Você também precisa (se) capacitar em IA?
Você não precisa aprender tudo sobre Inteligência Artificial (IA), precisa saber o próximo passo. Leia até o final e descubra como aprofundar no seu autoconhecimento.
Por Naomi Sato
O artigo vai passar por:
O que aprendi fazendo…
O que mudou na prática…
O que estou fazendo diferente hoje…
Como você pode testar seu conhecimento…
Eu sou a Naomi, AI Product Manager, designer formada pela USP, à frente de iniciativas de diversidade, equidade e inclusão (DE&I) como acessibilidade digital e liderança feminina, bolsista JICA e kenpi kenshu (programa de intercâmbio técnico do governo japonês para descendentes de japoneses) por Okayama, província do Japão de onde veio a família do meu avô paterno como imigrantes na década de 1930.
Aqui está o que aprendi nessa jornada, e o que pode te ajudar na sua.
O que aprendi fazendo…
Experimentando soluções de produtos baseados em Inteligência Artificial e aplicando IA nos meus processos de trabalho que eram Manuais, Repetitivos e de Esforço Intelectual (MRI), e também capacitando pessoas, aprendi que a velocidade com que o conhecimento sobre IA se expande não é a mesma com que consigo acompanhar. Isso mesmo eu sendo desde pequena curiosa e empolgada para aprender e experimentar.
Com a popularização da IA generativa, novos conceitos foram aparecendo para estudar e novas ferramentas para aprender a mexer. Tudo isso quando eu ainda estava entendendo a sigla anterior e aprendendo a usar o último lançamento.
Em seguida, já vinha um novo modelo com a promessa de ser melhor que o da concorrência. Uma nova forma de criar assistentes inteligentes. Uma nova forma de conectar aplicações. Muitas novidades para se empolgar consumindo (situação 1) ou se desesperar paralisando (situação 2).
Imagino, então, o sentimento de quem iniciou essa jornada depois, quando o mercado virou e a IA nas empresas passou a ser cobrança, com times sendo pressionados: “entendam”, “saibam usar”, “criem”, “testem”, “meçam”, “evoluam ou corrijam esse processo, produto ou serviço de IA ou com IA”.
Seja qual for o caso, o resultado parece o mesmo: pouco tempo e/ou energia para aprofundar, experimentar, pensar criticamente e aplicar de forma relevante.
Junto com isso, vêm cada vez mais notícias sobre como o uso irresponsável da IA amplifica problemas que já existiam, sobre como as pessoas e empresas usam e a finalidade para que usam.
Pra mim, na época, foi o que me levou para a situação 2 da paralisia: não querer mais me envolver. Por isso, foi fundamental entender que está tudo bem a velocidade com que o conhecimento sobre IA se expande não ser a mesma com que eu consigo acompanhar.
O que mudou na prática…
Eu entendi que não me envolver não resolveria nada. Nem contribuiria para evitar os problemas do mau uso da IA.
Entendi também que eu não estava sozinha nessa preocupação (Tuanny Martins, obrigada por existir!) e que trabalhava em uma organização que se importava com isso.
Essa junção de fatores me fez perceber que ainda havia um caminho ao qual eu poderia me apegar, buscar e construir: aprender e ensinar como usar a IA de forma mais ética e responsável. Foi fazendo isso, por exemplo, que eu descobri o conceito de Responsible AI, algo que mudou minha perspectiva ao atuar com o tema.
Se o tema da responsabilidade no uso da IA também te move, aprofundamos essa discussão aqui: Para além do compliance: o valor estratégico da responsabilidade na adoção de IA
Mas entender o caminho foi só a primeira parte. O que mudou de verdade foi como eu passei a escolher onde colocar energia e quando.
O que eu estou fazendo diferente hoje…
Focar mais no PORQUÊ (por que esse problema merece atenção agora?) e no COMO (qual a abordagem mais sustentável para resolvê-lo?), me permitindo ‘demorar’ para escolher certo antes de executar.
Na prática: antes de sair testando a nova abordagem com IA para o primeiro problema que enxergo, eu avalio em qual dos vários problemas há a tensão necessária (nem maior, nem menor) para criar uma solução rápida que possa ser sustentada depois.
E o que é essa “tensão necessária”?
É quando o problema não é só algo que eu estou vendo. É quando outras pessoas também o enxergam e estão dispostas a fazer algo para resolvê-lo junto comigo.
Quantas soluções você já ajudou a construir que dependiam de outras pessoas para continuar gerando valor? No meu caso, um número bem maior do que eu gostaria.
Não me entenda mal, eu adoro trabalhar com pessoas, acredito de verdade no poder da inteligência coletiva e do trabalho em equipe que se apoia e constrói junto.
Só que pra ser funcional, precisa de alinhamento. Olhando para trás talvez a armadilha tenha sido o excesso de autonomia e proatividade, com uma dose extra de ansiedade. Não me arrependo do que pude construir nessa fase porque fiz seguindo o que acreditava, mas talvez tenha tomado a decisão mais fácil que tornou depois o caminho mais difícil.
Hoje procuro identificar as escolhas difíceis que vão tornar o caminho mais fácil.
Um jeito fácil de entender é com uma analogia. Pense numa corda com pessoas dos dois lados segurando cada ponta. A corda representa o problema. Os dois grupos representam as partes envolvidas. Se uma das partes não quiser resolver o problema, ele vai continuar existindo. É assim com relacionamentos também, não é? Os problemas corporativos também fazem parte de relacionamentos, sejam eles entre empresas, colaboradores ou clientes.
Aliás, existe uma brincadeira que ilustra bem essa cena: o cabo de guerra!
A diferença é que, no cabo de guerra, ganha quem puxa a corda pro seu lado. Aqui, a brincadeira é cooperativa e não uma competição. Então o jogo termina quando todos se mantêm firmes de pé e, ao invés da corda entre eles, conseguem apertar as mãos, se dar um abraço e celebrar sobre o que fizeram juntos.
Se as pessoas dos dois lados estão distraídas, o jogo nem começa. Se puxam de um lado quando o outro não está preparado, todo mundo cai.
Arquivo pessoal: ilustrado por Naomi Sato para representar a tensão ausente
Se os dois lados saem puxando ao mesmo tempo, um anula a força do outro, por mais que permaneçam de pé, uma hora um lado cede e todos terminam cansados.
Arquivo pessoal: ilustrado por Naomi Sato para representar a tensão exaustiva
Agora, quando todos os participantes estão olhando para a corda, ajustando a tensão, deixando-a esticada, mas sem puxar ou soltar demais, é quando estamos prontos para começar e o sinal de que encontramos o melhor momento para resolver aquele problema.
Arquivo pessoal: ilustrado por Naomi Sato para representar a tensão necessária
Em resumo: estamos falando sobre entender o momento para escolher no que focar.
E isso vale diretamente para a capacitação em IA: o melhor próximo passo não é o mais avançado nem o mais básico: é aquele em que há tensão real, sua e de quem trabalha com você.
Pra mim, foi essencial olhar pra mim mesma e entender qual era o meu nível de maturidade no uso de IA. A partir daí, foquei em aprender o que me levaria ao próximo nível. E passei a dar menos atenção às novidades que identifiquei como muito acima ou muito abaixo de onde eu estava.
Vale dizer que apesar de eu ter aceitado que a velocidade com que eu aprendo sozinha não será suficiente para me manter atualizada, não quer dizer que eu tenha aceitado ficar desatualizada.
É só que eu entendi que não adianta andar e aprender sozinha, é melhor que todos nós envolvidos possamos amadurecer juntos, se apoiando, trocando aprendizados para criarmos soluções que funcionam e evoluam no tempo.
A minha jornada pode ter me ajudado a estar mais atualizada sobre um tópico de IA, mas com certeza tem um outro que você sabe mais.
Você topa amadurecermos juntos?
Como você pode testar…
Como testar um novo direcionamento para a sua capacitação em IA? Identificando primeiro sobre o que deseja se capacitar.
Considerando sua maturidade no uso da IA: qual é o conhecimento ou atitude que vai fazer não só você se perceber no próximo nível, mas também as pessoas com quem trabalha perceberem?
A IA não é um botão mágico. E não é algo só para gente técnica. Cada nível tem um sinal: se a ideia soa familiar, você já passou por ali. Se soa como um desafio possível, é o seu próximo degrau.
Exemplos reais do que isso parece na prática, você encontra nos artigos da Aline Vieira e da Ysabella Andrade, designers na Taqtile. Enquanto a Aline criou um protótipo funcional integrado a dados reais do Google Sheets inteiramente com prompts, a Ysabella criou uma protótipo de personas sintéticas para identificar melhorias no processo de UX antes mesmo da primeira entrevista com pessoas usuárias.
Aprender a usar IA é como subir os andares de um prédio:
>> Comece pela escada que já existe.
Identifique quais funcionalidades com IA já estão dentro das ferramentas que você usa no dia a dia. Muitas vezes, já existe algo ali que pode ajudar com alguma tarefa e você nem sabe.
>> Depois, veja se existe um elevador.
Avalie novas ferramentas baseadas em IA que possam te ajudar com algum processo importante em que você identificou um problema. Às vezes, o caminho mais eficiente não é subir degrau por degrau.
>> Chegou a hora de personalizar o elevador.
Talvez o elevador padrão já não dê conta: demora, é difícil de usar, não atende bem. Aqui é o momento em que você começa a montar a sua própria solução, combinando ferramentas e escolhas para criar algo mais adequado ao problema que quer resolver.
>> Agora, nem escada nem elevador: você está construindo algo novo.
Esse é o nível em que você cria o próprio produto. Vai exigir aprofundamento técnico em IA e em outras áreas de conhecimento para testar, validar, sustentar e escalar a solução.
O ponto é: você precisa saber em qual andar está e qual é o próximo passo.
Para te ajudar com isso, convido você a testar sua maturidade em uso de IA
Criei esse assistente de capacitação em IA no ChatGPT para resolver uma dor minha e das pessoas com quem trabalho: saber no que focar para evoluir na maturidade digital em IA.
Quando usar, me escreva e envie seu feedback. Essa já é a terceira versão. E se realmente fez sentido para você e acredita que pode ajudar outras pessoas, compartilhe!
Só não se esqueça: não é a IA que vai decidir o seu futuro (ou pelo menos não deveria ser). Ela melhora a decisão humana: use o resultado para melhorar as suas escolhas sobre onde focar sua capacitação. No final, é você quem decide qual será o seu próximo passo.
A diferença é que, dependendo do seu papel, essa decisão talvez não impacte só você, mas influencie outros na sua empresa. Por isso, vale parar e investir tempo na estratégia do próximo passo.
Se esse for seu caso, talvez queira saber mais sobre como melhor abordar a inteligência artificial nos negócios junto ao seu time. Para conteúdos assim fica minha dica de acompanhar as novidades na página da Taqtile.
Então, voltando a pergunta, você precisa (se) capacitar em IA? Provavelmente sim. Mas não da forma que o mercado pressiona, e sim do seu jeito, no seu ritmo, no seu próximo passo.
Recapitulando:
O que aprendi fazendo… tá tudo bem a velocidade de novos conhecimentos sobre IA ser maior do que você consegue acompanhar.
O que mudou na prática… perceber que não me envolver não resolveria nada.
O que estou fazendo diferente hoje… focar mais no PORQUÊ e no COMO, me dando mais tempo para escolher o problema certo e a melhor forma de abordá-lo
Como você pode testar… comece identificando o que já sabe e o que irá te impulsionar.
Teste sua maturidade em uso de IA.