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Três ondas

Como habilitar uma organização “AI-powered”

Antes de escolher a ferramenta certa, é preciso decidir a ordem dos fatores: como a governança em camadas, as trilhas de capacitação e o papel da liderança intermediária determinam se a IA vira produtividade real ou apenas mais uma sigla no crachá

Cíntia Scovine Barcelos

4 de setembro de 2026

9 min de leitura

Ser uma organização “AI powered” é ter a IA operando como infraestrutura do negócio, dentro do modelo operacional. Para isso é necessário ter uma fundação, com plataformas que permitam escalar casos de uso com os guardrails necessários, trazer reusabilidade e, acima de tudo, ter governança como um alicerce. 

Nessa jornada temos diferentes stakeholders nas organizações. O primeiro e mais importante é o cliente. Casos de uso corporativos para o cliente final devem ser tratados como sistemas críticos de tecnologia, escalados de maneira estratégica e depois de testes intensivos. O segundo são os times de tecnologia, nos quais IA tem trazido ganhos substanciais de produtividade e novas formas de trabalhar, com agentes ampliando capacidades dos engenheiros (human in the loop) e agentes autônomos de ponta a ponta com engenheiros definindo, instruindo e aprovando a entrega final (human on the loop).

O terceiro stakeholder são os funcionários da organização. É necessário habilitar IA para toda a força de trabalho com a governança necessária e com um plano abrangente e estruturado. Quando cada pessoa usa IA de maneira isolada, o ganho torna-se fragmentado e os riscos aumentam. É assim que nasce o perigo iminente da ”shadow AI”, composta por ferramentas não autorizadas, inserção de dados confidenciais em ambientes públicos e decisões baseadas em respostas não verificadas. O Boston Consulting Group aponta que, sem acesso às ferramentas de que precisam, mais da metade dos colaboradores busca alternativas por conta própria. Já a ISACA demonstrou que o uso de IA avança mais rápido que as políticas internas, uma vez que apenas 31% das organizações pesquisadas possuem uma diretriz abrangente. A resposta não passa pela proibição, mas pela criação de caminhos seguros e produtivos, afinal, a ”shadow AI” também revela que as pessoas veem valor na tecnologia e desejam utilizá-la.

Caminho para habilitar IA para toda a organização

O valor da IA não reside em realizar mais tarefas em menos tempo, mas em ampliar a capacidade humana de aprender, decidir, criar e resolver problemas com maior qualidade. A produtividade pessoal com IA significa reduzir o esforço repetitivo, ganhar clareza nas análises, elevar o padrão das entregas e liberar tempo para o que é, de fato, estratégico. A tecnologia deve ser tratada como parceira de raciocínio, porém o contexto, a validação, a ética, a decisão e o resultado permanecem sob responsabilidade humana.

Não existe uma tecnologia que será útil para todos os usuários da organização de maneira igual. O primeiro passo é definir os perfis e selecionar a melhor ferramenta para cada um deles. Áreas de marketing, operações, negócios não têm a mesma necessidade e cada uma delas vai demandar funcionalidades diferentes. O segundo passo é garantir a governança e os guardrails necessários. O uso de IA para produtividade do funcionário não pode substituir sistemas corporativos de TI nem correr o risco de vazar dados da corporação. 

Em paralelo, é primordial treinar todos os colaboradores nas tecnologias apropriadas. O time de RH entra desde o início, criando as trilhas de desenvolvimento e empoderando a todos. Na jornada de desenvolvimento é importante também conscientizar a todos do poder e da responsabilidade do uso de IA. Escrever, resumir e gerar mais apresentações não significa entregar mais valor ao cliente ou ao negócio. Existe também o perigo de nos tornarmos mais rápidos e, ao mesmo tempo, mais rasos, já que a IA reduz o custo de gerar uma resposta, mas não elimina o trabalho de avaliar se ela é correta, completa e adequada ao contexto. Uma pesquisa da KPMG com a University of Melbourne, Austrália, mostra que muitos usuários confiam nas respostas sem checar a acurácia e que parte dos profissionais já relata erros no trabalho ligados à tecnologia. Preservar o pensamento crítico exige novos hábitos como criar alternativas, testar premissas, verificar fontes, envolver especialistas e nunca automatizar a responsabilidade.

Por fim, a liderança sênior precisa desafiar e fazer parte dessa transformação, utilizando IA no seu dia a dia e sendo exemplo para os times. A liderança intermediária é decisiva, pois transforma estratégia em rotina. O BCG mostra que o apoio dos líderes eleva significativamente a percepção positiva sobre IA generativa entre os colaboradores. O gestor, com a IA, muda de papel e passa a orientar o uso, priorizar demandas, avaliar riscos e converter a produtividade individual em valor coletivo. Ao líder que resiste, sugiro começar pelo simples, como preparar uma reunião, sintetizar uma ata ou revisar uma comunicação, trocando a resistência abstrata pela experimentação responsável.

Produtividade pessoal com IA no Bradesco – e as três ondas

No Bradesco, a decisão que mais influenciou o resultado não foi a escolha da ferramenta, mas a ordem dos fatores. A habilitação de IA para a força de trabalho não nasceu como um projeto de tecnologia com treinamento acoplado no final: nasceu como um grupo de trabalho multidisciplinar com RH, tecnologia e inteligência de dados, sob patrocínio conjunto. Nenhuma ferramenta é liberada em escala antes de existir trilha e diretriz de uso para o público que vai recebê-la.

A adoção avança em ondas, com narrativa comum e trilhas por público. A primeira onda construiu a base: narrativa, mapeamento de stakeholders e impactos, mensagem da liderança patrocinadora e trilha inicial por audiência. A segunda desdobra a comunicação por público, ativa o toolkit gerencial, publica casos reais de aplicação e institui a régua de governança e o direcionamento de uso. A terceira mede maturidade e adoção, revisa as trilhas com base no que se aprendeu e consolida IA como competência organizacional contínua. São mais de 20 cursos na Unibrad, workshops, comunidades e medição de maturidade. 

O que torna esse caminho seguro é a governança de uso estar desenhada em camadas, e não em uma proibição única. Cada camada define até onde o colaborador pode criar seus próprios agentes e quais bases eles podem alcançar. É a diferença entre dizer “não insira dados confidenciais” e desenhar um ambiente em que a fronteira já está posta. 

Todos os líderes passaram por imersão estratégica e por um painel dedicado antes da agenda ser cobrada dos times, e líderes sêniores contam com mentoria individual sobre IA. Isso importa porque o objetivo declarado da capacitação do colaborador individual não é volume de uso: é vocabulário comum, entendimento dos limites éticos, uso recorrente e ganho de produtividade percebido. 

Além das ferramentas de produtividade, todos os funcionários contam com a b.ia Corporativa, que é o copiloto interno, com 100% dos funcionários habilitados, 88% já tendo usado e 8,2 milhões de interações no semestre; e os AI Apps que são o catálogo que transforma plataforma em adoção, com dez aplicações prontas que as áreas usam sem precisar desenvolver, já com onboarding, treinamento, otimização de tokens e governança embutidos. 

Evolução contínua no uso de IA

Há um consenso de que a inteligência artificial aumenta a produtividade. O argumento é verdadeiro, mas precisa de qualificação, pois a IA amplia resultados apenas quando aplicada com propósito, contexto, segurança e revisão crítica. Sem esses pilares, ela apenas acelera a produção de entregas superficiais.

Isso redesenha o conceito de alta performance. Saímos de uma lógica baseada em quantidade e esforço para outra, pautada em valor gerado, qualidade da decisão, criatividade, colaboração e aprendizagem contínua. Por isso, a diferença entre profissionais não estará em quem executa mais rápido, mas em quem formula melhor as perguntas, interpreta com precisão as respostas, antecipa riscos e transforma informação em ação. A habilidade mais valiosa passa a ser o julgamento, somado à curiosidade, ao repertório de negócio, à comunicação e ao pensamento sistêmico. A execução puramente mecânica perde, assim, sua relevância.

Em um banco, essa fronteira é ainda mais sensível, pois lidamos com dados regulados, segurança, risco e reputação. Experimentar é necessário, mas exige limites explícitos sobre quais ferramentas utilizar, o que não inserir, o que demanda validação e em quais situações a IA apoia sem decidir.

Se todo o tempo economizado for imediatamente preenchido por mais demandas, a IA deixa de ser uma alavanca sustentável e vira fonte de exaustão digital. O tempo liberado deve ser destinado a trabalhos de maior valor, ao aprendizado, à colaboração e à resolução de problemas complexos. Produtividade saudável não é fazer mais, é fazer melhor, com mais sentido e com pessoas no centro da decisão.