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Nos diversos projetos, as reuniões de nivelamento das informações acontecem com certa freqüência. Fisicamente, a equipe do projeto está reunida e apta a discutir os rumos a serem seguidos pelo projeto. Mas será que a comunicação é clara e consegue absorver o melhor de cada membro do time? Que resultados o emissor da mensagem está tendo como retorno?
Em 1930, Freud no texto &#8220;O Mal estar da civilização&#8221; escreveu que o relacionamento com os outros homens é a principal ameaça e fonte de sofrimento a qual estamos sujeitos. Cada membro da equipe se apresenta com critérios e hábitos diferentes. Emoções, valores, crenças, cultura, traços sociais são informações secretamente guardadas, invisíveis na superfície, porém valiosas e merecem ser exploradas ao máximo. A intenção neste caso é minimizar as diferenças. Caso a preocupação do líder seja apenas completar as tarefas sem se preocupar com a carga emocional que sua equipe apresenta, certamente haverá atrasos, desmotivação, e sabotagens, mesmo que involuntários.

O relatório de benchmarking1, realizado por uma iniciativa conjunta dos chapters brasileiros, aponta a comunicação como sendo o problema que ocorre com mais freqüência nos projetos das organizações, logo em seguida temos o não cumprimento dos prazos. Em se tratando de equipes multidisciplinares, o trabalho se torna ainda mais desafiador. A união de pessoas de diversas áreas e setores pode ocasionar em primeiro momento uma crise gerada pela mudança e pela transformação do trabalho que antes era feito de uma forma, e agora será feito de outra. A mudança repentina dentro das organizações é vista como ameaças e muitas vezes maléficas aos interesses pessoais.

Robert Cialdini professor regente de psicologia na Universidade Estadual do Arizona e presidente do Influence at Work em sua palestra no Fórum Mundial de Negociação em 2006 afirmou: &#8220;A tarefa da persuasão, do convencimento, é fazer gostar das pessoas em primeiro lugar&#8221;.
Em sua apresentação Robert Cialdini elencou 6 princípios da influência e disse ainda: &#8220;São princípios tão básicos da natureza humana, tão centrais da era moderna, que você poderá usá-lo em todos os momentos de sua vida, no trabalho, na família e até mesmo com seus filhos&#8221;.
• Reciprocidade &#8211; Saiba retribuir um favor.

• Escassez &#8211; As pessoas querem aquilo que não tem.

• Autoridade &#8211; O líder deve passar confiança.
• Consistência &#8211; Ser consistente é tornar-se uma referência para o grupo.
• Consenso &#8211; Se você acha que pode ou que não pode, em ambos os casos você está certo.
• Afinidade &#8211; As pessoas gostam de quem são parecidas com elas.
Valorizar o capital humano é valorizar a criatividade e a inovação. Os gerentes de projeto devem acima de tudo flexibilizar ao máximo e saber conviver com as diferenças e limitações dos membros de sua equipe. Freqüentemente demonstre respeito aos seus colaboradores e estimule sempre um clima coletivo de bom humor. Um ambiente de trabalho saudável é primordial para se chagar lá.
Referências:
1 &#8211; Relatório Principal 2009 &#8211; Estudo de Benchmarking em Gerenciamento de Projetos
2 &#8211; Fórum Mundial de Negociação 2006. HSM Management, São Paulo, set-out. 2006.
Autor: Rodrigo Zambon <a href="http://www.pmplace.com.br/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">PMPlace</a>

A comunicação na equipe do projeto

Nos diversos projetos, as reuniões de nivelamento das informações acontecem com certa freqüência. Fisicamente, a equipe do projeto está reunida e apta a discutir os rumos a serem seguidos pelo projeto. Mas será que a comunicação é clara e consegue absorver o melhor de cada membro do time?

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Administradores | Conhecimento para Resultados

Pierre Schurmann, CEO da&nbsp;Nuvini&nbsp;que já investiu em mais de 700&nbsp;startups, revela como decisões C-level&nbsp;evoluíram de intuição para ciência — e por que a camada gerencial tradicional está se tornando obsoleta



Pierre Schurmann não é só mais um CEO falando sobre transformação digital. À frente da&nbsp;Nuvini&nbsp;que hoje tem 7 empresas no portfolio, ele viu de perto como a IA multiplicou por 7x a produtividade de desenvolvedores e reduziu ciclos de produto de 2 meses para 5 dias. Mais importante: ele testemunhou o desaparecimento silencioso da camada gerencial que apenas “controlava e subia informações” — e descobriu que isso não é uma crise, é uma evolução necessária.



Sua experiência prática como investidor lhe deu uma percepção única: a capacidade de identificar em minutos se um&nbsp;founder&nbsp;era de produto ou comercial pela forma como pensavam decisões estratégicas. Agora, com a democratização do conhecimento via IA, ele está redesenhando como líderes C-level&nbsp;tomam decisões — e como organizações inteiras precisam se reorganizar para sobreviver.



<h2 class="wp-block-heading">1. Decisões C-Level: O Tripé Que a IA Está Reconfigurando</h2>



Pergunta:&nbsp;O que diferencia uma boa decisão de C-level&nbsp;de uma decisão operacional qualquer?



Insight de Pierre Schurmann:&nbsp;“São três pilares: experiência, contexto e informação. Quando trouxemos um&nbsp;COO&nbsp;novo, ele trouxe&nbsp;playbooks&nbsp;completos para mesas estratégicas. Como investidor, comecei a identificar se o&nbsp;founder&nbsp;era, por exemplo, mais de&nbsp;comercial ou de produto só pela&nbsp;forma como falava. Mas aqui está o ponto: com a evolução da IA, o acesso a esse conhecimento está se democratizando. O que antes era exclusivo de quem viveu 20 anos em uma indústria, agora pode ser acessado com o uso correto da IA.”



A revolução aqui não é óbvia. Enquanto a maioria dos executivos usa IA para automatizar tarefas, Pierre está usando para comprimir décadas de experiência em semanas. O segundo pilar — contexto — exige uma análise mais profunda: uma decisão que impacta 2 anos não pode ser tratada como uma que impacta 5 anos. E o terceiro pilar, informação, é o que gera as questões situacionais que separam decisões medianas de decisões geniais.



O desafio estratégico: enquanto empresas como&nbsp;Amazon&nbsp;e Microsoft integraram IA em processos decisórios para acelerar análise de contexto e validar premissas em tempo real, a maioria dos C-levels&nbsp;ainda trata IA como ferramenta de eficiência, não como acelerador de inteligência estratégica. A diferença entre esses dois usos é literalmente a diferença entre sobreviver e liderar mercados.



<h2 class="wp-block-heading">2. Produtividade 7x: O Gap Cultural Que Ninguém Quer Admitir</h2>



Pergunta:&nbsp;Se a IA multiplica produtividade por 7x, por que tantas empresas ainda não conseguiram implementá-la de forma efetiva?



Insight de Pierre Schurmann:&nbsp;“É cultura do time. CEOs e&nbsp;CMOs&nbsp;têm vontade de trazer IA para dentro, mas minha experiência prática mostra que todos os programadores precisam usar IA — nossos ciclos de produto que eram de 2 meses foram para 5 dias em alguns casos. Um programador que mensalmente tinha um volume X, agora aumentou para 7x a entrega.&nbsp;Criamos um concurso interno para desenvolver produtos usando IA dentro das nossas empresas — tivemos 12 candidatos, 3 finalistas, e o vencedor aumentou 20% as receitas. Quem desenvolveu foi alguém do comercial junto com a tech. Não tem mais espaço para quem não usa IA, porque a pessoa tem que usar o máximo de ferramentas e entender mais frentes para seguir.”



O dado brutal aqui: 7x de produtividade não é melhoria incremental, é mudança de categoria. Mas a lição mais valiosa está no concurso interno: o vencedor não foi um desenvolvedor puro, foi alguém do comercial trabalhando com tech. Isso valida o que empresas como Netflix e&nbsp;Salesforce&nbsp;já descobriram: a próxima geração de inovação não vem de silos especializados, vem de profissionais híbridos que entendem múltiplas frentes.



O problema cultural é mais profundo do que resistência à mudança. É sobre redefinir o que significa ser produtivo. Quando um desenvolvedor passa de X para 7X, ele não está fazendo mais do mesmo — ele está operando em um nível cognitivo diferente, usando IA para expandir sua capacidade de resolver problemas complexos simultaneamente. E isso exige um nível de ambição e adaptabilidade que gerações anteriores simplesmente não precisaram desenvolver.



<h2 class="wp-block-heading">3. O Fim dos Gerentes Intermediários: Hierarquias Estão Colapsando</h2>



Pergunta:&nbsp;Se a IA está eliminando a necessidade de gerentes que “apenas controlam e sobem informações”, o que acontece com essas pessoas?



Insight de Pierre Schurmann:&nbsp;“As organizações estão ficando mais planas. As pessoas que estavam no meio — gerentes que apenas controlavam e subiam informações — estão caindo porque a IA faz isso agora. A pergunta que fazemos é: como conseguimos apoiar essas pessoas a evoluírem? Agora você vai ter mais tempo porque a IA te deixou mais produtivo, então nesse novo tempo, como você evolui? Até pela nova geração que tem mais ambição de crescer rápido.”



Esta é a mudança estrutural que a maioria dos C-levels&nbsp;está evitando encarar: a camada gerencial intermediária está se tornando obsoleta. Não porque as pessoas não sejam competentes, mas porque a função delas — controlar, consolidar e reportar informações — foi automatizada. Empresas como Google e&nbsp;Amazon&nbsp;já operam com hierarquias extremamente planas, onde decisões estratégicas fluem diretamente entre C-level&nbsp;e times de execução, mediadas por IA que processa informações em tempo real.



O desafio não é apenas tecnológico, é existencial para milhares de profissionais. Pierre não está sugerindo demissões em massa, mas uma requalificação urgente: gerentes intermediários precisam evoluir para estrategistas,&nbsp;coaches&nbsp;de alta performance ou especialistas técnicos profundos. A IA criou tempo livre — a questão é se esses profissionais vão usar esse tempo para subir de nível ou se tornar irrelevantes.



A nova geração entra no mercado com uma expectativa completamente diferente: eles querem crescer rápido, aprender rápido, impactar rápido. E organizações que mantêm estruturas hierárquicas lentas estão perdendo esses talentos para startups e empresas nativas digitais que operam como redes de alta performance, não pirâmides burocráticas.



<h2 class="wp-block-heading">A Revolução Silenciosa Que Está Mudando o Jogo</h2>



Enquanto a maioria das empresas debate “se” deve implementar IA, organizações como a&nbsp;Nuvini&nbsp;já estão colhendo resultados exponenciais: ciclos de produto 12x mais rápidos, produtividade 7x maior, 20% de aumento em receita gerado por competição interna de IA. Empresas da Fortune 500 como Microsoft,&nbsp;Amazon&nbsp;e&nbsp;Salesforce&nbsp;não estão apenas&nbsp;“usando” IA — elas estão sendo empresas redesenhadas por IA, com estruturas organizacionais, processos decisórios e modelos de liderança completamente reconfigurados.



A diferença entre quem está vencendo e quem está apenas sobrevivendo não está na tecnologia adotada, mas na coragem de redesenhar estruturas de poder. Pierre está usando metodologias estruturadas (OKRs, frameworks de gestão ágil) não apenas para definir objetivos, mas para criar uma cultura onde a obsolescência de funções tradicionais é vista como oportunidade, não ameaça.



O alerta que a maioria está ignorando: gerentes intermediários não vão desaparecer amanhã, mas vão se tornar progressivamente irrelevantes. E quando uma função se torna irrelevante, ela não é aposentada gentilmente — ela é cortada brutalmente durante a próxima rodada de reestruturação. A janela para evolução está aberta agora, mas não vai ficar aberta por muito tempo.



<h2 class="wp-block-heading">A Pergunta Que Vai Tirar Seu Sono</h2>



Sua organização está usando IA para se tornar mais rápida ou está usando IA para se tornar fundamentalmente diferente?

A IA está matando gerentes intermediários - e isso é o melhor que poderia acontecer

Comunidades corporativas dedicadas à responsabilidade em IA constituem-se como um agente transformador para levar os princípios éticos do papel para a prática


*Por Jen Medeiros
As comunidades corporativas estão se tornando espaços estratégicos e poderosos para o desenvolvimento responsável de inteligência artificial (IA), especialmente quando se trata de fairness, mitigação de vieses, explicabilidade e participação dos usuários. Em vez de tratar a ética em IA como uma camada superficial ou apenas uma obrigação de compliance, essas comunidades funcionam como palcos de diálogo, vigilância e governança contínua, permitindo que as organizações internalizem e operacionalizem valores éticos.
Primeiramente, é importante reconhecer que o uso responsável de IA dentro das corporações exige mais do que um conjunto de princípios escritos e muitas empresas já adotaram frameworks ou diretrizes para guiar seu trabalho com IA. No entanto, a simples existência de princípios não garante que eles sejam efetivamente aplicados nos sistemas de tomada de decisão, especialmente diante da complexidade técnica, das pressões de mercado e das dinâmicas organizacionais. A literatura sobre IA corporativa tem mostrado que estruturas formais de governança, como comitês de ética ou conselhos de revisão de algoritmos (“algorithm review boards”), podem desempenhar um papel decisivo para mediar essa lacuna entre teoria e prática.
Um estudo recente da Cornell University, investigou exatamente esses modelos: os “algorithm review boards” (ARBs) são grupos internos formados por membros técnicos e não técnicos, cujos papéis incluem revisar projetos de IA, avaliar riscos éticos e definir critérios claros de sucesso para iniciativas de IA responsável.Esses comitês têm mostrado ser uma das abordagens mais eficazes para institucionalizar a governança de IA, sobretudo quando há apoio de lideranças e integração com outras práticas já existentes na empresa, algo fundamental para que tais comunidades corporativas gerem impacto.
É nesse ponto que as comunidades dentro das empresas, ou entre empresas, se tornam fundamentais. Elas proporcionam uma articulação mais rica entre diferentes stakeholders, desenvolvedores, gerentes, equipes de ética, compliance, usuários finais, e permitem que haja trocas constantes sobre temas como justiça algorítmica (“fairness”), explicabilidade (XAI), auditoria de viés e participação. Essas comunidades podem surgir formalmente, por exemplo, na forma de comitês de ética de IA ou conselhos de governança, ou informalmente, como grupos de prática (communities of practice) dedicados a discutir dilemas éticos, compartilhar casos de uso ou auditar modelos.
As vantagens de ter essas comunidades são múltiplas. Elas funcionam como mecanismos de aprendizagem organizacional: erros, riscos ou falhas detectados em um projeto podem ser compartilhados com outros times para evitar repetição. Também propiciam uma cultura de responsabilidade: quando colaboradores se sentem parte de um grupo dedicado à ética, há maior senso de legitimidade e de propriedade sobre as práticas de IA responsável.
A literatura acadêmica aponta também para os desafios dessas iniciativas. Um trabalho clássico, por exemplo, investiga como a cultura organizacional e a estrutura da empresa influenciam a eficácia de iniciativas de IA responsável.Segundo esse estudo, mesmo com boas intenções, muitas empresas enfrentam tensões entre experimentação ágil de produto e processos regulatórios mais lentos; entre métricas de negócio (como KPIs de lucro) e métricas éticas difíceis de quantificar; e entre equipes técnicas e éticas, quando falta alinhamento institucional. Há também risco de “engenheiros de ética” assumirem riscos pessoais elevados para defender práticas mais responsáveis, especialmente se não houver apoio estrutural ou recompensas formais para esse trabalho.
No contexto organizacional, a justiça em IA (fairness) é profundamente ligada à teoria da justiça organizacional. Para que sistemas de IA que gerenciam funcionários sejam justos, é preciso considerar diferentes tipos de justiça: distributiva (como são distribuídos benefícios ou encargos), processual (como são os processos de decisão) e interacional (a forma como as pessoas são tratadas). Isso significa que essas comunidades devem dialogar com gestores de pessoas, recursos humanos e líderes organizacionais, para garantir que o design e a governança das ferramentas de IA sejam alinhados com valores organizacionais mais amplos.
Por fim, a participação dos usuários e a explicabilidade são pontos cruciais. Comunidades podem promover formas de engajamento dos usuários nos projetos de IA: workshops, painéis consultivos, mecanismos de feedback ou auditoria. Esses espaços possibilitam que a explicabilidade deixe os modelos em linguagem acessível, incorpore a visão dos usuários quanto ao que é justo e compreensível, e adapte os sistemas em resposta ao feedback. 
Em suma, comunidades corporativas dedicadas à responsabilidade em IA constituem-se como um agente transformador para levar os princípios éticos do papel para a prática. Elas funcionam como instâncias de governança, de aprendizagem e de participação, alinhando valores de fairness, explicabilidade e reparação de viés com a cultura organizacional e os interesses dos diversos stakeholders. Para que seu potencial seja plenamente realizado, entretanto, é essencial que essas comunidades sejam institucionalizadas com legitimidade, recursos e apoio da liderança, e que sejam capazes de dialogar com as estruturas de poder e os processos de negócio da empresa. 
 
*Jen Medeiros é CEO da comuh, empresa especializada na gestão de comunidades e ecossistemas de negócios. Palestrante e especialista na criação e gestão estratégica de comunidades com 15 anos de experiência. Criadora e host do Community Playbook, um Podcast de aplicações reais, atuais e futuras de estratégia de comunidades. É professora da Descola e da Escola Britânica de Artes Criativas e Diretora do CMX Connect São Paulo, uma instituição internacional que promove o desenvolvimento da indústria de comunidades. Top 3 do prêmio Community Industry Awards 2024 como melhor profissional de comunidades B2B, e fellow no programa On Deck Community Builders.

Comunidades corporativas como palco para desenvolvimento responsável de IA

O mercado é impiedoso com quem é lento. Não adianta ter o melhor produto se a estratégia financeira for falha


 
Por Thiago Brasil | FP&amp;A, Controladoria e Estratégia | Coluna de Estreia
Para inaugurar este espaço no Administradores, escolhi não falar de planilhas, mas de sobrevivência. No mundo dos negócios, assim como na Fórmula 1, ter o melhor "carro" (produto) já não garante a vitória se a estratégia de corrida for amadora.
Estamos assistindo agora, nesta reta final de temporada, à busca implacável de Max Verstappen pelo título. O que diferencia o holandês e a Red Bull nas últimas vitórias não é apenas a potência do motor, muitas vezes a concorrência até tem um carro mais rápido em volta lançada. O diferencial é a leitura de cenário. É saber a hora exata de atacar e a hora de gerenciar os pneus.
Enquanto a Red Bull recalcula a rota a cada volta, a maioria das empresas brasileiras ainda opera seus departamentos financeiros como se fossem equipes de 1980: esperando a corrida acabar para olhar a telemetria.
Se a sua empresa dirige olhando apenas para o retrovisor contábil, tenho uma má notícia: vocês vão bater no muro.
1. Telemetria é Passado, Estratégia é Futuro
Karen Berman, em "Financial Intelligence", nos lembra que a contabilidade é cheia de estimativas. Na F1, isso seria como discutir, na volta 50, se a curva feita na volta 10 foi perfeita. É irrelevante se começou a chover agora.
O novo profissional de FP&amp;A (Financial Planning &amp; Analysis) não perde tempo discutindo o centavo da conta de luz do mês passado. Ele foca no Pace (ritmo) da empresa.
O lucro líquido é o resultado da corrida, mas o Caixa é o Combustível. Se acabar, você para, não importa se você é o Verstappen ou um estreante. O analista moderno não apenas reporta que o combustível baixou; ele projeta quantas voltas ainda é possível dar naquele ritmo agressivo e chama o Pit Stop (captação ou corte de custos) antes da pane seca.
2. O Orçamento Estático é uma Estratégia Suicida
Ainda vejo gestores presos ao Orçamento Anual fixo, aprovado meses antes do ano começar. Na pista, isso equivale a decidir fazer uma parada única antes da largada e manter essa decisão mesmo quando entra um Safety Car ou o asfalto muda de temperatura.
Rigidez burra quebra negócios.
A resposta do FP&amp;A é o Rolling Forecast. É a capacidade de recalcular a rota a cada volta, exatamente como vemos nas estratégias que garantiram os pontos cruciais de Verstappen recentemente. O dólar subiu? O insumo encareceu? O estrategista de FP&amp;A chama o "Box, Box" imediatamente. Ajusta-se a meta, protege-se a margem. Quem segue o plano original cegamente termina na caixa de brita.
3. De Engenheiro de Dados a Engenheiro de Corrida
Peter Drucker dizia que "a melhor maneira de prever o futuro é criá-lo".
No passado, o Controller era o Scorekeeper (o cara que ficava na lateral anotando os tempos). Ele não falava com o piloto. Hoje, o mercado exige o Engenheiro de Corrida (o "Lambiase" no rádio do Verstappen).
É o Business Partner. Aquele que está no rádio com o CEO (o piloto) dizendo: "Se você forçar o ritmo de vendas agora, vamos estourar o capital de giro na Curva 4. Poupe pneus agora para atacar no final do trimestre."
Isso é inteligência de negócio. O resto é apenas preenchimento de tabela.
O Veredito desta Estreia
O mercado é impiedoso com quem é lento. Não adianta ter o melhor produto se a estratégia financeira for falha.
Sua empresa não precisa de mais gente para explicar por que perdeu a corrida no mês passado. Ela precisa de alguém no rádio, cantando a estratégia para vencer a próxima curva. A pergunta que deixo para iniciarmos nossa conversa por aqui é: o seu financeiro está pilotando com você ou apenas assistindo da arquibancada?
Sobre o autor: Thiago Brasil | Consultor na thg.finance e especialista em Controladoria e Estratégica. Focado em transformar dados em performance de negócio, possui vivência prática em reestruturação e varejo.

A comunicação na equipe do projeto

Rodrigo Zambon

Como se tornar um executivo fora de série, com Marília Fiuza | Café com ADM 474

Como se tornar um executivo fora de série, com Marília Fiuza | Café com ADM 474

Sobre o autor

Rodrigo Zambon

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