O que os gestores de projeto não técnicos precisam realmente de saber sobre IA

Galen Low: Quais são as suas principais recomendações para gestores de projeto que precisam de atuar como tradutores entre equipas multifuncionais que estão a trabalhar com IA ou a utilizá-la?

Kesha Williams: Em vez de andarem atrás das ferramentas, pensem realmente no resultado empresarial. Que problemas estamos a tentar resolver? Concentrem-se primeiro no quê e só depois no como.

Galen Low: Qual é a sua opinião sobre as certificações relacionadas com IA, porque é que alguém deveria obtê-las e se valeria a pena?

Kesha Williams: Adoro certificações. As certificações podem ajudá-lo a conseguir uma entrevista, mas não lhe vão conseguir o emprego. É importante ter essa componente prática e um portefólio online onde possa mostrar os projetos que desenvolveu efetivamente com essas tecnologias.

Galen Low: Todos os líderes de projeto precisam de se tornar engenheiros de sistemas para continuarem relevantes numa economia impulsionada pela IA?

Kesha Williams: Esse é um excelente ponto de partida, e eu diria que não. Para mim, trata-se mais de compreender o pensamento sistémico —

Galen Low: Bem-vindos ao The Digital Project Manager Podcast — o programa que ajuda os líderes de entrega a trabalhar de forma mais inteligente, entregar com mais 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 das linhas da frente dos projetos. Quer esteja a orientar grandes projetos de transformação, a gerir fluxos de trabalho de IA ou simplesmente a tentar manter o caos sob controlo, está no lugar certo. Vamos começar.

Hoje vamos falar sobre como os líderes de projeto podem tornar-se tradutores mais eficazes ao facilitarem conversas sobre IA entre as partes interessadas técnicas e empresariais, e também sobre como isso pode ser a chave para reduzir o risco de aquele cenário iminente em que mais uma implementação de IA acaba por falhar.

Hoje acompanha-me Kesha Williams, fundadora e sócia-gerente da KeySoft, uma consultora que ajuda as organizações a adotarem a IA através de estratégia, capacitação de engenharia e envolvimento dos programadores. A própria Kesha tem uma vasta experiência na interseção entre estratégia de IA, engenharia, educação e influência. Conta com mais de 25 anos de experiência em engenharia de software, arquitetura empresarial e inovação em IA, que utiliza para implementar IA em ambientes complexos do mundo real.

Recentemente, também direcionou os seus programas de formação para públicos menos técnicos e concluiu o seu primeiro curso intensivo de IA de 15 dias em parceria com a LinkedIn Learning.

Kesha, muito obrigado por estar aqui comigo hoje.

Kesha Williams: Obrigada, Galen. Estou muito entusiasmada por estar aqui e ter esta conversa.

Galen Low: Eu também estou entusiasmado. Adoro o que faz. Dedica tanta energia ao seu trabalho. É uma pessoa muito ativa. Não sei como consegue. Há tanta formação a passar pelo seu feed do LinkedIn. Sei que tem vários cursos na LinkedIn Learning e também outros cursos. Estou muito entusiasmado por explorar tudo isso.

Sei que o seu público é sobretudo técnico, ou normalmente mais técnico, e que tem vindo a expandir-se para pessoas menos técnicas.

Kesha Williams: Exatamente.

Galen Low: Gosto muito disso. Espero que hoje avancemos em várias direções, mas, para o caso de isso não acontecer, aqui está o roteiro que preparei para nós. Para começar, queria conhecer a sua opinião imediata sobre uma grande questão que os meus ouvintes provavelmente querem ver respondida e, depois, explorar três temas.

Primeiro, queria falar sobre a importância de os gestores de projeto não técnicos compreenderem a IA. Depois, gostaria de explorar formas de os gestores de projeto serem bons tradutores entre as partes interessadas técnicas e empresariais quando o assunto é IA, bem como formas de melhorarem essa capacidade. Por fim, queria conhecer a sua perspetiva sobre o futuro da função de gestor de projeto em projetos que envolvem IA ou que produzem uma solução nativa de IA.

Kesha Williams: Parece que vai ser uma excelente conversa.

Galen Low: É ambicioso, mas vamos conseguir.

Kesha Williams: Certo.

Galen Low: Pensei em começar com uma grande questão difícil e dar-lhe algum contexto. Muitas pessoas da minha comunidade sentem-se, diria eu, mais do que um pouco ansiosas relativamente à IA e à forma como ela altera as expectativas em torno da sua função atual, da sua progressão profissional e das competências nas quais precisam de se concentrar.

Por isso, a minha grande questão é: todos os líderes de projeto precisam de se tornar engenheiros de sistemas para continuarem relevantes numa economia impulsionada pela IA?

Kesha Williams: É um excelente ponto de partida, e eu diria que não. Se observarmos o que está a acontecer atualmente no setor com muitas destas ferramentas de IA sem código e de baixo código, nem sequer é necessário saber programar ou ter formação técnica para criar um agente de IA ou até uma aplicação.

Para mim, trata-se mais de compreender o pensamento sistémico: o que é a IA? O que consegue fazer? Como posso aplicá-la na minha função atual? Como posso aplicá-la num projeto? Portanto, não, não é necessário tornar-se engenheiro de sistemas nem sequer tornar-se muito técnico para continuar relevante e compreender como utilizar e aplicar a IA.

Galen Low: Muito bem. Adoro isso e tenho a certeza de que todos os que estão a ouvir deram um suspiro de alívio. Mas também gosto muito dessa nuance, porque encontro este ecossistema de programação sem código e programação por descrição. Ou, pelo menos culturalmente, existe esta pressão para dizer: não é preciso programar, basta ter uma ideia. Mas gosto do que está a dizer sobre o facto de ainda ser necessária uma mentalidade de pensamento sistémico para abordar este tema.

Vemo-lo constantemente — ou, pelo menos, eu vejo-o nos meus círculos — com pessoas que estão a programar por descrição e dizem: espere, ainda preciso de depurar e fazer garantia de qualidade. Não estou a escrever código, mas isto continua a ser uma componente de engenharia de TI, certo? É como dizer: espere, ainda tenho de saber o que quero que esta coisa faça e como o deve fazer.

Kesha Williams: Exatamente. E quando a coloco em produção, quer dizer que tenho de a atualizar, melhorar e manter? Pensei que tinha terminado.

Galen Low: E que tal operações de desenvolvimento por descrição? Sinceramente, acho que esse é um ótimo ponto de partida, porque a questão passa a ser: qual é a quantidade certa de conhecimento técnico ou como é que se adquire esse tipo de pensamento sistémico?

Queria conhecer a sua perspetiva porque é uma pessoa tecnicamente muito competente. É engenheira, arquiteta empresarial e de soluções. Liderou equipas de programadores e criou um público incrivelmente grande e envolvido precisamente em torno desses temas. Recentemente, como mencionei, tem vindo a expandir o seu público para pessoas menos técnicas.

Por exemplo, o curso intensivo de 15 dias que realizou em parceria com a LinkedIn Learning conduziu as pessoas por uma jornada pela IA. Na realidade, foi bastante aprofundado, começando em conceitos muito básicos e avançando até temas complexos. Porque é importante para si levar os seus conhecimentos de formação e de IA às massas?

Kesha Williams: É importante para mim porque a IA está a tocar em todos os setores, todas as funções e todos os níveis dentro de uma organização, e não quero que ninguém fique para trás. Quando penso no poder da IA e naquilo que pode fazer para aumentar a produtividade e automatizar fluxos de trabalho, estamos perante uma época muito entusiasmante para trabalhar em tecnologia, e quero que todos adotem a IA e descubram onde ela se enquadra no seu dia a dia.

Galen Low: Tem-se deparado com pressupostos falsos, mitos e perceções erradas sobre a IA? Parte do seu trabalho consiste em ajudar pessoas que talvez ainda não tenham conhecimentos fundamentais de pensamento sistémico ou que não tenham tido tempo para pesquisar tudo o que a IA consegue fazer.

Sente que parte desse trabalho consiste em desmontar alguns dos mitos ou do alarmismo em torno do que é a IA e da forma como se aplica ao trabalho das pessoas, sejam elas técnicas ou não?

Kesha Williams: Sem dúvida. Diria que Hollywood e todos os filmes de ficção científica não ajudaram. Tornaram o meu trabalho bastante mais difícil, mas o meu objetivo — e sempre foi uma paixão minha — é desmistificar a IA e a aprendizagem automática e tornar estas tecnologias complexas muito acessíveis. Mas, como disse, Hollywood não ajudou nada.

Galen Low: É a questão de Hollywood, mas depois também existe uma série de artigos — e não me interprete mal, alguns são credíveis — que são enquadrados de forma a obter visualizações.

É aquele tipo de título: antigo responsável pela IA da Google diz que a inteligência artificial geral vai dominar tudo dentro de sete anos. Ou todas aquelas pessoas consideradas autoridades em IA. Tudo é apresentado de uma forma que nos faz pensar: meu Deus. Mas, por outro lado, é claro que essas pessoas pensaram sobre tudo isto.

Uma parte do que são — os antepassados e as antepassadas da IA — obrigou-os a refletir sobre as implicações. Quando se coloca tudo numa linha temporal suficientemente longa, é evidente que muita coisa vai mudar. E pode seguir todos os tipos de direções. Mas até aquilo que disse é muito fácil de compreender: todos precisamos de estar, de certa forma, na mesma página, mesmo que não estejamos todos ao mesmo nível.

A IA está a afetar o trabalho de todas as pessoas e as expectativas em torno desse trabalho. Quanto melhor a compreendermos, ou quanto melhor tivermos um vocabulário comum para falar sobre ela, mais conseguiremos conversar sobre o tema. Não é como quando comecei. A minha experiência é em gestão de projetos digitais. As equipas de desenvolvimento com quem trabalhava eram constituídas por engenheiros de front-end e back-end e lembro-me dos primeiros dias.

Eu pensava: nada disto faz sentido. Vocês dizem: façam a implementação, façam aquela coisa com o Git, e eu volto mais tarde. E essa curva de aprendizagem — conseguir relacionar-me e ter um diálogo significativo, em vez de olhar para algo e dizer simplesmente: sim, está bem, façam os testes de regressão ou seja lá o que for — é importante.

Como tem corrido a formação que tem dado às pessoas? Penso que tem o seu curso de IA para o dia a dia e o curso intensivo de 15 dias. Que impactos ou ideias retirou da experiência dos seus formandos?

Kesha Williams: Como mencionou, lancei o desafio de IA para o dia a dia, com a duração de 15 dias, em parceria com a LinkedIn Learning.

Hoje é precisamente o décimo quinto dia, o último dia. Estou muito entusiasmada com o resultado final. Recebi muitos comentários de formandos e vi a apreensão em relação à IA transformar-se em entusiasmo. Vi pessoas perceberem onde podem integrar a IA no seu dia a dia e utilizá-la efetivamente para poupar tempo e aumentar a produtividade.

Uma formanda contactou-me e disse que utilizou a IA para realizar uma tarefa que lhe demorou talvez 30 minutos, quando, de outra forma, teria levado vários dias a preparar o esboço. É por isso que criei o desafio de IA de 15 dias e, como mencionou, destina-se sobretudo a pessoas não técnicas, para começarem a compreender os conceitos básicos e os fundamentos da IA e, depois, a forma como esta pode ser aplicada na sua vida quotidiana.

Galen Low: Adoro isso. A sensação que tenho é de que é uma experiência muito prática. As pessoas estão realmente a fazê-lo. É engraçado, porque isto é uma pequena mudança de assunto. Ontem à noite estávamos a jogar um jogo de cartas chamado Exploding Kittens e o manual de instruções dizia: não leia estas instruções. Esta é, na realidade, a pior forma de aprender a jogar um jogo.

Veja este vídeo e depois experimente. E pensei: na verdade, isto aplica-se muito à IA. Acho que muitas das pessoas — eu incluído — sentiram mais ansiedade em relação à IA quando existia apenas pressão e ainda não tinham aberto nenhuma das ferramentas. É quase como aquela caixa de entrada, certo?

Olha-se para o número no distintivo vermelho e pensa-se: meu Deus, diz 967. Isto é absurdo. Nem quero olhar. O número intimida-me. Ainda nem sequer vi o que está na minha caixa de entrada. Foi esse o momento que vivi. Mas adoro a ideia de orientar as pessoas nesse percurso através dos fundamentos, chegando depois a conceitos bastante aprofundados.

O que é que as pessoas estão a fazer hoje, no décimo quinto dia?

Kesha Williams: O décimo quinto dia é totalmente dedicado à criação do primeiro agente de IA sem código. Não é necessário saber programar. Tudo é feito através de uma interface de arrastar e largar para construir o primeiro agente de IA. Tudo o que foi ensinado até esse momento conduz ao décimo quinto dia.

Galen Low: Adoro isso. É como se o primeiro dia fosse, estou a inventar, o que é a IA? E o décimo quinto dia fosse construir um agente.

Kesha Williams: É basicamente isso. Foi exatamente assim.

Galen Low: Gosto muito. Acho que isso é uma boa transição para o tema principal que queria explorar: como é que os gestores de projeto menos técnicos podem reduzir o risco dos seus projetos impulsionados pela IA através das conversas certas — as conversas certas para criar alinhamento em torno da IA com as partes interessadas técnicas e empresariais, e com todas as pessoas que se encontram entre esses dois grupos.

Estamos tão habituados a polarizar o tema entre técnico e não técnico, mas o que quero dizer é: como traduzir entre diferentes partes interessadas que sabem coisas diferentes, têm pontos de vista diferentes e possuem conjuntos de competências diferentes? Em primeiro lugar, deve sequer fazer parte da função do gestor de projeto ser o tradutor em conversas sobre IA?

Talvez devêssemos validar isso primeiro. Na sua opinião, é uma boa ou uma má ideia?

Kesha Williams: É definitivamente uma boa ideia. Os gestores de projeto já fazem tradução: traduzem riscos do projeto, cronogramas e têm esse tipo de conversas. Por isso, considero natural que os gestores de projeto desempenhem esse papel de tradução quando o assunto é IA.

Galen Low: É um excelente ponto. Já existe muita tradução nessa função.

Kesha Williams: Exatamente.

Galen Low: É engraçado, porque tu e eu tivemos uma conversa antes desta entrevista. Publicou um texto sobre agentes e MCP serem as novas APIs, e eu voltei aos meus primeiros dias como gestor de projeto, quando pensava: o que é uma API? Mas compreendia que era algo utilizado para integrar sistemas e ligar coisas.

Kesha Williams: Exatamente.

Galen Low: Era precisamente o tipo de coisa para a qual eu precisava de ser tradutor, explicando a algumas partes interessadas empresariais que não compreendiam necessariamente as APIs porque era importante dar esses passos: criar o nosso dicionário de dados, explorar a documentação e fazer um pequeno produto mínimo viável ou uma prova de conceito.

Vejo semelhanças, mas também diferenças, porque há tanta coisa a surgir sobre IA e tanta coisa a mudar. Parece que surge um novo modelo todos os dias: os modelos clássicos de linguagem de grande dimensão, a geração de imagens e tudo o resto. Quais são as suas principais recomendações para gestores de projeto que precisam de agir como tradutores entre equipas multifuncionais que trabalham com IA ou a utilizam?

E podemos talvez explorar alguns exemplos de conversas impactantes que poderiam correr mal ou fazer com que um projeto corresse muito melhor?

Kesha Williams: A minha primeira recomendação seria não andar atrás das ferramentas, como mencionou. Literalmente todos os dias surge uma alteração numa ferramenta existente ou uma nova ferramenta.

Em vez de perseguir ferramentas, pense realmente no resultado empresarial. Que problemas estamos a tentar resolver? É um princípio que existe há muito tempo no mundo dos projetos: concentre-se primeiro no quê e só depois no como. Essa é a minha principal recomendação: pense realmente nos resultados e não persiga ferramentas, porque acabará por entrar numa toca de coelho e afastar-se completamente do caminho.

Essa é a minha principal recomendação. Depois, os gestores de projeto não precisam realmente de ser técnicos, mas precisam de compreender os conceitos de IA. Quando alguém diz modelo, deve compreender o que isso significa. Quando alguém diz engenharia de instruções, deve compreender o que isso significa. Quando alguém diz agente, deve compreender o que isso significa. É importante compreender estes conceitos de alto nível e a forma como se relacionam com o como daquilo que está a ser desenvolvido.

Essa é a primeira parte da sua pergunta. A segunda parte era sobre uma conversa.

Galen Low: Sim. Que conversas podem correr mal? Talvez alguns exemplos. Não tem de ser a grande conversa sobre IA que vai determinar o sucesso ou o fracasso do projeto, mas, ao longo do caminho, temos conversas com pessoas e já vi conversas — mesmo antes da IA e também atualmente — que acabam por correr mal.

Por algumas das razões de que estamos a falar: um gestor de projeto pode não se sentir confiante relativamente a um conceito, inventar uma explicação e arrepender-se. Ou tentar simplificar demasiado. Pensei que podíamos improvisar alguns exemplos.

Kesha Williams: Claro. Imagine que é gestor de projeto de um projeto — naturalmente, um projeto de IA — e tem um engenheiro de aprendizagem automática na equipa que lhe diz: o modelo está pronto, a precisão parece boa. A conversa poderia correr mal se o gestor de projeto respondesse: está bem, vamos para produção.

O gestor de projeto precisa de fazer perguntas adicionais. Primeiro, precisa de compreender o que é um modelo e o que significa precisão. A precisão é a forma como avaliamos o desempenho do modelo. Uma pergunta poderia ser: o que significa precisão neste contexto?

Outra pergunta, à qual já aludi, poderia ser: depois de o modelo entrar em produção, qual é o processo de manutenção e de novo treino? Nos modelos e sistemas de IA existe um problema específico que pode surgir, chamado deriva do modelo. Isto acontece quando os dados do mundo real se alteram ao longo do tempo e podem afetar a qualidade ou o resultado produzido pelo modelo de aprendizagem automática.

Por isso, quando se coloca um projeto ou um projeto de IA em produção, é importante conversar sobre o novo treino e a manutenção contínua, porque isso terá impacto no resultado geral que o sistema pretende fornecer. É importante fazer as perguntas certas relativamente aos sistemas de IA que estamos a colocar em produção.

Galen Low: Gosto muito desse ponto, sobretudo da questão da deriva. Mesmo os gestores de projeto bastante técnicos que conheço continuam a vir de um mundo em que as coisas são bastante determinísticas. Funciona assim nos testes, funciona assim nos testes de aceitação do utilizador e, quando o colocamos em produção, vai funcionar da mesma forma todas as vezes até construirmos outra coisa que o avarie.

Depois talvez tenhamos de o corrigir. Mas esta noção de deriva, e o facto de os dados com que o modelo é treinado estarem a mudar — os modelos também mudam em alguns casos — significa que estamos perante uma tecnologia probabilística, não determinística. É quase como aplicar uma lente completamente diferente às soluções que as nossas equipas estão a construir.

Adoro a sua observação sobre a manutenção contínua. É uma pergunta muito importante e representa um grande risco para um gestor de projeto dizer: isto está pronto. Mesmo que isso tenha sido apenas o primeiro passo. Depois voltamos ao patrocinador do projeto e às partes interessadas e dizemos: sim, estamos prontos para lançar.

E eles perguntam: será necessária manutenção contínua? E nós respondemos: não.

Kesha Williams: Já tratei de tudo. Terminámos. Treinem o modelo, está pronto.

Galen Low: Está bom. Está a funcionar muito bem. Vai continuar a funcionar muito bem e avançamos para a próxima fase. Já vi isso acontecer, não apenas com IA, mas também noutros contextos.

Gosto da pergunta que fez: o que significa isso em termos de precisão? Qual é o passo seguinte? Eu acrescentaria: o que é que isto desbloqueia e em que ponto do processo estamos? Tive esta conversa com alguns membros da minha comunidade há dias e percebi que sou o tipo de pessoa que, sem querer elogiar-me demasiado, encara tudo de forma colaborativa. Digo: ajudem-me a compreender isto, porque vou ter de explicar o assunto às minhas partes interessadas. Posso dizer isto? E alguém responde: não. Não podemos avançar com o projeto. Não diga às pessoas que a precisão do sistema é perfeita.

O modelo já está, não sei, pronto. É importante fazer essa pergunta para compreender colaborativamente. Penso que essa é uma das grandes lacunas: conheço muitas pessoas na gestão de projetos que estão constantemente frustradas com as suas equipas porque dizem: eles não compreendem o que eu faço.

E eu respondo: explicou-lhes o que faz e qual é o passo seguinte? Eles estão a dizer-lhe aquilo que sabem. O modelo está pronto, a precisão é boa, e você responde: ótimo, obrigado. Essas pessoas nunca vão aprender o que precisa de fazer com essa informação. Além disso, não têm oportunidade de intervir e dizer: na realidade, há algumas coisas importantes que precisa de transmitir às partes interessadas. E, por favor, não explique dessa forma; explique desta outra forma.

Acho que esse diálogo é muito importante. Como disse anteriormente, todos estamos habituados a pensar de forma determinística. É importante criar este diálogo e explicar às partes interessadas que a deriva não acontece porque construímos o sistema de forma incorreta, mas porque essa é a natureza da tecnologia.

Kesha Williams: Essa é a mudança de mentalidade necessária quando construímos sistemas de IA. E gosto muito do seu ponto sobre a colaboração. Essa competência interpessoal é ainda mais importante nesta era da IA.

Galen Low: Adoro isso. Também se relaciona com o seu ponto inicial: todos precisam de criar este conhecimento fundamental para terem estas conversas, e elas precisam de ser colaborativas porque estamos todos a tentar compreender o assunto.

Kesha Williams: Exatamente.

Galen Low: Não passou tempo suficiente e as coisas estão a mudar tanto que ainda não existem verdadeiros especialistas ou mestres. Existem especialistas, mas talvez ainda não existam mestres.

Kesha Williams: Exatamente.

Galen Low: Todos precisamos de descobrir isto em conjunto. Deu alguns exemplos muito bons e queria explorar como alguém — um gestor de projeto, mas, na verdade, qualquer pessoa que sinta que não é suficientemente técnica para compreender verdadeiramente a IA — pode agir como tradutor entre equipas.

Como é que alguém aprende o suficiente para conduzir estas conversas? Quais são as suas fontes habituais para aprender os fundamentos e, ao mesmo tempo, acompanhar a evolução das coisas? Sei que disse para não perseguir todas as ferramentas. Não é necessário memorizar todas as notas de lançamento sempre que surge uma nova tecnologia. Mas onde costuma ir, ou para onde encaminha os seus formandos, para se manterem atualizados? E quais são os fundamentos que recomendaria a uma parte interessada que apenas ouviu a palavra IA, mas ainda não aprofundou o tema?

Kesha Williams: Tenho de encaminhar as pessoas para os meus cursos na LinkedIn Learning, sobretudo para o desafio de IA de 15 dias, porque começa pelos fundamentos. Começamos de forma muito simples, ajudando a compreender os diferentes conceitos e, depois, a forma como a IA pode ser integrada no dia a dia.

Não se trata sequer de construir sistemas, mas de utilizar a IA para aumentar a própria produtividade e ajudar no trabalho diário. É muito importante compreender como a IA pode ser aplicada. À medida que começar a utilizá-la e a praticar, começará a aprender os conceitos e ficará inspirado.

Poderá até encontrar uma forma completamente nova de utilizar a IA ou de a sua equipa utilizar a IA. Existem muitos recursos disponíveis. Recomendo também seguir a minha página do LinkedIn Kesha on AI. Tenho também uma publicação no Substack com o mesmo nome. A partir da próxima semana, vou publicar no Substack e nessa página do LinkedIn pequenas dicas de IA.

Para todas as pessoas subscritas no meu Substack, vou começar a publicar dicas de IA para ajudar a compreender os conceitos básicos e acompanhar as pessoas nesta jornada de IA. Existem muitos outros recursos. Gosto de acompanhar a OpenAI Academy. Tem muitos seminários e cursos gratuitos. É aí que faço grande parte da minha aprendizagem sobre alguns dos recursos mais recentes.

E, mais uma vez, a LinkedIn Learning. Tenho vários cursos nessa plataforma. Tenho também cursos técnicos na Pluralsight, mas igualmente cursos não técnicos sobre engenharia de instruções, sobre como analisar as suas equipas e compreender quais as competências de IA de que precisam e como desenvolver essas competências.

Existem muitos lugares onde as pessoas podem aprender.

Galen Low: Gosto dessa recomendação. Há aí um momento interessante de descoberta. Uma coisa com que tenho tido dificuldades, do ponto de vista da gestão de projetos, é que por vezes falamos de equipas que utilizam IA para construir algo.

Noutras ocasiões, falamos de equipas que estão a construir algo que tem IA como parte da sua arquitetura. Outras vezes, falamos de utilizar IA para apoiar um projeto no dia a dia. E acho interessante a forma sucinta como apresentou isto: existem diferentes formas de o fazer, e isso assenta em alguns fundamentos.

A minha pergunta, sobretudo relativamente à OpenAI Academy e a outros recursos, é que é fácil aprofundar demasiado. Trabalho com equipas multifuncionais e, por vezes, penso: se clicar aqui, vou conseguir compreender isto ou vou tentar aprender demasiado? Vou chegar à terceira página e estar a olhar para código Python?

Existe alguma orientação para ajudar as pessoas a perceberem: isto está provavelmente ao meu nível, enquanto isto parece ser para alguém que está efetivamente a programar?

Kesha Williams: Tem razão. Se chegar a um ponto em que lhe pedem para iniciar um Jupyter Notebook ou escrever código Python, foi definitivamente demasiado longe. Mas a forma como estruturo muitos dos meus cursos é começar pelo conceito e só depois fazer uma atividade prática. Por vezes, se a atividade prática for demasiado complexa e envolver escrever código Python, basta assistir às partes conceptuais e garantir que compreende os conceitos.

Esses conceitos aplicam-se a praticamente todas as ferramentas que utiliza. Mesmo que seja um curso muito técnico, assista aos vídeos conceptuais e compreenda os conceitos. Pode sempre ignorar a parte prática e técnica mais aprofundada.

Galen Low: Nunca ouvi ninguém dizer isso, mas faz todo o sentido: não deixe de assistir só porque está interessado e algumas partes podem estar acima do seu nível.

Desde que tenha consciência disso, haverá sempre algo que pode retirar. E, sinceramente, sou um grande fã de ouvir a linguagem. Sentava-me e ouvia o meu arquiteto técnico falar com a equipa de programadores e pensava: nem tudo isto faz sentido, mas estou a aprender algumas palavras e alguns conceitos e, pelo menos, sinto-me um pouco mais confiante para fazer as perguntas certas.

Talvez não seja mestre em nada disso, mas consigo ter conhecimentos suficientes para fazer uma pergunta que pode parecer básica, mas que abre o diálogo.

Kesha Williams: Não existem perguntas básicas.

Galen Low: Está bem. Especialmente no caso da IA, suponho, porque as coisas estão a mudar muito depressa.

Kesha Williams: Exatamente. Estamos todos a aprender.

Galen Low: Isto pode ser controverso. Gostaria de conhecer a sua opinião imediata sobre as certificações. Atualmente, existe uma grande variedade. Estão a surgir certificações de IA mais orientadas para programadores. Existem também certificações de gestão de projetos, como as dos meus amigos da Cognilytica, agora PMI Cognilytica, que abordam a construção de sistemas probabilísticos e a compreensão das fontes de dados a partir de uma perspetiva de gestão de projetos.

Mas tem seguido deliberadamente uma abordagem de aprendizagem prática e em pequenas doses. Qual é a sua opinião sobre as certificações de IA, porque é que alguém deveria obtê-las e se valeria a pena?

Kesha Williams: Adoro certificações. Digo sempre às pessoas que as certificações podem ajudá-las a conseguir uma entrevista, mas não lhes vão conseguir o emprego. Como mencionou, é muito importante ter uma componente prática e conseguir fazer aquilo para que se está a candidatar.

Uma certificação pode ajudá-lo a conseguir a entrevista e proporcionar uma base suficientemente sólida para compreender os conceitos e a forma como tudo se relaciona. Mas, para funções mais práticas, sobretudo funções técnicas, é importante ter essa experiência prática e um portefólio online onde mostre os projetos que desenvolveu efetivamente utilizando essas tecnologias.

Esse é sempre o meu conselho relativamente às certificações.

Galen Low: Gosto muito disso. Faz todo o sentido. Gosto da ideia de um portefólio online e sei que alguns dos meus ouvintes dirão: sim, mas isso é para programadores. Porém, como referiu, no décimo quinto dia do seu desafio de 15 dias constrói-se um agente.

Recomendaria que um gestor de projeto tivesse também no seu portefólio algumas coisas que construiu ou provas demonstráveis de que utiliza IA?

Kesha Williams: Atualmente, tendo em conta onde a IA está e para onde se dirige, ter essa experiência enquanto gestor de projeto vai colocá-lo à frente de outros gestores de projeto que não a têm.

É muito importante pensar onde estaremos daqui a um, três ou cinco anos. Como mencionei, a IA está a tocar em todos os setores e em todas as funções. É essencial descobrir onde a IA se enquadra no dia a dia e como pode ser utilizada para automatizar tarefas repetitivas e aumentar a produtividade.

Caso contrário, as pessoas vão ficar para trás. Essa é simplesmente a verdade.

Galen Low: É um comboio de mercadorias a alta velocidade. Mesmo que quiséssemos, seria muito difícil voltar a colocar tudo dentro da caixa.

Kesha Williams: Isso não vai acontecer.

Galen Low: Mesmo do ponto de vista dos programadores, gosto desse ponto: a certificação ajuda a chegar à entrevista, mas não a conseguir o emprego.

Se estivesse a contratar um programador — ou talvez qualquer outra pessoa — qual seria a pergunta que faria numa entrevista para perceber se essa pessoa realmente conhece IA ou se fez apenas um curso e obteve um certificado, mas talvez não tenha a experiência que procura?

Kesha Williams: No caso específico de um programador, procuraria saber como está a utilizar a IA para o ajudar a escrever código. Perguntaria que ferramentas utiliza e, concretamente, em que parte do ciclo de desenvolvimento integrou a IA. Quando entrevisto pessoas, é importante que deem exemplos do mundo real e não falem apenas da teoria.

Galen Low: No futuro, isso pode aplicar-se também a pessoas não programadoras. Pode perguntar-se: construiu vários agentes para ajudar a gerir projetos? Explique-me como os utilizou. É uma pergunta muito válida e vou roubá-la, sem dúvida.

Kesha Williams: E qual foi a ferramenta utilizada e porque decidiu utilizá-la? Existem muitas ferramentas diferentes para construir agentes. Há o Copilot, que nem sequer exige conhecimentos de programação. Existem os agentes do Amazon Bedrock e, atualmente, todas as plataformas têm uma forma de construir agentes, incluindo a Salesforce. É importante compreender que ferramenta foi utilizada e por que razão foi escolhida.

Galen Low: É um excelente ponto. Já começámos a falar sobre isso, por isso talvez seja uma boa transição para olhar um pouco para o futuro. Sei que não podemos prever muito. Tudo está a mudar e pode acontecer qualquer coisa. A inteligência artificial geral pode surgir amanhã e destruir a humanidade, tal como Hollywood nos diz.

Kesha Williams: É isso que a ficção científica diz.

Galen Low: Sim. Ou podemos ter apenas melhorias marginais nos assistentes de notas de IA durante os próximos três anos. Não sei. Mas, como disse, a IA está a ser integrada em tarefas administrativas e repetitivas.

Kesha Williams: Exatamente.

Galen Low: O aumento da produtividade parece ser o foco atual.

Isso manifesta-se através de agentes autónomos. Como referiu, é fácil construí-los. Pode fazer 14 dias de um desafio e construir um agente no décimo quinto dia. Não está assim tão fora do alcance.

Kesha Williams: Exatamente.

Galen Low: Acha que isto altera a função do gestor de projeto na entrega de soluções técnicas nativas de IA?

E, em caso afirmativo, qual é a sua principal recomendação para que os gestores de projeto se preparem para um futuro da IA que talvez ainda não exista, mas que provavelmente terá impacto nas suas funções?

Kesha Williams: Tudo se resume a compreender o que é a IA, os seus conceitos e a forma como pode aplicá-la no dia a dia para aumentar a produtividade. Existe muito receio no setor relativamente à substituição de funções pela IA.

Não é isso que devemos temer neste momento. O mais importante é não ficar para trás e descobrir como utilizar a IA na sua função para se tornar melhor, melhor do que a pessoa seguinte. Dessa forma, pode ajudar-se a si próprio e ajudar a organização a continuar a avançar.

Galen Low: Adoro isso e adoro os temas relacionados com os conceitos fundamentais.

Alguns dos fundamentos estão a mudar, suponho que essa seja outra questão. Mas gosto da sua recomendação para nos mantermos atualizados sem perseguirmos as ferramentas nem enchermos a cabeça com conhecimentos específicos de cada ferramenta, porque tudo isto pode evoluir em qualquer direção.

Estamos a falar de Betamax e VHS. Estamos a falar de cassetes e de sistemas de oito pistas. Algumas destas tecnologias terão vencedores e perdedores no domínio da adoção tecnológica, dos investimentos e de tudo o resto. Mas, se compreendermos os fundamentos, os conceitos essenciais e a forma como estão a evoluir no nosso trabalho, podemos extrapolar a partir daí sem ficarmos demasiado presos aos detalhes.

Kesha, muito obrigado. Foi muito divertido. Para acrescentar um pouco de animação de época festiva, tem alguma pergunta que queira fazer-me?

Kesha Williams: Claro. Podemos inverter os papéis e eu serei a entrevistadora. A pergunta que tenho para si é, naturalmente, relacionada com a IA: como está a utilizar a IA no seu dia a dia? E, se não a utiliza, porquê?

Galen Low: Utilizo-a. Não sou um utilizador intensivo neste momento. Utilizo-a como parceiro de reflexão. Sou um grande fã do tipo de fluxo de trabalho Iron Man e Jarvis, por exemplo, sobretudo para formular um e-mail. Não sou uma pessoa que peça à IA o primeiro rascunho para depois o editar.

Prefiro escrever o primeiro rascunho e depois pedir à IA que o desafie. Digo-lhe: aja como um patrocinador de projeto muito exigente. É um diretor de tecnologia. Estes são os aspetos que lhe interessam. Esta é a natureza da nossa relação. Analise criticamente este texto e diga-me onde poderia contestar parte do conteúdo deste e-mail. Isso é muito útil para mim porque a minha personalidade tende a questionar tudo até considerar que está bom.

Sou mesmo assim. Talvez já tenha visto uma publicação online que aparece ocasionalmente no meu feed: uma pessoa criativa nunca considera que o trabalho está terminado. Chega a um ponto em que já não consegue olhar para ele. Sou exatamente assim com tudo.

E-mails, boletins informativos, linhas de assunto e planos de projeto. Fico a olhar para tudo e a analisá-lo repetidamente. Passo muito tempo a tentar perceber o que alguém poderia contestar antes de considerar que está terminado. A IA tem sido uma excelente parceira nesse processo, perguntando-me: já considerou isto?

Não me incomoda que por vezes seja um pouco aduladora. Ainda não lhe pedi para ser agressiva comigo, mas consigo analisar a resposta. Nunca fico a pensar: sou fantástico, sou excelente nisto. Essa nunca é a minha conclusão depois de uma resposta do ChatGPT.

É assim que a tenho utilizado até agora. Quero, no entanto, explorar a parte autónoma. Esse é o meu próximo passo. Criámos alguns GPT personalizados para tornar o nosso fluxo de trabalho mais forte. Adoro utilizá-los em tarefas específicas que são repetitivas, mas que continuam a exigir discernimento ou algum tipo de interação.

Tem sido muito útil. Estou entusiasmado por explorar os agentes, mas a questão principal que mencionou mantém-se: primeiro preciso de perceber onde a IA vai ajudar. Depois, tenho de organizar tudo, certo? Os dados, o material de referência. Preciso de conseguir treinar o agente como treinaria uma pessoa, se quiser que seja eficaz.

Acho engraçado que, muitas vezes, a tecnologia não seja o problema. A questão é saber se estamos suficientemente organizados para a treinar e lhe dar contexto suficiente para desempenhar a sua função. Isso já era verdade com as pessoas.

Kesha Williams: Levantou um ponto muito importante quando penso na função do gestor de projeto. Em breve, estará a gerir agentes juntamente com seres humanos. Comece a pensar em como tratar a IA como parte da equipa. Isso também está a chegar.

Galen Low: Gosto muito disso. No outro dia, estava a conversar com outro convidado sobre o que seria uma avaliação de desempenho e se deveríamos fazer uma aos agentes.

Por vezes, damos um feedback melhor aos nossos modelos do que aos nossos colegas. Mas penso que o outro ponto que mencionou também é muito interessante: como será a cultura de equipa? Atualmente, a IA tem muitas capacidades, mas a responsabilidade continua a pertencer aos seres humanos.

Não podemos simplesmente apontar o dedo e dizer: a culpa é deste agente, foi este agente que falhou. Embora já tenha participado em reuniões de equipa em que alguém aponta para um colega e diz: sim, o departamento de design é que deixou isto falhar. Penso que haverá uma combinação interessante de responsabilidades e que a forma como construímos a cultura de equipa irá mudar.

Algumas responsabilidades passarão efetivamente para agentes, automação e outras componentes da tecnologia de IA.

Kesha Williams: Exatamente. E é aí que entra a governação da IA.

Galen Low: Vou ter de a convidar novamente quando abordarmos esse tema, porque, de certa forma, está mais próximo do que penso. Na realidade, está mesmo ao virar da esquina.

Kesha Williams: Exatamente.

Galen Low: Mas, por hoje, talvez possamos ficar por aqui. Kesha, muito obrigado por ter dedicado este tempo a falar comigo. Adorei esta conversa. Diverti-me imenso, aprendi muito e gosto muito do trabalho que está a fazer. Acho o formato muito interessante. Estou entusiasmado com o Substack. Para as pessoas que estão tão entusiasmadas como eu, onde podem saber mais sobre si?

Kesha Williams: Sigam-me no LinkedIn. Como mencionou, publico lá com frequência. Depois, no site da minha empresa, KeySoft, em www.keysoft.tech, podem encontrar mais informações sobre mim e os serviços que presto.

Galen Low: Excelente. Vou incluir essas ligações nas notas do episódio para quem tiver interesse. Kesha, mais uma vez, obrigado.

Kesha Williams: Obrigada. Foi um prazer. Foi uma conversa fantástica.

Galen Low: Muito bem, pessoal, é tudo por hoje no podcast The Digital Project Manager. Se gostaram desta conversa, subscrevam o programa na plataforma onde o estão a ouvir. E, se quiserem ainda mais ideias práticas, estudos de caso e manuais, visitem thedigitalprojectmanager.com.

Até à próxima. Obrigado por nos ouvirem.