A necessidade imperativa da personalização com IA: colocando as pessoas em primeiro lugar com a IA

A pesquisa da McKinsey sobre IA no ambiente de trabalho sugere que, embora a adoção seja generalizada, a verdadeira maturidade ainda é rara — e a maior barreira para a ampliação costuma ser organizacional, e não técnica. Isso torna a personalização uma questão prática de liderança: como a IA pode ajudar as pessoas a encontrar as informações certas mais rapidamente, reduzir atritos no trabalho diário e tomar melhores decisões sem aumentar a complexidade ou o risco?

Neste artigo, exploramos como se apresenta a “personalização centrada nas pessoas” em diversos setores — e como as organizações podem estabelecer as bases necessárias para torná-la realidade.

Por que a personalização ainda é o futuro 

Em todos os setores, as expectativas estão crescendo mais rapidamente do que a maioria das organizações consegue acompanhar. Os clientes querem serviços personalizados que pareçam perfeitamente selecionados e adaptados aos seus interesses e necessidades. Então, por que os funcionários não mereceriam o mesmo? Infelizmente, a maioria dos funcionários se sente presa a sistemas, dados e processos ultrapassados, criados com base na uniformidade.

A IA pode ajudar a preencher essa lacuna — mas somente quando estiver fundamentada em um contexto real. Se os dados estiverem isolados, o conteúdo estiver desatualizado ou os fluxos de trabalho não puderem se adaptar, a personalização se torna superficial e rapidamente corrói a confiança.

As organizações que conseguem implementar bem a personalização se concentram menos em “mais IA” e mais nas condições que tornam a IA relevante: conhecimento de alta qualidade, dados integrados, governança clara e equipes que compreendem como as recomendações são geradas. Os casos de uso a seguir mostram como isso se traduz na prática em diversos setores.

Setor bancário: Personalizando o conhecimento 

Os bancos sabem da importância da confiança e do relacionamento pessoal, mas muitos ainda oferecem experiências digitais padronizadas aos seus funcionários. A IA pode mudar isso, mas somente se ajudar as pessoas a realizarem seu trabalho melhor e mais rapidamente.

Imagine um gerente de relacionamento capaz de identificar instantaneamente quais clientes precisam de orientação porque seus hábitos de consumo ou acontecimentos na vida mudaram. Ou um analista de conformidade que recebe informações personalizadas sobre a exposição ao risco sem precisar ficar lendo centenas de páginas de relatórios. É isso que a IA pode possibilitar quando é treinada com dados de qualidade e combinada com o julgamento humano.

Em muitos bancos, os investimentos estão aumentando — especialmente nas áreas de risco e conformidade —, mas o valor percebido muitas vezes fica aquém das expectativas. Essa lacuna raramente se deve apenas à “escolha da ferramenta errada”. Na maioria das vezes, os funcionários não percebem uma relevância clara para o seu trabalho diário, as recomendações não são suficientemente claras para que possam ser colocadas em prática ou o esforço de mudança é subestimado.

Para que a personalização do ambiente de trabalho valha a pena, é preciso começar selecionando casos de uso que eliminem atritos reais (pesquisa, integração de novos funcionários, preparação de casos, interpretação de conformidade) e apoiá-los com uma gestão de mudanças: comunicação clara, treinamento e ciclos de feedback que melhorem a relevância ao longo do tempo.

Seguros: Personalização por meio de uma melhor compreensão
As seguradoras vêm trabalhando há anos para personalizar a jornada dos clientes, mas nem sempre com sucesso. Muitas apólices ainda são praticamente idênticas, e o atendimento ao cliente tende a seguir roteiros fixos. A IA poderia finalmente mudar isso, proporcionando aos funcionários uma visão de 360 graus da situação de cada cliente.

Os grandes modelos de linguagem podem aprender com o comportamento real dos clientes e com os padrões de sinistros. Isso gera insights que podem ajudar as seguradoras a adaptar a cobertura ou a assessoria às necessidades reais do cliente. O mesmo se aplica internamente. Um gestor de sinistros pode obter um contexto que se adapte à sua forma de abordar as avaliações, ou um subscritor pode identificar padrões relacionados à sua carteira, em vez de se limitar a um painel de controle padrão.

Mas a personalização só funciona quando todos os envolvidos entendem como essas sugestões são geradas. Uma recomendação “personalizada” que pareça genérica mina a confiança. Tudo se resume à transparência. Se sua equipe puder ver como uma ferramenta de IA funciona, é muito mais provável que a utilize e confie nela.

Indústria: das linhas de produção ao aprendizado personalizado
Os fabricantes compreendem o valor dos produtos personalizados. No entanto, as experiências personalizadas dos funcionários têm recebido, até o momento, pouca prioridade no setor. Engenheiros e operários de linha ainda recebem treinamento por meio de módulos estáticos ou manuais que não refletem seus equipamentos reais nem seus níveis de experiência.

A personalização por IA pode mudar isso. Os gêmeos digitais e os sistemas preditivos já estão transformando a manutenção, mas a mesma tecnologia também pode personalizar o aprendizado e o planejamento de turnos. Se um técnico tende a fazer certos ajustes mais rapidamente ou a identificar falhas com maior precisão, o sistema pode adaptar o treinamento de acordo com isso. Isso gera confiança e acelera o progresso sem aumentar a pressão.

Empresas como a Siemens e a Beko já estão utilizando IA na produção para economizar energia e reduzir o tempo de inatividade. O próximo passo é levar essa inteligência para o dia a dia das pessoas. Um bom ponto de partida seria usar as percepções da IA para personalizar o aprendizado e o desenvolvimento. Isso mantém as habilidades atualizadas e cria jornadas positivas e significativas para os usuários.

Varejo: A personalização nos bastidores
Os varejistas têm liderado o desenvolvimento de casos de uso inovadores de IA, mas esses casos têm se concentrado principalmente nos clientes, e não nos funcionários. Tornou-se prática comum redirecionar automaticamente os clientes com ofertas personalizadas. No entanto, os funcionários do varejo muitas vezes se veem obrigados a trabalhar com procedimentos rígidos e padronizados, além de ferramentas inflexíveis.

Todos se beneficiam quando as ferramentas são transparentes e bem compreendidas. No entanto, mesmo no setor de varejo, o sinal é claro: a Gartner informou que 69% das organizações suspeitam ou têm evidências de que os funcionários estão usando ferramentas públicas de IA gerativa (GenAI) proibidas (“IA paralela”). Isso é um forte indicador de que as pessoas querem um suporte mais inteligente — mas contornam os controles quando as ferramentas aprovadas não atendem às necessidades reais.

Como é a verdadeira personalização
Todas as experiências de usuário verdadeiramente personalizadas têm uma coisa em comum: a relevância. A IA deve fornecer às pessoas o contexto de que precisam, quando precisam, e depois não interferir. Na prática, isso pode significar menos tarefas repetitivas e mais espaço para o julgamento humano. Significa também uma integração mais inteligente, que se adapta à trajetória de cada pessoa. Ou assistentes de IA geral e ferramentas de suporte que estão sempre à disposição quando os funcionários precisam deles.  

A personalização está indo além da experiência do cliente e se tornando uma expectativa no ambiente de trabalho. O diferencial não será quem implementar mais recursos de IA — será quem oferecer o suporte mais relevante e explicável no momento em que as pessoas realmente precisarem dele.

Se você está buscando saber como implementar de forma responsável a personalização por IA centrada nas pessoas, comece com três perguntas: Que atritos no trabalho estamos eliminando? Quais dados e conhecimentos conferem credibilidade às recomendações? E que estrutura de governança garante transparência, privacidade e prestação de contas à medida que a personalização ganha escala?

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