Estratégia de adoção de IA
Decisões upstream para diagnosticar, priorizar e governar um piloto de IA antes da execução
- 2-6 semanas
- Liderança, RH/T&D e sponsors de transformação
- Prioridades, piloto delimitado, responsáveis e roadmap de adoção
Adoção, aprendizagem e mão na massa
Meu trabalho fica entre treinamento, produto e implementação. Eu entendo o trabalho das pessoas, transformo IA em casos de uso claros e crio os materiais, rituais e protótipos que fazem a adoção sair do slide.
Prontidão para mudança
Diagnóstico, desenho de casos de uso e tradução entre times técnicos, negócio e liderança.
Habilitação de IA
Diagnóstico, programas, trilhas e workshops para públicos com repertórios diferentes.
Protótipos e demos com IA
MVPs, automações e demos para testar uma ideia antes de tentar escalar.
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Empresas atendidas
Entregáveis-chave do meu trabalho
Trilhas e workshops
Experiências síncronas e práticas de IA, desenhadas para o trabalho real de cada público
- 2-8 horas por sessão
- Times técnicos e não técnicos, liderança e áreas de negócio
- Prática guiada, critérios de uso e materiais de continuidade
Protótipos e demos com IA
Ferramentas, fluxos e demonstrações para testar valor antes de escalar
- Ciclos curtos, com primeira versão antecipada
- Produto, inovação, operações e liderança técnica
- MVP ou demo que prova valor, limites e esforço antes da escala
Playbooks e ativos de enablement
Materiais editáveis que habilitam o time a aplicar IA com critérios, autonomia e manutenção interna
- 1-3 semanas
- RH/T&D, universidades corporativas e gestores de time
- Pacote validado, editável e pronto para manutenção pelos responsáveis
Métricas e melhoria contínua
Desenho do modelo de mensuração da reação ao impacto, condicionado aos dados disponíveis
- Implantação e cadência acordadas
- Sponsors, RH/T&D, analytics e gestores de área
- Baseline, instrumentos, dicionário de indicadores e protótipo de leitura
Criações desenvolvidas
Artigos sobre adoção de IA no trabalho
Guias práticos publicados no blog: adoção, prompts, métricas, segurança e tendências de IA no trabalho, sempre com foco em uso real.
Chatbot ou agente de IA: qual é a diferença (e o que você precisa)
Chatbot conversa; agente age. Quem decide o próximo passo define custo, risco e supervisão.
O que é automação com IA (e quando ela é melhor que um agente)
Automação é caminho fixo: gatilho, passos na ordem, mesmo resultado. Na maioria dos casos, ela resolve melhor e mais barato que um agente.
O que é um harness de IA: o arreio que faz o modelo trabalhar
Harness é a camada que decide ferramentas, contexto, permissões e limites, e ajuda a explicar por que o mesmo modelo entrega resultados diferentes.