03/11/2025
A personalização da IA é geralmente discutida no contexto dos clientes — mas a próxima fronteira competitiva está dentro do local de trabalho. Os funcionários esperam cada vez mais ferramentas e suporte que se adaptem à sua função, contexto e urgência, em vez de forçar todos a seguirem fluxos de trabalho padronizados.
A pesquisa da McKinsey sobre IA no local de trabalho sugere que, embora sua adoção seja generalizada, a verdadeira maturidade ainda é rara — e a maior barreira para a expansão geralmente é organizacional, não técnica. Isso torna a personalização uma questão prática de liderança: como a IA pode ajudar as pessoas a encontrar as informações certas mais rapidamente, reduzir o atrito no trabalho diário e tomar melhores decisões sem adicionar complexidade ou risco?
Neste artigo, exploramos como é a “personalização centrada nas pessoas” em diversos setores — e como as organizações podem construir as bases para torná-la realidade.
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 preencher essa lacuna, mas apenas quando está fundamentada em um contexto real. Se os dados estiverem isolados, o conteúdo estiver desatualizado ou os fluxos de trabalho não puderem se adaptar, a personalização se torna superficial e rapidamente corrói a confiança.
As organizações que escalam bem a personalização se concentram menos em “mais IA” e mais nas condições que tornam a IA relevante: conhecimento de alta qualidade, dados integrados, governança clara e equipes que entendem como as recomendações são geradas. Os casos de uso abaixo mostram como isso funciona na prática em diversos setores.
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.
Em muitos bancos, os investimentos estão aumentando — especialmente em risco e conformidade —, mas o valor percebido muitas vezes fica aquém das expectativas. Essa lacuna raramente se deve apenas à “escolha da ferramenta errada”. Mais comumente, os funcionários não veem uma relevância clara em seu trabalho diário, as recomendações não são suficientemente explicáveis para serem colocadas em prática ou o esforço de mudança é subestimado.
Para que a personalização do local de trabalho valha a pena, é preciso começar selecionando casos de uso que eliminem atritos reais (pesquisa, integração, preparação de casos, interpretação de conformidade) e apoiá-los com gerenciamento de mudanças: comunicação clara, treinamento e ciclos de feedback que melhoram a relevância ao longo do tempo.
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 sinal é claro: a Gartner relatou que 69% das organizações suspeitam ou têm evidências de que os funcionários estão usando ferramentas GenAI públicas proibidas (“shadow AI”). Esse é um forte indicador de que as pessoas querem um suporte mais inteligente, mas contornam os controles quando as ferramentas aprovadas não atendem às necessidades reais.
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 se tornando uma expectativa no local de trabalho. O diferencial não será quem implementa mais recursos de IA, mas quem oferece o suporte mais relevante e explicável no momento em que as pessoas realmente precisam dele.
Se você está explorando como implementar a personalização de IA centrada nas pessoas de forma responsável, comece com três perguntas: Que atritos no trabalho estamos eliminando? Que dados e conhecimentos tornam as recomendações confiáveis? E que governança garante transparência, privacidade e responsabilidade à medida que a personalização se expande?
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