Como treinar a equipe para usar IA no dia a dia

Treine a equipe com as tarefas que ela já faz, e não com uma aula genérica sobre inteligência artificial: cada pessoa pratica, no próprio trabalho, como escolher o que passar para a IA, como pedir, como conferir a resposta e o que nunca entra na ferramenta. Depois do primeiro encontro, o treino continua numa conversa curta e regular sobre o que deu certo e o que deu errado. A razão é que o uso no trabalho já começou, e o hábito de conferir ficou para trás.

Antes de seguir, uma definição. IA generativa é o tipo de inteligência artificial que produz conteúdo novo, como texto, imagem ou áudio, imitando o padrão dos dados com que foi construída, segundo a definição usada pelo NIST no guia de riscos de IA generativa (NIST AI 600-1, julho de 2024). O NIST é o instituto de padrões do governo dos Estados Unidos.

O uso já começou, o treino ainda não

Segundo o estudo global de 2025 da Universidade de Melbourne com a KPMG, que ouviu 48.340 pessoas em 47 países entre novembro de 2024 e meados de janeiro de 2025, 58% dos empregados ouvidos usam IA no trabalho de forma regular, e só 47% relatam algum treino ou educação em IA. No mesmo relatório, 66% dos empregados dizem já ter confiado numa resposta da IA sem avaliar a informação, e 56% dizem ter cometido erros no trabalho por causa dela.

No Brasil o desenho se repete. Segundo o resumo do Brasil no mesmo estudo, 69% dos empregados brasileiros ouvidos confiaram na resposta da IA no trabalho sem avaliar se estava certa, e 49% cometeram erros por causa dela. Esses números são o que as pessoas dizem sobre si mesmas; o estudo não mediu o trabalho delas.

Os autores do relatório global dizem que esse uso descuidado pode vir de treino, orientação e governança insuficientes, ou seja, de falta de regra e de responsável pelo uso dentro da empresa. A falta de gente preparada também aparece entre quem ainda não começou: na pesquisa TIC Empresas 2024 do Cetic.br, 14% das empresas brasileiras com dez ou mais pessoas ocupadas que não usaram IA em 2024 citaram a falta de pessoas capacitadas como obstáculo. O Cetic.br é o centro de estudos que faz essa pesquisa sobre o uso de tecnologia nas empresas do país.

O que ensinar

Um roteiro de conteúdo já está publicado. A Anthropic, com os professores Rick Dakan e Joseph Feller, publicou em 2025 o AI Fluency Framework, que define fluência em IA como usar essas ferramentas de forma eficaz, eficiente, ética e segura. O método tem quatro competências, e cada uma vira uma parte do treino.

1. Decidir o que passar para a IA

O documento chama isso de delegação: definir o objetivo e decidir se, quando e como usar a IA. No treino, cada pessoa olha as próprias tarefas da semana e separa as que poderia passar para a IA e conferir depois. Esse filtro tira do treino, desde o começo, a tarefa em que ninguém revisaria o resultado.

2. Pedir bem

A segunda competência é a descrição: dizer o que se quer de um jeito que gere uma resposta útil. O Google, num guia de pedidos para o Gemini, o assistente de IA do Google, lista quatro partes de um bom pedido: persona (o papel que a IA deve assumir), tarefa, contexto e formato. O mesmo guia diz que não é preciso usar as quatro em todo pedido, e recomenda ser específico e refinar a resposta com novos pedidos.

Um exercício simples para o treino, com dados inventados: "Você é assistente de um escritório de contabilidade. Escreva um e-mail para um cliente que perdeu o prazo de envio das notas fiscais do mês. Ele é dono de uma padaria e não conhece termos técnicos. Use até cinco linhas e termine com o novo prazo." Cada pessoa troca o pedido pelo de uma tarefa dela e compara as respostas.

3. Conferir a resposta

A terceira competência é o discernimento: avaliar com cuidado se a resposta serve. Os números do estudo de Melbourne mostram por que ela pesa. O NIST chama de confabulação o conteúdo errado que a IA generativa apresenta com confiança, o que se costuma chamar de alucinação. Segundo o instituto, isso vem do próprio jeito como esses sistemas são feitos, e o risco aparece quando a pessoa acredita no conteúdo por causa do tom seguro. A IA pode inventar até a fonte que parece justificar a resposta.

No treino, o exercício é pedir à IA uma resposta com fonte e abrir cada fonte que ela citar. A equipe aprende na prática que uma referência bem escrita pode não existir.

4. Assumir a responsabilidade

A quarta competência é a diligência: responder pelo que se faz com a IA e pelo jeito de fazer. Na prática, é a regra da casa: quais ferramentas e contas a equipe pode usar, que informação nunca entra nelas e quem confere o resultado antes de ele sair. O AI RMF do NIST (janeiro de 2023), um guia voluntário de gestão de risco, diz que as pessoas da organização devem receber treino em gestão de risco de IA para cumprir seus papéis de acordo com as políticas internas. Treino sem regra escrita deixa cada pessoa decidir sozinha o que pode.

Como organizar o treino

O formato abaixo é o que a VALK recomenda. A VALK não achou estudo com amostra declarada que compare formatos de treino, então trate a lista como ponto de partida.

1. Escolha duas ou três tarefas reais por área. O treino gira em torno delas, porque é nelas que a pessoa vai usar a IA no dia seguinte.
2. Faça o primeiro encontro com o computador aberto. Cada pessoa resolve a própria tarefa na ferramenta e na conta que a empresa aprovou, com dados inventados no lugar dos dados de cliente.
3. Inclua o exercício de conferência. Ele mostra o erro da IA acontecendo diante da pessoa, com o trabalho dela.
4. Entregue a regra escrita no mesmo dia. Uma página basta, com o que pode, o que não pode e a quem perguntar.
5. Marque encontros curtos de acompanhamento. Cada pessoa traz um pedido que funcionou e um erro que pegou, e o grupo decide o que mudar nos pedidos ou na regra.
6. Indique material para quem quer ir além. O curso AI Fluency da Anthropic tem inscrição gratuita e módulos sobre o que é IA generativa e sobre técnicas de pedido. Ele está em inglês.

Como saber se o treino pegou

Presença no encontro não diz se o treino funcionou. O sinal útil é outro: a pessoa consegue mostrar qual tarefa passou para a IA, qual pedido usou e o que conferiu antes de entregar. Se a empresa anotou como as tarefas escolhidas eram feitas antes, compare o tempo e o número de correções depois de algumas semanas. Medir só quantas pessoas usam a ferramenta engana, porque usar não quer dizer conferir: no estudo da Universidade de Melbourne, 66% dos empregados disseram ter confiado numa resposta da IA sem avaliá-la.

O que não fazer

• Treinar só os botões da ferramenta. Saber onde clicar não ensina a conferir a resposta.
• Fazer um encontro só e parar. O acompanhamento é o lugar para as dúvidas que surgem no uso, depois do primeiro encontro.
• Praticar com documento real de cliente. O exercício usa dados inventados, mesmo na conta da empresa.
• Prometer ganho antes de medir. Sem a anotação do antes e do depois, não há como saber o que mudou.

Se a empresa ainda não escolheu as primeiras tarefas nem escreveu a regra de uso, o passo anterior está em Por onde começar a usar IA na empresa.