TL; DR: A adoção da IA no ambiente de trabalho muitas vezes estagna não porque os funcionários rejeitam as ferramentas, mas porque utilizam apenas uma pequena parte do que elas podem fazer – geralmente escolhendo uma configuração e repetindo-a em todos os lugares. Esse "pensamento padronizado" surge da abordagem à IA poderosa e flexível com base em hábitos formados ao trabalhar com softwares mais antigos e limitados. É caro: as empresas pagam por recursos que suas equipes nunca utilizam, e essa é uma das principais razões pelas quais a maioria dos investimentos em IA apresenta baixos retornos mensuráveis. A solução não é a pressão, mas sim cinco passos práticos: mostrar aos funcionários o que é possível, treiná-los na prática, incentivar o uso criativo e construir uma base de conhecimento em constante expansão. Treinar os funcionários para usar a IA de forma eficaz deixará de ser simplesmente "imposto" e se tornará "atraente".
Muitos gestores que implementam soluções baseadas em IA notam que os funcionários utilizam apenas uma fração do que essas ferramentas são capazes de fazer. Isso é especialmente verdadeiro no caso de ferramentas de IA para criação.
Essa não é uma observação de nicho. Em um Estudo Gallup de 2025 com mais de 19,000 trabalhadores44% dos funcionários que não usam IA disseram que o motivo é que não acreditam que ela possa ajudá-los no trabalho que realizam – não porque não esteja disponível, mas porque não veem como ela poderia beneficiá-los. Essa é a essência do pensamento padronizado: avaliar uma nova ferramenta com base nas limitações das antigas.
Por que o pensamento baseado em modelos é caro, e não apenas subótimo
É tentador encarar recursos de IA subutilizados como uma pequena ineficiência. Na verdade, o pensamento baseado em modelos é um dos problemas mais caros, porém ocultos, na implementação de IA, e há dois motivos para isso.
Primeiro, você paga pela ferramenta completa, mas usa apenas uma pequena parte dela. Os preços das plataformas de IA são baseados em toda a gama de recursos oferecidos. Quando uma equipe usa uma única configuração, um único modelo de prompt ou um único modelo de relatório em todas as situações, a organização está financiando recursos que nunca geram valor. O custo da licença é o mesmo, independentemente de os funcionários usarem 10% ou 90% da funcionalidade adquirida.
Em segundo lugar, o pensamento baseado em modelos predefinidos é uma das principais razões para a lacuna entre Implementação de IA e ROI. A mesma pesquisa da Gallup cita um estudo do MIT que concluiu que apenas cerca de 5% das organizações relatam um ROI mensurável de seus investimentos em IA generativa – O entusiasmo e a acessibilidade não se traduziram em valor comercial para a maioria. O motivo raramente está na ferramenta em si, mas sim em como as pessoas a utilizam: atrelar uma ferramenta flexível a hábitos antigos produz resultados antigos a um preço diferente. O valor reside na mudança da forma como o trabalho é realizado, e não na compra em si.
Portanto, o objetivo não é "expandir o uso da IA" por si só. Trata-se de levar os funcionários além de suas responsabilidades normais e dar-lhes acesso às funcionalidades da ferramenta onde eles realmente agregam valor.
Como o pensamento baseado em modelos se manifesta em diferentes ferramentas
O exemplo de avatar abaixo é específico da nossa plataforma, mas o pensamento baseado em modelos está presente em todas as ferramentas criativas de IA utilizadas. Alguns padrões que a maioria das equipes reconhecerá:
- Um único comando, reutilizado para sempre. Um profissional de marketing encontra um único prompt do ChatGPT que produz um resultado aceitável, salva-o e executa tudo por meio dele – sem nunca ajustar o tom, o público-alvo ou o formato para adequá-los à tarefa em questão. O resultado é sempre “bom”, mas nunca excelente.
- Um modelo para cada público. Uma equipe de vendas cria um e-mail gerado por IA e envia cópias levemente editadas para cada segmento, descartando a capacidade da ferramenta de personalizar a mensagem e o tom para cada destinatário.
- Visão geral em um único painel. Um analista configura um único relatório com auxílio de IA e o reutiliza para todas as partes interessadas, enquanto uma ferramenta poderia fornecer dados diferentes para cada público.
Aqui está a versão avatar. Com a nossa plataforma, você pode crie um avatar de IA – um personagem digital que serve como apresentador ou palestrante de uma apresentação, webinar ou outro conteúdo em vídeo. Ou um avatar para bate-papo. 24/7, atuando como agente de suporte, consultor de vendas ou especialista de produtoOs autores têm liberdade criativa quase ilimitada: podem escolher a aparência básica, a voz, as roupas, o penteado e o estilo de comunicação de cada avatar.
Na prática, as coisas costumam ser diferentes. O funcionário responsável escolhe uma aparência, uma voz e um estilo de comunicação fixos – e esse avatar permanece inalterado de apresentação para apresentação, de seção para seção, de departamento para departamento. No entanto, a melhor abordagem parece óbvia: criar um avatar único, que se adapte precisamente a cada situação específica: uma pessoa acolhedora e amigável para integrar novos funcionáriosUm orador claro e com autoridade para o relatório financeiro; uma linguagem e personalidade diferentes para cada mercado.
Por que isso está acontecendo? Não se deixe levar pela tentação de atribuir a culpa à preguiça. Uma explicação mais provável, como sugerem os dados da Gallup, é que muitos funcionários estão acostumados a ferramentas que oferecem muito menos recursos do que a IA ou que parecem complexas e exigem muito treinamento. Eles transferem essas expectativas para uma ferramenta que não funciona mais dessa maneira.
Como saber se sua equipe tem um problema de pensamento padronizado
Antes de corrigir, certifique-se de que o problema realmente ocorre. Alguns sinais específicos:
- O mesmo resultado, configuração ou modelo de IA aparece em contextos onde o público-alvo ou o objetivo são claramente diferentes.
- Os funcionários não conseguem descrever mais do que uma ou duas coisas que a ferramenta faz, embora ela faça muito mais.
- A atividade é baixa, mas estável – as pessoas entram e trabalham, mas a complexidade da tarefa não aumenta com o tempo.
- Novas funcionalidades estão sendo introduzidas, mas ninguém as percebe ou as utiliza.
- Quando você pergunta por que uma determinada configuração foi escolhida, a resposta é: "foi assim que fizemos da última vez".
Se ao menos algumas dessas afirmações forem verdadeiras, o problema não está na ferramenta ou nas pessoas – está no fato de que ninguém mostrou à equipe como é um resultado “bom” ou criou um ambiente seguro para explorá-lo.
O que pode ser feito a respeito? Cinco passos práticos.
Cinco passos simples podem contribuir muito para ajudar os funcionários a aproveitar ao máximo o potencial da IA.
1. Demonstrar o que as ferramentas de IA realmente podem fazer.
Crie uma apresentação que mostre as capacidades das ferramentas de IA escolhidas e explique por que seu uso criativo é benéfico. Uma visão geral bem elaborada ajuda cada funcionário a começar a pensar por si mesmo e a buscar ideias que possam ser colocadas em prática com IA. A apresentação mais eficaz não se limita a listar recursos – ela associa cada capacidade a um exemplo concreto de "antes e depois": a versão genérica do modelo ao lado da versão personalizada, para que o valor de ir além das configurações padrão fique claro à primeira vista. Para obter o máximo impacto, a própria apresentação deve ser criada usando as mesmas ferramentas que descreve – uma prova de conceito e uma demonstração em uma só.
2. Realize treinamentos práticos que demonstrem a simplicidade das ferramentas.
Os bons e velhos métodos de treinamento ainda são eficazes. Pitch AvatarPor exemplo: qualquer pessoa que já tenha usado sabe que personagens de IA podem ser criados de forma rápida e fácil, sem nenhuma habilidade especial. Mas, sem treinamento, a maioria dos funcionários nunca saberá disso. Em vez disso, eles abordam as ferramentas de IA com base em experiências passadas, que nem sempre são positivas. Estrutura sessões de treinamento Em torno de desafios reais que os funcionários enfrentam (e não demonstrações abstratas), eles saem com algo útil para agregar ao trabalho. Dê especial atenção aos exercícios práticos. O princípio fundamental: experimentar algo uma vez é mais valioso do que ver ou ouvir falar sobre isso cem vezes.
Isso é mais importante do que pode parecer, porque o treinamento é onde se concentra a alavanca mais poderosa para a implementação. Gallup encontrado que as principais barreiras para Adoção de IA são casos de uso pouco claros (16%), preocupações legais ou de privacidade (15%) e falta de treinamento ou conhecimento (11%) – e o treinamento específico para a função e baseado em tarefas aborda todos os três simultaneamente.
3. Realizar sessões regulares de partilha de experiências.
Ideias bem-sucedidas e insights criativos de membros individuais da equipe devem se tornar um recurso compartilhado. Realize reuniões regulares onde os funcionários possam compartilhar ideias e descobertas. Mantenha-as curtas e objetivas (uma pessoa demonstrando um exemplo que funcionou, mostrando o resultado na tela) para facilitar a manutenção do formato. Essas reuniões têm o benefício adicional de fornecer aos funcionários menos confiantes exemplos concretos e reais de uso bem-sucedido de ferramentas de IA, reduzindo a barreira à adoção. Elas também ajudam a gestão a identificar as pessoas mais adequadas para liderar iniciativas relacionadas à IA.
4. Reconhecer e incentivar o uso criativo e eficaz da IA.
Esta etapa não requer muita explicação. Um ponto importante a destacar é que, em trabalhos criativos que utilizam IA, os critérios de sucesso não devem ser puramente formais. O trabalho criativo merece reconhecimento criativo – a solução inovadora deve ser recompensada, e não apenas aquela que atende às expectativas. O reconhecimento não precisa ser financeiro – demonstrar uma aplicação bem-sucedida de IA em uma reunião de equipe ou em uma base de conhecimento muitas vezes incentiva a experimentação mais do que apenas um bônus, pois sinaliza que a pesquisa é notada e valorizada.
5. Construa uma base de conhecimento viva para suas ferramentas de IA.
Apresentações, instruções, dicas, ideias e sugestões devem ser sempre facilmente acessíveis e fáceis de encontrar. Isso permite que os funcionários atualizem seus conhecimentos conforme necessário, compartilhem suas próprias ideias ou se baseiem na experiência acumulada da equipe. A palavra-chave aqui é "vivo" – uma base de conhecimento que é escrita uma única vez e nunca atualizada se torna apenas mais um modelo ignorado. Atribua responsabilidades, incorpore as melhores descobertas das sessões de compartilhamento e mantenha-a atualizada à medida que as ferramentas evoluem. O conhecimento interno é um ativo valioso que vale a pena desenvolver e proteger ativamente.
O fio condutor: os líderes dão o tom.
Nenhuma dessas cinco etapas funcionará sozinha, a menos que a gestão intervenha. Essa mesma pesquisa da Gallup descobriu que apenas 28% dos funcionários em organizações que implementam IA concordam fortemente que seus gerentes apoiam ativamente o uso da IA por suas equipes — no entanto, os funcionários que recebem esse apoio têm 2.1 vezes mais probabilidade de usar IA regularmente e são muito mais propensos a considerá-la útil. A essência de todas as cinco etapas é simples: os funcionários se concentram na medida em que a gestão espera, apoia e incentiva o uso criativo da IA. (Para mais informações sobre o aspecto humano, consulte nosso artigo sobre Colocar as pessoas em primeiro lugar ao implementar IA.).
