Uma pesquisa da Robert Half aponta que 4 em cada 10 empresas não orientam suas equipes para o uso responsável de IA e que apenas 15% mantêm programas recorrentes de capacitação. Nesse contexto, o Asaas, plataforma financeira e operacional para empresas, se antecipa ao apostar em treinamentos para elevar a maturidade do tema internamente, reduzir improvisos e transformar a experimentação em rotina de trabalho. Com mais de 1.300 funcionários em home office, a empresa registrou aumento de 152% em mensagens customizadas para IA, indicador associado ao uso de prompts mais elaborados, com estruturas, frames e personas.
O avanço está alinhado com o lançamento do IA Hub, trilha de aprendizagem interna e chat conversacional criado para ampliar o uso de IA com governança, em operação desde março. Além de apoiar a melhoria dos prompts e, consequentemente, das respostas, a iniciativa registrou alta de 110% no uso e na criação de novos modelos de IA. Na prática, isso indica que mais áreas passaram a construir modelos e fluxos de trabalho com IA para rotinas do dia a dia, como automações, análises e padronização de tarefas repetitivas, com documentação e acesso centralizados.
Para a empresa, a evolução não se dá somente pelo acesso à tecnologia, mas pela padronização de práticas e por um repertório comum que permite aplicar IA com mais consistência. “A educação interna é o caminho mais rápido para sair da fase de teste e chegar ao uso responsável e repetível. Quando as pessoas aprendem a estruturar pedidos, validar respostas e adaptar a ferramenta ao contexto do trabalho, a IA deixa de ser novidade e vira competência”, afirma Naamisis Campos, CHRO do Asaas.
Esse avanço já aparece na rotina de desenvolvimento. Hoje, cerca de 30% do código do Asaas é escrito com apoio de IA, com supervisão humana, e o time reportou aumento de 30% de produtividade com o uso responsável da tecnologia. Em pesquisa interna, 47,5% dos funcionários avaliam seus conhecimentos em IA como especialista ou avançado, enquanto 46% se colocam no nível intermediário. Outros 6,5% dizem ter conhecimento básico, restrito a conceitos.
Em vez de tratar a pesquisa interna como um ranking, o RH usa a distribuição de níveis como mapa para desenhar aprendizagem e governança. Hoje, 57% dos funcionários já têm cursos de IA em andamento ou concluídos. Ainda assim, a meta é acelerar a evolução dos perfis intermediários e criar condições para que o conhecimento básico não vire um ponto de risco na operação. “Como empresa, lidamos com informações sensíveis e rotinas críticas. Então não é só saber usar IA, é saber usar com segurança e responsabilidade, com orientação clara sobre dados, validação e limites, para que a tecnologia acelere o trabalho sem colocar nada em risco”, completa Naamisis.
Para sustentar o avanço, a empresa busca reduzir as barreiras mais comuns à adoção, como falta de tempo, excesso de contexto e insegurança. A estratégia é combinar trilhas curtas e aplicáveis com apoio no dia a dia, para que o aprendizado caiba na rotina e vire hábito. “O nosso papel é criar condições para que as pessoas consigam experimentar com segurança e levar a IA para problemas reais do trabalho. No fim, IA é mais sobre mindset do que sobre ferramenta, e isso se desenvolve com prática e orientação”, afirma a executiva.
O treinamento reúne trilhas no IA Hub e conteúdos próprios, produzidos por colaboradores em um estúdio interno em Joinville, sede da companhia. A ideia é levar para a capacitação uma linguagem próxima do dia a dia do Asaas e baseada em situações reais do negócio, com orientações sobre boas práticas de prompt, checagem de respostas, proteção de dados e limites de uso em processos sensíveis.
Além disso, a empresa conta com um time dedicado de AI Enablement, com a missão de ampliar uso e conhecimento de IA na organização e atuar como ponte entre tecnologia, produto e operações. A equipe também estabelece diretrizes para uso responsável e apoia a evolução de soluções alinhadas a padrões de segurança e governança. Na Engenharia, a empresa mantém ainda o time AI Tools, voltado a estruturar e padronizar o uso de IA no desenvolvimento de software, com a transição de testes individuais para um modelo mais maduro, apoiado por agentes especializados na base de código e por um conjunto comum de ferramentas.
A experiência do Asaas ilustra um ponto que vem ganhando força no mercado: a etapa mais difícil da adoção de IA não é disponibilizar ferramentas, mas criar capacidade organizacional para usá-las com governança. E, nessa transição, educação interna e suporte dedicado começam a se consolidar como o tripé que separa iniciativas pontuais de resultados sustentáveis.