{"id":37990,"date":"2026-09-14T13:28:23","date_gmt":"2026-09-14T16:28:23","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nu.com\/?p=37990"},"modified":"2026-09-14T13:44:50","modified_gmt":"2026-09-14T16:44:50","slug":"de-demos-de-ia-ao-trabalho-real-como-engenharia-e-operacoes-aprendem-lado-a-lado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nu.com\/pt-br\/de-demos-de-ia-ao-trabalho-real-como-engenharia-e-operacoes-aprendem-lado-a-lado\/","title":{"rendered":"De demos de IA ao trabalho real: como Engenharia e Opera\u00e7\u00f5es aprendem lado a lado"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-vivid-purple-color has-text-color has-link-color wp-elements-1 wp-block-paragraph\"><em>Escrito por: Nubank Editorial<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ver um sistema de IA fazer algo impressionante \u00e9 uma coisa. Saber onde essa capacidade pode fazer uma diferen\u00e7a relevante no seu pr\u00f3prio trabalho \u00e9 outra.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Essa lacuna importa quando as organiza\u00e7\u00f5es deixam de experimentar a IA e passam a aplic\u00e1-la nos fluxos de trabalho do dia a dia. Nesse contexto, uma demo pode mostrar do que uma tecnologia \u00e9 capaz, mas identificar uma aplica\u00e7\u00e3o \u00fatil exige algo mais: entendimento suficiente de como a tecnologia funciona, combinado com conhecimento profundo do problema a ser resolvido.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Essa \u00e9 uma das ideias por tr\u00e1s do pilar de Enablement do Ops AI Acceleration Program do Nubank. Sua miss\u00e3o \u00e9 dar aos times acesso pr\u00e1tico a conhecimento e ferramentas de IA, mantendo esse aprendizado conectado \u00e0s realidades e aos desafios do trabalho deles.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um workshop recente de IA aplicada com o PJ Operations colocou essa abordagem em pr\u00e1tica. Em vez de come\u00e7ar com uma solu\u00e7\u00e3o de IA pronta, a sess\u00e3o primeiro construiu uma base comum e depois pediu aos participantes que aplicassem o que havia sido aprendido a um desafio operacional real.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O objetivo era ajudar a aproximar o entendimento t\u00e9cnico da expertise operacional.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Criando uma linguagem comum sobre IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Entender IA n\u00e3o significa saber construir um modelo do zero, mas, quando as pessoas compreendem alguns dos conceitos por tr\u00e1s da tecnologia, elas conseguem fazer perguntas melhores sobre onde ela pode ser \u00fatil, do que ela precisaria para funcionar e como poderia se encaixar em um processo j\u00e1 existente. \u00c9 justamente por isso que o workshop come\u00e7ou bem antes do exerc\u00edcio pr\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A jornada de aprendizado come\u00e7ou pela acelera\u00e7\u00e3o mais ampla da computa\u00e7\u00e3o, antes de avan\u00e7ar para IA generativa e agentes. A partir da\u00ed, os participantes exploraram como a IA est\u00e1 se tornando parte do ciclo de vida de desenvolvimento de software e como diferentes blocos de constru\u00e7\u00e3o podem funcionar juntos em sistemas modernos de IA: <strong>modelos, ferramentas, contexto, skills, agentes e Model Context Protocols, ou MCPs<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O prop\u00f3sito era tornar menos abstrata a arquitetura por tr\u00e1s dos sistemas de IA. Um modelo, por exemplo, \u00e9 apenas uma parte do que torna uma aplica\u00e7\u00e3o de IA \u00fatil. O contexto ajuda o sistema a entender o que \u00e9 relevante para uma tarefa espec\u00edfica, enquanto as ferramentas permitem que ele execute a\u00e7\u00f5es ou busque informa\u00e7\u00f5es al\u00e9m do que o modelo j\u00e1 sabe, e as skills podem fornecer instru\u00e7\u00f5es especializadas para tarefas recorrentes. Os agentes, por sua vez, conseguem combinar racioc\u00ednio e a\u00e7\u00f5es ao longo de v\u00e1rias etapas, enquanto os MCPs oferecem uma forma padronizada de conectar modelos a ferramentas externas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Conhecer essas distin\u00e7\u00f5es muda a conversa, porque, em vez de perguntar apenas \u201ca IA consegue fazer isso?\u201d, os times passam a fazer perguntas mais espec\u00edficas: de quais informa\u00e7\u00f5es o sistema precisaria? Quais partes do processo exigem julgamento? A quais ferramentas ou dados ele precisaria ter acesso? Onde a expertise humana continuaria essencial?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esse vocabul\u00e1rio compartilhado ajuda a criar uma ponte entre as possibilidades tecnol\u00f3gicas e a realidade do trabalho operacional.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Onde Engenharia encontra Opera\u00e7\u00f5es<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A ado\u00e7\u00e3o de IA se torna mais pr\u00e1tica quando dois tipos de conhecimento podem se encontrar. A Engenharia traz o entendimento do que a tecnologia pode fazer, de como os sistemas podem ser estruturados e de onde est\u00e3o as restri\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas. Opera\u00e7\u00f5es traz algo igualmente importante: o conhecimento detalhado de como o trabalho acontece de fato.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Os times operacionais entendem as exce\u00e7\u00f5es, os handoffs, os gargalos recorrentes, as regras de neg\u00f3cio e as decis\u00f5es de julgamento que podem n\u00e3o ser \u00f3bvias de fora. Eles sabem quais atividades consomem tempo significativo, onde a informa\u00e7\u00e3o se torna dif\u00edcil de interpretar e quais partes de um fluxo de trabalho s\u00e3o repetitivas sem necessariamente serem simples. Esse contexto \u00e9 essencial para identificar oportunidades \u00fateis de IA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O objetivo do enablement, portanto, \u00e9 criar terreno comum suficiente para que as duas perspectivas se conectem. Quando a expertise operacional \u00e9 combinada com um melhor entendimento das capacidades de IA, as pessoas conseguem ir al\u00e9m de pensar na IA como uma tecnologia de uso geral e come\u00e7am a olhar para cada fluxo de trabalho de outra forma.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Qual parte desse processo exige an\u00e1lise? O que \u00e9 repetitivo? Onde algu\u00e9m gasta tempo coletando ou interpretando informa\u00e7\u00f5es? Onde um sistema de IA poderia ajudar sem remover o julgamento humano do qual o processo depende?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Essas perguntas est\u00e3o muito mais pr\u00f3ximas do trabalho real do que uma demonstra\u00e7\u00e3o gen\u00e9rica do que um modelo \u00e9 capaz de gerar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Colocando o aprendizado em pr\u00e1tica<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Em 25 de agosto, 15 Nubankers do PJ Operations e da lideran\u00e7a participaram de um workshop de IA aplicada constru\u00eddo com base nessa abordagem. Depois de explorar os fundamentos tecnol\u00f3gicos, a sess\u00e3o avan\u00e7ou para um desafio pr\u00e1tico focado no Performance Management Lifecycle.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A escolha do problema foi importante. Em vez de experimentar com um exerc\u00edcio artificial criado para mostrar as capacidades da IA, os participantes trabalharam em um desafio real do PJ Operations: as an\u00e1lises quantitativas e qualitativas envolvidas na gest\u00e3o de performance.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Isso inclui atividades como an\u00e1lise de causa raiz e avalia\u00e7\u00e3o da performance de BPOs, um trabalho que exige que os times interpretem informa\u00e7\u00f5es e as transformem em insights capazes de apoiar decis\u00f5es operacionais.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O workshop recebeu uma nota geral de satisfa\u00e7\u00e3o de <strong>4,8 de 5<\/strong>, mas o resultado mais importante da sess\u00e3o foi a oportunidade de conectar os conceitos que os participantes acabaram de explorar a um problema que eles j\u00e1 entendiam profundamente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Come\u00e7ando por um problema operacional real<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A an\u00e1lise de performance representa uma carga de trabalho significativa dentro de Ops PJ. Hoje, a an\u00e1lise quantitativa e qualitativa envolvida nesse fluxo consome aproximadamente 100 horas por m\u00eas, e esse n\u00famero oferece um bom ponto de partida para pensar em IA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A oportunidade n\u00e3o \u00e9 simplesmente \u201cadicionar IA\u201d \u00e0 gest\u00e3o de performance. \u00c9 examinar o fluxo de trabalho e identificar onde as capacidades de IA poderiam reduzir o esfor\u00e7o manual e tornar o processo de an\u00e1lise mais \u00e1gil \u2014 e \u00e9 aqui que o conhecimento operacional se torna fundamental.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Quem trabalha de perto com o processo consegue distinguir entre tarefas repetitivas e tarefas que exigem julgamento contextual. Consegue identificar onde as informa\u00e7\u00f5es precisam ser coletadas, comparadas, interpretadas ou investigadas. E consegue ajudar a determinar onde o apoio da IA pode ser valioso, sem presumir que todo o fluxo de trabalho deva ser automatizado.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O entendimento t\u00e9cnico torna mais f\u00e1cil imaginar o que \u00e9 poss\u00edvel. O entendimento operacional ajuda a determinar o que \u00e9 \u00fatil.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>De ~100 horas para um potencial de ~25<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para o caso de uso do Performance Management Lifecycle explorado no workshop, a oportunidade esperada \u00e9 significativa. A carga de trabalho atual \u00e9 de aproximadamente 100 horas por m\u00eas. Com IA aplicada a partes do fluxo, a meta \u00e9 reduzir esse esfor\u00e7o para cerca de 25 horas por m\u00eas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c9 importante mencionar que esse n\u00famero \u00e9 uma proje\u00e7\u00e3o, n\u00e3o um resultado medido. O fluxo de trabalho ainda n\u00e3o demonstrou uma redu\u00e7\u00e3o de 100 para 25 horas em produ\u00e7\u00e3o. A estimativa representa, na verdade, a efici\u00eancia potencial identificada para o caso de uso e oferece uma meta concreta contra a qual experimenta\u00e7\u00f5es futuras poder\u00e3o ser avaliadas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No fim do dia, o enablement em IA consiste em ajudar os times a identificar oportunidades ancoradas no trabalho real, formular hip\u00f3teses sobre onde a IA pode ajudar e criar um caminho mais claro para testar essas hip\u00f3teses.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Neste caso, a redu\u00e7\u00e3o projetada oferece algo concreto a investigar. O valor do exerc\u00edcio est\u00e1 n\u00e3o apenas no n\u00famero em si, mas tamb\u00e9m no processo que produziu a oportunidade: come\u00e7ar por um problema operacional, entender o trabalho por tr\u00e1s dele e, ent\u00e3o, examinar onde as capacidades de IA poderiam se encaixar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Enablement como capacidade cont\u00ednua<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um workshop pode introduzir conceitos e uma ferramenta pode facilitar a experimenta\u00e7\u00e3o, mas o enablement em IA de longo prazo depende de algo mais amplo: dar \u00e0s pessoas entendimento e experi\u00eancia pr\u00e1tica suficientes para que elas mesmas reconhe\u00e7am oportunidades.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Isso significa ir al\u00e9m de ensinar as pessoas a usar um modelo ou uma interface espec\u00edfica: as ferramentas v\u00e3o mudar, os modelos v\u00e3o evoluir e novas formas de conectar sistemas de IA a dados, aplica\u00e7\u00f5es e fluxos de trabalho v\u00e3o continuar surgindo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A capacidade mais dur\u00e1vel \u00e9 saber olhar para um problema real e fazer as perguntas certas. Onde o tempo est\u00e1 sendo gasto hoje? Quais partes do trabalho dependem de s\u00edntese ou an\u00e1lise de informa\u00e7\u00f5es? Quais restri\u00e7\u00f5es importam? Onde a tecnologia poderia ajudar? E como saber\u00edamos se um experimento realmente melhorou o processo?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para Opera\u00e7\u00f5es, isso torna o conhecimento t\u00e9cnico acion\u00e1vel, em vez de abstrato. Para Engenharia, o contexto operacional ajuda a ancorar as possibilidades tecnol\u00f3gicas em problemas que importam.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aproximar essas perspectivas \u00e9 o que transforma o enablement em IA de um aprendizado sobre uma tecnologia em um aprendizado sobre como aplic\u00e1-la \u2014 e esse pode ser um dos passos mais importantes para sair de uma demo impressionante de IA e chegar a uma melhoria real na forma como o trabalho \u00e9 feito.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Construir um entendimento t\u00e9cnico compartilhado para que a expertise operacional transforme a IA em melhorias pr\u00e1ticas<\/p>\n","protected":false},"author":178110103,"featured_media":37998,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_wpcom_ai_launchpad_first_post":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[778793307,2502],"tags":[],"class_list":["post-37990","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-research-pt-br","category-data-science-machine-learning-pt-br"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.5 - 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