Mandatos de IA: Acerto ou Erro? Os líderes contam tudo
Os mandatos de IA estão por todo o lado neste momento. Alguns são sussurrados como expectativas culturais, outros são escritos nos OKR e nas avaliações de desempenho. Mas funcionam realmente?
Perguntámos aos líderes que emitiram mandatos de IA, e às pessoas que trabalharam sob esses mandatos, qual era efetivamente o mandato, como era medido o sucesso e o que aconteceu a seguir. As respostas apontam para uma linha divisória surpreendentemente consistente, e não é o facto de o mandato existir. É aquilo que o mandato media.
Como eram efetivamente os mandatos
A palavra "mandato" sugere um memorando, mas as versões do mundo real variavam entre requisitos simples de formação e quotas de engenharia rigorosas. No extremo menos exigente está Aniket Ghonge, Gestor Sénior da Cadeia de Abastecimento na Amazon, onde não existe qualquer quota de utilização. "Não há qualquer medição da quantidade de trabalho que faço [com IA]", afirma.
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O que a Amazon exige, em todos os níveis da organização, é formação em IA: "Temos de concluir a formação em IA. Caso contrário, a questão pode ser escalada", afirma, descrevendo-a como "uma prática padrão na Amazon". Essa expectativa pouco intrusiva não o impediu, contudo — Ghonge acabou por programar através de linguagem natural uma ferramenta para a sua equipa que poupou significativamente tempo.
Não há qualquer medição da quantidade de trabalho que faço [com IA]. Mas temos de concluir a formação em IA.
No extremo oposto, Liu Peng, Fundador e Responsável Técnico da ReelPulse e da Quartz, estabeleceu uma regra interna rigorosa: "100% dos pedidos de alteração para pipelines de recolha de dados e scripts de localização têm de utilizar geração de código assistida por IA, e todos os engenheiros têm de registar os seus fluxos de trabalho diários com prompts de LLM durante as retrospetivas de sprint."
A maioria situava-se algures entre os dois extremos, limitando a IA a fases específicas do trabalho em vez de exigir uma utilização constante. Neal J. McLeod, Fundador da CTK Industries, definiu cuidadosamente a fronteira: "A regra não era 'utilizar IA diariamente'. A regra era 'utilizá-la quando reduz trabalho manual de baixo valor, sem eliminar a revisão humana das etapas sensíveis à confiança.'" Bogdan Condurache, Diretor de Produto e Cofundador da Brizy, adotou uma abordagem semelhante no lado do produto: "O nosso mandato de IA era que todas as novas funcionalidades fossem exploradas com IA antes do início do trabalho."
Quando os mandatos funcionaram
As histórias de sucesso partilham um padrão: os líderes mediram os resultados a jusante, mantiveram as pessoas envolvidas no processo de revisão e deixaram espaço para o discernimento. Rick Elmore, CEO e Fundador da Simply Noted, exigiu que todos os membros da equipa incorporassem a IA no seu fluxo de trabalho semanal a partir do primeiro trimestre de 2025, mas acompanhou-a através dos resultados, perguntando: "as propostas demoraram menos tempo? Os pedidos de suporte foram encerrados mais rapidamente? Os rascunhos de marketing precisaram de menos rondas de revisão?" O resultado: "O nosso volume de produção de marketing praticamente duplicou sem aumentar o número de trabalhadores."
O nosso volume de produção de marketing praticamente duplicou sem aumentar o número de trabalhadores.
Carlos Rios, Fundador da Tabula, observou ganhos semelhantes depois de tornar a IA a forma predefinida de trabalho da sua equipa. "Cerca de 95% do conteúdo do nosso blogue começa agora com um rascunho assistido por IA. Uma publicação de blogue que costumava demorar cerca de uma semana a escrever demora agora aproximadamente uma hora de criação de prompts e edição antes de estar pronta para revisão", afirma, ressalvando que todas as peças continuam a passar pela sua revisão antes da publicação.
Os números também se mantiveram em ambientes técnicos. Chongwei Chen, Presidente e CEO da DataNumen, associou o seu mandato a um OKR do primeiro trimestre que visava fazer com que 30% dos pedidos tivessem assistência de IA. "O tempo médio de resolução dos casos de recuperação diminuiu de 4,2 dias para 2,8 dias. A taxa de satisfação dos clientes relativamente aos pedidos aumentou de 4,1 para 4,6", relata.
O tempo médio de resolução dos casos de recuperação diminuiu de 4.2 dias para 2.8 dias. A taxa de satisfação dos clientes relativamente aos pedidos aumentou de 4.1 para 4.6.
Nem todas as vitórias se traduziram em ganhos de velocidade. Kristiyan Yankov, Cofundador e Profissional de Marketing de Crescimento da Above Apex, encontrou o benefício noutro aspeto: "Não reduzimos subitamente o nosso volume de trabalho para metade. O que mudou foi a consistência." Condurache ficou surpreendido de forma semelhante. "A maior surpresa foi a IA ter ajudado mais a colaboração do que a produtividade. As equipas de produto, design e engenharia começaram a partir do mesmo rascunho, em vez de documentos separados", afirma.
Quando as imposições saíram pela culatra
Os fracassos também partilham um padrão — e são a imagem invertida dos sucessos. Ankita Pathak, da OneMetrik, viveu o exemplo mais claro dos riscos: a liderança exigia a utilização diária do ChatGPT, verificada através de capturas de ecrã partilhadas num canal do Slack até às 16h. Funcionou durante algumas semanas, mas depois começou a correr mal. «Ao segundo mês, saiu pela culatra. As pessoas usavam-no diariamente apenas para cumprir a obrigação, por isso começaram a utilizá-lo para coisas para as quais não era adequado», afirma. A agência abandonou a imposição após oito semanas. A sua conclusão: «forçar a utilização diária de IA não cria melhores hábitos, apenas cria conformidade.»
Até as imposições que produziram resultados tiveram custos ocultos. A quota de pedidos de integração de Peng duplicou a velocidade de entrega da sua equipa em 60 dias — depois chegou a conta, naquilo a que chama o «imposto de retrabalho da IA». Como descreve, «os programadores juniores aceitavam cegamente consultas ORM complexas e analisadores de expressões regulares gerados por IA sem verificarem os casos-limite. Isto provocou fugas de memória silenciosas durante a recolha de dados de vídeo em condições de elevada simultaneidade, fazendo aumentar os custos de computação na nuvem em 22% num só mês.» Desde então, mudou de uma imposição de utilização para uma imposição de governação, defendendo que «as imposições de IA só funcionam quando se tratam os programadores como “diretores de intenção” que assumem a responsabilidade pela arquitetura, e não como datilógrafos passivos.»
Criou aquilo a que chamo o imposto de retrabalho da IA. Isto provocou fugas de memória silenciosas durante a recolha de dados de vídeo em condições de elevada simultaneidade, fazendo aumentar os custos de computação na nuvem em 22% num só mês.
Andrea Sommer, fundadora e CEO da Hive Founders, observou o mesmo tipo de fracasso a partir da perspetiva de fundadora. «As imposições que saem pela culatra são as que são avaliadas pela atividade. “Toda a gente usa o Copilot diariamente” ou “X por cento dos pedidos foram tratados com IA” faz com que as pessoas manipulem uma métrica em vez de fazerem um trabalho melhor», afirma. McLeod é igualmente direto: «as imposições saem pela culatra quando recompensam uma utilização visível em vez de uma melhoria operacional mensurável.»
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O que surpreendeu os líderes
Para além dos resultados principais, os líderes com quem falámos depararam-se repetidamente com os mesmos efeitos de segunda ordem, poucos dos quais tinham surgido no plano de implementação original.
O obstáculo não é o medo; é o hábito. Elmore esperava resistência e encontrou algo mais discreto: «o maior obstáculo não era o medo da IA, mas a inércia dos hábitos.» A sua solução seria estrutural, associando qualquer futura imposição a um período intensivo de aprendizagem de 30 dias, porque «uma imposição sem a estrutura de apoio adequada é apenas pressão.»
A IA é um raio-X dos processos. McLeod descobriu que o resultado mais revelador da IA dizia respeito à sua própria operação: «se a informação de entrada fosse vaga ou o procedimento operacional padrão fosse fraco, a IA fazia com que a inconsistência se manifestasse mais rapidamente. Nesse sentido, a IA expôs mais problemas dos processos do que aqueles que resolveu.»
A experiência dos profissionais seniores ganha valor. Barnett observou que «as pessoas que mais beneficiaram não foram as que mais utilizaram a IA. Foram as que souberam quando deixar de depender da IA e aplicar o seu próprio discernimento.»
E o entusiasmo tem um limite. Rion Haber, cofundador e diretor de estratégia da Catalyst Marketing Agency, que impôs uma experiência de IA aberta e sem limitações durante seis meses a toda a sua equipa de liderança, ficou com um aviso para quem espera que a imposição, por si só, transforme a empresa: «a ideia de que basta um prompt para multiplicar por dez o seu investimento é uma vigarice.»
O paradoxo das imposições de IA
Eis o paradoxo presente em todas estas histórias: as imposições de IA têm mais sucesso quanto menos impõem efetivamente a utilização de IA. As implementações que funcionaram impuseram resultados, pontos de revisão e aprendizagem — a própria ferramenta era quase secundária, podendo ser utilizada intensivamente por alguns e moderadamente por outros. As implementações que falharam impuseram a ferramenta e obtiveram exatamente aquilo que mediram: capturas de ecrã num canal do Slack, caixas assinaladas, prompts registados. Uma imposição medida em prompts produz prompts. Uma imposição medida em resultados produz resultados — e, afinal, também a adoção da IA.
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