Saber sobre IA não é suficiente. Veja como realmente usá-lo.

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Talvez você tenha aberto o ChatGPT algumas vezes, obtido resultados abaixo da média e seguido em frente. Talvez você tenha participado de um ou dois treinamentos de IA e pensado: “Legal, mas como isso realmente se aplica ao meu trabalho?” Ou talvez você tenha marcado uma dúzia de ferramentas de IA que viu recomendadas no LinkedIn e não tenha experimentado nenhuma. Você não está sozinho. Essa lacuna entre conhecer a IA e usá-la é onde muitos de nós estamos agora. E não ajuda que todos estejam dizendo para você usá-lo. Eu sei porque esse é basicamente o meu trabalho: gerencio uma equipe de redatores no HubSpot Blog e grande parte do meu trabalho é capacitá-los com IA. Não no sentido abstrato e inspirador, mas no sentido de como fazer seu trabalho real ser feito de maneira melhor. O que aprendi é que o problema quase nunca é a motivação. As pessoas querem aprender. É que as informações sobre IA estão em toda parte, mas a capacitação genuína – o que realmente muda a forma como você trabalha – é surpreendentemente rara. É disso que trata este post. Neste guia, compartilharei uma estrutura prática para integrar IA em seu trabalho de uma forma que aprimore suas habilidades, impacto e carreira. Índice Por que ser habilitado para IA ajuda sua carreira Por que a IA é tão difícil de adotar? Como é a habilitação de IA? Como as equipes podem passar da experimentação de IA à execução Onde a Futurepedia se encaixa na capacitação de IA Por que ser habilitado para IA ajuda sua carreira Vamos começar com alguma honestidade. “A IA ajuda o seu trabalho” está perto de ser uma afirmação nula em 2026. Sabemos que isso pode nos tornar mais produtivos, e agora? Aqui está uma visão melhor: há uma lacuna cada vez maior entre as pessoas que usam IA e as pessoas que a usam bem. A vantagem irá para as pessoas que foram mais longe, que incorporaram a IA nas suas rotinas, que a utilizam para produzir um trabalho significativamente melhor e que podem mostrar esse impacto. Vamos dar uma olhada mais de perto exatamente por que isso acontece: As promoções vêm da produção, não do esforço. “Eu me esforcei muito, então deveria ser recompensado” é muito mais difícil de argumentar hoje em dia. Isso ocorre porque os profissionais habilitados para IA tendem a produzir mais resultados e impacto do que aqueles que não o fazem. Por habilitado para IA, quero dizer alguém que utiliza regularmente a IA em seu trabalho diário para aumentar sua produção e impacto. Em 2026, muitas indústrias fizeram a transição para uma “era operacional” da IA. A fase experimental (solicitações ad hoc, uso único de ferramentas) já terminou. A expectativa agora é de uso integrado e sustentado. Tomemos o marketing de conteúdo como exemplo: equipes pequenas e estrategicamente focadas podem usar a IA como um multiplicador de força, aliviando os aspectos rotineiros da produção para que os editores humanos possam se concentrar no fluxo narrativo, na voz da marca e na precisão. De acordo com o relatório State of Marketing de 2026 da HubSpot, 67% das equipes de marketing dizem que a IA economiza 10 ou mais horas por semana e 71% dizem que a IA as ajuda a criar significativamente mais conteúdo. Como a IA pode lidar com grande parte do dia-a-dia mundano de uma função, ela libera tempo para trabalhos de ordem superior: pensamento estratégico, solução criativa de problemas, liderança multifuncional e planejamento de longo prazo. A execução de tarefas básicas está se tornando menos valiosa. E quando você não está limitado por isso, os gerentes oferecem um trabalho mais desafiador e visível. O uso da IA ​​está se tornando a nova linha de base. Há uma geração, saber usar o Excel era um diferencial. Então, virou chão. Essa mesma mudança está acontecendo com a IA agora, o que significa que a janela para avançar está se fechando. No momento, a proficiência em IA ainda é impressionante. Se você disser ao seu gerente que usou IA para cortar um processo pela metade ou criou um prompt que economiza três horas por semana para sua equipe, isso será notado (mais sobre isso mais tarde). No entanto, o que lhe dá o reconhecimento do seu gerente hoje soará muito como “Fiz uma nova macro no Excel” daqui a um ou dois anos. Útil, mas não digno de nota. Quando a proficiência em IA se torna a base, a vantagem vai para as pessoas que chegaram lá cedo e desenvolveram isso enquanto todos os outros ainda estavam descobrindo por onde começar. Você poderia até argumentar que é a linha de base: a pesquisa da HubSpot descobriu que 83% dos profissionais de marketing dizem que se espera que produzam mais do que nunca por causa da IA. E aqui está o que é mais importante para sua carreira: a IA não irá substituí-lo. Mas alguém usando melhor poderia. Não um robô hipotético ou uma onda de automação sem rosto. Alguém do seu setor, do seu nível, que decidiu levar isso a sério antes de você. Os gerentes percebem quem está usando IA (e quem não está). Dados do Gallup de 2026 mostramque 69% dos líderes e 55% dos gestores utilizam IA pelo menos algumas vezes por ano, em comparação com apenas 40% dos CIs. Seu gerente provavelmente usa IA mais do que você, então ele tem uma boa noção do que é possível e se você está acompanhando. Não estou dizendo que seu chefe mantém um placar secreto sobre quem solicita mais Claude. Mas quando duas pessoas na mesma equipe entregam um trabalho semelhante, e uma delas o faz consistentemente de forma mais rápida e completa porque integrou a IA em seu processo, isso é notado. Influencia quem recebe a próxima tarefa extensa, quem é envolvido na conversa sobre estratégia e quem é promovido. Por que a IA é tão difícil de adotar? Há uma razão pela qual tantas pessoas ficam presas entre “Eu sei que deveria usar mais IA” e realmente fazê-lo. Na verdade, existem vários motivos bem documentados: A lacuna entre saber e fazer Todos nós queríamos aprender ou experimentar algo novo, apenas para perceber que meses ou anos se passaram sem realmente fazer nada a respeito. Basta perguntar ao meu baixo acumulando poeira no meu quarto. Os pesquisadores Jeffrey Pfeffer e Robert Sutton rotularam esse fenômeno de “lacuna entre saber e fazer”. Basicamente, saber o que fazer e realmente fazê-lo são problemas quase totalmente separados. Ao aplicar a lacuna saber-fazer à IA, a investigação alinha-se: o BCG descobriu que, apesar da implementação generalizada da IA, 74% das empresas ainda não demonstraram valor comercial tangível a partir da sua utilização da IA. Constatou também que 70% dos desafios que as empresas enfrentam ao implementar a IA decorrem de questões relacionadas com pessoas e processos, em comparação com apenas 30% para problemas tecnológicos e 10% para algoritmos de IA. Parte do motivo do atraso é apenas prático. Você já tem um trabalho a fazer. Seu calendário está cheio, sua lista de tarefas é longa e o objetivo abstrato de “descobrir como usar melhor a IA” está competindo com todas as outras coisas que você tem em mãos. Quando perguntei a Timothy Biondollo, engenheiro imediato e especialista em IA da HubSpot Media, por que tantas pessoas hesitam entre o reconhecimento e a adoção, ele não amenizou: “A conscientização é passiva, e a adoção exige que você mude a forma como você realmente trabalha, e não apenas adicione uma nova guia ao seu navegador. A diferença é que a maioria das pessoas ainda está realizando suas tarefas diárias, tarefa por tarefa, em ordem, fazendo o trabalho elas mesmas. Pessoas capacitadas fizeram uma mudança completamente diferente. Elas passam seu tempo coletando contexto, escrevendo instruções e, em seguida, executando dez fluxos de trabalho paralelos em segundo plano enquanto se concentram na estratégia e na qualidade. Isso não é um pequeno ajuste. É um modelo operacional totalmente diferente. Ninguém lhe diz que é isso que a transição na verdade parece, então as pessoas experimentam a IA algumas vezes, não sentem a mudança e presumem que não é para elas ou que a IA não é inteligente o suficiente para fazê-lo. Aprender IA além de executar suas responsabilidades existentes é uma restrição genuína. Seu cérebro tem um limite para processar novas informações e, quando esse limite é excedido (o que, dado o ritmo da IA ​​nos últimos anos, quase certamente tem acontecido), a adoção cai drasticamente, mesmo quando a motivação é alta. Muitas opções, pouca clareza Digamos que você reserve tempo. E agora? Existem milhares de ferramentas de IA no mercado. A paisagem muda mensalmente. Novos modelos e recursos são lançados, e seu feed do LinkedIn está cheio de pessoas contando sobre a ferramenta que mudou suas vidas. Você não sabe por onde começar, então nem começa. Mesmo que você nunca tenha ouvido falar do paradoxo da escolha, certamente já o experimentou. Quanto mais opções temos, menos queremos escolher. Portanto, congelamos ou tomamos uma decisão pior do que tomaríamos se tivéssemos menos opções. Isso é exatamente o que está acontecendo agora para qualquer um que esteja tentando criar um hábito de IA. Qual é a chance de a ferramenta que você escolher ser realmente a certa? Intimidar é um eufemismo. A armadilha da produtividade Há também uma ironia cruel aqui que não vejo ser mencionada tanto quanto deveria: se você não for deliberado sobre o uso de IA, isso criará mais trabalho do que reduzirá. Considere um cenário em que você deseja usar IA para resumir um conjunto de dados como um memorando. Você exporta a planilha, coloca no ChatGPT e ótimo, um memorando volta em 30 segundos. Mas agora você está revisando o resultado, detectando imprecisões, avisando novamente porque algo está errado, verificando afirmações sobre as quais você não tem certeza e reformatando tudo para atingir o tom certo. Quando terminar, a IA não parecerá um facilitador;parece um gargalo. Este é um grande motivo pelo qual a adoção da IA ​​estagna. As pessoas tentam, obtêm uma resposta genérica e pensam que é isso? Eles concluem que não vale a pena o esforço sustentado e voltam ao caminho antigo. Mas o problema é a abordagem, não a ferramenta. Usar bem a IA significa saber onde ela realmente economiza seu tempo e onde apenas muda o trabalho. Essa distinção requer prática e separa alguém que conhece a IA de alguém que a possui. Como é a habilitação de IA? Sabemos por que a capacitação e a adoção da IA ​​são importantes. O salto do conhecimento para a prática é onde muitos de nós estagnamos, e não é por falta de tentativa. A seguir, descreverei as estratégias que funcionaram para minha equipe de conteúdo e para mim. Estas são etapas práticas e incrementais que transformam a ansiedade da IA ​​em ação. Perceba que você não está atrasado (ainda). Fazer uma pesquisa por “tecnologia de IA mais recente” é uma ótima maneira de querer fechar imediatamente seu laptop e encerrar o dia. Há uma pressão com a IA que vem do fluxo constante de influenciadores, anúncios de produtos, artigos de reflexão e até mesmo colegas contando como estão progredindo. Mas esse ruído é em grande parte projetado para chamar a atenção e o mercado para você. É um dos truques mais antigos do livro: você está ficando para trás. Você não pode ficar para trás. Assine minha newsletter para não ficar para trás. Esta mensagem apela ao nosso desejo primordial de estar no grupo interno. É basicamente a lógica das pessoas das cavernas. Um pouco de realidade para você: de acordo com a Gallup, 49% dos trabalhadores dos EUA relatam nunca usar IA em suas funções e apenas 26% a usam algumas vezes por semana ou mais. Deixe que isso fique claro. No país onde está sediada a maioria das grandes empresas de IA, apenas cerca de um quarto dos trabalhadores utiliza IA com frequência. Quero apresentar outro conceito para colocar as coisas em perspectiva: a Teoria da Difusão da Inovação. Compartilhada pela primeira vez por EM Rodgers em 1962 (e ainda relevante hoje), a teoria da Difusão da Inovação dividiu todo o público de uma tecnologia em cinco grupos: inovadores, adotantes iniciais, maioria inicial, maioria tardia e retardatários. Esses grupos adotam qualquer nova tecnologia nessa ordem. A adoção começa com os inovadores (pense nos entusiastas da tecnologia, influenciadores, as primeiras pessoas na fila para o telefone mais novo) e termina com os retardatários (que ainda usam telefones fixos). Como você pode ver no diagrama abaixo, a maioria das pessoas fica em algum lugar no meio: Fonte Então, onde estamos nesta linha do tempo com a IA generativa? É uma decisão subjetiva, mas dados os dados que temos até agora, aposto que acabamos de entrar na maioria inicial. Em outras palavras, embora a IA como conceito já esteja sob os olhos do público há algum tempo, a proficiência em IA está apenas começando a se tornar popular. Todas as pessoas que você ouviu elogiando a IA e suas possibilidades são os primeiros 15%, os inovadores e os primeiros a adotar. E eles são muito mais vocais que o resto. O que isso significa para você? Se você ainda não se sente confortável com o uso de IA, ainda está em uma boa posição. Mas também não fique para trás, porque a maioria inicial é a sua última oportunidade de avançar. Isso não quer dizer que ser iniciante em alguma coisa seja fácil – certamente não. Mas muito desse desconforto vem de acreditar que todos estão à sua frente. Esse não é o caso ainda. Comece pequeno. Como qualquer habilidade, a proficiência em IA é um músculo que se desenvolve ao longo do tempo por meio do uso repetido. Você não fica mais forte lendo sobre levantamento de peso. Em algum momento, você terá que pegar os halteres. Isso não significa que você precisa contratar um agente que resuma todos os seus e-mails, limpe suas planilhas, gerencie sua agenda e pague seus impostos na primeira tentativa. Aceite ser um iniciante, procure pequenas vitórias e, assim como o exercício, você verá os benefícios mais cedo do que pensa. A primeira coisa que fiz com IA foi usá-la para me ajudar a sugerir reescritas de minhas mensagens internas do Slack, caso eu sentisse que meu tom estava errado. Coisas básicas, mas ficou imediatamente claro para mim como isso era mais eficiente do que ficar pensando na maneira perfeita de expressar algo. Vi o benefício com relativamente pouco investimento. Por fim, fiquei confortável usando Claude para ajudar na codificação de ferramentas internas para minha equipe, gerando memorandos a partir de conjuntos de dados e planejando minhas responsabilidades semanais. Agora, seria difícil encontrar algo para o qual não use IA no meu dia-a-dia. Aplicar soluções de IA aos seus próprios problemas e ver os benefícios do mundo real é um motivador poderoso. Você usa isso em algo concreto,e simplesmente clica. Você pensará: “Ah, posso usá-lo para isso... o que mais ele pode fazer?” Sua curiosidade se torna o motor que cria o hábito. Além disso, incorporar a IA ao seu trabalho existente (em vez de como um experimento ou atividade separada) elimina a barreira de tentar uma vez, obter resultados duvidosos e retornar à forma como você já trabalha. Você vê sua utilidade em primeira mão, então é mais provável que você supere o atrito inicial. Os benefícios da IA ​​superam o desconforto temporário. A redatora do HubSpot Blog, Amy Rigby, navegou por isso em primeira mão: "A parte mais difícil de integrar a IA em fluxos de trabalho é também a parte mais difícil de qualquer tentativa de obter ganhos de eficiência: no início, ela será extremamente ineficiente. Você tropeçará em como ela funciona, experimentará e fracassará, porque é tudo novo para você... Você precisa superar essa curva de aprendizado para desbloquear esse valor. É uma sensação ótima quando você faz isso." Aprenda como solicitar. A solicitação de IA é a habilidade mais útil que você pode aprender ao começar. Um bom prompt significa a diferença entre uma resposta genérica e uma que realmente ajuda. Quando perguntei a Meg Prater, chefe de estratégia de conteúdo e operações da HubSpot Media, por que havia uma lacuna entre o conhecimento da IA ​​e a adoção real, ela disse: "Eles não estão usando os prompts certos. Depois que você aprende como solicitar melhor, seus resultados tornam impossível não usar a IA para aprimorar seu trabalho e criar mais tempo para fazer o trabalho que importa". Não há problema em experimentar diferentes prompts no início, mas eventualmente você desejará uma estrutura para conversas mais bem orientadas. Eu incentivo os redatores da minha equipe a usar a estrutura WRITE – ela fornece à IA cinco informações críticas para a solicitação: Quem: como a IA atua? Dê uma personalidade à IA, como um estrategista experiente, um especialista técnico, um gerente de projeto, etc. Recursos: De que experiência a IA precisa para fazer isso direito? Este é o seu contexto: detalhes relevantes sobre o projeto, o problema que você está resolvendo, materiais de referência e qualquer outra coisa que a IA não saberia por si só. Instruções: O que exatamente a IA deve fazer? Seja específico. Termos: quais regras, limites ou limites se aplicam? Por exemplo, comprimento, formato, tom, coisas a evitar e coisas a incluir. Resultado esperado: Descreva o produto final da forma mais específica possível: o formato, as entregas e, se possível, um exemplo. Aqui está um exemplo de prompt WRITE: W: Você é um consultor de marketing para pequenas empresas especializado em lançamentos de produtos DTC. Meu público são mulheres de 25 a 40 anos que compram velas artesanais como presentes e para autocuidado, principalmente por meio da minha loja Etsy e do Instagram. R: Estou lançando uma coleção de velas de verão em junho. Meu orçamento é de cerca de US$ 500 para o lançamento. Meu melhor canal de vendas é o Instagram e tenho cerca de 3.000 seguidores. Minha última coleção esgotou em duas semanas, principalmente por meio de Instagram Stories e e-mail. I: Crie um plano de lançamento de quatro semanas que cubra o conteúdo do teaser, uma estratégia para o dia do lançamento e acompanhamento pós-lançamento. Inclua o que postar, quando postar e um e-mail para cada fase. T: Mantenha o plano realista para uma operação individual. Sem anúncios pagos. Somente orgânico e e-mail. O tom deve ser caloroso e pessoal, não corporativo. E: Um calendário semanal que posso seguir, com ideias de conteúdo específico para cada dia, três pequenos rascunhos de e-mail e uma lista de verificação para o dia do lançamento. Execute este prompt próximo a um sem estrutura e você verá a diferença. Se você é realmente um fabricante de velas, também sentirá o cheiro. Crie um cronograma de metas de IA. Depois de fazer alguns ajustes e ter uma noção de onde a IA pode ajudá-lo, a próxima etapa é manter o ritmo. É mais fácil falar do que fazer. Lembra-se da lacuna entre saber e fazer? A pesquisa mostra que ter uma forte intenção de objetivo não é suficiente por si só. Porém, as pessoas que elaboram planos que especificam exatamente como agem em direção a uma meta têm maior probabilidade de realmente cumpri-la. Pensar “Quero melhorar no uso de IA” é menos eficaz do que “Todas as terças-feiras de manhã, passarei 20 minutos aplicando IA em uma tarefa que tenho em mãos”. Então, aqui está o que eu recomendo: planeje uma programação semanal de vitórias de IA. Essas são tarefas que você pode realizar razoavelmente em uma semana. Eles não precisam ser grandes saltos. Em vez disso, pense neles como um progresso incremental em direção a uma meta maior, pequena o suficiente para ser realmente concluída, mas significativa o suficiente para mover o ponteiro. Um cronograma estruturado faz duas coisas. Primeiro, transforma a intenção emhábito, fornecendo a estrutura para mantê-lo retornando a ele sem um ato heróico de força de vontade todas as vezes. Em segundo lugar, reduz as infinitas possibilidades da IA ​​em etapas práticas específicas para o seu trabalho. É um antídoto para a paralisia de opções. Digamos que você queira usar IA para melhorar a eficiência e o acompanhamento de suas reuniões. Esta é a aparência de um cronograma na prática: Objetivo principal: usar IA para reduzir o tempo gasto em atualizações de status e preparação de reuniões no próximo mês. Semana 1: Escolha sua reunião mais recorrente. Use IA para gerar um modelo de agenda a partir de suas anotações. Semana 2: Após a reunião, use IA para redigir o resumo de acompanhamento. Verifique se isso demorou menos tempo do que o normal. Semana 3: crie um prompt para atualizações de status semanais usando marcadores que você já mantém. Semana 4: Combine todos os três em um fluxo de trabalho simples e repetível. Execute-o por uma semana durante várias reuniões. Semana 5: Revise seu sistema. O que está funcionando? O que não é? O que vem a seguir? Estabeleça metas para o mês seguinte. Nada aqui é um salto. Cada semana se baseia na anterior e na quinta semana você terá um sistema documentado. Você pode acompanhar seu progresso da maneira que funcionar para você: um aplicativo de notas como o Notion, uma ferramenta de gerenciamento de tarefas como o Asana, um documento em execução ou notas adesivas, se for assim que você faz. A consistência é mais importante do que o formato. E (você deve ter previsto isso), a IA pode até ajudá-lo a construir o próprio cronograma. Explique sua função e responsabilidades e peça que ele o ajude a debater onde você poderia aproveitar de forma realista a IA em seu fluxo de trabalho. Estabeleça uma meta SMART principal para trabalhar nas próximas quatro a seis semanas e, em seguida, use a IA para esboçar as subetapas para chegar lá. Torne seu progresso visível. Se sua empresa é avançada em IA, é provável que seu gerente queira saber o que você está fazendo. O quão visível é o seu progresso na IA para eles é tão importante para a sua carreira quanto para o trabalho em si. Isto é especialmente verdadeiro se o seu desempenho for direcionado à adoção de IA. Informar regularmente ao seu gerente como você está implantando a IA, atualizando-o sobre novos casos de uso ou ganhos de eficiência, sinaliza que você está pensando no futuro. Isso pode ser uma mensagem do Slack, um item em sua atualização semanal ou uma menção em suas reuniões individuais. Mesmo pequenas vitórias transmitem a ideia de que você é indispensável. No entanto, a visibilidade é mais fácil falar do que fazer: depois que você entra no mato com a IA, é fácil ficar tão envolvido que se esquece de comunicar seu progresso. Às vezes, fico tão envolvido em um projeto que me esqueço de atualizar meu chefe sobre como o uso da IA ​​realmente melhorou meu resultado. Uma solução: definir um lembrete de calendário recorrente para uma atualização de IA do gerente. Em seguida, copie seu cronograma de adoção (ou o que você estiver usando para monitorar seu progresso de IA), cole-o na ferramenta de IA de sua preferência e peça para resumir seu progresso semanal. Bam, algo para compartilhar com seu chefe quase sem trabalho extra. É por isso que usar uma ferramenta de gerenciamento de tarefas como o Asana para monitorar seu trabalho pode ser útil. Você pode exportar suas tarefas concluídas para uma planilha, entregá-las a uma ferramenta de IA e solicitar que ela extraia as vitórias recentes. O acompanhamento do progresso está integrado e é muito mais fácil do que manter uma Planilha Google separada que você precisa lembrar de atualizar sempre que fizer algo. Também incentivo você a conectar o uso da IA ​​ao modo como ela está avançando no seu trabalho. Conte uma narrativa: como você está melhorando nisso e, consequentemente, como seu trabalho está melhorando e como isso se relaciona com os KPIs da equipe. Afinal, estamos falando sobre avançar em sua carreira. Mais uma observação: a visibilidade dos pares também é importante. Os gerentes são importantes, mas também o é ser a pessoa a quem seus colegas de equipe recorrem quando têm uma dúvida sobre IA. Esse status informal de especialista cria pressão ascendente sobre seu próprio avanço. Timothy teve alguns insights úteis aqui: "O truque é compartilhar o como, não o uau. Não 'olha o que eu construí', mas 'foi assim que eu construí, talvez isso ajude você'. No segundo em que se torna útil para outra pessoa na sala, deixa de ser uma ostentação e se torna um desbloqueio de capacidade para toda a equipe." Mantenha um ciclo de informações ativo. Você está fazendo o trabalho, está mostrando o trabalho, agora certifique-se de estar atento. Meu último conselho é manter-se aprendendo e atualizado com os avanços enquanto coloca seu conhecimento em prática. Como diz Meg: "Alguém habilitado para IA é alguém curioso sobre IA. Você deveria experimentar, praticar e experimentar novas ferramentas/compilações. Não é suficiente executar os mesmos trêsprompts (embora seja um ótimo lugar para começar). Ser habilitado para IA hoje significa que você está usando e evoluindo com essas ferramentas e modelos à medida que são lançados.” O segredo é manter um ciclo de informações leve o suficiente para que você não fique sobrecarregado. Você deseja um fluxo que seja abrangente o suficiente para se manter atualizado, mas não tanto a ponto de querer cair em um buraco. Limite-se a quatro ou cinco canais de informação de IA por vez. Pode ser um boletim informativo ou blog, um canal no YouTube, uma comunidade interna, um mentor, um podcast, uma conta no LinkedIn ou até mesmo um colega de IA, alguém em uma função semelhante que também esteja experimentando. E para tornar tudo isso sustentável: sempre que você adicionar um novo canal, considere abandonar um. Meus canais no momento são: Simple.ai: um boletim informativo que apresenta notícias e atualizações sobre IA de uma forma fundamentada e prática. Se você deseja um boletim informativo sobre IA sem se sobrecarregar, é isso. Ben’s Bites: uma subpilha com escopo um pouco mais ambicioso e ao mesmo tempo digerível. Temos um canal interno do AI Slack na HubSpot para compartilhar o progresso da IA relevante para o marketing. Um mentor de IA. Minha equipe, com quem discuto regularmente a melhor forma de implantar IA em nosso blog. E isso é só por enquanto. Isso pode mudar no futuro à medida que meu nível de conforto e responsabilidades mudam. Como as equipes podem passar da experimentação de IA à execução Tudo acima é sobre como se capacitar. E para ICs, você pode parar por aí. Mas se você gerencia uma equipe, a mudança de “estamos testando isso” para “isso faz parte de como todos trabalhamos agora” é um desafio diferente. Impulsionar a adoção em uma equipe não é algo garantido. Você não pode apresentar informações a alguém e esperar que ele as execute imediatamente. Nem todo mundo estará tão disposto ou confortável para aprender quanto você. Isso não é uma crítica a eles; as pessoas têm relacionamentos diferentes com as novas tecnologias, e você pode ter uma série de adotantes iniciais, uma maioria precoce/tardia e talvez até inovadores ou retardatários ao seu lado. As pessoas geralmente confiam em outras pessoas quando estão se adaptando a algo novo. Aposto que é por isso que você procurou conselhos em uma postagem de blog escrita por mim, uma pessoa real certificada, em vez de perguntar apenas ao ChatGPT ou Claude. Há algo em ouvir “aqui está o que funcionou para mim” de outro ser humano que nenhum chatbot consegue replicar totalmente. O apoio gerencial também está entre os indicadores mais fortes sobre se alguém usa IA no trabalho – de acordo com o Irrational Labs, o uso de IA pelos funcionários cai de 79% para 34% sem o endosso do gerente. Então, conheça sua equipe onde eles estão. Pergunte a eles como eles estão usando a IA. Não de uma forma de microgerenciamento, “mostre-me sua história de estímulos”, mas a partir de um lugar de curiosidade genuína. O que os está impedindo? Com base no que você encontrar, sugira algumas das estratégias que apresentei aqui. Aprendi mais conversando cara a cara com minha equipe do que qualquer artigo de ajuda ou apresentação de treinamento poderia ter me ensinado. A jornada de capacitação de IA de cada indivíduo é diferente, e a melhor coisa que você pode fazer como gerente é encorajá-lo e, ao mesmo tempo, dar-lhes espaço para explorar. Onde a Futurepedia se encaixa na capacitação de IA Toda esta postagem foi sobre uma ideia: conhecer a IA não é o mesmo que ser habilitado por ela. E as maiores barreiras não são problemas que você pode resolver lendo mais um artigo ou adicionando mais uma ferramenta aos favoritos. É por isso que a HubSpot adquiriu a Futurepedia. Futurepedia é a maior plataforma independente de educação e descoberta de IA do mundo. Ele opera o primeiro diretório de ferramentas de IA – milhares de ferramentas selecionadas em todas as categorias que você possa imaginar – juntamente com uma plataforma educacional crescente com mais de 25 cursos e mais de 1.000 lições focadas em habilidades de IA do mundo real para negócios e produtividade. Na Futurepedia, em seus canais no YouTube e em seu boletim informativo, tornou-se o ponto de partida padrão para profissionais que desejam realmente aprender como usar IA, e não apenas ouvir sobre ela. A HubSpot ajuda milhões de empresas a crescer melhor. A Futurepedia ajuda os profissionais a encontrar e dominar as ferramentas de IA que tornam seu trabalho melhor. Agora eles formam a mesma equipe, o que significa mais recursos, maior alcance e a mesma obsessão em fazer a IA funcionar para pessoas reais. Os profissionais que vencerão nos próximos cinco anos não são os que mais entendem de IA. Foram eles que realmente aprenderam a trabalhar com isso. Se esta postagem lhe deu a estrutura, a Futurepedia lhe dá o lugar por onde começar.

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