Boas-vindas às novas 102 pessoas que se inscreveram na better work na última semana! Agora, somos 121.819 futuros&novos líderes construindo a maior comunidade de carreira do Brasil.
👋 BOA TARDE.
Você vai encontrar muitas empresas falando que querem contratar pessoas com fluência em IA, mas se você perguntar o que essa fluência significa, as chances são altas de se frustrar com a resposta (a não ser que você leia o que trouxemos nessa edição 😉).
A maré tá subindo - entenda mais sobre esse conceito lendo esse texto rápido aqui que cita uma pesquisa do MIT - e o gap entre o que a maioria faz e o que realmente está sendo cobrado aumentou rápido.
No nosso 1:1 de hoje:
1⃣ Identifique em qual dos 4 estágios de maturidade de IA você a sua empresa estão hoje (e o que muda a cada estágio);
2⃣ Conheça a régua de “fluência em IA” que uma empresa bilionária passou a usar pra avaliar todo candidato que entra na empresa;
3⃣ Leia exemplos reais de como essa régua se aplica em áreas como marketing, RH e vendas;
4⃣ Use o prompt que criamos para você aplicar essa régua à sua realidade.
Ela trabalhou 8 anos na Meta (Facebook) e Microsoft com IA e vai te dar uma aula. Quer?
Esse recado é rápido: você tem um compromisso amanhã às 19h30 (ou hoje, se estiver lendo na terça-feira). Nesse dia 19/maio, faremos uma aula prática ao vivo com a Ana Paula Mofarrej, ex executiva de IA da Meta e Microsoft.
É uma aula pra você que está no mundo corporativo e não aguenta mais o sensacionalismo com que tratam IA por aí.
O que você vai aprender?
Um framework prático e fácil de usar pra você entender onde aplicar IA no seu trabalho vs. onde não aplicar;
As configurações necessárias pra evitar respostas genéricas e pra adaptar a IA à sua área, sua rotina e seu trabalho;
Como criar um assistente de IA pra recuperar mais horas do seu dia.
Pra reservar sua vaga, é só clicar aqui nesse link ou nesse botão abaixo pra acessar:
🔵 Salve seu alarme para não esquecer. A aula é gratuita, mas não vai ficar gravada (e vai ser na aula que vamos compartilhar o link para os recursos práticos e também anunciar nossa nova comunidade para profissionais do mundo CLT).
Nos encontramos em breve.
🔵 O PROMPT DA SEMANA
“Com base nas nossas conversas e no quanto você já conhece sobre mim e meu trabalho, me diga: quais frustrações você acha que eu parei de enfrentar e apenas aceitei como “é assim mesmo”? Não invente respostas se identificar que não tem dados suficientes pra responder.”
Spoiler: esse é mais um prompt de reflexão, mas não é o principal prompt dessa edição. Leia até o final pra descobrir. 😉
Copie e cole esse prompt na sua ferramenta preferida de IA, mas lembre-se: esse prompt só realmente funciona com a ferramenta de IA que mais tem seu contexto profissional. Esse é um prompt que leva em consideração o padrão por trás das suas interações com a IA (e se você ainda não tem boa parte do seu contexto pessoal e profissional em uma IA, você está ficando pra trás).
🔵 BIG IDEA
Os 4 estágios de maturidade em IA (por uma empresa bilionária).
O texto de hoje foi inspirado por uma grande referência (e estamos falando isso, porque sabemos que o assunto "fluência em IA" virou um pasto de opinião sem peso): a Zapier.
A Zapier é uma plataforma de automação entre apps. Fundada em 2011, em maio de 2026 a empresa tem 1.433 funcionários, valuation de US$ 5 bilhões e US$ 400 milhões de receita em 2025. São mais de 3 milhões de usuários e mais de 100 mil clientes pagantes. O motivo de a Zapier ser relevante aqui é simples: por conta do seu produto de automações, ela vê em primeira mão como milhares de empresas estão (ou não estão) integrando IA.
É muito parecido com você perguntar pra Apple como são produzidos celulares e é exatamente por isso que você vai se beneficiar de ouvir a experiência da Zapier.
Antes de entender em qual nível de fluência você está como pessoa, vale entender em qual estágio a sua empresa está em relação à IA. Em fevereiro deste ano, a Zapier publicou um artigo descrevendo 4 estágios de maturidade de IA nas empresas.
A posição da sua empresa muda completamente o que se espera de você no dia a dia:
Estágio 1, Experimentos individuais. Pessoas usam IA por conta própria, sem controle da empresa. É rápido e barato, mas difícil medir resultado e pode gerar risco.
Estágio 2, Workflows conectados. A IA começa a entrar em sistemas como CRM, suporte e gestão de projetos. Os ganhos ficam mais claros, mas ainda há pouco controle.
Estágio 3, Workflows governados. A empresa define responsáveis, acessos, padrões e auditoria. Isso vira essencial porque a IA passa a atuar em processos importantes.
Estágio 4, Sistemas adaptativos. A IA não só executa tarefas: ela ajusta prioridades, direciona demandas e melhora com feedbacks e dados em tempo real.
Por que isso importa?
Porque a régua de fluência que está sendo cobrada de você depende diretamente do estágio em que sua empresa está.
Quem trabalha em empresa do estágio 1 ainda pode entregar "uso pontual de ChatGPT" e estar dentro da curva. Quem tá no 3 ou 4 já tem que mostrar workflow conectado e governado, e aí o copy-paste do ChatGPT virou sinal de que você está ficando pra trás.
Pra sua ansiedade não bater por aí: a Zapier diz que 78% das empresas reportam dificuldade em integrar IA com sistemas existentes e 35% ainda citam lacuna de capacidade do time como o principal obstáculo (ou seja, as pessoas são o gargalo, não a tecnologia).
Uma frase que vale destacar do artigo da Zapier é essa:
“Ferramentas ajudam na maturidade de IA, mas clareza dos processos e proatividade da equipe determina essa maturidade.”
Em outras palavras: você muito provavelmente não precisa do “Claude Code Pro Max Turbo 2000” (risos) pra gerar resultados usando IA, não é isso que vai te mudar de nível.
Ok, até aqui beleza… Mas vamos sair da “visão da empresa” e entender o que significa fluência em IA para os colaboradores dessa empresa entrando nos detalhes.
A régua de fluência que você pode usar agora.
Wade Foster, founder da Zapier.
O que vamos te mostrar agora é como a Head Global de Talentos da Zapier avalia todos os candidatos que pensam em contratar.
Eles criaram, implementaram, e em menos de um ano lançaram uma versão atualizada dessa régua de avaliação, porque com a 1ª versão dessa régua a adoção interna de IA saltou pra 100% (!!!) e o que antes era diferencial virou básico hoje.
A régua categoriza profissionais em 4 níveis:
☠ Unacceptable. IA como “atalho cosmético” ou como Google, mas o trabalho antes e depois da IA é praticamente igual.
👍 Capable. Uso recorrente, workflows repetíveis e exemplos concretos de impacto (esse daqui é o mínimo pra ser contratado na Zapier).
😁 Adoptive. É o “Capable” + ter sistemas conectados que outras pessoas do time também usam.
🚀 Transformative. Nesse nível, o trabalho foi reestruturado em torno da IA e o fluxo inteiro mudou.
Informação muito relevante: o piso pra ser considerado fluente subiu e esse é um sinal muito forte de que a sua empresa, em algum momento futuro, deve caminhar pra isso também (o mínimo que eles estão pedindo é ter um fluxo repetível, com prompts estruturados e assistentes, conseguindo mensurar seu resultado).
“Bonitos os 4 nomes dessas categorias, mas como fica isso na prática pra mim?”
Nós vamos ilustrar em 3 áreas diferentes do mundo corporativo o que significa cada um das etapas dessa régua pra você conseguir enxergar com clareza em que nível está.
🔵 O que é fluência em IA na área de Marketing:
☠ Unacceptable:
- A pessoa usa IA só pra rascunho inicial e o texto sai parecendo IA não editada.
- Não desenvolveu processo pra melhorar qualidade ou ajustar tom.
- Usa IA pra brainstorm de campanha, mas sem workflow real.
- Não consegue explicar como IA mudou processo, velocidade ou qualidade do output.
- O trabalho antes e depois da IA é praticamente o mesmo.
👍 Capable:
- Usa IA regularmente em produção de conteúdo, análise de SEO e revisão de performance.
- Volume e qualidade do output subiram, com exemplos específicos pra mostrar.
- Construiu uma biblioteca de prompts reutilizável pros formatos de conteúdo principais, da qual o time todo puxa.
- Consegue explicar como foi iterando essa biblioteca ao longo do tempo e por que certas abordagens funcionam melhor que outras.
😁 Adoptive:
- Já rodou experimentos com IA com resultado mensurável e hoje roda essa abordagem em todas as campanhas.
- Construiu um sistema de conteúdo que rascunha, formata e agenda posts em vários canais, e o time parou de fazer isso manualmente.
- Tem workflows agentic always-on rodando sem intervenção humana: pipelines de conteúdo, monitoramento de campanha, ops de campanha operando 24/7.
🚀 Transformative:
- Construiu um motor de personalização que serve variantes de campanha geradas por IA em escala, ligado direto ao pipeline de receita.
- Reestruturou como o time de marketing funciona: o que é automatizado, o que tem dono, como o sucesso é medido.
- Automatizou categorias inteiras de trabalho e tá entregando impacto mensurável em pipeline e receita.
Muitas palavras estranhas? Não faz a menor ideia de onde começar pra subir esses níveis? Se for esse o caso, você não está sozinho/a. Não se esqueça de participar da nossa aula amanhã (cadastre-se aqui pra reservar sua vaga se ainda não reservou).
E se você não se enxergou aqui com esses exemplos, vamos compartilhar mais exemplos em 2 outras áreas e, depois, ainda tem outro insight e referência de outra empresa, agora uma startup menor, mas com executivos brilhantes.
🔵 O que é fluência em IA na área de RH/People:
☠ Unacceptable:
- Faz manualmente trabalho que IA poderia ajudar de forma significativa (modelagem de pacote de remuneração, planejamento de cenário, análise de workforce) e nunca testou se a IA melhoraria.
- Bloqueia ativamente o time de experimentar com IA.
- Sem AI Builder configurado, sem participação em programa de enablement e aí vira gargalo pra trabalho de transformação.
👍 Capable:
- Usa IA diariamente em múltiplas partes do seu papel, com templates de prompt repetíveis que refina a cada ciclo.
- Consegue contar o arco de crescimento: começou com prompts pontuais, hoje usa IA em todo touchpoint principal. Qualidade e velocidade subiram juntas.
- Conectou ferramentas de IA em workflows recorrentes (por exemplo, transcrições virando status updates do time, conteúdo rascunhado por IA editado pra voz da empresa).
- Estabelece direção pra experimentação do time, garantiu tempo e criou normas de "safe to fail", por exemplo.
😁 Adoptive:
- Orquestrou automação end-to-end de processo central de RH (onboarding, pipeline de contratação, reporting) com resultados mensuráveis.
- Pilotou contra o processo manual, mediu resultados, atualizou o workflow padrão do time com base em evidência.
- Redesenhou como uma função central trabalha em torno de lógica AI-native: triagem agentic, deliverables gerados por IA, checks de qualidade built-in que sinalizam problema antes de chegar nos decisores.
- Substituiu trabalho manual recorrente (ex: relatório semanal) por sistemas live, populados por IA. O papel da pessoa mudou de compilação de dado pra reconhecimento estratégico de padrão e modelagem preditiva.
🚀 Transformative:
- Parou de rodar um programa legado inteiro e reconstruiu a função em torno de delivery AI-first.
- Agentes geram outputs personalizados a partir de dados de cargo, entregam conteúdo just-in-time, auto-avaliam a conclusão.
- Redefiniu papéis do time em torno do novo modelo operacional: membros do time agora operam plataformas agentic em vez de workflows manuais.
- Subiu a régua do time de RH como um todo e dos líderes da empresa pra eles próprios fazerem self-serve dentro do novo paradigma.
Continua muito complexo pra entender?
Calma, essa newsletter tem mais informações úteis ainda e um prompt ao final pra você aplicar isso à sua realidade, seu trabalho, com seus detalhes. Continue lendo 😉
🔵 O que é fluência em IA na área de Vendas:
☠ Unacceptable:
- Usa resumos de call gerados por IA depois das reuniões.
- Usa IA pra rascunhar emails de outreach ou organizar notas de follow-up.
- Pergunta uma coisa ou outra pro ChatGPT ou Claude pra pesquisar uma conta ou se preparar pra uma call.
- Não consegue descrever como a IA mudou a win rate, a velocidade do deal ou a qualidade do pipeline.
👍 Capable:
- Roda ferramentas com IA diariamente em workflows centrais de vendas (pesquisa de conta, análise de uso, prep de call) e consegue descrever como cada um o deixou mais rápido ou mais efetivo.
- Construiu um workflow repetível de pesquisa pré-call (sinais da empresa, mapeamento de stakeholder, contexto competitivo, dados de uso do produto) que roda antes de toda reunião e foi iterando ao longo do tempo.
- Usa IA pra fazer self-serve de análise de atingimento de quota, viabilidade de pipeline e priorização de leads não trabalhados, sem depender de ops ou analista.
- Pode demonstrar o workflow pessoal de IA ao vivo e explicar onde confia nele e onde não.
😁 Adoptive:
- Encadeia múltiplas ferramentas de IA em workflows conectados que vão além do que qualquer ferramenta individual faz sozinha.
- Construiu ou adotou ferramentas que o time agora depende, tipo uma análise de multithreading que puxa dados de engajamento, classifica por senioridade e função, e gera um heatmap visual de cobertura pros reps detectarem gap executivo antes do deal travar, ou um workflow de monitoramento de uso que visualiza consumo do cliente contra o limite do plano, pra conversa de upgrade ser temporizada por dado, não por intuição.
- Tem impacto mensurável antes/depois em uma motion específica ("o pipeline saiu de X pra Y depois desse workflow", "cortei prep de deal de 2 horas pra 15 minutos e a qualidade melhorou").
- Compartilha proativamente o que funciona: virou referência interna, rodou sessões de treinamento pra turma, contribuiu com workflows reutilizáveis que outros usam.
🚀 Transformative:
- Redesenhou motions centrais de vendas em torno de workflows AI-native, não processos legados com IA por cima.
- Construiu um flywheel de ecossistema de parceiros: pesquisa automatizada de portfólio gera relatórios de parceiro, follow-ups de reunião rascunhados a partir de notas de call, cross-reference de CRM revela oportunidades de warm intro, workflows que se compõem e melhoram com uso.
- Entregou impacto mensurável a nível de time: cobertura de pipeline, velocidade de estágio, acurácia de forecast, tempo de ramp do rep.
- Ativa o time compartilhando playbooks, rodando sessões, construindo workflows reutilizáveis que sobem a régua do time como um todo.
- Reimagina o papel do representante de vendas: a IA é dona da camada operacional (entrada de dado, higiene de CRM, prep, follow-up, reporting), e o rep foca em julgamento, negociação e shaping estratégico de deal.
🔵 Conselho de amigo: é normal assustar aqui com o que são essas categorias de Adoptive e principalmente Transformative.
Você não precisa fazer tudo isso agora, mas você deveria ter clareza de como vai caminhar até lá, se quiser se diferenciar como profissional.
PS: eu escrevo uma outra newsletter, mais pessoal e com textos rápidos e diferentes, e devo aprofundar esse assunto ainda mais na edição dessa semana. É só clicar aqui pra ler.
O prompt que criamos pra você entender o que são esses 4 níveis aplicados especificamente ao SEU trabalho:
1⃣ Passo 1. Escreva “Atue como um executivo do mundo corporativo com décadas de experiência que também é mentor de Inteligência Artificial. Leia o texto a seguir para entender a rubrica da Zapier que será utilizada na sua próxima tarefa:“ e depois copie o texto acima da newsletter (ideal é ser a big idea inteira), cole logo após o que escreveu e aperte enter.
2⃣ Passo 2. A sua IA vai responder dizendo que leu e aí você vai escrever esse prompt:
“Leve em consideração tudo que você já sabe sobre meu trabalho e, se você ainda não tem esse contexto ou se sente que ele pode ser complementado (faça essa análise e me responda), me faça exatamente essas perguntas para entender meu contexto com precisão:
1. Qual é o seu cargo e área? (ex: Analista de Marketing, Gerente de RH, SDR)
2. Quais são as 3 a 5 atividades que mais tomam o seu tempo na semana?
3. Quais entregas você produz com mais frequência? (relatórios, campanhas, propostas, etc.)
4. Você usa alguma ferramenta de IA hoje? Se sim, pra quê exatamente?
Depois, com base no que eu compartilhar (ou se você não precisar das minhas respostas por já ter meu contexto), crie minha régua personalizada de fluência de IA com os 4 níveis. Se eu não te responder com detalhes, me peça mais detalhes específicos para dar uma resposta ainda melhor. Para cada nível, gere de 4 a 6 exemplos concretos de comportamento específicos para a minha realidade, não genéricos, e use exatamente o formato do texto original que te mandei na sua resposta.
Regras para os exemplos:
- Nada vago. Cada bullet deve ser reconhecível por alguém que faz esse trabalho.
- Mencione ferramentas, processos e entregas reais com base no que eu descrevi.
- O nível Unacceptable não é "não usa IA" — é usar IA de forma superficial sem impacto real.
- O nível Transformative não é ficção científica — é o que existe hoje em empresas avançadas.
- Não explique os níveis. Só entregue os bullets.”
3⃣ Passo 3. Se você já tiver seu contexto naquela IA, ela não vai te fazer as perguntas e você já receberá sua resposta. Se ela não tiver seu contexto, ela vai te fazer as perguntas e depois te encaminhará sua resposta.
Isso deve te mostrar exatamente o que significa fluência em IA na sua área (e sim, é normal - em um prompt que gera bom resultado - você precisar escrever seu contexto com detalhes).
Por hoje “é só”, pessoal! 🐰 (a referência do Pernalongas entrega a idade?)
Queremos ouvir sua opinião sobre essa edição, a enquete de hoje é diferente:
Você gosta quando a Better Work traz exercícios práticos de IA?
Nos encontramos na semana que vem e espero que você consiga traduzir essa edição para o seu dia a dia.
Se eu puder ajudar com algo, não hesite em me mandar uma DM e dizer que veio da better work.
🆘 Ou, se for algo mais técnico, envie um email pra [email protected] e a gente resolve rapidinho.
Um abraço,
powered by
