Pedro Rangel: Algumas empresas ainda estão proibindo o uso; estão fazendo muito pouco experimento internamente, com as ferramentas, estão trazendo um certo conservadorismo, talvez tenha a ver com esse medo de que você está falando, mas o que vocês atribuem isso? Por que vocês acham que tem esse conservadorismo com as inteligências artificiais aí? Bom dia, boa tarde, boa noite. Bem-vindos ao episódio dos agilistas. Eu sou Pedro Rangel, estou aqui mais uma vez dando sequência com nosso terceiro episódio da série sobre inteligência artificial. Os dois primeiros episódios já saíram. Se você não ouviu, não deixe de conferir. E no episódio de hoje a gente vai explorar como o uso de tecnologias de inteligência artificial, incluindo Chat GPT, estão revolucionando a maneira como as empresas gerenciam os seus processos e estruturam as suas organizações. A gente está trazendo dois convidados especialistas na área de design organizacional. São eles o Rodrigo Bastos e a Tamires Lima, consultores da Target Teal, que é uma consultoria que ajuda empresas a se reinventarem e aprimorarem sua gestão. Inclusive, a Target Teal marcou presença no TDC 2023, esse ano, com o tema Aprimorando a gestão e o design organizacional com o Chat GPT e inteligência artificial, então vamos falar um pouquinho sobre isso. Pessoal, muito bem-vindos. Vou pedir para vocês se apresentarem aí, por favor, contarem um pouco para a gente das suas histórias, também sobre a Target Teal. As damas primeiro. Tamires, ou Tami.
Tamires: Legal. Obrigada. Muito prazer. Primeiro, eu estou bem feliz de estar aqui com vocês hoje no episódio. Começando a me apresentar, eu sou a Tamires, mas podem me chamar de Tami. Fica mais próximo, não é? Mais curto também. Eu tenho preguiça de falar nome grande. Eu sou uma das sócias da Target Teal e sou consultora lá também. Eu vim do mundo de recursos humanos, mas sempre fui meio desajustada. Eu sempre fui bastante… tem várias histórias aí, que eu vivi mais de 15 anos em recursos humanos. Aí eu preciso contar que mais ou menos em 2018 eu comecei a me aventurar no mundo de agilidade. Eu queria entender que raios era isso e que não tinha a mínima ideia do que era. Vivia ali. Meu mundo era todo voltado para recursos humanos. Eu conheci os agilistas e eu maratonei na época. O podcast me ajudou muito nessa jornada de descobertas e tudo mais, então é uma grande honra, é um privilégio estar aqui hoje, fiquei super feliz com o convite de vocês. E comecei então nesse mundo de descobertas e saí do RH e entrei em uma área de tecnologia, queria viver na prática o que era, sentir na pele o que era esse negócio de transformação digital. Me tornei PO de um produto e depois de um tempo eu decidi trabalhar como design organizacional. E hoje eu estou aqui. Sou consultora e facilitadora. Vou deixar o Rod se apresentar e depois a gente fala um pouquinho do que é a Target Teal.
Pedro Rangel: Legal. Bem-vinda. Obrigado. Vai lá, Rodrigo.
Rodrigo: Muito bom. Sou o Rodrigo, muitos me chamam de Rod, mas tem outros nomes também. Sou sócio da Target Teal. Estou como designer organizacional lá há pelo menos 7 anos. Quer dizer, desde o início dos primórdios gosto muito de propor estruturas organizacionais que não dependam da cadeia de comando para as organizações. Acho que a cadeia de comando como elemento estruturante é algo que todo mundo conhece, é familiar e parece onipresente, então todo mundo, quando entra em uma organização, pergunta: quem é meu chefe? Para quem eu respondo? E eu particularmente, nós, na verdade, na Target Teal, somos uma consultoria de design organizacional com um viés ou uma tendência para propor práticas, estruturas, abordagens que não dependem dessa cadeia de comando, dessa lógica chefe, subordinado. Esse é um pouco do DNA da Target Teal. É claro que somos vários consultores, somos hoje 8 consultores espalhados pelo Brasil e pelo mundo, inclusive. Temos também, além de consultoria, alguns cursos abertos, as pessoas nos procuram também, a gente ajuda pessoas que atuam como agentes de mudança e designers organizacionais a aprenderem um pouco com a gente. No final a gente acaba compartilhando aquilo que a gente está fazendo uso, experimentando e aprendendo nas consultorias. A gente compartilha no nosso curso. A gente tem uma maneira de enxergar isso como sendo um fomento, um estímulo, uma promoção de uma rede de parceiros, consultores, pessoas próximas da gente que nos ajudam, então acho que é uma honra estar aqui em um podcast que faz parte do nosso trabalho compartilhar com as pessoas que atuam nessa área como a gente trabalha, trocar com elas. A gente acaba aprendendo também muito nessa troca.
Pedro Rangel: Legal. Obrigado. Acho que vocês descreveram aí, parece que a Target Teal é um grupo de pessoas que ajuda as organizações a acompanharem a complexidade do mundo que está sempre evoluindo. Isso é muito legal. Uma missão muito parecida com a nossa aqui da DTI, do podcast também. Eu adorei ouvir você falar que você maratonou o podcast. A gente sempre fica muito feliz de receber o pessoal que ouve, que gosta do nosso conteúdo, e você falando que veio de RH, é uma história curiosa. A gente tem algumas dessas aqui também, inclusive a gente tem alguns episódios sobre RH ágil. Você deve encontrar alguns desses por aí. E a gente teve alguns crossovers desse aqui também dentro a empresa. Começou no RH e está aí atuando dentro desse mundo do agilismo, fala assim: putz, eu quero experimentar, não quero ficar no RH, quero ver como é que é esse negócio em ação também. Isso é muito legal. A história de vocês é muito legal, gente. Inclusive, acho que o Rodrigo já deu um pequeno spoiler aí, mas para a gente conceituar um pouco para a galera, eu queria que vocês contassem um pouquinho o que é o desafio organizacional assim. Poderia simplificar um pouco? Eu sei que é toda uma história, toda uma vida de trabalho aí, mas se puderem reduzir um pouquinho para o público, seria legal.
Tamires: A gente sempre brinca que precisa diminuir o nível de abstração das coisas. Design organizacional é um negócio muito abstrato. Então é importante deixar mais claro esse negócio para que as pessoas consigam visualizar o que é. Vai lá, Rod.
Rodrigo: Aí sim, colocou a barra lá em cima, Tami. Vou tentar. Eu gosto de falar que o nosso trabalho com design org, ou design organizacional, vai muito além de desenhar as caixinhas e as linhas no organograma. Na verdade, a gente acaba atuando na intersecção entre a estrutura e a cultura. Estrutura é tudo aquilo que é tangível: as práticas, métodos, ferramentas, sistemas; e cultura a gente pode falar aquilo que é um pouco mais intangível, digamos assim. Pelo menos as pessoas associam a palavra cultura a pressupostos compartilhados, crenças, a coisas que são mais intangíveis. Então a gente atua bem ali na intersecção. Olha muito para cada elemento da estrutura de uma organização, como que esse elemento afeta a cultura e é afetado pela cultura. A gente propõe mudanças estruturais, muitas vezes por meio de desenhos de experimento, a partir de uma leitura desse contexto e a gente, com certeza, faz uso muito de uma visão mais sistêmica da organização. A gente não olha só para como esse time está funcionando, por exemplo, se você tem um problema em um time, mas como os outros times se relacionam com esse, como que as áreas estão organizadas, como que as estruturas dão clareza ou não de responsabilidades e autoridade, então a gente vai olhar para esses pormenores e vai propor mudanças, e vai convidar as pessoas a viverem um novo jeito de trabalhar. Essas mudanças podem ser simples mudanças, desde adotar uma nova ferramenta para visualizar fluxo de trabalho, até ser algo um pouco mais radical, no sentido de desconstruir um papel de liderança em múltiplos papéis, são assumidos por várias pessoas, e tem um ritual com o facilitador que fortalece isso, e isso vai, com certeza, bebe muito no ágil, mas vai um pouco além na medida em que a gente acaba atuando em contextos onde as abordagens dos métodos ágeis não nasceram, não tiveram origem, então a gente acaba atuando muito em contexto também que não são de tecnologia.
Pedro Rangel: Você comentou que esse trabalho de facilitação, essas recomendações, bebem um pouco do ágil. Mas em que aspectos? Vocês estão tentando levar os princípios? Qual que é esse relacionamento com o ágil organizacional?
Rodrigo: Muito bem. Eu diria que o ágil está no nosso cinto de utilidades. A gente tem o repertório nosso, contempla muitas das práticas ágeis. É claro que os princípios que estão embedados nessas práticas, a gente também olha para eles, visualiza, e a gente não coloca ou não costuma colocar os princípios ou as práticas acima de uma ou de outro, as coisas precisam caminhar juntas. Então o ágil traz um conjunto de princípios e práticas que nos inspira no desenho de artefatos, de elementos para essa estrutura, na medida em que repertório é vasto ainda, muito rico e útil para a gente.
Pedro Rangel: Legal. Eu acho que vocês até mencionaram e mencionam isso nos conteúdos de vocês, sobre refazer a todo momento os acordos e deixar explícitos os papéis da organização. Não lembro aonde que eu vi algum outro conteúdo de vocês aí, mas vocês veem esses acordos mudando já, agora ou em um futuro próximo, com a chegada das IAs? Essa é difícil.
Rodrigo: Olha, Tamy, quer arriscar?
Tamires: Acho que, para mim, é um pouco difícil responder a essa pergunta, Pedro, porque da forma com que a gente costuma estruturar e como a gente costuma se estruturar na Target Teal nossos acordos já estão mudando; eles já mudam o tempo todo, porque nós temos uma estrutura que é extremamente flexível. É isso que a gente fala: quando nós somos uma organização com papéis, micro papéis, a gente já está tentando diminuir o nível de responsabilidade na menor granularidade ali para a gente conseguir ter mais flexibilidade para as coisas acontecerem na organização. Então como a gente já acontece isso muito, muito frequente em organizações como a Target Teal, que é uma organização autogerida, eu imagino que empate, mas é bem pouco assim. Agora, em organizações tradicionais… vou refletir um pouco enquanto o Rod responde. Vamos ver se ele tem alguma pergunta. Vamos colocar a fogueira no Rod agora.
Pedro Rangel: É isso, gente. Vamos lá.
Rodrigo: É, eu acho que é bem curioso, o impacto da inteligência artificial, especialmente agora, os LLMs, mas não só os LLMs, as outras inteligências artificiais, na maneira como as organizações estão estruturadas, eles acontecem, primeiro assim, as pessoas, de fato, adotam essas ferramentas, esses modelos, antes mesmo da organização. O indivíduo adota antes mesmo da organização. Isso é muito comum, o que a gente está enxergando. Isso acaba gerando quase que uma orda de ciborgues que funcionam nas sombras, que ninguém reconhece como ciborgue. Uma pessoa que antes fazia um trabalho X sozinha agora faz o trabalho X com ajuda do Chat GPT e, muitas vezes, não fala isso para a organização. Ela pega e ganha tempo com isso. Ela trabalha mais e muito mais resultado e acaba recebendo uma promoção ou ela fica com mais tempo de sobra nas mãos e vai passear, ficar com os filhos, curtir seu lazer. Isso é uma primeira onda que a gente já vê acontecendo. A segunda onda que também está chegando muito forte é as organizações adotarem isso para aumentar a eficiência e aí diminuir aí o número de pessoas dentro de times, de uma área. O que forçaria, o que demandaria uma mudança de papéis. Agora, como a Tamy disse, uma organização que já usa papéis de uma ordem muito mais granular, específica e adaptável, como ela citou, está em constante mudança, então basicamente é uma marolinha diante das ondas frequentas, a IA nesse sentido. Para as organizações que têm as estruturas um pouco mais rígidas, a gente imagina que existe aquele fenômeno de demanda por mudança. A mudança não acontece de uma hora para a outra, porque é uma reorg, uma reorganização a cada 12 meses. Quando ela acontece, acontece uma grande mudança.
Pedro Rangel: Passos grandes e menos frequentes, não é?
Rodrigo: Passos grandes e menos frequentes na estrutura organizacional. Isso acaba sendo mais comum em organizações tradicionais, e não é só exclusividade do uso de AI, mas qualquer tipo de tecnologia que chega, até a mudança do ambiente de negócios demanda mudanças na estrutura e que, às vezes, demoram para acontecer. E quando acontecem, as pessoas parecem que ficam ali: ai, meu Deus, por que é que isso está acontecendo? Demorou para acontecer, por isso que acontece de uma maneira tão abrupta.
Pedro Rangel: Eu compartilho dessa percepção. Se a gente coloca a palavra produtividade no centro da análise, o fato da produtividade realmente aumentar muito ou não é que vai talvez provocar mudanças futuras, dependendo de como é que essa empresa se organiza. Eu acho que é isso, todo mundo buscando por eficiência. É isso, Tami? Eu acho que você ia completar alguma coisa.
Tamires: Eu só ia falar que o ideal do primeiro cenário que o Rod comentou, a inteligência artificial ajuda as pessoas a fazerem menos, fazerem um trabalho mais rápido, sobrar mais tempo, e isso seria bom. Acho que o ruim é quando a inteligência artificial ou qualquer outra tecnologia vem para tornar o ambiente até mais insalubre, porque acho que tem uma questão: putz, agora com inteligência artificial as coisas vão ser mais… eu vou conseguir fazer muito mais em menos tempo e vai me sobrar tempo. Vai me sobrar qualidade de vida. E acho que isso às vezes acaba sendo algo que não vai para esse lugar, mas acho que é exatamente isso o que o Rod trouxe. Acho que me representa bastante na fala dele.
Pedro Rangel: Não sei se eu poderia chamar isso de impacto cultural, mas a gente mesmo citou aqui várias vezes essa quase que pressão que a inteligência artificial trouxe para dizer: se você utilizar a inteligência artificial, você vai ser mais produtivo. Eu sinto que tem gente ficando muito ansiosa com isso. Vocês já captaram alguma coisa nesse sentido?
Tamires: Sim. A impressão que eu tenho é que assim: a inteligência artificial, em alguns aspectos, consegue otimizar demais o trabalho, só que, por exemplo, análise de dados, pegar um dado bruto, uma planilha Excel, alguma coisa que é bruta, colocar e você pedir, você começar a fazer análise desses dados. Ela otimiza demais o trabalho. Só que acontece que vai abrindo portas novas, porque como você faz o negócio em muito menos tempo, então você vê ali algumas oportunidades de pesquisa, então, muitas vezes, você gasta muito mais tempo fazendo um trabalho do que menos tempo. Então acho que pode ser que é uma falácia essa coisa de fazer menos, porque você consegue enxergar oportunidades e aprofundar. Aí vira um buraco negro, você é engolido por aquilo, fica bastante tempo.
Pedro Rangel: Tem o risco até da perda de foco, porque, assim, até recentemente aqui na DTI mesmo, o grupo ao qual a gente pertence, que é a WPP, eles liberaram uma switch de ferramentas que tem DT4, negócio maravilhoso, mas tem lá mais umas outras 15 ferramentas. Aí a galera já está ficando ansiosa tipo assim: putz, eu tenho que usar todas? Não, cara. Você vai olhar aquilo que está aderente para o que você está precisando aí, quais são os seus desafios, saber que elas existem, conhecer as 15 deve ser legal, mas obviamente você não tem a obrigação de usar todas. Você tem que buscar aquilo que vai realmente te ajudar a ser produtivo no seu papel.
Rodrigo: Perfeito. Eu acho que tem uma outra ansiedade relacionada às pessoas imaginarem que no futuro a melhoria desses modelos, e, de fato, os modelos que a gente está usando hoje são os piores modelos que a gente vai usar em nossas vidas. Daqui para frente só vai melhorar. De fato, gera uma ansiedade. As pessoas falam: será que meu trabalho vai continuar existindo? Hoje a gente não está enxergando nenhuma substituição. A gente está enxergando realmente um aumento, em alguns casos, principalmente os casos de tarefas muito operacionais, repetitivas, você tem aumento considerável de produtividade. Nas tarefas que são menos operacionais e repetitivas, como a Tami disse, você tem abertura de novas portas, oportunidades. Por exemplo, eu nunca fiz uma análise de dados de uma planilha usando python. E várias bibliotecas de python de análise de dados. Beleza, eu começo a brincar ali com o code repertory data, do ChatGPT, que é aquela ferramenta lá ativa dele de rodar o python dentro do sandbox, você começa a descobrir várias ideias, ferramentas, bibliotecas de python, de repente você fica até mais curioso para aprender python. Só porque você começou a experimentar e sentir o gosto dentro do ChatGPT. É didático. Você pode perguntar como ele fez, o que ele fez, o que essa biblioteca faz e não faz, e tu vais abrindo horizontes, realmente. Para alguns trabalhos, você tem, na verdade, o que eu chamo de uma alavancagem de quem está iniciando. O que está iniciando em uma temática, em um assunto, esses modelos de linguagem abrem muitas portas. Não necessariamente um ganho de produtividade, mas é um ganho mesmo até de eficácia, ampliando um pouco a sua área de atuação. Quem é mais expert em um assunto provavelmente não vai ganhar muito com o uso de modelos de linguagem hoje, a não ser que sejam tarefas operacionais. Por quê? Porque um expert, se ele vai programar, por exemplo, é muito mais fácil ele sair programando do que ficar dependendo tanto de um LLM. É claro que hoje os LLMs integrados, as ferramentas de desenvolver código, facilitam bastante fazer aqueles boilerplates, copilate e outras. Mas a gente vê também que alguns experts ainda acreditam que podem fazer sozinhos mais rápido do que os modelos. E provavelmente podem mesmo. Mas aquele que está iniciando não. Aquele que está iniciando é alavancado, é catapultado de uma condição usuário medíocre para alguém que pelo menos tenha oportunidades e tem ferramentas à disposição que não tinha antes. A gente vê isso e é, inclusive, o que a gente está fazendo. A gente também está desenvolvendo algumas ferramentas para designers organizacionais. E a gente está oferecendo essas ferramentas para clientes e para alunos de cursos, então as pessoas estão entrando em contato com diferentes abordagens e métodos que já são bem familiares para a gente, a gente oferece essa ferramenta e traz, por exemplo, um GPT, ou um cloud 2 da Anthropic, associado a uma base de dados e a conhecimentos que a gente acumulou. Isso faz com que a pessoa que tem conhecimento muito raso ainda, muito iniciante de uma certa abordagem que a gente ensina ou usa, que ela consiga rapidamente sair do V0, começar a usar e começar a evitar erros crassos de um iniciante, porque um LLM, quando você alimenta ele com informações específicas, contextuais, e pede para ele aplicar esse contexto, essas informações ao ajudar o iniciante, você acaba oferecendo quase que um mentor online. Claro, um mentor muito ainda limitado, mas é um mentor, não é, Tami?
Tamires: Ainda é um mentor, mas, é o que você falou, o salto do V0 até a pessoa começar a sentir um pouco mais de segurança até para praticar aquele método, aquele conhecimento, é muito rápido. A gente encurta demais essa primeira curva de aprendizagem com LLM dessa forma que o Rod comentou, que é como estamos usando aqui na Target Teal hoje.
Pedro Rangel: E essas abordagens que vocês estão mencionando aí da Target Teal são abordagens de gestão mesmo? Vou dar um chute aqui, por exemplo, definição de objetivos, OKRs, ação de estratégias, coisas desse tipo?
Rodrigo: Isso.
Pedro Rangel: Porque eu acho que é aí. Acho que você citou meio que duas vertentes mesmo. Tem a galera da engenharia que tem um uso meio talvez para eles muito óbvio do que a ferramenta faz por eles, quais os mecanismos que realmente alavancam a atividade no dia a dia dos caras. Agora, para a galera que tem que usar para atividades como gestão, estratégia etc, eu acho que é essa a galera que está mais ansiosa hoje e que fica se sentindo pressionada e fala: cara, como que eu posso usar a inteligência artificial para alavancar o meu trabalho enquanto gestor, enquanto líder, enquanto estrategista?
Rodrigo: O que acontece é que se você faz uma pergunta, por exemplo, traz uma situação problema para um LLM, que você está vendo na sua organização, ele vai usar uma base de referência muito ampla, porque basicamente é todo o corpus de treinamento que ele recebeu naquela massa gigante de texto que ele recebeu no início do treinamento dele. Então ele vai oferecer caminhos muito genéricos e muito… a gente até chama, o chapa branca, nada de novo. Para você, por exemplo, fazer uso desse LLM para resolver uma tarefa usando um método um pouquinho específico, um pouquinho mais sofisticado, você precisa relembrar esse LLM desse método ou literalmente ensinar. Se você é um gestor, por exemplo, eu quero usar OKRs, tudo bem, você pode pedir para ele te ajudar a usar OKRs, mas você pegar um guia de OKR, com 5 páginas, colocar aquele guia e falar: agora me ajuda e aplicar esse guia para fazer isso. Aí você vai relembrar esse modelo desses princípios e de como desenvolve, como cria OKR. Então a gente tem nossa ferramenta descrição de papéis, a gente tem definição de prioridades, a gente tem como que você entende e promove algum experimento, entende uma tensão e promove um experimento para resolver essa tensão, enfim, a gente tem uma série de métodos e ferramentas já embedados no modelo, no Chat, na verdade, para que a pessoa consiga fazer uso com facilidade.
Pedro Rangel: Gente, que legal. Vocês citaram algumas coisas novas, fora do stream line que está rolando com o GPT. Fala, Tami.
Tamires: Eu acho que tem algo também… o Davi fez, se não me engano, foi o Davi sim que fez um momento de fluxo kanban também, não é?
Pedro Rangel: É o que ele apresentou na palestra, não é? Do TDC.
Tamires: Isso. Então, nós temos uma abordagem que é uma abordagem da Target Teal sobre cultura e como é que a gente pode afetar a cultura, como é que a gente faz um hacking cultural. Nós temos também um assistente que é focado na parte de design cultural; nós temos, além do design de cultura, nós temos até um curso que fala sobre pensamento sistêmico e complexidade, então nós temos um assistente que para ajudar as pessoas a se aprofundarem, a mapear loops causados, por exemplo, diagramas de loops causais e fenômenos que elas estão percebendo na organização, então a gente acabou trazendo ali tudo que a gente tem de bagagem para otimizar, para facilitar a interação das pessoas que têm curiosidade sobre a questão do design organizacional, cultura, facilitação, a gente também, nós temos um assistente, por exemplo, a facilitação de conversas também é um tema da Target Teal. É um tema bem importante, porque as interações são muito importantes nas organizações, e eu acho que um ponto importante da facilitação é a gente elaborar sobre a forma da conversa, elaborar o que acontece nessa conversa. Então nós temos um assistente que você colocando a transcrição das conversas nele, ele consegue trazer alguns pontos para você, por exemplo, uns movimentos, alguma forma da conversa, talvez alguma inferência não revelada, então dá para ampliar demais o uso do…
Pedro Rangel: Faz uma síntese para te ajudar a tirar conclusões que vão te ajudar, aquelas recomendações, extrair se tem alguma tensão rolando. Nossa, que legal isso.
Tamires: Exatamente. Mapeamento de tensões, então transcreve uma conversa com um cliente ou com alguma área que a gente está em um projeto. A gente pega essa transcrição, coloca lá e pede ajuda para ele mapear as tensões, que nós temos uma abordagem. A gente tem criativa, que a diferença daquilo que eu sinto versus aquilo que eu gostaria, aquilo que eu estou vivendo versus aquilo que eu gostaria de viver. Então ele ajuda a gente a afinar, a assimilar melhor tudo isso que está acontecendo. Tem uso aí ilimitado de todo esse rolê, que pode expandir demais a nossa atuação como designers organizacionais.
Rodrigo: Um outro exemplo que a gente aplicou recentemente foi pegar uma reunião que um de nós, consultores, a gente facilitou, com ela gravada, e aí você tem várias ferramentas de gravação, como tl;dv etc, e aí com essa gravação você consegue usar, por exemplo, se você usar um modelo como áudio da Anthropic, que tem uma janela de contexto muito maior, o que significa isso? O ChatGPT você coloca um texto muito grande, ele trava, certo?
Pedro Rangel: Certo.
Rodrigo: No cloud da Anthropic você coloca um texto gigante e ele não trava, porque a janela dele é 10 vezes maior do que do GPT4. Então você consegue pegar a transcrição de uma reunião inteira, colocar e perguntar: que estilo que o facilitador demonstrou? Onde ele errou? Onde ele certou? Se você aplicar esses princípios de facilitação, ele conseguiu aplicar ou não? Ele identifica com muita rapidez e extrai os trechos que você quer dessa transcrição dessa reunião. Então tem muitas coisas para a gente ainda descobrir e brincar com esses modelos. É um universo que não para de se abrir, de ampliar, não é, Tamires?
Tamires: Exatamente. É ótimo para encontrar padrões. A inteligência artificial é ótima para encontrar padrões, seja no processo, seja em uma interação, e isso pode… isso ajuda demais, não é? No nosso trabalho dentro da organização.
Pedro Rangel: E vocês estão combinando ferramentas. Vocês não estão se limitando aí ao GPT, pelo o que eu estou entendendo.
Rodrigo: De maneira nenhuma. Na verdade, a gente testa toda semana uma ou duas ferramentas, pelo menos, e esses modelos mais pouco usados ainda, no Brasil nem está liberado o uso da Anthropic, o cloud 2, eles são modelos muito interessantes. O GPT, na verdade, o 4, ele é só o começo, gente. Vai vir uma geração cada vez mais capaz ou potente para a gente usar em modelos de linguagem e modelos híbridos também, que trabalham com imagem e linguagem e etc. É um pouco assustador mesmo e essa ansiedade é normal a gente sentir diante disso, e a única coisa que a gente recomenda é abraça, no sentido de que você precisa conhecer. Não adianta querer fugir e enfiar sua cabeça dentro de um buraco e achar que nada vai mudar. Você precisa tentar não necessariamente acompanhar tudo que está acontecendo, mas tentar experimentar. Eu acredito que a maior parte desses modelos de linguagem, a maior parte dessas ferramentas, são ferramentas que não dependem de um manual de instruções. Por que não depende? Porque você pergunta para ela: como eu te uso melhor?
Pedro Rangel: Elas são interligáveis. Você abre a janela, ela já te fala o que você tem que fazer.
Rodrigo: Elas são interligáveis. Algumas você não precisa nem digitar. Você pode falar direto com elas. É isso. Não tenha medo de errar. Elas nunca vão te repreender por errar. Sai usando e aprendendo por tentativa e erro.
Pedro Rangel: Rodrigo, muito legal você falar isso, que me leva até ao próximo ponto, que vocês comentaram aí das experimentações que vocês estão fazendo, muito legais, inclusive, várias coisas novas que eu não tinham passado pelo meu radar aqui, até na própria palestra lá do TDC o Davi comentou que algumas empresas ainda estão proibindo uso, estão fazendo muito pouco experimento internamente com as ferramentas, e estão trazendo um certo conservadorismo. Talvez tenha a ver com esse medo de que você está falando. Mas a que vocês atribuem isso? Por que vocês acham que tem esse conservadorismo, esse receio com as inteligências artificiais ainda?
Rodrigo: Acho que tem um motivo que faz sentido, de uma maneira que é: essas inteligências foram treinadas em uma massa de dados tão grande e a gente sabe que uma parte desses dados nem estariam disponíveis para serem treinados. Eles acessam livros, e-books, muitos sites que estão disponíveis e outros que não estão disponíveis. Então a gente já sabe, já tem o histórico de um uso de dados um pouco talvez descuidado ou, digamos assim, irrestrito. Essas empresas trabalham com IA, elas, para treinarem esses modelos, como elas dependem, precisam usar uma massa de texto muito grande, elas usaram tudo que tinham à disposição e coisas que nem deveriam estar à disposição. Essa coisa. E a gente sabe que aquilo que a gente está colocando no ChatGPT provavelmente vai ser usado para treinamento. É claro que hoje você consegue optar por não usar aquilo que você está trazendo para treinar. E você também tem um modelo interprise do GPT, por exemplo, que também não usa para treinamento. Agora, mesmo que use para treinamento, existe aí uma confusão e um não entendimento de como funcionam esses modelos, porque esses modelos não registram letra a letra ou token a token aquilo que está sendo usado, inputado no treinamento. Eles simplesmente registram os padrões, relações entre os tokens, entre os caracteres ou entre essas palavras. Eles não conseguem repetir ipsis litteris um trecho de que eles foram treinados, a não ser que eles tenham sido recebidos… eu tenho recebido várias vezes o mesmo trecho. Se você precisa de uma citação de um poema famoso de Camões, ele vai citar, mas se você pedir uma citação de um poema obscuro de Camões que foi publicado, mas não tão famoso, ele não vai conseguir citar esse poema, porque ele não tem a possibilidade, ele não tem isso na memória dele. Ele tem só uma relação ou padrões, como a Tami disse, entre esses caracteres ou essas palavras. Aí quando é um trecho famoso, é claro, vai citar. Quando você adiciona uma linha de código uma vez em um chat, de maneira nenhuma ele vai, mesmo que seja treinado nessa linha de código, ele não vai regorgitar essa linha de código na frente. Ele não consegue. Ele não decora essa linha de código.
Pedro Rangel: Isso no sentido da galera se preocupar com propriedade do que está…
Rodrigo: Ah, o que eu estou colocando vai ser usado. Se você fizer um uso muito extensível, fizer um uso gigantesco da ferramenta com todo o seu código, talvez, no médio e longo prazo, ela aprenda algum dos padrões, design, alguns padrões de código que você está usando, mas ela não vai conseguir regorgitar: olha, esse daqui é a função que foi usada em tal lugar. Ela não consegue. Ela simplesmente não tem isso na memória. Não cabe isso na memória de um modelo. É uma outra lógica.
Pedro Rangel: Engraçado, você comentando isso, ao mesmo tempo em que algumas empresas estão mais receosas, talvez tenha a ver com a natureza delas, as mais tradicionais, tem aquelas que nasceram já no digital e estão indo com tudo. A Meta colocou IA em todos os produtos. LinkedIn publicou recentemente parceria com a open IA também para mecanismo de busca de candidato e de aprendizado, o Spotify podendo tirar nós do jogo aí, porque lançando funcionalidade para traduzir os podcats internacionais mantendo a voz original do autor. Então, assim, muito legal. Eu recebi uma notícia interessante essa semana também, um pouco na contramão, uma jogada ousada: a Coca-Cola decidiu deixar a inteligência artificial inventar um novo sabor. Não sei se vocês viram isso, que eles chamaram de ano 3000, mas a galera odiou o sabor da Coca nova. Nem todo experimento vai dar certo, não é, Tami?
Tamires: Exatamente. Esses dias, eu adoro quebra-cabeça, eu comprei, eram dois quebra-cabeças que a imagem foi gerada por inteligência artificial. Foram muito lindos. Foi bem legal. Tem mais usos. Mas eu gosto da ideia de experimentar. Igual o Rodrigo comentou anteriormente: não adianta enfiar a cabeça em um buraco e achar que esse movimento vai parar. Acho que o melhor que tem é a gente tentar perceber o impacto disso. Por exemplo, tem organizações, principalmente as mais tradicionais, que têm um cuidado muito grande, que já não tem um hábito de abrir seus bens intelectuais, talvez, sua propriedade intelectual, então tem um cuidado muito grande, mas para as organizações que já não têm esse zelo, por exemplo, nós, praticamente tudo que nós temos na Target Teal está tudo aberto, nosso design está aberto, então para a gente isso está tranquilo. Eu acho que o ponto é entender aonde aquilo dói para você tentar cuidar daquela dor de uma forma que você não negue a existência da inteligência artificial e para você não repelir essa mudança que vem vindo, porque eu acho que é pior a gente negar e tentar não acolher ou não experimentar essas mudanças.
Rodrigo: E claro que nessas mudanças é preciso ter responsabilidade, buscar ter uma visão crítica, entender e propor também mecanismos regulatórios, por que não? Eu acho que não é simplesmente também: vamos aceitar e acabou. Não. Tem que ser crítico. Tem que procurar entender. Como a Tami disse, tratar as dores, entender os riscos um pouquinho, na medida do possível. Tem muita coisa que a gente não sabe ainda como vai acontecer. Esses modelos, em grande parte, são grandes caixas pretas, ou seja, as pessoas não entendem direito como ele funciona na medida que as capacidades, não sei se vocês já viram isso, as capacidades dos modelos são, muitas vezes, identificadas como capacidades emergentes, ou seja, a priori não se sabe qual a capacidade do modelo até você começar a usá-lo. Você vai treinar ele, você vai falar: do que ele vai ser capaz? Não sabemos. Isso coloca um desafio enorme em termos de segurança. Eu não sou especialista nisso, não vou arriscar trazer aqui como lidar com esse desafio, mas é um desafio que não dá para ser negado.
Pedro Rangel: Inclusive, no TDC também o Davi fala muito disso que vocês falam, estimule a experimentação com as IAs generativas na sua organização. Vocês têm alguma sugestão de que forma a gente pode estimular, principalmente nesses lugares onde talvez exista um pouco de resistência?
Rodrigo: Perfeito. Eu acho que primeiro, assim, é abrir espaço para as pessoas usarem, porque elas já estão usando. Eu acho que uma parcela das pessoas já está usando para escrever e-mail, escrever documento, conteúdos etc. Então abrir espaço para os ambientes de segurança que você ou que sua organização necessita, para que as pessoas possam experimentar, entender um pouco mais. É importante estudar um pouco mais esse ambiente de modelos que estão surgindo, de ferramentas que estão surgindo, entender o que pode ser útil para você internamente e você ou na sua organização junto ao seu mercado também, porque tem ferramentas de uso exclusivo, interno, mas tem muitas ferramentas que você deve pensar, imaginar o uso para o seu mercado, da mesma maneira que a gente também está fazendo. É importante experimentar pelo menos nesses dois aspectos. Que ferramentas eu posso usar internamente, experimentar, e que ferramentas eu posso disponibilizar para o meu usuário, para o meu cliente, do meu mercado, usando como base, por exemplo, meu conhecimento, meu conteúdo. Eu acho que tem aí oportunidades muito interessantes nessa área também, não só eu estou usando uma ferramenta como o ChatGPT para escrever e-mails chatos e documentos burocráticos, mas também para, por exemplo, fazer busca em uma base de dados com um profissional da área comercial, melhor explicar o funcionamento de algo para um cliente. Eu acho que tem uma infinidade de usos aí também mais voltados para o mercado, que eu acho que têm um valor enorme para as organizações também.
Tamires: Eu acho que tem algo também, que é o tentar ultrapassar a barreira do medo de usar a inteligência artificial. Inclusive, como nós temos a ferramenta, alguns assistentes que nós estamos desenvolvendo, é comum as pessoas chegarem até a gente: putz, mas o que eu vou fazer com ela? O que eu mando aqui? Tem um receio de interagir com a inteligência artificial. Você pode simplesmente perguntar para ela: putz, eu tenho medo de você, e aí? Como você pode me ajudar? É como se você estivesse conversando com uma pessoa. É a linguagem natural. É uma conversa natural. Então eu acho que não ter medo, ela não vai te julgar se você escrever errado, se você mandar um negócio ali que não ficou tão claro. É ultrapassar essa barreira do medo tentando, conversando, como se você estivesse conhecendo alguém novo ali. Vou conversar com esse alguém para conhecer mais. Como você funciona? Acho que isso ajuda as pessoas a ultrapassarem, a transporem essa barreira do medo, e abre horizontes. Você fala: putz, será que você pode me ajudar com isso aqui? Por exemplo, produzir conteúdo. Nossa, eu quero resumir aqui um texto. Eu vi um vídeo aqui no YouTube, queria resumir ele, porque eu quero tomar nota. Então você vai expandindo as possibilidades de uso no seu dia a dia e dá para usar tanto em aspectos pessoais, na organização, em design organizacional, então acho que é isso, é transpor a barreira do medo e interagir com eles. Não precisa perguntar para alguém como é que faz; pergunta direto para ele, pergunta direto para a inteligência artificial.
Pedro Rangel: O que pode acontecer é que ele pode produzir algo que não auxilie.
Tamires: Exato, você fala: refaça.
Rodrigo: Refaça, exato. Refaça.
Tamires: Exatamente.
Rodrigo: Vou deixar aqui o endereço da nossa ferramenta, para quem quiser experimentar. Está em uma fase beta ainda. Mas a fase beta é surpreendente para alguns. É AI.targetteal.com. Vocês podem entrar lá. A gente está constantemente lançando novas opções, aprimorando, são vários assistentes, um especializado em cultura, outro especializado em cultura organizacional, como gestão, outro em kanban, outro em pensamento sistêmico, então você conversa com o assistente, tenta extrair algo de útil para você a aprenda a usar essas ferramentas e essa abordagem, que, como a Tami falou, é perfeita mesmo, tratar um pouco como ser humano, não de maneira literal, mas como se fosse, não é, Tami?
Tamires: Exatamente, com todo o cuidado, porque não é. Não vá virar o filme Her, não é? Aquele filme que…
Rodrigo: A pessoa se apaixona pela AI.
Tamires: Se apaixona pela AI. Aí é complicado.
Rodrigo: A gente já recebeu esse feedback até. Nossa, fiquei falando com o assistente de vocês até duas horas da madrugada.
Pedro Rangel: Caramba, que legal isso. A pessoa fez amizade com o assistente.
Rodrigo: Fez amizade.
Pedro Rangel: Eu achei muito legal vocês trazerem esse ponto, que eu, como alguém curioso, nunca parei para pensar nesse lado de que a resistência pode vir da interação. Achei superlegal essa dica e eu acho que a outra que vocês comentaram também, ao mesmo tempo em que pode ter gente não curiosa, um pouco resistente, lembrar que na sua organização provavelmente tem um monte de outros curiosos que também já estão usando. Se der a plataforma para eles, eles podem levantar a mão e te dar uma ideia super legal de algo que ele tenha feito e que pode revolucionar isso no seu time, na sua organização.
Rodrigo: Sem dúvida.
Tamires: Exatamente.
Pedro Rangel: Aproximando do final aqui, eu queria que a gente concluísse só com alguns insights, que a gente falou de muita coisa legal aí, mas o que vocês deixam de recomendação principal para a galera que quer usar a inteligência artificial para gestão ágil e para o design organizacional? O que vocês deixam de recomendação?
Rodrigo: Use. Se você não está contente com a resposta que o LLM dá, tente não fazer perguntas apenas. Traga sua opinião, traga sua perspectiva, traga suas referências, dá mais contexto. Vai ser muito melhor. Não trate ele como um oráculo, que sabe tudo. Ainda não é. Talvez um dia seja, mas ainda não é. São máquinas que aprendem padrões de linguagem e conseguem replicar esses padrões com muita qualidade. Isso pode ser muito útil em vários aspectos. É só você apostar, interagir, como a Tami disse, trazer seu contexto, sair usando.
Tamires: Antes de responder, precisava contar uma coisa que eu esqueci de contar, de um uso que a gente está fazendo com IA. A gente está para lançar um livro, um livro digital, na verdade, como se fosse um digital garden, e a gente vai usar a inteligência artificial para poder interagir com o livro. Porque a gente fala que o mais importante de consumir um conteúdo é você conseguir assimilar esse conteúdo, senão não adianta de nada. Eu acho que esse é um outro possível uso que nós já estamos desenvolvendo para que a gente consiga assimilar melhor a coisa, aquele conteúdo denso ali, preparado. Uma curadoria e tudo mais. Acho que esse é um outro uso que eu acabei esquecendo de comentar.
Pedro Rangel: Superlegal. Muito importante. Obrigado pela recomendação mais desse aí, Tami.
Tamires: E eu acho que um grande aprendizado que eu queria compartilhar, com IA, é que quando eu comecei a usar e a conversar com pessoas que estavam usando, eu percebi como ela está sendo relevante para as pessoas perceberem usar fios que nós temos ao fazer pedidos, ao fazer orações de pedidos. Eu acho que quando a gente está interagindo com as pessoas, é comum a gente, na interação, inferir as coisas, então inferir que o Pedro falou A, mas eu infiro que ele falou B, e eu reajo à minha inferência. Eu não reajo àquilo que ele falou. E quando eu estou interagindo com uma inteligência artificial, não tem inferência. É aquilo que eu disse. Então eu acho que isso ajuda muito na elaboração da conversa, do pedido, da fala, da escrita, do contexto, porque você vai ter um feedback na hora ali, porque você fez um pedido que, na sua cabeça, está claro, mas como a inteligência artificial não é humana, ela não consegue inferir e adivinhar o seu contexto, ela vai responder exatamente àquela linha que você mandou. Você começa a perceber que, putz, calma, então você tem aquele feedback na hora, de que ele não te trouxe aquilo que você queria, e aí você vai melhorando, você vai desenvolvendo mais essa habilidade, refinando essa habilidade da interação, tanto na habilidade falada quanto na escrita. Isso é um ganho, do meu ponto de vista, muito grande, porque é um dos maiores desafios quando a gente vai para as organizações. As pessoas não conseguem se compreender e não conseguem coordenar esforços para entregar o que precisa ser entregue. Acho que ela ajuda bastante nesse ponto aí. Além disso, ajuda também você a diminuir um pouco, porque se você faz um prompt muito abstrato, uma pergunta muito abstrata, ele vai te dar uma resposta muito abstrata. Vai ser aquela chapa branca que o Rodrigo falou antes. Dou mais contexto, mas também não tanto, para não confundir, porque se você traz muito contexto, você pode confundir ali o seu pedido. Não está claro o que você precisa. Então é esse equilíbrio, esse desenvolvimento na elaboração dos pedidos e das necessidades. Acho que esse é um ganho bem legal, além do que o Rod já tinha comentado.
Pedro Rangel: Uma perguntinha. Eu acho que eu já sei a resposta, mas vocês têm bibliotecazinha de prompt’s pessoais aí que vocês usam no dia a dia?
Rodrigo: Temos.
Tamires: Temos.
Rodrigo: A nossa biblioteca cresceu muito desde o começo do ano e a gente tem uma biblioteca coletiva também, não só individual.
Pedro Rangel: Catalogada.
Rodrigo: Que a gente compartilha. Catalogada, organizada, e aí uma parte desses prompt’s acabaram indo parar na nossa ferramenta, naquela que eu citei, na IA targetteal.com. Uma parte está lá. Outra parte a gente usa internamente, a gente está testando, validando. Tem alguns prompt’s que chegam a ter 5 páginas de tamanho. São coisas gigantes. Só para vocês entenderem que não é como o Google, não tem nada a ver com o Google. Você vai fazer um prompt de 5 páginas? Vai. Aos poucos você vai criando esses prompt’smas uma vez que ele está criado e organizado, você consegue utilizar esse com frequência, agilizar uma série de processos.
Pedro Rangel: Com certeza ele não nasceu com 5 páginas. Vocês foram evoluindo.
Rodrigo: Exato.
Pedro Rangel: Gente, legal demais. Muita ideia boa. Acho que adorei as recomendações que vocês deram aí. Tem mais alguma coisa que vocês gostariam de citar aí da Target Teal Teal para deixar disponível para a galera ou já falaram?
Tamires: Acho que falamos.
Pedro Rangel: Pode colocar na descrição do episódio também.
Rodrigo: Não, acho que está tranquilo.
Pedro Rangel: Queria agradecer aí a disponibilidade de vocês, as reflexões. O papo foi muito legal. Um grande prazer receber vocês aqui no agilistas.
Rodrigo: Foi um prazer, Pedro. Foi um prazerzaço.
Pedro Rangel: Obrigado, gente. Lembrando, para quem quiser conferir todos os insights que a gente conversou por aqui hoje, não deixe de seguir a gente nas redes sociais, no LinkedIn, no Instagram @osagilistas. Não deixe de interagir por esses canais. Rodrigo, Tami, espero tê-los de volta aqui no futuro para a gente discutir um pouco mais, quem sabe a coisa vai estar bem mais evoluída do que a gente falou hoje, e mil outras ideias surgirem para a gente conversar com a galera.
Tamires: Eu tenho a certeza de que vai estar mais evoluída. Com certeza, esse negócio de inteligência artificial.
Pedro Rangel: Como o Rodrigo falou, hoje a gente está na nossa pior versão. Daqui um tempo, quem sabe.
Rodrigo: É isso aí.
Tamires: Exatamente. Foi um prazer. Muito obrigada, gente. Quem quiser ficar mais próximo, temos uma comunidade. É só entrar lá, bater um papo, que a gente troca bastante ideia sobre IA e outras coisas mais, está bom?
Pedro Rangel: Fechado. Obrigado, pessoal. Até a próxima.
Rodrigo: Valeu.
Tamires: Até a próxima. Um beijo.
