O manual para criar colegas de equipa de IA que funcionam realmente

Galen Low: O que o levou a decidir avançar com a criação de colegas de equipa de IA em vez de fazer algo mais convencional?

Megan Ratcliff: Na altura, eu era responsável pela geração de procura e não tinha muitos recursos. Não tinha muito dinheiro. Não tinha muito tempo e não tinha muitos membros na equipa. Por isso, comecei por criar o primeiro colega de equipa, que era um redator de campanhas. Depois comecei a criar estrategas para me ajudarem a pensar.

Galen Low: Criar uma equipa de agentes de IA vai automaticamente deixar-vos, a si e às suas equipas, sem emprego?

Megan Ratcliff: Sim, e... porque o que vai acontecer é que vai conseguir criar um sistema de ferramentas que apoia o trabalho que faz do ponto de vista da execução, e também pode utilizar essas ferramentas para ajudar a elevar a sua influência estratégica na organização. Por isso, o que deve fazer é utilizar a IA para substituir o seu emprego atual enquanto cria o seu novo emprego. É assim que será o futuro disto.

Galen Low: Ouvi falar de alguém que coloca a sua equipa de agentes no currículo e, basicamente, se apresenta e vende como uma equipa perante potenciais empregadores. É válido ou é uma notícia falsa?

Megan Ratcliff: É válido. Já vi isso acontecer. Se estiver a contratar um profissional de marketing, procuro perceber até que ponto essa pessoa utiliza IA. Por isso, se viesse à entrevista e dissesse: «Eis a equipa de agentes que trago comigo», eu diria...

Galen Low: Bem-vindos ao podcast The Digital Project Manager — o programa que ajuda líderes de entregas a trabalhar de forma mais inteligente, entregar com maior fluidez e 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 grandes projetos de transformação, a gerir fluxos de trabalho de IA ou simplesmente a tentar manter o caos sob controlo, está no sítio certo. Vamos começar.

Muito bem, neste episódio vamos falar sobre como é realmente criar e gerir uma equipa de colegas de equipa de IA — não no futuro... mas agora, utilizando a tecnologia atual. Para isso, vamos concentrar-nos no espaço do marketing SaaS e, depois, alargar a perspetiva para um conjunto de dicas e truques acionáveis aplicáveis a qualquer colaboração baseada em equipas.

Hoje, tenho comigo Megan Ratcliff, uma especialista de marketing que fez exatamente aquilo de que estamos a falar na sua vida profissional anterior, na empresa de tecnologia de carreiras SaaS Dice. Enquanto responsável de marketing da Dice, Megan criou efetivamente colegas de equipa de IA para preencher as lacunas, universalmente reconhecidas, entre a santa trindade do marketing, das vendas e do sucesso do cliente — construindo, na prática, a ponte entre essas equipas para impulsionar o crescimento das receitas.

Hoje, Megan é consultora e coach prática de entrada no mercado, ajudando as pessoas a sair do poço de desespero da IA. Na Clarity & Motion Collective, utiliza o seu ecossistema especializado de IA em vários setores para amplificar as capacidades organizacionais, mantendo simultaneamente a ligação humana que impulsiona relações empresariais reais.

Megan, obrigado por estar hoje aqui comigo.

Megan Ratcliff: Obrigada pelo convite.

Galen Low: Estou muito entusiasmado com isto. Gostei muito da nossa conversa até agora. Gostei muito das nossas conversas na sala de espera. Estou ansioso por mergulhar no tema, porque este é um assunto muito importante que vejo no meu feed do LinkedIn. Sabe, a ideia de vir a gerir equipas de colegas de equipa de IA.

Isto será o futuro e alguém que temos em comum encaminhou-a para mim e disse: «A Megan fez isto. Devias falar com ela.» E eu pensei: «Sim, devia falar com ela.» Para começar, queria enquadrar uma grande questão, difícil e incontornável, que está na mente de toda a gente quando lê o título deste episódio, mas depois gostaria de recuar e falar sobre três coisas.

Primeiro, queria falar sobre os problemas que se propôs resolver e sobre como foi a sua curva de aprendizagem ao aventurar-se no lado mais profundo da IA. Depois, gostaria de conhecer a sua opinião sobre alguns títulos e perceber se são mitos, exageros ou talvez verdades absolutas quando falamos de colegas de equipa de IA.

Por fim, gostaria de explorar como será o futuro do trabalho em equipa juntamente com colegas de equipa de IA num futuro não muito distante: o horizonte de dois a três anos.

Megan Ratcliff: Parece-me ótimo.

Galen Low: Vou começar pela minha grande questão, difícil e incontornável, por assim dizer. Criar uma equipa de agentes de IA vai automaticamente deixar-vos, a si e às suas equipas, sem emprego? E, nesse caso, qual é o papel certo para os seres humanos em 2026 e depois?

Megan Ratcliff: Boa pergunta. É uma questão difícil e não existe uma resposta definitiva, diria eu. Não ou sim. Porque o que vai acontecer é que vai conseguir criar um sistema de ferramentas que apoia o trabalho que faz do ponto de vista da execução, e também pode utilizar essas ferramentas para ajudar a elevar a sua influência estratégica na organização.

Por isso, o que deve fazer é utilizar a IA para substituir o seu emprego atual enquanto cria o seu novo emprego. É assim que será o futuro disto. Profissionais de marketing, gestores de projetos e outras pessoas inteligentes estão a utilizar a IA para substituir parte do trabalho que fazem atualmente, para poderem dedicar-se a atividades mais estratégicas.

Galen Low: E isso é valorizado atualmente pelas organizações? Trabalhei em várias agências e tive chefes muito bons. Muitos dos meus chefes deram-me esse conselho logo de início. Diziam-me: «Ouve, o teu trabalho é tornares-te dispensável. Encontra algo novo para fazer dentro da organização.» E eu pensava: «Está bem.»

Sinto-me sortudo porque eles foram verdadeiros e honestos relativamente ao que diziam. Subi na hierarquia. Mas ouvi histórias de outras pessoas que dizem: «Sim, eu gostaria de fazer isto agora.» E respondem-lhes: «Não precisamos disso. Podes continuar a fazer o trabalho mundano que estavas a fazer?»

Ou, se o automatizaste, então não sei se há lugar para ti nesta organização. Isso é um risco nos dias de hoje? Ou sente que a tendência entre os seus clientes e as organizações com que trabalha é: «Sim, queremos que toda a gente evolua. Queremos que nos apresentem ideias e que ajudem a moldar novos empregos que talvez ainda não existam»?

Megan Ratcliff: Sim, penso que as organizações inteligentes estão a investir nas suas pessoas neste momento para as qualificar, porque, em vez de terem um grupo de pessoas que executam, passam a ter um grupo de pessoas que criaram sistemas que executam e que conseguem pensar na criação de novos sistemas, certo? Por isso, diria que, se está numa organização que apenas quer que mantenha o status quo, deve criar o seu sistema para fazer o seu trabalho por si.

E depois deve procurar uma organização que valorize aquilo que está a fazer. Portanto, não sei. Também haverá pessoas satisfeitas por continuarem a fazer o que fazem há cinco ou dez anos e, nesse caso, ótimo, que continuem. Mas, para todas as outras, penso que é muito importante pensar no próximo passo que querem dar, onde querem aprender e onde querem crescer.

Pergunte a si próprio: «Sobre o que tenho curiosidade?» Explore isso. Porque é isso que vai expandir o seu âmbito de influência dentro da organização onde trabalha.

Galen Low: Gosto dessa chamada de atenção para uma mentalidade de crescimento. E, sendo advogado do diabo, pensei: está bem, tudo bem se quiser continuar a fazer o que está a fazer.

Mas será mesmo? Parte de mim pensa naquilo que vemos na Internet e no que vemos, por vezes, as organizações fazerem relativamente à IA, e que, por vezes, nada tem que ver com IA. Parece uma resistência ao status quo ou à estagnação. Algumas pessoas verão isso como... nem sei se isto é uma pergunta, mas, no fundo, é isso: será mesmo?

Megan Ratcliff: Sim. Se é uma dessas pessoas que gosta do que faz, que tem um trabalho orientado para tarefas e que repete as mesmas coisas vezes sem conta, provavelmente conseguirá continuar assim durante mais dois anos. Depois, deixará de ter emprego. Por isso, existe aqui algum limite temporal.

E, se não está a pensar em como substituir o seu emprego pela IA e criar o seu próximo emprego, está um pouco atrasado. Está na altura de fazer alguma pesquisa e perceber como pode implementar ferramentas que ajudem a elevar as suas competências. Estava a falar hoje com alguém que mencionou certificações de IA para a sua equipa e eu pensei: «Está bem, isso é como obter uma certificação em Internet.»

É esse o ponto de viragem em que estamos agora. Se resistiu à Internet, sabe que não se saiu muito bem. Desta vez, a situação é semelhante. Se resiste a esta tecnologia — e existem muitas razões válidas para isso, é uma tecnologia assustadora, há implicações ambientais e todo o tipo de questões —

mas, se resistir completamente e não explorar nada disto, vai acabar como alguém que ignorou a Internet.

Galen Low: É um excelente ponto sobre a Internet. Acho interessante o que diz sobre as certificações. Neste momento, a minha opinião é que, provavelmente num prazo de dois anos ou menos,

as certificações servem para dizer: «Estou a aceitar isto. Não acredite apenas na minha palavra. Dediquei algum trabalho a isto e tenho algo que demonstra que me preocupo o suficiente com o futuro para o explorar.» E penso que tem razão. Será como dizer: «Sei escrever.» Ótimo.

Isso será o mínimo necessário, talvez daqui a dois anos. Também gosto da ideia de que, se estou a perceber bem o que está a dizer, está a ligar duas coisas. Não há problema se não quiser conquistar o mundo, subir na hierarquia ou tornar-se superestratégico. Mas precisa de uma mentalidade orientada para a criação de sistemas, mesmo que avance lateralmente, certo?

Pode ser: «Gosto do meu trabalho orientado para tarefas. Agora consigo fazer mais porque vou criar sistemas transversalmente e consigo crescer horizontalmente, não apenas subir na hierarquia e tentar tornar-me diretor executivo.»

Megan Ratcliff: Sim, e penso que isso é perfeitamente aceitável. Uma das coisas de que também falamos é que nem todas as pessoas precisam de ser completamente fluentes em IA. Aprender IA é como aprender outra língua. Talvez 10 a 20% da população se torne fluente em IA, e essas pessoas serão as que vão criar todo o tipo de coisas que nunca imaginou. Todas as outras precisam de conseguir pedir um copo de água e encontrar a casa de banho.

É preciso saber fazer algumas coisas muito bem para conseguir atravessar este momento. Mas sim, essa é provavelmente a minha opinião.

Galen Low: Não, sinceramente, gosto da forma como o explicou. Quando o diz em voz alta, é bastante sensato. Antes, falei em saber escrever como competência mínima. Mas, se compararmos isto com a Internet, com o aparecimento da Internet, enviar um e-mail é uma competência básica. Ferramentas de automação como o Zapier e o Make.com são outro nível.

E, sim, se quiser programar, ser engenheiro e arquitetar a Internet, isso é também um nível completamente diferente. Mas todos estes níveis existem dentro do mesmo ecossistema.

Megan Ratcliff: Existe um nível básico, que consiste em conseguir interagir com um chatbot baseado num modelo de linguagem de grande escala e utilizá-lo eficazmente. Esse é o equivalente a pedir um copo de água e é totalmente aceitável, além de ser algo que será extremamente importante nos próximos um ou dois anos.

Galen Low: Adoro isso. Concordo totalmente. É provavelmente uma boa transição. Gostaria de recuar um pouco.

Passou pela sua própria jornada através de muitas destas fases. Não creio que hoje se considere engenheira ou programadora, mas certamente não tinha uma formação técnica quando começou. Veio do mundo do SaaS — vou dizê-lo de forma ligeira — mas, nesse mundo, é realmente difícil conseguir que o marketing, as vendas e o sucesso do cliente estejam alinhados, a remar na mesma direção e a cantar pela mesma pauta.

Algumas organizações podem ter um diretor de receitas que coordena tudo isto no topo. Mas, em muitos casos, estas equipas são normalmente compostas por pares, com chefias e objetivos diferentes, e precisam de gerar receitas. No início do episódio, mencionei que criou uma equipa de colegas de equipa de IA para responder a este problema, mas gostaria de explorar um pouco melhor essa questão.

Queria saber se havia um problema específico, ou um conjunto de problemas, que se propôs resolver ao fazer isto. E o que a levou a decidir avançar com a criação de colegas de equipa de IA em vez de fazer algo mais convencional, como formação ou uma série de sessões informais durante o almoço?

Megan Ratcliff: Sim, claro. É uma pergunta enorme e qualquer pessoa que tenha trabalhado numa empresa nos Estados Unidos percebe que há imensas coisas a acontecer em simultâneo. Por razões de produtividade, tínhamos sessões de formação ou sessões informais durante o almoço para alinhar toda a gente. Tentávamos fazê-las constantemente.

Mas eram realmente pouco eficazes. Está a tentar juntar quatro equipas, mantendo simultaneamente a identidade individual de cada uma como uma pequena organização dentro da organização maior. Isso é difícil. As pessoas têm uma identidade ligada àquilo que fazem, certo? E, para mim, o aparecimento do colega de equipa aconteceu quando eu era responsável pela geração de procura e estava a desempenhar esse trabalho sem muitos recursos.

Não tinha muito dinheiro. Não tinha muito tempo e não tinha muitos membros humanos na equipa para fazer o trabalho. Não tínhamos redatores. Tínhamos alguma ajuda na área do design, mas não muita. No que dizia respeito à estratégia de campanhas, aos materiais de capacitação de vendas e a tarefas semelhantes, estávamos com poucos recursos. Por isso, comecei

por criar o primeiro colega de equipa, que era um redator de campanhas. É um ótimo ponto de partida para qualquer pessoa que esteja a começar a utilizar IA: a criação de conteúdos. É fácil porque se consegue compreender o que é um bom resultado. É possível começar imediatamente. Os modelos de linguagem de grande escala foram naturalmente concebidos para fazer isso.

Depois, à medida que comecei a trabalhar com ele, a aperfeiçoá-lo e a torná-lo pronto para utilização, comecei a pensar: «Será que poderia estruturar as minhas campanhas de uma forma mais inteligente?» Foi então que comecei a criar estrategas para me ajudarem a pensar, porque não tinha formação clássica em geração de procura. Vinha de uma agência de marketing, onde era diretora de contas.

As competências transferem-se parcialmente, mas havia tarefas que me tinham sido atribuídas e que eu nunca tinha realizado na prática. Tive de fingir até conseguir. Comecei a criar colegas de equipa para compensar as lacunas nas minhas competências. Depois começámos a trabalhar num lançamento de produto para o qual já tinha sido definido um perfil de cliente ideal.

Lançámo-lo e o resultado foi diferente do que todos esperávamos. As pessoas que pensávamos que comprariam o produto não o estavam a comprar. Em vez disso, era outro grupo de pessoas que o comprava. Pensei: «Isto é muito estranho. Alguém devia fazer alguma coisa. Provavelmente precisamos de redefinir o nosso perfil de cliente ideal.» E toda a gente ficou a olhar uns para os outros. Eu pensei: «Quem vai fazer isso?»

Ninguém era responsável pela entrada no mercado. Então pensei: «Porque não eu? Eu faço isso.» Criei um estratega de entrada no mercado. O objetivo era ajudar-me a perceber a situação. Dei-lhe informações sobre as nossas taxas de conversão habituais e sobre quem era o nosso perfil de cliente ideal. Depois, utilizei os dados de compra das contas que compravam de nós.

Nunca introduzi informações de identificação pessoal — para quem estiver a ouvir, nunca introduzo informações de identificação pessoal na IA e também não deve fazê-lo. Pedi-lhe que analisasse o seguinte: «Estas são as contas que compram de nós. Compare-as com as pessoas que pensávamos que comprariam de nós. Qual é a diferença entre os dois grupos?» Começámos a criar um novo perfil do nosso comprador.

Pensei: «Isto faz todo o sentido. É isto que está realmente a acontecer.» Perguntei se havia alguns testes que pudéssemos realizar para validar a hipótese. Começámos a executar testes e o colega de equipa estratega de entrada no mercado que criei começou a derrubar os silos entre o marketing, a capacitação de vendas e as operações de receitas, para que pudéssemos ter uma única fonte comum. Esse colega de equipa era partilhado por todos, para que qualquer pessoa pudesse consultá-lo, e era treinado e criado com base numa camada de inteligência partilhada, o que era absolutamente fundamental.

Quando se começa a criar essa camada de inteligência partilhada, se existe depois uma camada de orquestração partilhada, colegas de equipa partilhados que todos utilizam e uma compreensão partilhada do julgamento humano usado para avaliar as outras duas camadas, é nesse momento que se quebram os silos entre as organizações e se começa a avançar como uma só. A IA é o tecido conjuntivo que nos faz avançar. Foi assim que fizemos.

Galen Low: Adoro isso, porque também se relaciona com algo que disse anteriormente: enquanto seres humanos, temos a nossa identidade ligada ao trabalho que fazemos. As nossas equipas são como micro-organizações dentro de organizações maiores e, por vezes, essa é a lacuna. Não partilhamos a mesma informação.

Não estamos alinhados relativamente à mesma visão do mundo, nem sequer à nossa compreensão do cliente. Mas, se temos esta camada de inteligência partilhada que todos utilizam e na qual todos contribuem, sem informações de identificação pessoal, naturalmente, e usamos esses dados para compreender o panorama e ter conversas e diálogos sobre ele, então essa é a ponte.

Estava mesmo curioso para perceber como tudo isto se ligava. Agora faz sentido: é uma ferramenta que funciona quase como um recurso partilhado e que aprende com todas as equipas. Exatamente. Também gosto da ideia porque venho igualmente do mundo das agências e de um ambiente semelhante ao de uma startup, onde tudo é reduzido ao essencial.

É claro que gostaria de ter um redator, um redator de marketing ou um redator de conversão. Gostaria de ter um estratega. Gostaria de ter 11 pessoas na equipa para levar um produto ao mercado e gerar procura. Mas, normalmente, isso não é possível. Por isso, dependemos destes papéis multifacetados. Também já vi isso correr mal: o nosso profissional multifacetado sai e temos de encontrar outro. E pensamos: «Adivinhe?»

Talvez essa pessoa fosse única. Talvez esse seja o verdadeiro atrativo da IA e a razão pela qual está a ganhar força agora, pelo menos ao nível do trabalho. Pode ajudar a preencher algumas das lacunas que cada pessoa identificou em si própria. Podemos pensar: «Não sou redator, mas os modelos de linguagem de grande escala são bons com a linguagem e foram treinados com muitos textos, alguns dos quais provavelmente são maus.» É preciso corrigi-los e compreender o que queremos dizer e como o queremos dizer.

Penso que toda a gente que nos ouve — e certamente também a Megan — recebe muitas mensagens ou e-mails do LinkedIn que são claramente gerados e automatizados por IA e enviados em grande escala. Nós queremos algo diferente para nós próprios, suponho.

Gosto da ideia de dizer: «Está bem, não tenho essa competência. Sou a única pessoa que pode fazê-lo. Levanto a mão e faço-o. Mas também preciso de criar algum tipo de sistema, sabendo que não possuo essa competência.» Claramente, mais ninguém na equipa a possui ou, caso contrário, teria levantado a mão. Precisamos de construir isto. Penso que é uma forma muito interessante e saudável de olhar para a questão.

Quero voltar a esse ponto, mas primeiro queria perguntar-lhe sobre a sua curva de aprendizagem. Mencionei anteriormente que não se considera alguém com formação técnica. Não estudou informática na universidade. Pode falar-me sobre a sua curva de aprendizagem? O que foi necessário para perceber tudo isto? Que recursos utilizou e como encontrou tempo para criar e operacionalizar os seus colegas de equipa de IA?

Megan Ratcliff: Sim, claro. Não tenho uma formação técnica. Estudei marketing. Frequentei a faculdade de gestão e depois trabalhei durante dez anos numa agência de marketing como diretora de contas. Por isso, estive rodeada de muitos engenheiros e pessoas técnicas, mas não sou alguém que vá criar algo em JSON, HTML ou React. Nunca farei isso.

Para mim, é grego. Comecei a trabalhar com uma mulher chamada Lisa. Ela foi contratada como diretora de marketing fracionada na DICE para nos ajudar a perceber o que era possível. Gostei muito dela e comecei a aprender com ela. A certa altura, estávamos a tentar encontrar casos de utilização para mim. Eu pensava: «Tenho estado próxima desta área.» O ChatGPT tinha sido lançado há alguns meses e eu perguntava-me como poderia ser realmente útil. Tinha feito algumas perguntas disparatadas, sabia que havia alucinações e assim por diante. Era divertido brincar com ele, mas ainda não tinha percebido como incorporá-lo no meu trabalho real.

Começámos a pensar e eu disse: «O meu primeiro ponto de partida é provavelmente o conteúdo, porque estou completamente sobrecarregada, não sou redatora e preciso de ajuda nessa área.» Ela respondeu imediatamente: «Está bem, vamos criar um. Quer criar comigo um GPT personalizado?» E eu disse: «Consigo fazer isso?» Ela respondeu: «Consegue.» E eu disse: «Está bem.» Mostrou-me algumas instruções que tinha criado e disse: «Porque não tenta? Porque não tenta criar as suas próprias instruções?»

Nos primórdios da criação de GPT personalizados, escrevi as minhas próprias instruções no teclado, entreguei-lhas, ela reviu-as e deu-me feedback, e depois editei-as. Criei o GPT e comecei a utilizá-lo. Depois fui iterando, treinando-o e fazendo todo o tipo de coisas com ele.

De repente, estava bastante aperfeiçoado e começava a obter bons resultados. Então pensei: «O que mais poderia criar?» A minha mente entrou em sobrecarga criativa. Pensei: «O que é que não posso criar?» Comecei a criar várias coisas. Lembro-me de ter uma ideia. Sou uma pessoa de ideias.

A IA recompensa verdadeiramente as pessoas com ideias. Por isso, se é uma pessoa de ideias, este é o seu momento. Eu tinha uma ideia e pensei: «Gostava muito de a apresentar ao presidente da Dice. Acho que ele vai gostar.» Depois pensei: «Espera, não conheço muito bem o presidente da DICE. Nem sei se alguma vez tivemos uma conversa direta.»

Queria testar a ideia antes de me fazer parecer ridícula. Utilizei transcrições de reuniões gerais que ele tinha conduzido, criei uma descrição de funções para o presidente da Dice, retirei linguagem de e-mails que ele tinha escrito e criei um simulador que dizia: «Está bem, este é o nosso presidente. Eis qual é a função dele, com o que se preocupa, quais são os seus padrões de linguagem e qual é a minha estimativa sobre a sua personalidade.»

Criei o simulador, dei-lhe a minha ideia e ele contestou-a: «Detesto esta ideia. É terrível.» Pensei: «Oh, não.» Depois perguntei: «Como consigo que ele diga que sim?» A ferramenta ajudou-me a reformular a ideia de uma maneira mais alinhada com aquilo que lhe interessava. Não alterámos o sentimento; apenas alterámos a forma como era apresentado. Apresentei a ideia e correu muito bem.

Depois disse-lhe: «Tenho de lhe contar uma coisa que fiz. Não quero assustá-lo, mas criei um simulador seu para testar uma ideia.» Ele respondeu: «Meu Deus. Isso é muito inteligente.» Entretanto, descobriu-se que estávamos a criar a marca pessoal dele como parte da nossa estratégia de conteúdos. Eu disse: «Podemos utilizar o seu simulador como base para criar conteúdos que soem a si.» Ele respondeu: «Brilhante. Vamos reutilizar isto.»

Depois pensei: «Que outros simuladores deveria criar?» Criei o meu simulador pessoal e comecei a criar simuladores de personas para obter feedback instantâneo e em tempo real dessas personas. Também quero salientar isto para quem estiver a ouvir e pensar: «Boa ideia, vou criar uma persona de IA.» Não pode criar uma persona com base em informações geradas por IA. Tem de possuir informação real sobre essas pessoas. É necessário ter realizado a pesquisa: entrevistas, dados qualitativos e quantitativos. É isso que alimenta um simulador de personas e o torna melhor.

Comecei a criar simuladores de personas para podermos testar o texto das campanhas. O mundo começou a ganhar forma. Mantive alguns colegas de equipa, abandonei outros e comecei a ligá-los entre si. Pensei: «Isto é muito melhor do que copiar e colar o contexto de um para o outro.» Quando comecei a fazer isso, tornei-me muito eficiente.

Pergunta quando tive tempo para fazer tudo isto? Foi nos intervalos. Entre reuniões. Se tivesse 15 minutos, trabalhava em alguma coisa. Criava uma instrução, ia para a reunião, voltava, via o resultado, aperfeiçoava, atualizava e assim por diante.

Alguns colegas de equipa demoravam um dia a criar, porque eu trabalhava neles entre reuniões. Por vezes demorava mais. Dependia da situação. Mas, ao longo do tempo, criei um ecossistema, provavelmente em quatro meses, que começou a fazer bastante bem o meu trabalho. Depois tive mais tempo para inovar e foi por isso que consegui levantar a mão e dizer que queria trabalhar na entrada no mercado: tinha tempo para o fazer.

Galen Low: Penso que acabou de desmontar um mito para mim. Assim que o disse, percebi que era verdade, mas pensei: «É difícil sentar-me e ter um pensamento completo.» Abordo o assunto como se estivesse a programar, apesar de hoje ser um programador muito fraco, se é que posso sequer chamar-me programador.

Acho que abordo a questão dessa forma. Penso: «Vou ter de me sentar, estalar os dedos e pensar realmente nisto. Vou precisar de quatro horas. Quando encontrarei meio dia para fazer isto?» E a sua resposta foi: «Sim, estava entre reuniões a ajustar coisas e a ver o que acontecia.» Gosto disso porque é muito mais realista e pragmático.

Para alguém com experiência em gestão de contas, como eu, ou com experiência em gestão de projetos, estamos constantemente ocupados, a trabalhar entre reuniões. Quando encontraremos um dia sem reuniões para fazer tudo isto? Isso não significa que não seja possível. Podemos simplesmente estar a regar uma planta.

Não sei se é uma analogia muito boa, mas é possível avançar e, eventualmente, obter retorno do investimento, porque são ferramentas realmente úteis. Como disse, houve algumas que deitou fora. Pensou: «Não, isto não serve. Eliminar.» Mas, no geral, o retorno foi ter mais tempo e sentir que tinha capacidade para levantar a mão e dizer: «Acho que consigo fazer mais por esta equipa», graças às eficiências que criou.

Acho isso muito interessante. Antes, talvez tenha utilizado mal a palavra agentes. Pensei que poderia perguntar-lhe aqui, porque toda a gente fala de sistemas agênticos e de tudo o que lhes está associado. Penso que é precisamente aí que reside alguma ansiedade: agentes autónomos, IA a tomar decisões por si própria com base em acionadores e a falar com outras ferramentas.

Parece um comboio sem ninguém ao comando, a avançar à máxima velocidade. Percebo porque é que isso deixa as pessoas ansiosas. Estamos a falar de agentes? Estamos a falar de GPT personalizados? Se não estamos a falar de agentes, é essa a direção? Ou não é necessariamente o único caminho?

Está no segundo passo de nove para criar uma equipa constituída exclusivamente por colegas de equipa de IA, sem seres humanos?

Megan Ratcliff: A palavra agentes está a ser utilizada com muita facilidade neste momento. Um agente é uma ferramenta de IA que atua autonomamente. Penso que, quando as pessoas dizem no LinkedIn que estão a criar agentes, estão na verdade apenas a criar um colega de equipa, que é um GPT personalizado com uma pessoa no circuito.

Estamos a avançar para um cenário em que a verdadeira IA agêntica assume o controlo em alguns casos? Sim. Noutros casos, não. A camada de julgamento de que falei anteriormente é muito importante. Só os seres humanos têm gosto e só os seres humanos conseguem compreender a nuance específica, as referências históricas e as informações que uma IA não consegue apreender.

A IA não é emocional e é aí que entra o ser humano. Tenho pensado e ouvido falar muito sobre a introdução de IA agêntica num fluxo de trabalho específico. Em algumas áreas de trabalho, faz sentido executar um fluxo completo, do início ao fim, com IA agêntica. É o caso de tarefas relacionadas com dados. Mas, quando se trabalha numa área criativa, é absolutamente essencial ter uma pessoa no circuito.

Caso contrário, o resultado é desleixado. A McDonald's teve um anúncio criado por IA na Europa e o resultado foi mau. As pessoas reagiram fortemente e o anúncio foi retirado porque não era bom. É aí que o elemento humano é tão importante. Se está numa função e tem um fluxo de trabalho que está a considerar, e quer começar a introduzir automação, é divertido. Tenho automatismos a trabalhar em meu nome constantemente, mas automatizo as extremidades dos fluxos de trabalho, não o centro desses fluxos.

Posso ter assistência de IA no centro do fluxo, mas continuo a ser a pessoa no circuito. Se está a pensar: «Preciso de limpar alguns dados antes de criar um relatório», pode automatizar parte dessa limpeza. Depois pode passar os dados para a ferramenta e pedir-lhe que comece a criar o relatório, mas deverá aplicar o seu próprio julgamento humano específico. Por isso, de ponta a ponta, por vezes há uma pessoa no circuito; na maioria das vezes, há uma pessoa no circuito.

Galen Low: Gosto da palavra que utilizou: não apenas julgamento, mas também gosto. Nunca tinha ouvido ninguém descrevê-lo dessa forma, mas fez sentido para mim.

E vou relacioná-lo com algo que disse anteriormente: não podemos simplesmente pedir ao nosso modelo de linguagem de grande escala para criar uma persona do nosso diretor executivo, do nosso perfil de cliente ideal ou de qualquer outra coisa a partir do nada. Precisamos de lhe fornecer a informação certa. Precisamos de o treinar, ajustar e otimizar. Parte daquilo a que chamamos gosto é também isso.

Não se trata apenas de ter bom ou mau gosto. É uma questão de sabor, de nuance. Talvez seja algo emocional que a IA não consegue compreender ou detetar. Ou talvez simplesmente não tenhamos fornecido essa informação à IA.

Podemos querer manter essa nuance quando é importante apresentar algo ao nosso diretor executivo. Eu não contrataria sequer um ser humano muito talentoso para criar autonomamente um modelo de negócio, uma apresentação para o meu diretor executivo e apresentá-la sem qualquer contributo meu ou sem a rever. Nunca faria isso.

Qualquer pessoa teria de me mostrar o trabalho. É por isso que a presença humana no circuito é tão importante e, na minha opinião, natural e aceitável. Penso que existe alguma pressão negativa na Internet, com pessoas a dizerem que a IA agêntica já está disponível e que, se ainda estamos ao teclado, estamos a fazer algo errado.

Acho isso um pouco tóxico e penso que faz as pessoas sentirem que estão atrasadas por não estarem a eliminar a força de trabalho humana. E acabam por ser criticadas por isso. Não sei se esse é o único destino possível para tudo. Como disse, há coisas que devemos automatizar e outras que devemos orquestrar, mas também há coisas que ainda não estão preparadas para isso — e talvez nunca estejam — relativamente ao papel do ser humano no circuito.

Megan Ratcliff: Se pensarmos na tecnologia moderna em geral, as pessoas costumavam lavar a roupa à mão. Agora temos máquinas de lavar e máquinas de secar. O que todos queremos é um robô que dobre a roupa por nós. Isso seria um sistema de lavandaria totalmente agêntico.

Mas, se formos realistas, continuamos a colocar a roupa na máquina, a selecionar o programa e a deixá-la trabalhar. Quando termina, retiramos fisicamente a roupa. Decidimos o que vai para a máquina de secar e o que vai ser pendurado. Essa é uma decisão de julgamento feita por nós, seres humanos.

Selecionamos o programa e decidimos durante quanto tempo a roupa vai secar. Depois decidimos quando a retirar, quando a dobrar e onde a guardar. Mesmo nesse processo, com tecnologia moderna, continuamos a estar no circuito em cada passo, mas utilizamos máquinas em dois momentos para poupar tempo.

É exatamente a mesma coisa. Decidimos o que vale o nosso tempo e o que não vale. Há processos que fazemos manualmente e que já não fazem sentido. Mas também haverá processos de importância crítica que os seres humanos terão de manter. Isso está relacionado com o gosto, com o julgamento e com a ética.

Galen Low: Mesmo levando demasiado longe a analogia, agora existem máquinas que lavam e secam tudo numa só. Por que razão havemos de transferir a roupa para outra máquina? Podemos resolver isso através da engenharia. Mas existe uma decisão final, o verdadeiro julgamento humano quando se trata de roupa: o que fazer com peças engomadas ou tecidos mistos?

O que devo selecionar? Qual é a diferença? Será que sei? Ainda assim, queremos ter discrição humana para não acabar, de repente, com uma camisola três tamanhos abaixo do original.

Megan Ratcliff: Ou o que retirar da máquina de secar antes de a roupa ficar seca. É preciso tirar as leggings. Não se podem secar assim.

Galen Low: Senhoras e senhores, a IA é apenas roupa lavada.

Megan Ratcliff: Sim, apenas roupa lavada.

Galen Low: Gosto desta ideia da presença humana no circuito. Reparei que, nas suas publicações e no seu trabalho, o elemento humano é fundamental. Ao ouvi-la contar esta história, enquanto estas equipas começam a utilizar estas ferramentas, imagino que exista uma componente de gestão da mudança para ajudar as equipas a mudar de abordagem e a ver estas ferramentas de IA como colegas de equipa.

Como é que se consegue que as pessoas compreendam isto e obtenham apoio? E que tipo de resistência encontrou?

Megan Ratcliff: Agora que ajudo equipas de marketing em geral, tenho muito mais contacto com o lado da gestão da mudança. O primeiro passo é eliminar o medo. Muitas pessoas têm medo disto. Trabalho com equipas de marketing e os redatores de conteúdos ficam assustados porque esse é o caminho mais fácil. Foi assim que comecei: pelo conteúdo.

O que fazemos é eliminar o medo e mostrar quais são as limitações da IA e onde entra o gosto humano. Também explicamos: «Sim, provavelmente isto consegue escrever um comunicado de imprensa, mas terá de lhe fornecer bons dados de entrada. Depois poderá elevar-se à função de estratega de conteúdos, fazer um trabalho mais estratégico e obter melhores dados de entrada. Pode fazer pesquisa rapidamente nos locais certos.»

Por isso, o primeiro passo é eliminar o medo. A IA não vai tirar-lhe o emprego. Pode assumir componentes do seu trabalho. E tem agora a capacidade de reinventar o seu futuro profissional. Quantas pessoas conhece que têm um emprego de que gostam integralmente? Não são muitas. Se formos honestos, não são muitas as pessoas que dizem: «Tive o melhor dia de sempre, todos os dias.»

Quando falamos em reinventar o que é possível, esta é a oportunidade de cada pessoa decidir: «Eis o que gosto realmente no meu trabalho. É isto que quero manter. Eis o que não gosto. Vamos perceber como transferir essa parte para um colega de equipa ou até automatizá-la, para que possa concentrar-me mais nas coisas de que gosto.»

É assim que começamos a reformular a situação. A mudança de mentalidade é muito importante porque, sem ela e sem reinventar o trabalho, nada muda verdadeiramente. Continuamos a fazer o mesmo trabalho, talvez um pouco mais depressa, mas não veremos ganhos reais de produtividade nem aprenderemos assim tanto. Quando começamos a reinventar aquilo que o trabalho realmente é, tornamo-nos quase ilimitados.

É nesse momento que o mundo se abre. Começa pelo medo. Vamos eliminar o medo.

Galen Low: Gosto disso. Tenho curiosidade: existe uma perspetiva individualista que tendemos a aplicar a tudo. Atualmente, toda a gente pode reinventar-se e reinventar o seu papel individual, mas começamos a observar uma espécie de desarmonia na homogeneidade.

A estrutura empresarial quer alguma homogeneidade. Por isso, uma pessoa pode gostar de escrever comunicados de imprensa e não querer utilizar ferramentas de IA para os escrever, enquanto outra pessoa com o mesmo título não quer voltar a escrever comunicados, mas quer manter outra parte do seu trabalho.

De repente, temos duas funções com o mesmo título que, tecnicamente, não fazem as mesmas coisas. Ou talvez façam as mesmas coisas porque aumentaram as suas capacidades através dos colegas de equipa de IA. Não sei se há uma pergunta concreta aqui, mas existe o risco de criarmos funções demasiado individualizadas à medida que reinventamos o futuro?

Megan Ratcliff: Na verdade, essa era a pergunta que me ia fazer mais tarde sobre o futuro. Isto é o futuro. As organizações que tiverem sucesso nesta transformação vão reinventar fundamentalmente o trabalho e pensar em termos de resultados. Quais são os resultados pelos quais somos responsáveis?

Vamos criar fluxos de trabalho alinhados com esses resultados e atribuir as pessoas com as competências necessárias para realizar esse trabalho a esses fluxos. O que vamos descobrir é uma quebra da hierarquia e a transição para aquilo a que se chama um mapa de trabalho.

As pessoas vão reunir-se para realizar o trabalho para o qual estão mais bem preparadas e, quando esse trabalho terminar, vão separar-se e reunir-se de outra forma para realizar outro trabalho. É assim que se quebram os silos que impedem a verdadeira colaboração dentro das empresas e se começa a fazer trabalho que realmente importa.

Pense numa empresa em que todas as organizações dizem ser centradas no cliente, embora isso não seja verdade. Imagine que realmente se uniam em torno do objetivo de se tornarem uma organização centrada no cliente e criavam um fluxo de trabalho exclusivamente dedicado a isso, atribuindo as pessoas mais próximas do cliente para o concretizar. Isso seria uma grande mudança de pensamento.

Ao fazer isso, vai encontrar certamente mais pessoas que são excelentes contribuidoras individuais. Mas serão as competências das pessoas a levá-las para a frente. Atualmente, eu e o Galen poderíamos ter o mesmo título e competências completamente diferentes, e isso é positivo. Elimine o título, mantenha as competências e faça o trabalho mais alinhado com aquilo em que é bom e com aquilo que lhe interessa.

Galen Low: Gosto muito disso. Liga-se a uma transformação que penso que tentamos fazer há algum tempo: tornarmo-nos organizações baseadas em competências. Mas a força de trabalho continua a olhar para as coisas através da lente do título profissional. Mesmo quando as organizações dizem, ou tentam, tornar-se baseadas em competências, gosto desta ideia de um mapa de trabalho.

A coisa mais empoderadora que ouvi foi, em primeiro lugar, que não consegui evitar imaginar nanorrobôs a juntarem-se para formar uma estrutura, fazer um trabalho, separarem-se e fazerem outra coisa. Depois pensei: «Espera. Com o meu chapéu de gestor de projetos, isso é um projeto.»

As pessoas reúnem-se temporariamente, aplicam as suas competências para alcançar um objetivo e depois talvez se separem ou avancem para outro projeto. Essa equipa pode ser diferente. O trabalho que fazem nesse projeto pode ser diferente e isso provavelmente é aceitável.

Também estou a combinar isso com a ideia de que, por vezes, teremos uma equipa em que ninguém é redator. O que vamos fazer? Pelo menos por enquanto, especialmente no que diz respeito à linguagem, o colega de equipa de IA especializado em redação pode dar apoio. É bom com a linguagem e com o processamento de linguagem natural. Foi treinado com muitos conteúdos e podemos ajustá-lo ao nosso gosto.

De repente, temos uma equipa que consegue realizar o trabalho, mesmo que lhe faltem algumas competências. Penso que é uma visão muito empoderadora do futuro do trabalho.

Megan Ratcliff: Sim, sem dúvida. Compreender o resultado que se pretende alcançar e as competências que já existem na equipa ajuda a identificar de que colegas de equipa se precisa. Não se deve criar IA apenas por criar IA.

Deve criá-la para fazer algo específico. Quando se definem os resultados, se estabelecem os fluxos de trabalho e se atribuem as pessoas com as competências mais adequadas para realizar o trabalho, vão existir lacunas. Como preenchê-las? Criando um colega de equipa para preencher essas lacunas. É assim que se identifica aquilo de que se precisa.

Galen Low: Gosto disso. Numa perspetiva humana, ou pelo menos de recursos humanos, por vezes encontramos uma situação em que pensamos: «Não consigo justificar um redator a tempo inteiro.» Então partilhamos essa pessoa com outras oito equipas e a solução não funciona verdadeiramente. A formação e a compreensão do produto e dos materiais ficam dispersas, existe toda essa mudança de contexto.

Por isso, há áreas em que isto pode ser realmente útil. Falámos sobre o futuro e penso que está bem. O que queria fazer agora era terminar com um pequeno jogo a que chamo Mito da IA. A ideia é apresentar algo que parece poder ser um mito e pedir-lhe a sua opinião. Pode dizer se concorda ou discorda e depois desenvolvemos o tema.

Megan Ratcliff: Está bem, ótimo. Mal posso esperar.

Galen Low: Eis a primeira afirmação: gerir agentes ou colegas de equipa de IA é exatamente como gerir pessoas.

Megan Ratcliff: Mito. Falso. Os colegas de equipa de IA não têm emoções, por isso não é preciso geri-las. Mas deve fazer uma revisão dos seus agentes em intervalos regulares, provavelmente trimestralmente ou, em alguns casos, duas vezes por ano.

Deve fazer uma revisão de diagnóstico do seu colega de equipa, mas não é o mesmo que um ser humano. Não tem emoções.

Galen Low: Nunca tinha pensado nisso: uma avaliação de desempenho trimestral com o colega de equipa de IA. Adoro. Deve mesmo fazê-lo. Muito bem, a próxima é: esta ferramenta de IA pode substituir toda a sua equipa de marketing.

Megan Ratcliff: Não, falso. Qualquer ferramenta que afirme que vai substituir a sua equipa de marketing está a fazer marketing. É, no mínimo, mau marketing. Não, continuam a ser necessários seres humanos porque, mais uma vez, os seres humanos têm emoções, gosto e julgamento, além de compreenderem nuances que uma IA nunca conseguiria compreender.

Também é preciso alguém para pegar nas coisas, movê-las e implementá-las. É preciso alguém para controlar os robôs. Por isso, não, não vai substituir a sua equipa de marketing. Vai torná-la melhor.

Galen Low: Provavelmente conseguiria identificar na minha caixa de entrada as pessoas que substituíram a sua equipa de marketing apenas por IA, porque, por vezes, falta-lhe essa nuance e esse gosto. Muito bem. A próxima é um pouco de teoria da conspiração: os agentes de IA vão revoltar-se, tirar-lhe o emprego e é isso que o governo quer.

Megan Ratcliff: Isso é absurdo. Depende do governo e do local onde vive.

Galen Low: Justo?

Megan Ratcliff: Não. Enquanto ser humano, tem capacidade para orientar a IA e tentar perceber se a IA lhe vai tirar o emprego, mas, nesse processo, vai criar o seu novo emprego. Em alguns casos, as pessoas vão perder o emprego? Sim, isso já aconteceu. É lamentável.

Estão a ser criados novos empregos todos os dias? Sim, porque os empregos estão a mudar. Tal como aconteceu com o aparecimento da Internet, os empregos estão simplesmente a mudar e a transformar-se de forma fundamental. Cabe-lhe decidir se também vai mudar.

Galen Low: É engraçado, porque existe uma convergência entre o diálogo sobre a escassez de mão de obra e as insuficiências no crescimento populacional.

Penso: «Está bem, estou a interpretar isto, mas talvez o governo queira que a IA consiga fazer alguns destes trabalhos porque, francamente, não estamos a ter filhos suficientes para cuidar da geração mais velha sem simplesmente eliminar essa geração.»

Mas, como disse, está a ocorrer uma transformação. Estão a ser criados novos empregos. Mesmo que o mundo da robótica, da automação e da IA introduza uma camada que absorva empregos existentes, não é muito humano pensar: «Ótimo. Agora vamos sentar-nos, comer uvas e não fazer nada. Será uma cultura pós-trabalho.»

Haverá mais coisas para fazer.

Megan Ratcliff: Sim, exatamente.

Galen Low: A próxima não é propriamente um mito, mas ouvi falar de alguém que coloca a sua equipa de agentes no currículo e se entrevista e apresenta essencialmente como uma equipa perante potenciais empregadores. É válido ou é uma notícia falsa?

Megan Ratcliff: É válido. Já vi isso acontecer e, na verdade, não me desagrada. Se estivesse a contratar um profissional de marketing, procuraria perceber até que ponto essa pessoa utiliza IA, porque o futuro do marketing é fluente e capacitado por IA.

Se viesse à entrevista e dissesse: «Olá, sou esta pessoa e esta é a equipa de agentes que trago comigo», ou «esta é a equipa de colegas de equipa que trago comigo», eu pensaria: «Fascinante. Explique-me o seu processo de pensamento ao criá-los. Como o ajudam? Que fluxos de trabalho está a utilizar? Como os está a aproveitar?» Isso poderia ser uma verdadeira mais-valia para a equipa.

Por isso, não é uma notícia falsa. Já vi acontecer e não me desagrada.

Galen Low: Também não me desagrada. Gosto da forma como abordou a questão da fluência. Demonstra fluência. Falámos anteriormente sobre certificações.

Será isso uma realidade na IA daqui a dois anos? Talvez não, mas mostrar aquilo que criou demonstrará certamente a sua capacidade. Demonstra a forma como pensa sobre o trabalho. Demonstra a sua capacidade para criar sistemas e orquestrar, mesmo que não tenha formação técnica.

Também gosto desta ideia, embora não saiba se funcionaria na prática: conhecer a sua fraqueza, aquela pergunta da entrevista. «Qual é uma das suas fraquezas?» Poderia responder: «Na verdade, sou um péssimo redator, mas criei um agente que é um redator bastante bom.» Talvez seja uma forma de inverter a pergunta e transformá-la numa coisa positiva, mas, em alguns casos, é legitimamente possível colmatar uma lacuna de competências através de algo que é atualmente perfeitamente aceitável.

Megan Ratcliff: Talvez a nova pergunta não seja «Qual é a sua fraqueza?», mas sim «Que colegas de equipa criou para aumentar as suas competências?»

Galen Low: Gosto disso.

Megan Ratcliff: Não sei. Não penso que alguém vá perguntar isso, mas talvez no futuro alguém pergunte.

Galen Low: Sinceramente, acho que devíamos criar essa pergunta.

Perguntas a fazer em 2028 numa entrevista de emprego para uma função de marketing. Sim. Para nos divertirmos ainda mais antes de terminarmos, tem alguma pergunta para mim?

Megan Ratcliff: Tenho uma pergunta para si. Fala constantemente com gestores de projetos e com um grupo bastante diversificado de pessoas. Qual é a maior lacuna que vê entre aquilo que a liderança pensa que a adoção da IA é e aquilo que está realmente a acontecer no terreno?

Galen Low: É uma excelente pergunta. Penso que existem estereótipos relativamente às pessoas que trabalham em projetos. É como se fossem robôs de processos, pessoas que querem tudo organizado e arrumado dentro de uma caixa. No meu mundo, são gestores de projetos digitais e trabalham constantemente com tecnologia. Não deveria esta ferramenta simplesmente fazer o trabalho?

Não bastaria selecionar um botão de opção e premir OK para, de repente, termos fluxos de trabalho agênticos? Penso que, no topo, tudo é simplificado. Existe um estereótipo de que todos os gestores de projetos são pessoas de processos. Agora existe uma força contrária: os gestores de projetos estão a reconhecer que muito do seu valor é humano.

São as relações humanas, a nuance, a negociação, a criação de relações, a construção de lealdade e, francamente, a utilização dessa lealdade para conseguir realizar algo. É muito mais uma orquestração da colaboração. Agora, estes aspetos entram em conflito, porque nem todos os gestores de projetos se consideram técnicos ou capazes de criar um sistema, independentemente daquilo que façam.

Vai demorar mais do que muitas equipas de liderança pensam que deveria demorar. Não existe muita orientação. Quero voltar a esse ponto porque o que gostei na sua história foi o facto de ter tido uma mentora. Alguém que estava na organização, que trabalhava na mesma área, uma diretora de marketing que disse: «Eis o que sei. Agora tente e vamos ver o que conseguimos criar.»

Penso que há uma incompatibilidade entre as expectativas relativamente às competências valiosas que um gestor de projetos possui e uma espécie de vazio em termos de mentoria, liderança e orientação. Muitas pessoas estão simplesmente a tentar perceber as coisas em silêncio e sozinhas. Como disse anteriormente, criou alguns colegas de equipa e deitou-os fora.

Penso que muitas das pessoas que estão a fazer isso agora provavelmente acham que estão a falhar. Pensam: «Passei três dias a criar isto e coloquei-o no lixo. Definitivamente, não vou ter emprego no próximo ano.» Na realidade, isso é progresso. É exatamente o que queremos. É responder àquilo que uma organização ou uma equipa de liderança quer dos seus gestores de projetos.

Megan Ratcliff: Sim.

Galen Low: E penso que é importante salientar isso.

Megan Ratcliff: Sim. A componente de educação e formação é fundamental porque todas estas organizações estão a transmitir expectativas às pessoas: «Têm de aumentar a utilização de IA em determinada percentagem» ou «temos de ser 20% mais eficientes».

Estão a acrescentar indicadores-chave de desempenho a estas pessoas sem qualquer formação real, sem formação individual, porque o trabalho de cada pessoa é diferente e os casos de utilização também são diferentes. Se fornecermos uma formação genérica sobre como utilizar o GPT ou o Gemini, isso não será muito útil.

As pessoas precisam de competências reais de fluência. Precisam de receber formação nessas competências. Também é muito útil terem alguém com quem possam falar sobre o seu trabalho e que as ajude a começar. É como empurrar a primeira pedra por elas e com elas. Depois de começarem, tornam-se imparáveis.

Mas precisam primeiro dessa pequena ajuda.

Galen Low: Adoro isso. Concordo totalmente, especialmente relativamente aos gestores de projetos. Somos solucionadores de problemas. Se nos puserem em movimento, descobriremos a solução. Mas passar da inércia, do estado estacionário, para o impulso envolve muito síndrome do impostor.

Outra coisa de que gostei foi ter dito que quase não é suficiente ter um mentor de IA. Teve uma mentora de marketing que compreendia a profundidade e a amplitude do marketing e também da IA. Penso que essa é uma distinção importante. Não tinha pensado nisso. É muito interessante.

Megan, muito obrigado por ter passado este tempo comigo. Diverti-me imenso. Obrigado por participar no meu jogo Mito ou Verdade da IA. Para quem quiser saber mais sobre si, onde a pode encontrar?

Megan Ratcliff: É mais fácil encontrar-me no LinkedIn. Procure por Megan Ratcliff e vai encontrar-me.

Galen Low: Excelente. Vou incluir uma ligação para o seu perfil nas notas do programa. Obrigado novamente. Obrigado pelo seu tempo. Foi muito divertido.

Megan Ratcliff: Obrigada pelo convite.

Galen Low: É tudo por hoje no podcast The Digital Project Manager. Se gostou desta conversa, não se esqueça de subscrever na plataforma onde nos estiver a ouvir. E, se quiser ainda mais perspetivas práticas, estudos de caso e manuais, visite thedigitalprojectmanager.com.

Até à próxima. Obrigado por nos ouvir.