03/11/2025
Bem-vindo de volta à nossa série sobre cinco verdades reais sobre IA no ambiente de trabalho. Até agora, examinamos tópicos como confiança e habilidades dos funcionários. Desta vez, estamos nos tornando pessoais. Chegou a hora de ver como a personalização da IA pode ser um fator-chave na criação de experiências de usuário mais personalizadas.
A maior parte das conversas sobre personalização de IA ainda se concentra nos clientes. Melhor segmentação, sugestões de produtos mais inteligentes, preços dinâmicos, etc. Mas há muitas oportunidades reais para criar uma personalização significativa de IA dentro do ambiente de trabalho. Ironicamente, as equipes que trabalham todos os dias para criar experiências hiperpessoais para os clientes geralmente não têm o mesmo nível de experiência do usuário, suporte ao vivo ou flexibilidade no trabalho. Suas ferramentas, fluxos de trabalho e até mesmo planos de treinamento ainda parecem ser de tamanho único.
Então, o que aconteceria se a IA pudesse personalizar o próprio trabalho? Não de uma forma futurista, mas no sentido cotidiano, começando pela forma como seus funcionários aprendem, tomam decisões e colaboram?
Por que a personalização ainda é o futuro
Em todos os setores, as expectativas estão crescendo mais rapidamente do que a maioria das organizações consegue acompanhar. Os clientes querem serviços sob medida que pareçam perfeitamente selecionados e adaptados aos seus interesses e necessidades. Então, por que os funcionários não deveriam merecer o mesmo? Infelizmente, a maioria dos funcionários se sente presa ao trabalho com sistemas, dados e processos legados que foram criados com base na uniformidade.
A IA pode ajudar a fechar essa lacuna, mas ela só funciona quando está baseada em um contexto real. Se seus dados ainda estiverem em silos ou seus processos não puderem se adaptar, nenhum algoritmo poderá criar uma personalização significativa. A Agenda CIO 2025 do Gartner aponta que, embora a maioria das organizações esteja fazendo experiências com IA, apenas uma minoria consegue transformar esses pilotos em resultados consistentes. Quase sempre, o desafio está em como tornar a IA relevante para a maneira como seu pessoal realmente trabalha e busca informações. Isso significa coisas diferentes em diferentes setores, como mostram os casos de uso abaixo.
Serviços bancários: Tornando o conhecimento pessoal
Os bancos sabem da importância da confiança e da conexão pessoal, mas muitos ainda oferecem experiências digitais padronizadas aos seus funcionários. A IA pode mudar isso, mas somente se ajudar as pessoas a fazerem seu trabalho melhor e mais rápido.
Imagine um gerente de relacionamento que pode ver instantaneamente quais clientes precisam de aconselhamento porque seus hábitos de consumo ou eventos da vida mudaram. Ou um analista de compliance que obtém insights personalizados sobre a exposição ao risco sem precisar sentar e ler centenas de páginas de relatórios. É isso que a IA pode possibilitar quando é treinada com dados de qualidade e combinada com o julgamento humano.
No momento, 92% dos bancos estão investindo em IA para risco e compliance, mas apenas cerca de um terço diz que está atendendo às expectativas de sua liderança (Gartner, CIO Agenda 2025). Isso é um sinal de que eles escolheram as ferramentas erradas? É muito mais provável que os funcionários não estejam vendo claramente o valor agregado. Para fazer com que os investimentos em IA valham a pena, começa-se com a escolha de casos de uso relevantes, mas também é preciso muita comunicação e gerenciamento de mudanças para fazer com que as pessoas participem.
Seguros: Personalização por meio de um melhor entendimento
As seguradoras têm trabalhado para personalizar as jornadas dos clientes há anos, mas nem sempre com sucesso. Muitas apólices ainda parecem mais ou menos iguais, e o contato com o cliente tende a seguir roteiros fixos. A IA poderia finalmente mudar isso, dando aos funcionários uma visão de 360 graus da situação de cada cliente.
Os modelos de linguagem ampla podem aprender com o comportamento real do cliente e com os padrões de sinistros. Isso proporciona insights que podem ajudar as seguradoras a adaptar a cobertura ou o aconselhamento às necessidades reais do cliente. O mesmo se aplica internamente. Um gestor de sinistros pode obter um contexto que se adapte à forma como ele aborda as avaliações, ou um subscritor pode ver padrões vinculados ao seu portfólio em vez de um painel de controle padrão.
Mas a personalização só funciona quando todos os envolvidos entendem como essas sugestões surgem. Uma recomendação "personalizada" que pareça genérica desgasta a confiança. Tudo se resume à transparência. Se seus funcionários puderem ver como uma ferramenta de IA funciona, é muito mais provável que eles a usem e confiem nela.
Manufatura: das linhas de produção ao aprendizado personalizado
Os fabricantes entendem o valor dos produtos personalizados. Mas as experiências personalizadas dos funcionários têm sido pouco priorizadas no setor até o momento. Os engenheiros e os funcionários da linha de produção ainda são treinados por meio de módulos ou manuais estáticos que não refletem seus equipamentos ou níveis de experiência reais.
A personalização da IA pode mudar isso. Os gêmeos digitais e os sistemas preditivos já estão remodelando a manutenção, mas a mesma tecnologia também pode adaptar o aprendizado e o planejamento de turnos. Se um técnico tende a fazer determinados ajustes mais rapidamente ou a detectar falhas com mais precisão, o sistema pode adaptar o treinamento de acordo. Isso aumenta a confiança e acelera o progresso sem aumentar a pressão.
Empresas como a Siemens e a Beko já estão usando a IA na produção para economizar energia e reduzir o tempo de inatividade. O próximo passo é levar essa inteligência para as rotinas diárias das pessoas. Um bom ponto de partida seria o uso de insights de IA para personalizar o aprendizado e o desenvolvimento. Isso mantém as habilidades atualizadas e cria jornadas de usuário positivas e significativas.
Varejo: Personalização nos bastidores
Os varejistas lideraram a criação de casos de uso inovadores de IA, mas eles se concentraram principalmente nos clientes, não nos funcionários. Tornou-se prática padrão redirecionar automaticamente os clientes com ofertas personalizadas. No entanto, os funcionários do varejo geralmente ficam presos a procedimentos rígidos e padronizados e a ferramentas inflexíveis.
Todos se beneficiam quando as ferramentas são transparentes e bem compreendidas. No entanto, mesmo no varejo, o Gartner observa que quase 70% das empresas suspeitam do uso da "IA sombra", um sinal de que os funcionários querem um suporte mais inteligente, mas nem sempre o obtêm. Por isso, é importante oferecer à equipe da loja e do suporte maneiras simples e visíveis de usar a IA em suas decisões diárias. Se seus clientes estão se beneficiando de recomendações personalizadas, seus funcionários também podem.
Como é a verdadeira personalização
Todas as experiências de usuário verdadeiramente personalizadas têm uma coisa em comum: relevância. A IA deve fornecer às pessoas o contexto de que elas precisam, quando precisam, e depois sair do caminho. Na prática, isso pode significar menos tarefas repetitivas e mais espaço para o julgamento humano. Também significa uma integração mais inteligente que se adapta ao histórico de cada pessoa ou assistentes de IA generativa e ferramentas de suporte que estão sempre disponíveis quando os funcionários precisam delas.
A personalização está indo além da experiência do cliente e rapidamente se tornando também uma expectativa do ambiente de trabalho. Com a abordagem e a mentalidade certas, ela pode fazer com que o trabalho pareça mais pessoal, mais apoiado e mais conectado ao propósito.
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