava-se numa peça, penso que da Business Insider, sobre os empregadores esperarem que os colaboradores aprendam IA no seu próprio tempo.

Tendo em conta tudo o que discutimos hoje, incluindo a aprendizagem autónoma, o que deveriam fazer os empregadores para não deixarem a fluência em IA ao acaso? É um problema imediato? É algo que pode esperar? Ou é um problema para mais tarde, depois de voltarmos a contratar pessoas?

Poderiam os empregadores fazer mais para promover o desenvolvimento da fluência em IA, em vez de o deixarem ao acaso e permitirem que as pessoas vejam vídeos, obtenham certificados e pensem que são fluentes quando, na verdade, não o são?

O que podem fazer para apoiar os seus colaboradores e orientá-los para o valor que procuram?

Justin Bateh: Lembro-me dessa publicação: "Ninguém virá dar-lhe formação." As duas coisas que descreveu podem ser verdadeiras ao mesmo tempo. Em primeiro lugar, os colaboradores não devem esperar autorização para desenvolver as suas competências.

Penso que isso é válido quer se trate de IA ou não. Em segundo lugar, os empregadores que deixam a fluência ao acaso estão a cometer um erro matemático. As duas ideias não se contradizem.

Se estivesse disposto a seguir o meu conselho, diria aos empregadores que devem fazer algumas coisas. Uma delas é formar sobre fluxos de trabalho e não sobre ferramentas. O modelo falhado que observo na formação empresarial é comprar licenças e organizar sessões informais durante o almoço.

Galen Low: Exatamente.

Justin Bateh: Esse modelo funciona para algo mais conceptual, mas não para trabalho prático. O modelo que funciona para a IA é pegar nos cinco fluxos de trabalho recorrentes mais dispendiosos e reconstruí-los com as pessoas que realmente os executam na sala.

É preciso formar sobre o trabalho, não sobre o software. A outra medida consiste em medir provas e não conclusões. Já falámos das provas. As taxas de conclusão dos cursos através do departamento de formação e desenvolvimento confirmam o cumprimento, não a competência.

A métrica importante seria: "Galen, quantos fluxos de trabalho alterou este trimestre?" E é só isso. Outra coisa que me incomoda é ouvir: "Tem de fazer formação, mas não lhe vamos pagar." A formação tem de ocorrer durante o horário de trabalho, não como trabalho de casa.

Se espera que as pessoas aprendam à noite e aos fins de semana, está a selecionar pessoas que têm noites e fins de semana livres, e não o seu potencial. As melhores pessoas não vão fazer esse trabalho de casa por si. Vão começar discretamente a procurar emprego noutro lugar.

Por isso, o ponto essencial desse impasse é que existe um perdedor garantido. Seja o colaborador ou o empregador, será quem esperar. O indivíduo ou a empresa que agir primeiro vai ficar à frente dos seus pares. A empresa que agir primeiro ficará à frente dos seus concorrentes. É preciso escolher um lado dessa contrapartida.

Galen Low: Gosto muito disso. E gosto do facto de não ter de ser uma coisa ou outra. Se está a ouvir e pensa: "Quero avançar e aprender sozinho; não vou esperar que o meu empregador crie um programa de formação", faça isso. Se é um empregador que pensa: "Vamos concentrar-nos em casos de utilização e fluxos de trabalho práticos que acrescentem valor, medi-los e financiá-los", isso também é positivo.

Isso vai colocá-lo à frente. Não significa que as pessoas que já estão a aprender sozinhas não precisem disso. É uma forma de calibrar, para utilizar a sua palavra, e recalibrar a forma como as pessoas pensam sobre o trabalho. Não se trata de formar apenas sobre as ferramentas e sobre a localização dos botões, mas sobre o próprio trabalho.

Formar sobre o trabalho, sobre a forma como acrescenta valor e sobre os fluxos de trabalho que estão a ser transformados para alcançar o futuro prometido pela IA, em vez de simplesmente acumular ferramentas.

Justin Bateh: Digo sempre às pessoas, talvez por causa da minha experiência em operações e da minha forte convicção na melhoria contínua e nos princípios da gestão da qualidade total, que até um aumento de 1% é aceitável.

Certamente não quer gastar 100 000 dólares em formação para poupar 5 000 dólares por ano. Compreendo. Nesse caso, faça o trabalho manualmente ou da forma como sempre o fez. Mas, nesta fase inicial, enquanto as empresas testam a formação e os colaboradores tentam demonstrar que a formação é necessária, devem procurar ganhos rápidos.

Encontre algo que possa melhorar com IA, dentro da sua autoridade e das suas restrições, e demonstre o resultado. Acumule esses ganhos. Isso cria impulso e, eventualmente, esse impulso pode conduzir a algo maior.

Galen Low: Gosto disso. Gosto da ideia dos incrementos e penso que é reconfortante.

É reconfortante para mim: não significa que tenho agora de multiplicar o negócio por dez ao criar o melhor fluxo de trabalho do mundo.

Justin Bateh: Já vi isso um milhão de vezes. Alguém lê um livro com uma estrutura, aparece no dia seguinte e decide que toda a gente precisa de conhecer essa estrutura. O chefe seguinte lê um livro ou vê um documentário e, de repente, todo o departamento muda por causa disso. Vi isso acontecer muitas vezes com a ideia de multiplicar tudo por dez. É simplesmente a natureza da gestão.

Galen Low: A transformação não tem de ser rápida e dramática. Pode ser lenta, mas valiosa.

Justin Bateh: Sem dúvida.

Galen Low: Queria terminar com um tema que tenho vindo a abordar: líderes, organizações e a forma como devem pensar sobre a formação. Também falámos dos indivíduos. Sei que é muito apaixonado por ajudar as pessoas a construir carreiras gratificantes.

Para o ouvinte individual, como um gestor de projetos ou profissional de operações que observa tudo isto a acontecer, o que torna uma carreira duradoura neste momento? Se as competências técnicas estão a desvalorizar-se tão rapidamente, qual é o elemento que está a acumular valor?

Justin Bateh: Esta é provavelmente a minha pergunta favorita de toda a conversa. Talvez já tenha percebido isso pelo meu trabalho anterior. Posso subir ao meu palanque e, se isso acontecer, sinta-se à vontade para me interromper. Mas vou dizer-lhe diretamente como vejo as coisas.

Tudo o que nos ensinaram sobre carreiras consistia em otimizar um ativo: a competência. Tornar-se bom, trabalhar arduamente, adquirir competências e deixar que a carreira trate do resto.

Mas observei repetidamente algo muito desconfortável dentro das organizações: o profissional mais competente da lista de despedimentos continua na lista de despedimentos. A competência nunca foi o jogo completo.

Agora é a entrada mínima. E, neste momento, o ativo que se desvaloriza mais rapidamente é precisamente aquilo que possui: as suas competências. A IA torna a competência básica praticamente gratuita. Ser bom a executar uma tarefa deixa de ser o seu fator diferenciador.

Então, o que se acumula? Penso que existem algumas coisas que temos de começar a ensinar e que nos fazem regressar aos princípios básicos. A primeira são as relações. As relações acumulam valor. Atualmente, ficaria muito surpreendido se alguém fosse contratado simplesmente por enviar uma candidatura online e receber uma resposta aleatória.

Ninguém contrata um currículo. Contrata o nome de alguém que outra pessoa mencionou. Todas as oportunidades que provavelmente surgirão no futuro chegarão através de uma pessoa.

A sua reputação também acumula valor. Estava a pensar nisso ontem, relativamente a um conselho de administração de uma organização sem fins lucrativos onde participei. É uma história diferente que não vou partilhar, mas tive de explicar isto a alguém: o que é dito sobre si nas salas onde não está é muito importante.

A sua promoção é frequentemente decidida numa reunião para a qual não é convidado. É simplesmente comunicada por pessoas que podem estar a defendê-lo e a repetir coisas que nunca disse ou que não quis dizer daquela forma.

Galen Low: Exatamente.

Justin Bateh: Pode ser o autor dessa narrativa ou deixá-la ao acaso. As suas opções também acumulam valor: poupanças, conhecimento do mercado e manter-se recrutável.

Não pode negociar aquilo de que não se pode afastar. Essa será uma realidade com que muitos de nós teremos de lidar. E depois existe a sua história. A sua história também acumula valor. Consegue articular o seu impacto numa frase clara?

Excelência invisível e ausência de excelência são remuneradas exatamente da mesma forma.

O meu conselho para todos os ouvintes seria manterem as suas competências atualizadas, obviamente, mas compreenderem que a competência é o ativo de que todos já ouviram falar. A carreira que sobreviverá aos próximos três a cinco anos será construída com base nos ativos que mencionei: relações, reputação, opções, influência e narrativa.

É sobre isso que falo todas as semanas, porque vi demasiadas pessoas talentosas aprenderem isto demasiado tarde. A competência é um dos seus ativos, mas agora é apenas um de cinco em que deve concentrar-se.

Galen Low: É engraçado porque tem razão. É difícil ouvir isso, porque fomos educados para nos concentrarmos especificamente nas competências técnicas.

Quando disse que a excelência invisível é remunerada da mesma forma que a ausência de excelência, sei que muitos dos meus ouvintes se conseguem identificar. Em algumas funções de operações, liderança de projetos e liderança de equipas, trata-se de trabalho invisível e pouco reconhecido.

Gosto da forma como descreveu as relações, a reputação e a forma de contar a sua história. Existe uma ligação entre as três coisas. Muitas pessoas poderiam dizer: "Agora tenho de jogar o jogo político para não ser despedido. É uma espécie de Guerra dos Tronos profissional." Mas não é isso.

São relações, reputação e narrativa. É o jogo atual. E não é necessariamente algo negativo. Continua a tratar-se de relações entre seres humanos, de evidenciar o seu valor, ter orgulho nele e compreender qual é esse valor.

Ser suficientemente visível para que o seu valor seja discutido em salas onde não está é simplesmente a forma como as coisas funcionam. É provavelmente assim que sempre funcionaram. Algumas pessoas acham isso desagradável, mas, da forma como o apresentou, faz sentido. É a dinâmica de colaborar com seres humanos numa estrutura organizacional que pode ou não ter uma hierarquia profunda, gestão de desempenho e decisões executivas tomadas à mesa onde não está sentado.

É muito valioso. Acho extremamente interessante. É algo que aborda nos seus cursos?

Justin Bateh: Existe uma pequena parte sobre isso no curso de Gestão de Projetos com IA, mas tenho mais algumas coisas a surgir em breve sobre as quais ainda não posso falar exatamente. Essas novidades irão centrar-se nos outros ativos.

E acertou em cheio: reputação, relações e narrativa. Não se esqueça das suas opções. Tem de ter poder de negociação. Eu chamaria a isso poder de negociação em vez de opções. É simplesmente a forma como o jogo funciona.

Não tem de funcionar assim na sua vida pessoal. Mas, na sua vida profissional, terá de operar dessa forma se espera algum tipo de progressão.

Galen Low: Gosto disso. Também gostei da antecipação. Vou ter de o convidar novamente quando puder falar sobre as novidades em que está a trabalhar. Entretanto, tenho de dizer que a Tactical Memo é uma verdadeira tábua de salvação para mim.

Existe muito valor ali. Como disse, é exatamente aquilo de que fala todas as semanas, à medida que cria novos materiais. Estou muito entusiasmado para ver onde isso poderá chegar.

Justin Bateh: Agradeço. Quando me disse que lia os meus emails, que estava na sequência de boas-vindas e que os recebia, fiquei surpreendido.

Fiquei contente por saber disso.

Galen Low: Enviar uma newsletter para um vazio e esperar por uma reação, olhando apenas para as taxas de abertura, é um negócio difícil.

Justin Bateh: Conheço as métricas, mas nunca sei quem está por trás delas.

Galen Low: Excelente. Justin, muito obrigado por ter dedicado este tempo a conversar comigo hoje. Foi muito divertido.

Falando da Tactical Memo e do seu curso, onde podem as pessoas saber mais sobre si?

Justin Bateh: A Tactical Memo é publicada semanalmente. É a minha newsletter e aborda precisamente os temas de que falámos hoje: planos de ação para liderança de projetos com IA e construção de carreiras que acumulam valor.

Pode aceder a tacticalmemo.com/subscribe, pesquisar Tactical Memo ou encontrar-me no LinkedIn como Justin Bateh e enviar-me uma mensagem. Verá o link lá. A subscrição é gratuita e penso que obterá bastante valor.

Galen Low: É realmente muito boa. Vou incluir todos esses links nas notas do programa para quem estiver a ouvir ou a ver. Também vou incluir um link para o seu LinkedIn. Obrigado novamente. Foi excelente.

Justin Bateh: Muito bem. Obrigado, Galen. Foi um prazer. Agradeço as excelentes perguntas.

Galen Low: Muito bem, pessoal. É tudo por hoje no podcast do Digital Project Manager. Se gostou desta conversa, não se esqueça de subscrever onde quer que esteja a ouvir.

E, se quiser ainda mais ideias práticas, estudos de caso e planos de ação, crie uma conta gratuita connosco em thedigitalprojectmanager.com. Até à próxima. Obrigado por nos ouvir.