A IA não se implementa apenas. Adota-se.

Copilot, assistentes de IA, agentes, ferramentas de negócio enriquecidas com inteligência artificial… As soluções multiplicam-se nas empresas. No entanto, disponibilizar uma tecnologia não garante que os colaboradores a utilizem ou se apropriem dela.

Enquanto algumas equipas adotam rapidamente as novas ferramentas, outras utilizam-nas pontualmente ou ainda não identificam claramente de que forma a IA pode apoiar o seu trabalho quotidiano. Os níveis de maturidade podem variar significativamente dentro da mesma organização.

Para gerar valor, a IA deve encontrar o seu lugar nas práticas diárias. Isso implica sensibilizar, formar, acompanhar, enquadrar e medir a utilização.

Porque uma transformação bem-sucedida não se mede pelo número de licenças implementadas, mas pela forma como os colaboradores adotam efetivamente novas formas de trabalhar.

Compreender os usos antes de os transformar

Nem todas as organizações partem do mesmo nível de maturidade. E, dentro da mesma empresa, as práticas podem já ser muito diferentes consoante as equipas e áreas de negócio.

Que ferramentas são utilizadas? Para que tarefas? Que colaboradores já desenvolveram as suas próprias práticas? Quais são os principais obstáculos?

Um diagnóstico da maturidade e dos usos da IA permite compreender a situação atual e construir um acompanhamento adaptado à realidade da organização.

O objetivo não é impor as mesmas práticas a todos, mas definir uma trajetória de adoção coerente com os diferentes perfis, necessidades e níveis de maturidade.

Sensibilizar para tornar a IA mais concreta

Entre IA generativa, agentes, modelos e automatização, pode ser difícil para os colaboradores compreender o que a inteligência artificial muda realmente na sua atividade.

A sensibilização para a IA permite criar uma base comum de conhecimento: compreender o que a IA pode fazer, reconhecer as suas limitações, identificar utilizações relevantes e conhecer as boas práticas.

Acima de tudo, permite transformar um tema tecnológico por vezes abstrato em aplicações concretas no quotidiano profissional.

Compreender a IA é um primeiro passo essencial para a sua adoção.

Formar a partir das necessidades das áreas de negócio

Uma formação genérica pode ajudar a descobrir uma nova ferramenta. Mas raramente é suficiente para transformar as práticas de forma duradoura.

Preparar uma reunião, resumir um documento, procurar informação, analisar dados, produzir conteúdos ou automatizar determinadas tarefas: as possibilidades variam significativamente consoante as funções.

As formações devem, por isso, ser adaptadas às áreas de negócio, às ferramentas disponíveis e aos casos de uso da organização.

O objetivo vai além de aprender a escrever melhores prompts. É necessário saber identificar a utilização adequada, escolher a ferramenta certa, verificar os resultados e manter o nível de supervisão humana necessário.

Dar aos colaboradores um enquadramento claro

A adoção da IA deve também ser acompanhada por regras claras e compreensíveis.

Que ferramentas são autorizadas? Que dados podem ser utilizados? Que verificações devem ser realizadas? Que práticas devem ser evitadas?

Sem um enquadramento claro, alguns colaboradores podem hesitar em utilizar a IA, enquanto outros podem recorrer a ferramentas não aprovadas pela organização.

Definir regras e boas práticas permite encontrar um equilíbrio entre inovação, autonomia e gestão dos riscos. O enquadramento não deve apenas explicar o que não pode ser feito, mas também ajudar os colaboradores a compreender o que podem fazer com a IA.

Criar uma comunidade em torno da IA

A adoção não pode depender apenas de uma formação inicial.

Criar uma rede de embaixadores de IA, por exemplo, permite difundir boas práticas nas diferentes áreas, partilhar experiências, identificar novas oportunidades e fazer chegar as dificuldades encontradas no terreno.

Outros formatos podem contribuir para manter esta dinâmica: cafés de IA, workshops práticos, demonstrações, comunidades internas, conteúdos pedagógicos ou kits de adoção.

Estas iniciativas permitem prolongar o acompanhamento e difundir progressivamente as práticas que geram valor.

Medir a adoção para continuar a progredir

Atribuir licenças não é suficiente para medir a adoção.

Utilizadores ativos, frequência de utilização, funcionalidades utilizadas, casos de uso desenvolvidos, satisfação ou nível de domínio permitem obter uma visão mais precisa da realidade.

Estes indicadores podem ser complementados por feedback qualitativo para compreender melhor as expectativas e os obstáculos encontrados pelos colaboradores.

Medir a adoção permite ajustar as ações de acompanhamento e concentrar os esforços onde são realmente necessários.

Fazer da IA um reflexo natural no trabalho

O objetivo não é que todos os colaboradores utilizem IA permanentemente.

É permitir que cada pessoa saiba identificar as situações em que a IA pode gerar valor e utilizá-la de forma pertinente, controlada e responsável.

À medida que as equipas experimentam, desenvolvem competências e partilham práticas, algumas utilizações tornam-se progressivamente novos hábitos de trabalho.

É assim que a IA deixa de ser apenas mais uma ferramenta a testar para se tornar, quando efetivamente acrescenta valor, uma componente natural do trabalho quotidiano.

A Lùkla acompanha a adoção da IA na sua organização

Com a sua experiência em Change & Adopt, a Lùkla acompanha as empresas na transformação das práticas de trabalho associadas à inteligência artificial.

Diagnóstico de maturidade, sensibilização, formações adaptadas às áreas de negócio, workshops práticos, kits de adoção, redes de embaixadores, cafés de IA e medição da adoção: as nossas equipas desenvolvem um acompanhamento adaptado à sua organização e aos seus colaboradores.

Podemos intervir desde as primeiras reflexões sobre IA, durante a implementação de novas ferramentas ou para dinamizar utilizações que têm dificuldade em consolidar-se.

Porque a adoção não acontece por decreto: constrói-se ao longo do tempo através de compreensão, competências e acompanhamento.