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A importância do saber humano no desempenho de tecnologias inteligentes

Sorocaba AtualSorocaba Atualabril 2, 2026 2343 Minutes read0

Por Denise Cardoso, Head de Treinamento da Escale

A Inteligência Artificial vive um momento de entusiasmo global, impulsionado por promessas de transformação imediata. Porém, há um ponto fundamental que costuma ser ignorado. Sem treinamento estruturado, qualquer sistema avançado produz respostas convincentes, mas não gera impacto real no negócio. Segundo uma pesquisa da BCG, realizada em 2025, apenas cerca de 5% das empresas globais conseguem gerar valor consistente e sustentável com IA.

Para assumir um papel estratégico, é necessário conhecimento humano, dados operacionais e contexto específico. Mesmo assim, muitas organizações continuam tratando essas tecnologias como soluções plug-and-play, acreditando que basta conectá-las à operação para que os resultados apareçam.

Treinar modelos inteligentes significa prepará-los para reproduzir comportamentos típicos de profissionais altamente qualificados, como interpretar nuances de contexto, identificar sinais relevantes e orientar decisões. Esse processo inclui construir bases de conhecimento a partir de interações reais, estruturar raciocínios alinhados aos objetivos de negócio e incorporar expertise humana para lidar com situações complexas. Essa camada de treinamento ensina sutilezas de linguagem, padrões comportamentais e formas de superar objeções que tecnologias genéricas não conseguem aprender sozinhas.

A eficácia das interações depende de uma leitura ativa de intenção, comportamento, perfil, etapa da jornada, canal e até indicadores emocionais. Esses elementos moldam a experiência e determinam a precisão da resposta. Um cliente interessado em energia solar busca clareza técnica; outro, ao pesquisar sobre FGTS, precisa de empatia, objetividade e redução de atrito. A capacidade de alternar entre contextos tão distintos não surge de modelos em seu estado inicial, mas do treinamento aplicado a eles.

O valor gerado por esses agentes está diretamente ligado ao repertório que recebem. Sem uma base sólida, surgem respostas superficiais, perda de timing e ruídos na comunicação. As arquiteturas modernas de conhecimento são organizadas por intenção e etapa da jornada, passam por atualizações frequentes e são avaliadas com rigor por métricas de performance.

Esse desempenho não acontece por acaso. É resultado de engenharia conversacional. Criar prompts não significa apenas escrever instruções, mas projetar sistemas de tomada de decisão. Designers, engenheiros e especialistas de operação colaboram para integrar estratégia comercial, compreensão de comportamento e mecanismos técnicos como roteamento de modelos, guard-rails, mitigação de alucinações e governança robusta de dados.

Dados mais recentes da McKinsey reforçam essa urgência. Em 2025, 88% das empresas afirmaram utilizar IA em alguma função, mas apenas 23% conseguiram escalar agentes de forma consistente. A maioria permanece em pilotos prolongados ou implementações superficiais, mostrando o grande abismo entre adotar uma solução avançada e extrair valor real dela. Muitas organizações começam, mas poucas sustentam o esforço até atingir níveis sólidos de performance. O problema não é a tecnologia, mas a ausência de método.

A maturidade desse ecossistema não está na adoção inicial, e sim na capacidade de treinar, monitorar e evoluir continuamente os sistemas. Em 2026, estarão à frente das empresas que enxergam esses modelos como infraestrutura adaptativa. As demais continuarão com soluções instaladas, porém sem impacto real. O mercado já exige o próximo nível, e somente quem treinar adequadamente seus agentes alcançará esse patamar.

*Com mais de 20 anos de experiência em capital humano e expertise em treinamentos institucionais e comerciais, Denise Cardoso lidera projetos de inovação em aprendizagem, do planejamento de aulas e metodologias à produção de materiais e aplicação em sala e E-learning, impactando cerca de 16 mil pessoas, e utiliza tecnologias como inteligência artificial, machine learning, blockchain e microlearning para potencializar a experiência de aprendizado e gerar insights estratégicos. Atualmente é é Head de Treinamento na Escale, AI Partner especializada em vendas digitais.

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