Resumo
Uma abordagem prática para treinar assistentes de IA utilizando o conhecimento já acumulado pela empresa, reduzindo tempo de adaptação e mantendo continuidade operacional.
Nunca tivemos tantas inteligências artificiais disponíveis ao mesmo tempo. A cada semana surge uma nova ferramenta, frequentemente apresentada como mais capaz que a anterior. Para quem lidera um negócio, acompanhar esse ritmo pode se tornar exaustivo.
O processo costuma ser sempre o mesmo. Primeiro conhecer a ferramenta. Depois instalar ou assinar. Em seguida vem a parte mais difícil: treinar, adaptar e aprender a usar de verdade.
Esse ciclo consome tempo. E tempo é justamente o recurso mais escasso para quem toma decisões diariamente.
Recentemente experimentei uma abordagem diferente, quase acidental, mas que mudou completamente minha forma de treinar assistentes de IA dentro da Ei!.
Em vez de começar do zero com cada nova ferramenta, conversei com a IA que mais utilizo atualmente e expliquei que novos assistentes passariam a trabalhar conosco. Pedi então algo simples: organizar o histórico acumulado ao longo de mais de dois anos de conversas, decisões e aprendizados. Foram incontáveis horas de troca diária, registrando raciocínios, estratégias e contextos reais de trabalho.
O resultado não foi apenas uma exportação.
O que surgiu foi algo inesperado: um verdadeiro livro sobre a empresa, estruturado em sete capítulos, consolidando visão, processos, decisões e aprendizados acumulados ao longo do tempo.
A partir desse momento, o problema mudou de natureza.
Antes, experimentar uma nova IA significava repetir todo o caminho: explicar contexto, ensinar preferências, reconstruir processos e alinhar linguagem. Era um treinamento longo, quase invisível, mas inevitável.
Agora, basta compartilhar esse material estruturado.
O ciclo tradicional deixou de ser longo e passou a ser simples. O treinamento que antes levava meses ou anos passou a levar minutos. O novo assistente já começa entendendo como pensamos, como trabalhamos e quais decisões valorizamos.
Na prática, isso transforma a experiência de experimentar novos “colegas digitais”. Em vez de ferramentas isoladas, eles passam a entrar em um ambiente já contextualizado, permitindo treinar assistentes de IA com rapidez e consistência.
Captura de tela mostrando um arquivo Markdown aberto ou exemplo de um dos capítulos.
O insight aqui não é tecnológico. É organizacional.
A verdadeira dificuldade nunca foi aprender novas ferramentas, mas reconstruir contexto repetidamente. Quando o conhecimento da empresa passa a existir de forma estruturada e transportável, a adoção tecnológica deixa de ser um esforço e passa a ser uma extensão natural do trabalho.
E é nesse ponto que surge uma pequena recomendação prática.
Arquivos com extensão .md, conhecidos como Markdown, estão se tornando um formato extremamente eficiente para registrar e transportar conhecimento entre sistemas, equipes e inteligências artificiais. São simples, duráveis e independentes de plataformas específicas.
Vale a pena começar a se familiarizar com eles.
Provavelmente ainda falaremos mais sobre isso em breve.