Como Criar uma Equipa de Agentes de IA, Segundo Quem Já o Fez
Definição: Os colegas de equipa de IA diferem dos agentes; são ferramentas GPT personalizadas que requerem interação humana e contexto.
Começar: Crie ferramentas de IA onde os recursos são escassos e existem lacunas de competências, começando especialmente por tarefas de conteúdo.
Tempo: Integre o desenvolvimento de IA em pequenos intervalos de tempo; construa e aperfeiçoe gradualmente um ecossistema de IA.
Dados: Utilize dados reais baseados em investigação para as personas de IA e evite incluir quaisquer informações pessoais identificáveis.
Futuro: Automatize as tarefas atuais do trabalho, libertando tempo para o trabalho estratégico e o desenvolvimento de competências em ambientes de IA.
Esta entrevista foi originalmente realizada no podcast The Digital Project Manager, onde o apresentador Galen Low conversou com Megan Ratcliff sobre o que é realmente necessário para criar e gerir uma equipa de colegas de equipa de IA — não um dia, mas agora, com a tecnologia atual. Foi reformulada como artigo para facilitar a leitura.
Megan Ratcliff, consultora e coach de entrada no mercado na Clarity & Motion Collective, criou uma equipa de colegas de equipa de IA durante o período em que foi Diretora de Marketing na empresa de tecnologia de carreira SaaS Dice — um ecossistema que acabou por desempenhar o seu trabalho suficientemente bem para que ela tivesse tempo para inventar o seu próximo cargo. Não tinha formação técnica, orçamento nem horas livres na agenda. O que se segue é o seu manual prático.
Afinal, o que é um colega de equipa de IA? (E o que não é)
Comecemos por esclarecer algumas definições, porque a terminologia está a tornar-se confusa. "A expressão agente de IA está a ser usada com enorme liberdade neste momento", afirma Ratcliff. "Um agente é uma ferramenta de IA que atua autonomamente por conta própria. E penso que, quando as pessoas dizem no LinkedIn que estão a criar agentes, estão na realidade apenas a criar um colega de equipa, que é um GPT personalizado com um ser humano envolvido no processo."
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Esta distinção é importante. Um colega de equipa é um assistente criado para uma finalidade específica — um redator de campanhas, um estratega, um simulador de personas — treinado com o seu contexto real e utilizado consigo aos comandos. E, algo fundamental, criá-lo não exige que se torne engenheiro. Ratcliff é franca quanto aos seus próprios limites: "Não sou uma pessoa que vá criar algo em JSON, HTML ou React. Para mim, isso é grego."
Também não é necessário que todos tenham o mesmo nível de competências. "Aprender IA é como aprender outra língua", afirma. "Talvez 10 a 20% da população se torne fluente em IA, e essas pessoas serão as que estão a criar todo o tipo de coisas com que nunca sonhou. E depois, usando a metáfora da aprendizagem de línguas, todas as outras pessoas só conseguirão pedir um copo de água e perguntar onde fica a casa de banho." Na sua perspetiva, o nível básico é simples: "consegue interagir com um chatbot de LLM? E consegue utilizá-lo eficazmente?"
Aprender IA é como aprender outra língua
Passo 1: Comece onde está o problema (normalmente, no conteúdo)
O primeiro colega de equipa de Ratcliff não nasceu de uma grande estratégia de IA. Nasceu da escassez. "Na altura, eu era responsável pela geração de procura", recorda. "Não tinha muitos recursos. Não tinha muito dinheiro. Não tinha muito tempo e não tinha muitos membros na equipa — membros humanos da equipa — para fazer o trabalho."
Por isso, começou pelo problema mais evidente: "Comecei por criar o primeiro colega de equipa, que era um redator de campanhas. A criação de conteúdo é um ótimo ponto de partida para qualquer pessoa que esteja a começar a utilizar IA. É realmente fácil, porque se consegue compreender facilmente como é um bom resultado."
A criação de conteúdo é um ótimo ponto de partida para qualquer pessoa que esteja a começar a utilizar IA. É realmente fácil, porque se consegue compreender facilmente como é um bom resultado.
A partir daí, a lógica estendeu-se às suas próprias lacunas de competências. Vinda de uma experiência como diretora de contas numa agência, em vez de uma formação clássica em geração de procura, afirma: "Estava a criar colegas de equipa para ajudar a compensar as lacunas que tinha no meu conjunto de competências." Esse é o padrão a replicar: não crie IA apenas por criar IA — crie-a onde sente mais limitações.
Passo 2: Crie nos intervalos — não precisa de uma tarde livre
A objeção mais comum à criação de algo novo é a falta de tempo, e Ratcliff desmonta esse argumento. Não reservava tardes inteiras. "Era entre reuniões. Se tivesse 15 minutos, ia trabalhar em alguma coisa e depois escrevia um conjunto de instruções, ia para a reunião, voltava, via qual tinha sido o resultado, aperfeiçoava e atualizava."
Nem tudo sobreviveu. "Mantinha alguns colegas de equipa, dispensava outros e depois comecei a ligá-los entre si" — e essa pilha de elementos descartados é progresso, não fracasso. Os benefícios cumulativos surgiram rapidamente: "Com o tempo, criei um ecossistema, provavelmente em quatro meses, que começou a fazer o meu trabalho bastante bem por mim. E depois tive mais tempo para inovar."
Com o tempo, construí um ecossistema, provavelmente em quatro meses, que começou a fazer o meu trabalho bastante bem por mim. E depois passei a ter mais tempo para inovar.
Dois aceleradores ajudaram. O primeiro foi a mentoria — uma CMO em regime parcial na Dice, que reviu as primeiras instruções do GPT personalizado e a incentivou a iterar. Como diz Ratcliff sobre as pessoas que agora forma: "Assim que começam, tornam-se imparáveis. Mas primeiro precisam apenas daquele pequeno empurrão." O segundo foi o temperamento. "A IA recompensa mesmo as pessoas com ideias. Por isso, se é uma pessoa de ideias, esta é a sua altura."
Passo 3: Forneça-lhe informação real — nunca lixo e nunca PII
Os colegas de equipa só são tão bons quanto os dados que recebem, e Ratcliff traça duas linhas vermelhas. A primeira diz respeito às personas: "Não se pode construir uma persona de IA com base em informação gerada por IA. É preciso ter informação real. É preciso ter feito a pesquisa." Entrevistas, dados qualitativos, dados quantitativos — é isso que faz com que algo como o simulador de personas de Ratcliff seja digno de consulta.
A segunda linha é absoluta: "Nunca introduzo PII na IA e você também não deve fazê-lo."
Passo 4: Passe de uma ferramenta individual para uma inteligência partilhada
Quando os colegas de equipa individuais começam a funcionar, a questão passa a ser o que construir a seguir — e a resposta começa pelos resultados, não pelas ferramentas. "Compreender o resultado que se pretende alcançar e o conjunto de competências que a equipa já possui ajuda a identificar de que colegas de equipa precisa realmente. Não é preciso criar IA só por criar IA", afirma Ratcliff. "Haverá lacunas. E então, como é que se preenchem essas lacunas? Constrói-se um colega de equipa para as preencher."
Não é preciso criar IA só por criar IA.
A verdadeira transformação acontece quando os colegas de equipa deixam de ser truques pessoais de produtividade e passam a ser infraestrutura partilhada. "Quando começa a construir essa camada de inteligência partilhada e, depois, tem uma camada de orquestração partilhada, com colegas de equipa partilhados que todos utilizam", explica, "é aí que elimina os silos entre as organizações e começa a avançar como uma só, sendo a IA o seu tecido conjuntivo."
Como isto se concretiza na prática: dois exemplos
O simulador do presidente. Ratcliff teve uma ideia que queria apresentar ao presidente da Dice — alguém que não conhecia bem. Em vez de arriscar uma apresentação a frio, construiu um simulador a partir das transcrições das reuniões gerais da empresa, da descrição das funções do cargo e da linguagem utilizada nos seus e-mails. O simulador detestou a ideia. Por isso, utilizou-o para reformular a apresentação em torno daquilo que realmente lhe interessava: "Não mudámos o sentimento, apenas mudámos a forma como foi apresentado." A apresentação real foi bem recebida. Quando confessou a experiência, ele adorou-a — e o simulador foi reutilizado como base para criar o conteúdo da sua marca pessoal.
O estratega de entrada no mercado. Depois de um lançamento de produto, aconteceu algo estranho: "Lançámo-lo e correu de forma diferente do que todos pensávamos. E as pessoas que pensávamos que comprariam esse produto não o estavam a comprar." Era necessário redefinir o ICP e ninguém era responsável por isso. "Ninguém é responsável pela entrada no mercado. Então pensei: porque não eu?" Criou um colega de equipa estratega, forneceu-lhe taxas de conversão, o ICP original e dados de compra ao nível das contas, e utilizou-o para criar um novo perfil de comprador e conceber testes de validação. Partilhado entre as equipas, esse colega de equipa "começou a eliminar os silos entre o marketing, o apoio às vendas e as operações de receita" — uma única fonte de informação em que todos podiam confiar.
Mitos comuns desfeitos
"A IA vai tirar-lhe o emprego." A resposta de Ratcliff é um sim deliberado, acompanhado de um e. "Vai conseguir criar um sistema de ferramentas que apoia o trabalho que realiza do ponto de vista da execução e também pode utilizar estas ferramentas para reforçar a sua influência estratégica na organização. Por isso, o que deve fazer é utilizar a IA para substituir o seu trabalho atual enquanto constrói o seu novo trabalho. É assim que será o futuro." No entanto, é honesta quanto ao prazo. Para quem realiza trabalho puramente repetitivo e orientado para tarefas: "Provavelmente conseguirá continuar assim durante mais dois anos, mas depois deixará de ter emprego."
O que deveria estar a fazer é usar a IA para substituir o seu emprego atual enquanto constrói o seu novo emprego. É assim que será o futuro disto.
"Posso simplesmente ficar de fora desta." Ela compara este momento a um ponto de viragem anterior: "Se era resistente à internet, sabe, não se saiu lá muito bem." Até as certificações de IA lhe parecem um sinal temporário — quando alguém mencionou certificar a sua equipa, a reação dela foi: "fixe, é como obter uma certificação em internet."
"Gerir colegas de equipa de IA é exatamente como gerir pessoas." "Mito. Falso. Os colegas de equipa de IA não têm emoções", afirma — embora mereçam uma revisão de diagnóstico "provavelmente em intervalos regulares, trimestralmente, provavelmente duas vezes por ano em alguns casos."
"Esta ferramenta pode substituir toda a sua equipa de marketing." "Qualquer ferramenta que diga que vai substituir a sua equipa de marketing está a fazer marketing. No mínimo, é mau marketing", afirma Ratcliff. Os seres humanos continuam a deter o gosto, o discernimento e a nuance. "Não vai substituir a sua equipa de marketing. Vai torná-la melhor."
"Colocar os seus agentes de IA no currículo é um truque." "Válido. Já vi isto antes", afirma sobre candidatos que participam em entrevistas juntamente com as suas equipas de agentes — um sinal precisamente da fluência que ela procuraria numa contratação. Até inverteria a pergunta clássica de entrevista: "Talvez a nova pergunta não seja qual é a sua fraqueza? Mas sim que colegas de equipa construiu para aumentar as suas competências?"
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O aviso: por que razão o ser humano continua no circuito
Apesar de todo o entusiasmo, o manual de Ratcliff tem um limite claro. "Só os seres humanos têm gosto e só os seres humanos conseguem compreender a nuance, a referência histórica e a informação que uma IA não consegue captar", afirma. A sua regra para a aplicação da automatização é: "Estou a automatizar as extremidades desses fluxos de trabalho, não o núcleo desses fluxos de trabalho." Limpe os dados automaticamente, crie o rascunho do relatório automaticamente — mas a decisão no meio continua a ser humana.
Ignore esse limite e obtém conteúdo medíocre. Ela aponta para um anúncio de IA da McDonald's produzido na Europa: "Era mau, e as pessoas reagiram muito mal e retiraram-no porque não era bom. E é aí que o elemento humano é tão criticamente importante."
A sua analogia preferida é a roupa. As máquinas de lavar e de secar automatizam duas fases, mas uma pessoa decide o que colocar, define os programas e tira as leggings antes de encolherem. "Haverá processos que estamos a fazer manualmente neste momento que simplesmente não faz sentido" continuarem a ser manuais, observa — mas também processos que são extremamente importantes para os seres humanos manterem, porque "tem que ver com discernimento, tem que ver com ética."
Esse limite centrado no ser humano é também a resposta à ansiedade das equipas, razão pela qual o seu trabalho de gestão da mudança começa sempre da mesma forma: "O primeiro passo é dissipar o medo." A partir daí, o verdadeiro trabalho consiste em ajudar as pessoas a reformular as suas funções em torno daquilo que realmente querem manter. "A mudança de mentalidade é tão importante porque, sem ela, sem reinventar o trabalho, nada muda fundamentalmente. Está simplesmente a fazer o mesmo trabalho, talvez um pouco mais depressa."
A mudança de mentalidade é tão importante porque, sem ela, sem reinventar o trabalho, nada muda fundamentalmente.
O paradoxo do manual
Eis o cerne incómodo do conselho de Ratcliff: a mudança profissional mais segura disponível neste momento é automatizar deliberadamente o seu próprio trabalho até deixar de ser necessário no seu emprego atual — porque a alternativa é esperar que alguém, ou alguma coisa, o faça por si. A recompensa não é o desemprego; é o tempo e a posição necessários para se oferecer para fazer um trabalho que ainda ninguém assumiu, tal como Ratcliff assumiu a entrada no mercado quando mais ninguém o quis fazer. E, no futuro que descreve, em que os organogramas dão lugar a mapas de trabalho e as equipas se formam em torno de resultados em vez de títulos, essa é a posição duradoura. Como afirma: "Livre-se do título, mantenha as competências e vá fazer o trabalho que melhor se alinhe com aquilo em que é bom e com os seus interesses."
