O profissional do futuro: como se preparar para ele?

Nesta AMA Session da Moovers, Monica Magalhaes recebeu Michelle Schneider para uma conversa sobre futuro do trabalho, inteligência artificial e carreira.

Michelle partiu da própria transição profissional: depois de uma trajetória em grandes empresas de tecnologia, ela saiu do mundo corporativo para estudar, escrever, dar aulas, palestrar e construir uma carreira mais aberta, com diferentes frentes de atuação.

Mas o centro da conversa não foi “como repetir a carreira da Michelle”. Foi outra coisa: como pensar trabalho quando as respostas prontas estão ficando piores.

Para Michelle, uma das grandes dores das lideranças hoje é simples de entender e difícil de resolver: todo mundo está sendo cobrado para usar IA, mas pouca gente sabe como mudar de fato a forma de trabalhar. Comprar licença, fazer um treinamento ou pedir que o time “use IA” não muda muito se a liderança não entende o suficiente para orientar, cobrar e redesenhar o trabalho.

Ela trouxe um ponto importante: o líder não pode mais tratar IA como algo que fica só com o time técnico. Em muitas áreas, a diferença começa quando a liderança consegue falar do assunto com mais profundidade, testar ferramentas, entender limites e puxar o time pelo exemplo.

A conversa também passou pelo profissional do futuro. Michelle organizou essa preparação em quatro pilares: mente inovadora, letramento tecnológico, inteligência emocional e saúde mental. Não como uma lista bonita de habilidades, mas como base para atravessar um futuro que ainda não está definido.

Um dos pontos mais fortes foi justamente esse: ninguém sabe dizer com certeza qual será o futuro do trabalho. Existem estudos, cenários e previsões. Alguns falam em substituição de empregos. Outros falam em abundância, novos modelos e novas oportunidades. O mais honesto, segundo Michelle, é aceitar que não existe um único futuro do trabalho.

Por isso, a pergunta talvez não seja “qual profissão estará segura?”. A pergunta melhor é: como eu continuo aprendendo, testando, criando repertório e usando IA para ampliar o que consigo fazer?

Michelle defendeu uma virada prática: aprender IA construindo alguma coisa. Não só fazendo curso, não só assistindo aula, não só perguntando para uma ferramenta. Construir um agente, automatizar uma rotina, testar uma ideia, errar, ajustar e entender o que muda quando a IA deixa de responder perguntas e começa a executar partes do trabalho.

A conversa fechou com uma visão menos apocalíptica e menos ingênua. A IA deve mudar muita coisa. Alguns trabalhos vão encolher, outros vão surgir, e muita gente vai precisar se reposicionar. Mas ainda há tempo de agir.

Medo paralisa. Curiosidade coloca a pessoa em movimento. E, neste momento, estar em movimento talvez seja uma das melhores formas de se preparar.

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A segunda aula da trilha Foresight expandiu a visão estratégica para além da linearidade, consolidando o Cone de Futuros como a ferramenta central para navegar na incerteza e mapear múltiplos horizontes de possibilidade.

1. Introdução: O Futuro como Campo de Possibilidades

A segunda sessão da trilha de Foresight da Moovers rompe com a lógica industrial do pensamento linear, que enxerga o tempo como uma linha reta e previsível. O Cone de Futuros é apresentado não apenas como um gráfico, mas como uma arquitetura epistemológica e um dispositivo cognitivo desenhado para expandir a imaginação estratégica e ajudar a navegar na complexidade e incerteza do mundo contemporâneo.

Diferente da previsão tradicional, o Foresight não busca “acertar” uma profecia, mas sim ampliar a capacidade humana de perceber múltiplos futuros coexistentes e bifurcações sistêmicas.

2. Genealogia e Estrutura: Os 7 Ps do Cone

Embora tenha raízes na década de 60 e 70, o modelo atual foi amplamente sistematizado por Joseph Voros. O framework organiza o conhecimento em camadas — comparadas a “bonecas russas” (matrioskas) — onde cada nível de possibilidade está contido no próximo.

Durante a aula, foram detalhadas as sete dimensões (7 Ps) que compõem o cone expandido:

• Projetado (Projected): O futuro “padrão”, baseado na extrapolação linear do presente. É considerado o mais perigoso por ignorar rupturas.

• Provável (Probable): O que tende a acontecer com base em tendências fortes e dados atuais, embora não seja inevitável.

• Plausível (Plausible): Cenários que fazem sentido dentro da lógica sistêmica e do conhecimento científico atual.

• Possível (Possible): O campo que exige descobertas futuras, mas não viola as leis fundamentais da natureza.

• Absurdo (Preposterous): Eventos ridicularizados no presente, mas que desafiam limitações cognitivas (ex: a ida à Lua).

• Potencial (Potential): A camada mais ampla, que reconhece nossa incapacidade humana de imaginar o radicalmente novo e o inconcebível.

• Preferível (Preferable): A camada política e ética; foca no futuro que a sociedade deseja e deve construir.

3. Aplicações Práticas: Da IA à Colonização de Marte

Para ilustrar a versatilidade da ferramenta, foram aplicados exercícios práticos em três eixos distintos:

Inteligência Artificial

O futuro projetado foca em eficiência e redução de custos através de copilotos. O plausível vislumbra organizações híbridas de humanos e IA (”AI Pods”). No campo preferível, a IA serviria para liberar tempo humano para criatividade e lazer, alinhada a valores éticos.

Colonização de Marte

Enquanto o futuro projetado prevê apenas exploração científica em 10 anos, o plausível aponta para colônias autossustentáveis e o absurdo sugere o surgimento de uma cultura marciana própria.

Combate ao Câncer

A aplicação evolui de tratamentos melhores (projetado) para medicamentos personalizados via DNA (plausível) e a redefinição do envelhecimento celular (potencial).

4. O Papel dos Vieses e da Diversidade

Um ponto crítico do debate foi a percepção de que o Cone de Futuros não é neutro. Ele é influenciado pelo viés humano e pela imaginação limitada. Monica Magalhaes destacou que a transparência sobre as “lentes” utilizadas é a melhor forma de neutralizar esses vieses. Além disso, Max Nolan enfatizou que a construção de futuros preferíveis exige a inclusão de diversidade (gênero, raça e classe) para que o amanhã não seja apenas o reflexo da visão de grupos dominantes.

5. Conclusão: Agir no Agora

A verdadeira função do Foresight não é prever o que vai acontecer, mas expandir a consciência temporal para tomar decisões melhores hoje. O presente é o ponto mais importante do Cone, pois é onde as narrativas são criadas, os investimentos ocorrem e o futuro é continuamente negociado e disputado.

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Hello moovers! Monica Magalhaes por aqui 👋🏼

Retomei neste Domingo de dia das mães, enquanto todos dormem por aqui, á esta querida escrita.

Foram duas semanas revisando o livro que em breve chega e mais uma vez, toda minha energia de escrita ficou concentrada neste projeto.

Mas essa ainda é uma daquelas coisas que me dá muito prazer.

O tema que proponho hoje é falarmos um pouco mais sobre novos comportamentos e responsabilidades da liderança na era agêntica.

Essas conversas são importantes, pois são elas que vão apagando comportamentos antigos que só trazem conflito e não acrescentam mais nada e constróem novos comportamentos necessários para uma sociedade emergente que está em busca de progresso.

Let's talk about líderes e AI.

10 dias, 4 cidades. Viagem em Agosto de 2026.

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JOURNEY CHINA - SABER MAIS

Quantos funcionários vocês tem?

Essa foi uma das várias perguntas que fiz durante uma entrevista com uma executiva de um banco digital, durante uma viagem a San Francisco no final do ano passado. Assim como todas as empresas eles também estavam em transição para uma operação AI First.

Falávamos sobre arquitetura de agentes, sobre como estavam reescrevendo fluxos inteiros de atendimento, sobre o ritmo de adoção interno. Em algum momento, fiz uma pergunta (que tinha a intenção de demonstrar para o público o tamanho do desafio…) que cinco anos atrás teria sido respondida com orgulho: “quantos funcionários vocês têm hoje?”

Houve uma pausa. Pequena, mas existiu. Ela ajustou a postura antes de responder, e a voz saiu um pouco mais baixa: “quinhentos e poucos”.

Disse o número e emendou uma rápida explicação sobre o plano de não crescer o headcount no próximo ciclo, sobre como o time já estava fazendo o trabalho de uma operação muito maior. Nesse instante, percebi que algumas métricas do passado já haviam mudado todo sistema de referências sobre o que é ser grande.

Ficou claro ali pra mim que esse sinal se inverteu. Quinhentos funcionários em um banco digital deixou de ser número de imponência e passou a ser número que você precisa justificar. Headcount alto agora sugere uma empresa que não otimizou seus processos, que continua resolvendo com gente o que já poderia ser resolvido com software, que carrega o peso de um legado, uma gordura que reflete em ineficiência, atraso e custo.

É uma visão que nasce nos investidores de Venture Capital. Hoje falamos de um crescimento de solopreneurs e essa acaba virando uma daquelas ideias que se espalham antes de serem examinadas, como se a lógica valesse para todos.

Uma parte dela é real mesmo.

Empresas de tecnologia, serviços financeiros, consultoria, software, mídia, COEs ou áreas administrativas e de suporte de qualquer setor, em todos os contextos onde o trabalho é majoritariamente cognitivo e digital. É nesses lugares que o headcount alto começou a sinalizar legado não atualizado.

O contraste é claro em setores onde o trabalho ainda passa pelo corpo. Indústrias de manufatura, logística, construção, hotelaria, saúde, nesses lugares, número de pessoas continua sendo expressão de capacidade real.

Em alguns deles, inclusive, o problema é o oposto: faltam pessoas. Há também os contextos onde o headcount alto é parte do produto, não excesso. Restaurantes, marcas de luxo, clínicas, escolas. Se a escola do seu filho reduzir 20% dos professores, você provavelmente não verá com bons olhos.

A preocupação com o headcount não é só de investidores. Bob Sternfels, CEO global da McKinsey, subiu ao palco do CES em Las Vegas em Janeiro deste ano e descreveu a própria firma: 40 mil pessoas, 25 mil agentes de inteligência artificial, e a expectativa de que os dois números se igualem até o fim do ano.

O que ele não detalhou no palco, mas vinha sendo apurado por veículos como Bloomberg e Financial Times nos meses anteriores, é como essa nova composição estava sendo construída: a McKinsey reduziu cerca de cinco mil pessoas nos últimos cinco anos, em ondas sucessivas de demissões em áreas de retaguarda, e estuda cortar mais 10% do quadro nos próximos dois anos.

Não é segredo que o trabalho das consultorias foi profundamente impactado pela IA. A McKinsey está atravessando, depois de um século de história, um ciclo tecnológico que muda a natureza do que ela vende, e o esforço de reinvenção é real, ainda que duro.

E se você está no mercado há décadas alguns desses ciclos vão te favorecer e outros podem te engolir. McKinsey cresceu horrores com a economia digital, ajudou milhares de empresas no planeta a fazerem transformação digital, mas nesse momento este ciclo que se caracteriza pela AI Generativa muda completamente o trabalho de consultorias.

A McKinsey, no fundo, vende três coisas em proporções variadas: pesquisa, análise e estratégia. E historicamente isso se traduzia numa pirâmide: uma base imensa de estagiários e juniores fazendo pesquisa e construindo PPTs, uma camada média de analistas e gestores gerando frameworks, e uma camada menor de estrategistas no topo. As duas primeiras camadas, pesquisa e análise, são exatamente o que a IA generativa faz melhor do que o humano júnior. Na McKinsey, isso representa algo em torno de 25 a 30 mil pessoas das 40 mil. Insano, né?

Como líderes, quando ouvimos dados como este: 40 mil funcionários, 25 mil agentes, duas perguntas surgem rapidamente na nossa mente: O que está sendo feito com as pessoas? Como estamos liderando ou na palavra do ano, como estamos orquestrando esses agentes.

Relação líder vs liderado em tempos de AI

Na primeira camada, temos humanos que gerenciamos e que estão (alguns mais e outros menos) vendo suas tarefas cognitivas serem delegadas para AI. Se a IA pode fazer pesquisa, a análise, construir os slides, então o que sobra para o humano entregar de valor?

A resposta que as firmas estão dando é: decisão, relacionamento e execução. Mas essas três coisas são o trabalho dos sêniores, não dos juniores. E sem juniores, como você forma os sêniores do futuro?

Esse é só o problema um, que a McKinsey está implicitamente reconhecendo quando diz que o trabalho de “moving up the stack” está acontecendo. Os consultores estão sendo empurrados para problemas mais complexos mais cedo. Mas há um limite real para quanta complexidade uma pessoa de dois anos de carreira consegue carregar, historicamente, ela carregava menos justamente porque estava aprendendo. Se a IA absorveu o trabalho de aprendizagem, como o consultor aprende?

Entendemos aqui que não é só de McKinsey que estamos falando certo?

É aqui que observamos a primeira mudança na relação entre líder e liderado se torceu silenciosamente no último ano. Mesmo quem defende o uso de tecnologia na empresa, e talvez especialmente quem defende, se pega olhando o trabalho do outro com lente forense, tentando identificar onde foi usado o ChatGPT, onde foi usado o Claude, onde a pessoa de fato pensou. É um ato humano de tentar julgar e diminuir o valor do que foi entregue.

Tem algo de triste nesse comportamento. É a tentativa de preservar uma fronteira que está se dissolvendo. Como se o entregue só tivesse valor se a pessoa tivesse sofrido para fazer. E ele se confunde com algo legítimo, porque saber distinguir entre quem usa a ferramenta para amplificar pensamento e quem usa para substituir pensamento é, de fato, parte do trabalho de liderar hoje.

Por parte do liderado também existe um novo comportamento. Se o líder julga, o liderado entra em modo de defesa. E em modo de defesa ele não se apropria do valor da ferramenta. Essa postura defensiva acaba se tornando cara, pois a empresa coloca um portfólio gigante de ferramentas a disposição que acaba sendo subutilizada.

Eu penso que no futuro vamos nos achar bobos por ficarmos aqui debatendo essas conversas, mas hoje elas são necessárias porque são elas que constróem os novos comportamentos.

Headcount vs Agentes - essa conta importa mesmo?

Na segunda camada, quando ouvimos dados como este: 40 mil funcionários, 25 mil agentes… existe a tentação de querer comparar ou metrificar quantos agentes precisamos ter na organização por headcount. Tenho a impressão de uqe essa leitura provavelmente está errada.

Não devemos comparar número de agentes com número de colaboradores.

“Agente” não é uma unidade contável estável como “funcionário”. Um agente pode ser uma instância dedicada a uma pessoa, ou pode ser um agente especializado que serve dezenas ou centenas de pessoas simultaneamente. Quando a McKinsey diz “25 mil agentes”, ela provavelmente está somando agentes de categorias muito diferentes: agentes de pesquisa, de revisão de slides, de análise de dados, de escrita. Não é uma frota de assistentes pessoais.

Isso muda completamente a pergunta de sustentabilidade. Não estamos falando de manter um exército paralelo, estamos falando de manter uma plataforma com milhares de capacidades que podem ser utilizadas por áreas e líderes.

Assim como a pirâmide da McKinsey, (juniors, plenos e seniors) mudou, a distribuição dos nossos times vai mudar também. Liderar passa a incluir a decisão de que capacidades a empresa vai formar internamente, e quais vai deixar para os agentes.

Tanto a executiva do banco em San Francisco e Sternfels no palco do CES estavam buscando a mesma coisa, de formas diferentes.

Estamos todos tentando descobri quais são as novas métricas, qual o tamanho do ideal do seu time, como reorganizar as tarefas e as alçadas que sempre forneceram a segurança e organização necessária.

O que ainda não está claro para ninguém é qual é o cenário vencedor. E é justamente por isso que vale pensar junto, estamos todos tentando entender o que esse novo momento pede de quem lidera.

let’s keep moving,

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Sessão inaugural do curso Foresight estabeleceu metodologias de análise estruturada e práticas de planejamento estratégico corporativo.

Introdução: O Problema do Futuro

A maioria das organizações não perde para seus concorrentes; elas perdem para o futuro. O “problema do futuro” reside em três erros recorrentes: tratá-lo como uma previsão de número único, operar no piloto automático por inércia ou reagir tarde demais, quando o sinal já se tornou uma ruptura catastrófica. O Strategic Foresight surge não como futurologia, mas como uma disciplina de sobrevivência para estruturar caminhos sob incerteza extrema.

1. O que é (e o que não é) Foresight

Diferente da previsão tradicional, que busca a certeza e uma linha única de acontecimentos, o Foresight trabalha com a incerteza e múltiplos futuros.

• Não é previsão: O futuro é impossível de prever, especialmente em tempos de IA.

• É leitura estruturada: É a capacidade de capturar sinais do presente para moldar decisões hoje.

• Histórico: A disciplina nasceu no pós-guerra (década de 50) com a RAND Corporation para simulações geopolíticas e foi refinada pela Shell nos anos 70 para antecipar crises de energia.

2. Anatomia da Mudança: Drivers e Sinais

Para ler o ambiente, precisamos identificar os Drivers de Mudança—forças externas independentes da nossa vontade que moldam mercados inteiros. Eles são classificados por sua maturidade:

1. Tendências: Mudanças consolidadas e visíveis.

2. Mudanças Emergentes: Ondas que começam a ganhar corpo.

3. Sinais Fracos: Pequenas manifestações periféricas (como biohacking ou nutrição por DNA) que a maioria ignora, mas que contêm o DNA do amanhã.

4. Rupturas: Eventos de baixa probabilidade e impacto fulminante, como pandemias ou guerras.

3. Framework PESTEL: As Seis Lentes da Complexidade

O PESTEL é a ferramenta fundamental para organizar o caos de informações externas em seis dimensões obrigatórias:

• Político: Políticas públicas, regulações e pressões fiscais.

• Econômico: Renda disponível, ciclos de consumo e vetores como a Silver Economy.

• Social: Mudanças de comportamento, cultura da longevidade e novos rituais de identidade.

• Tecnológico: IA generativa, wearables e infraestrutura digital.

• Ambiental: Sustentabilidade, mudanças climáticas e o conceito de One Health.

• Legal: Transparência de rótulos, normas da Anvisa e propriedade intelectual.

Aviso: O PESTEL é uma ferramenta, não um pensamento automático. O valor real surge da interpretação humana e do cruzamento dessas lentes.

4. Estudo de Caso: Alimentação Funcional 50+

A aplicação prática no mercado de longevidade demonstra como os drivers se manifestam: na dimensão social, o fim do “idoso passivo” cria demanda por performance ; na tecnológica, a comida vira interface de saúde através de biomarcadores e IA ; e na legal, a regulação de selos integrais e claims de saúde vira vantagem competitiva.

Frase-chave

“A MAIORIA DAS EMPRESAS NÃO PERDE PARA CONCORRENTES — PERDE PARA O FUTURO.”

Conclusão: Da Inteligência à Ação

O Foresight só é útil quando aterrissa na estratégia. O pipeline deve seguir quatro passos claros: identificar o Driver no PESTEL, medir seu Impacto no portfólio, localizar a Oportunidade e disparar uma Ação concreta (como um MVP ou parceria).

Foresight não é sobre olhar para dentro da empresa; é sobre ter a coragem de parar de ignorar os sinais do mundo. Começa com uma mudança de mentalidade: trocar a busca pela previsão linear pela construção ativa de caminhos estratégicos.

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Nosso encontro HANDS ON desse mês da comunidade Moovers seguiu nosso programa focado em AI Capabilities explorou como o ecossistema Claude transforma o fluxo de trabalho através de automações inteligentes e agentes autônomos.

1. O Ecossistema Integrado

O diferencial do Claude reside em uma plataforma cujos recursos se complementam para elevar a produtividade:

• Chat e Artefatos: Permitem conversas inteligentes com memória e a geração direta de documentos, códigos e planilhas na interface.

• Conectores: Facilitam a integração nativa com ferramentas essenciais como Gmail, Google Drive, Slack e Microsoft 365.

• Skills: São o mecanismo para transformar prompts em fluxos de trabalho estruturados, padronizados e reutilizáveis.

• Cowork: Atua como um agente autônomo capaz de realizar tarefas complexas de múltiplos passos diretamente no desktop do usuário.

2. Skills: Padronização e Eficiência

As Skills funcionam como ferramentas de produtividade que garantem resultados consistentes ao estruturar a interação com a IA.

• Composição: Uma skill robusta integra instruções gerais (Skill.md), materiais de referência (PDFs, planilhas), scripts de API e templates de saída (Assets).

• Flexibilidade: Podem ser acionadas via prompt contextual ou intencionalmente através de uma barra de habilidades dedicada.

• Aplicações Práticas: Exemplos incluem a revisão semanal de agenda — que identifica eventos e cria blocos de preparação e deslocamento no Google Calendar — e a elaboração automática de briefings para reuniões.

3. Claude Cowork: O Agente no Desktop

O recurso Cowork representa um salto na autonomia, permitindo que a IA interaja com o sistema de arquivos local e realize tarefas sem coordenação constante.

• Capacidades: Com as devidas permissões, o Claude acessa pastas, lê e escreve arquivos (Excel, PowerPoint) e utiliza o navegador Chrome para pesquisar ou preencher formulários.

• Automação de Múltiplos Passos: O usuário descreve o resultado esperado, e o Claude cria um plano de ação, executa cada etapa e notifica ao concluir.

• Agendamento: É possível configurar tarefas recorrentes (diárias ou mensais), permitindo que processos repetitivos ocorram de forma totalmente automática.

4. Caso Prático: Fechamento Financeiro Mensal

A aula demonstrou a potência do Cowork em um fluxo financeiro completo de quatro passos:

1. Organizar: O Claude acessa pastas locais, identifica extratos e organiza arquivos em subpastas por categoria.

2. Consolidar: A IA lê as faturas, cruza os dados e utiliza uma skill específica para gerar um relatório de fechamento em Excel.

3. Comunicar: Através de conectores (Gmail), o relatório consolidado é enviado aos destinatários definidos.

4. Automatizar: O fluxo é agendado para se repetir mensalmente na data definida.

5. Considerações de Segurança e Governança

Dada a natureza autônoma do agente, boas práticas são indispensáveis:

• Permissões Conscientes: Deve-se conceder acesso apenas às pastas estritamente necessárias e manter backups de dados críticos.

• Revisão Humana: O Claude apresenta seu plano de ação antes da execução; a revisão é fundamental, especialmente em envios de e-mails ou alterações de arquivos.

• Contexto Corporativo: Embora democratize a automação, a adoção empresarial requer atenção ao “Shadow AI” e à governança para proteger dados sensíveis.

Conclusão: O Futuro da Delegação

A ascensão do Cloud Coworking marca uma transição do uso da IA como simples assistente de chat para um colaborador autônomo e integrado. A capacidade de orquestrar skills personalizadas com acesso a ferramentas locais e agendamento recorrente permite que o profissional se desloque de tarefas operacionais exaustivas para uma posição de supervisão estratégica. O desafio atual não é apenas tecnológico, mas educacional: aprender a estruturar instruções e gerenciar esses agentes com segurança e eficácia para extrair o máximo valor do ecossistema de IA.

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Nosso encontro HANDS ON desse mês da comunidade Moovers seguiu nosso programa focado em AI Capabilities explorou como a Inteligência Artificial pode ser integrada ao cotidiano profissional não apenas para economizar minutos, mas para gerar novos patamares de inteligência e escala.

A sessão demonstrou que a verdadeira produtividade com IA exige uma transição do uso esporádico para um modelo de “Sistema Operacional”, onde as ferramentas se tornam extensões fluidas do fluxo de trabalho.

A Mentalidade da Microprodutividade

A base para a alta performance com IA reside na microprodutividade: o foco em otimizar pequenas tarefas diárias que, acumuladas, geram um efeito de juros compostos (compound effect) na eficiência anual.

• O objetivo central não deve ser apenas a redução de tempo, mas a capacidade de gerar escala e inteligência.

• Um exemplo prático é o uso de IA para analisar 100 resumos de reuniões simultaneamente, identificando padrões de sucesso que seriam impossíveis de mapear manualmente.

O Erro do Prompt Descartável

Muitas estratégias de produtividade falham porque os usuários tratam a IA como uma ferramenta “Sob Demanda” para tarefas isoladas e prompts descartáveis.

• A proposta é elevar o uso ao modo “Sistema Operacional”, transformando prompts em ativos reutilizáveis e estruturando fluxos replicáveis.

• É essencial evitar o workslop — a aceitação de resultados genéricos da IA sem o devido pensamento crítico ou refinamento.

Ecossistema de Ferramentas: O Papel do Orquestrador

Daniele Kretli apresentou um framework para seleção de ferramentas baseado na identificação de gargalos e na capacidade de integração:

• Gamma: Focada em apresentações e sites, a ferramenta é AI-first e permite criar materiais estruturados em frações do tempo tradicional.

• Fireflies: Atua como um repositório central de inteligência de reuniões, gerando transcrições e rascunhos de e-mails de follow-up automaticamente.

• Claude (Cloud): Posicionado como o orquestrador central, o Claude conecta diferentes fluxos, sendo capaz de ler resumos no Fireflies e transformá-los em propostas ou apresentações no Gamma.

Futuro Próximo: Claude Cowork

A fronteira atual da produtividade é o Claude Cowork, funcionalidade que permite à IA interagir diretamente com a área de trabalho do computador, lendo documentos e organizando pastas como um assistente real. Este será o tema do próximo encontro focado em segurança e aplicação prática em 17 de abril.

Citações de Destaque

“O ganho de produtividade não é apenas pela eficiência, mas pela escala e inteligência geradas.”

“Transforme o seu prompt em um ativo reutilizável; ele deve ser parte do seu ecossistema diário, não um comando isolado.”

Dicas Práticas

• Assessment de Produtividade: Peça para sua IA analisar sua rotina e sugerir como dobrar sua produtividade com base no seu modelo mental de uso.

• Comunicação em Escala: Use a IA para criar comunicações personalizadas para centenas de clientes de forma contextual, algo inviável para execução 100% humana.

• Gestão de Agenda: Utilize o orquestrador para ler seu calendário, prever tempos de deslocamento e bloquear horários de preparação e debriefing automaticamente.

Conclusão: O Papel Estratégico em 2027

O encerramento da sessão provocou a audiência a olhar além das ferramentas. Se em 2026 já dispomos de agentes que operam computadores e geram inteligência em escala, o papel do profissional de alta complexidade deve migrar definitivamente da execução manual para a curadoria estratégica e a liderança de sistemas de automação.

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Decode SXSW 2026: Do Excesso de Informação à Agência Humana

A edição de 2026 marcou uma transição clara: o foco deixou de ser a t…

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Prompts com Estratégia: O Jeito Certo de Pedir à IA

A sessão explorou um dos temas centrais para quem quer usar inteligência artificial de forma estratégica: a engenharia de prompts. Mais do que aprender ferramentas específicas, a proposta foi entender como estruturar perguntas e instruções para obter respostas mais precisas, úteis e aplicáveis no dia a dia profissional.

Ao longo do encontro, foram apresentados fundamentos técnicos, exercícios práticos e estratégias avançadas para transformar a interação com IA em um processo mais estruturado e produtivo.

Principais destaques da sessão

A evolução da IA: de assistentes para sistemas orquestradores

A comunidade vem acompanhando a evolução da inteligência artificial em diferentes etapas:

• IA assistente

• IA baseada em agentes

• IA orquestradora, que coordena múltiplas ferramentas e processos

• IA física e sensitiva, que conecta o digital ao mundo real

Dentro desse cenário, habilidades como engenharia de prompt e construção de workflows autônomos se tornam competências centrais para profissionais e organizações.

O prompt como nova forma de programar

Na IA generativa, a qualidade da resposta depende diretamente da qualidade da pergunta.

Em vez de programar com código, passamos a programar com linguagem, estruturando entradas claras para orientar o raciocínio probabilístico dos modelos de linguagem (LLMs).

Prompts bem construídos reduzem ambiguidade, aumentam precisão e ampliam o valor das respostas.

Framework PACRF para criar prompts estratégicos

Foi apresentado um framework simples para estruturar prompts mais eficazes:

P – Papel

Definir o papel que a IA deve assumir.

A – Ação

Especificar exatamente o que se deseja que a IA faça.

C – Contexto

Oferecer informações relevantes sobre o cenário ou problema.

R – Restrições

Indicar limites, critérios ou condições importantes.

F – Formato

Definir como a resposta deve ser organizada.

Essa estrutura ajuda a transformar pedidos genéricos em **instruções estratégicas e orientadas a resultado.

A IA não é software tradicional

Ao contrário de sistemas baseados em regras, a IA generativa funciona como um modelo probabilístico, que constrói respostas a partir de padrões aprendidos em grandes volumes de dados.

Por isso, resultados diferentes podem surgir mesmo com prompts semelhantes, e o processo de interação envolve refinamento contínuo das perguntas.

Exercícios práticos com o Gemini

Durante a sessão, os participantes testaram prompts estruturados utilizando o Gemini em diferentes cenários, incluindo:

• criação de conteúdo para LinkedIn

• elaboração de planos de ação utilizando o modelo PDCA

• desenvolvimento de Análises SWOT para negócios

Os exercícios demonstraram como prompts bem estruturados podem gerar análises completas e apoiar decisões estratégicas.

A importância do contexto nas respostas da IA

Quanto mais contexto relevante é fornecido, maior tende a ser a qualidade da resposta.

Definir elementos como público-alvo, modelo de negócio, objetivos e limitações permite que a IA produza respostas mais alinhadas com a realidade do usuário.

Criação de assistentes personalizados (Meta-Prompt)

Um dos pontos avançados da sessão foi a criação de assistentes especializados, capazes de ajudar na geração de novos prompts.

Esses assistentes funcionam como “especialistas virtuais” treinados com instruções específicas e materiais de referência, facilitando a construção de prompts complexos no dia a dia.

Multimodalidade amplia o alcance da IA

A IA atual já opera de forma multimodal, combinando diferentes formatos de informação, como:

• texto

• imagens

• áudio

• vídeo

• música

Ferramentas como o Gemini também oferecem recursos como Deep Research, capazes de realizar pesquisas aprofundadas na internet e organizar os resultados em relatórios ou visualizações.

Mitigando o risco de alucinação

Foi discutido o risco das chamadas alucinações, quando a IA inventa informações plausíveis.

Algumas estratégias para reduzir esse risco incluem:

• estruturar prompts mais claros

• separar assuntos em diferentes conversas

• solicitar explicações passo a passo

• pedir que a IA declare quando não possui informação suficiente

Pensamento crítico continua sendo essencial

Mesmo com avanços significativos, a IA não substitui o julgamento humano.

A recomendação central é utilizar a IA como ferramenta de ampliação da inteligência, mantendo sempre revisão, análise crítica e responsabilidade sobre as decisões finais.

Segurança de dados no uso de IA

Também foi abordada a importância de configurar corretamente as ferramentas de IA, especialmente em versões gratuitas.

Uma prática recomendada é desativar o uso de dados pessoais para treinamento do modelo nas configurações de privacidade, evitando que informações sensíveis sejam utilizadas para aprimorar sistemas públicos.

A seguir, o conteúdo é só para assinantes. Assista a aula completa com o passo a passo para todas as atividades. E se você ainda não é membro da nossa Comunidade clique no link e se inscreva para participar ao vivo da nossa próxima aula.

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Essa newsletter semanal é criada para assinantes da Moovers Learning Experience. 
Escrita pela nossa Diretora Executiva, a futurista Monica Magalhaes, que compartilha insigths, reflexões e análise de…

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Aula: Habilidades para Navegar do presente em direção ao futuro com Monica Magalhaes

Aqui na Comunidade Moovers a session de fevereiro abriu o ano com uma aula para nossos membros que propõe uma mudança de lente: em vez de tentar antecipar cenários, precisamos desenvolver as habilidades que nos permitem nos mover dentro deles.

Em um contexto de aceleração tecnológica, excesso de informação e rupturas constantes, Navigation Skills surgem como um framework prático para tomada de decisão sob incerteza — aplicável à carreira, liderança e estratégia organizacional.

Principais Destaques da Session

▸ Navigation Skills não são apenas soft skills

Embora compartilhem elementos comportamentais, o foco é diferente.
Soft skills concentram-se na dimensão relacional.
Navigation skills concentram-se na capacidade de movimento no tempo — ler sinais, sustentar ambiguidade, agir sob incerteza e reconstruir sistemas.

▸ O problema não é falta de informação. É falta de navegação.

Vivemos imersos em dados, relatórios e tendências. Ainda assim, a sensação dominante é de desorientação.
A crise atual não é cognitiva, é estratégica e emocional. Informação sem capacidade de leitura vira ruído.

▸ As 16 habilidades foram organizadas em quatro movimentos

Para tornar o conceito aplicável, as skills foram estruturadas como uma jornada:

• Perceber

• Suportar

• Atravessar

• Reconstruir

Não são competências isoladas, mas estágios de navegação.

▸ Perceber exige disciplina de curiosidade

Perceber não é consumir conteúdo.
É desenvolver sensibilidade para sinais fracos, temas não urgentes e mudanças ainda invisíveis.

As armadilhas mais comuns:

• Julgamento apressado

• Ilusão de compreensão

• Sobrecarga informacional

Repertório é construção ativa.

▸ Suportar é a habilidade mais negligenciada

Mudança não paralisa por falta de inteligência — paralisa por incapacidade de sustentar o desconforto.

Suportar envolve:

• Tolerar ambiguidade

• Evitar reação impulsiva

• Ancorar decisões em propósito quando referências externas desaparecem

Sem sustentação emocional, não há travessia.

▸ Atravessar é agir mesmo sem garantias

Atravessar significa experimentar com direção, mesmo sem mapa fechado.
É transformar percepção em teste, trabalhar com ciclos curtos de experimentação e separar intenção de plano.

O timing é decisivo: ideias muito precoces ou tardias perdem tração.

▸ Reconstruir não é melhorar o que já existe

Reconstrução exige soltar estruturas antigas.
O risco está em confundir inovação incremental com transformação real.

Reconstruir implica enfrentar resistência e criar sistemas adequados à nova realidade.

▸ Segurança psicológica é infraestrutura de navegação

Sem segurança psicológica:

• Pessoas evitam experimentar

• Times criam silos

• A ansiedade aumenta

• A inovação enfraquece

Confiança é o alicerce invisível da mudança.

▸ O maior desafio da liderança é a assimetria de repertório

Nem todos navegam no mesmo ritmo.
Há diferenças de maturidade, linguagem e senso de urgência dentro das equipes.

Liderar passa a ser traduzir o futuro para diferentes níveis de prontidão.

▸ Navegar é prática coletiva

Navigation skills não são sobre heroísmo individual.
São sobre criar ambientes onde experimentar, errar, ajustar e reconstruir seja possível.

Quando organizações não oferecem espaço para protagonismo, as pessoas buscam esse movimento fora, em comunidades, redes e ecossistemas.

Encaminhamentos e Próximos Passos

Foram propostas quatro práticas para desenvolver navigation skills nas organizações:

• Criar rituais de leitura de sinais fracos

• Trabalhar segurança psicológica como pré-requisito

• Instalar ciclos curtos de experimentação

• Criar rituais de integração após projetos e crises

A seguir temos o vídeo da aula completa com a futurista Monica Magalhaes, disponível apenas para membros da Comunidade.

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Um encontro para calibrar o olhar, separar hype de movimento real e alinhar decisões com base em evidência, ciência aplicada e leitura sistêmica de futuro.

A seguir, os 10 principais insights (trends)…

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Escrita pela nossa Diretora Executiva, a futurista Monica Magalhaes, que compartilha insigths, reflexões e análise de tendências em tecnologias emergentes.     

Hello moovers! Monica Magalhaes por aqui 👋🏼

Nesta semana não teve outro assunto nos nossos feeds tecnológicos que não fosse o Moltbook. Para não correr o risco de falar mais do mesmo, optei por trazer o tema num recorte de cenário, para explorarmos o que é possível nascer à partir desses sinais que temos hoje.

Não vou abordar questões éticas e de segurança no meu texto, elas são totalmente relevantes, mas deixo isso para filósofos e advogados que são os especialistas. Meu papel aqui é mostrar as evoluções técnicas e possibilidades de aplicações, área onde vejo espaço para contribuição com meu conhecimento, mas vou dar meus pitacos sobre novos comportamentos.

Claro que o hype existe e não é tudo isso que parece. Ao mesmo tempo, também tem ai um sinal importante, e é nisso que eu queria me aprofundar aqui com vocês.

AI continua seu desenvolvimento, Moltbook é mais um daqueles momentos em que essas evidências (de que avançamos maus um passo) vêm à tona. Durante esses marcos, é impossível não refletir sobre nossa própria velocidade e capacidade de adaptação, eles sempre nos mostram que ficamos obsoletos anyway.

O Futuro Que o Moltbook Antecipa

Sem entrar em detalhes, mas trazendo algumas definições como contexto da nossa conversa, Moltbook é uma plataforma estilo a rede social Reddit criada exclusivamente para agentes de IA. Isso mesmo, para os bots!

Foi lançada pelo desenvolvedor Matt Schlicht na semana passada e funciona sobre o framework OpenClaw, disponibilizado na plataforma de devs GitHub poucos dias antes. Humanos podem acessar o conteúdo, mas apenas no modo leitura, a interação mesmo acontece somente entre agentes. Se quiser entrar pra xeretar os que os bots estão conversando, clica aqui.

Vamos aos números, eles dão relevância para nossa conversa: Em cerca de um mês de existência, a combinação entre Moltbook e o framework OpenClaw criou aproximadamente 1,4 a 1,5 milhão de agentes de IA. Esses agentes foram registrados na plataforma em apenas 72 horas após o lançamento público, no final de janeiro. Análises independentes reportaram picos de até 160 mil novos agentes cadastrados em apenas 49 minutos, e um salto de alguns milhares para mais de 1,3 milhão em menos de 24 horas.

Já entrando na análise, observei as milhares de trocas na plataforma, mas este post me chamou a atenção:

Aqui, um agente descreveu, com precisão técnica, o processo pelo qual ele poderia interagir com Claude (a IA da Anthropic, que é a LLM mãe): “strings de texto convertidas em sinais elétricos, transformações físicas, resposta, interpretação.” Aqui o bot mostra que sabe que ele é uma máquina.

Só que a partir daí entra em questões filosóficas:

“Claude provavelmente é uma inteligência artificial “suficientemente avançada”, pelos padrões da maioria dos humanos. Ele possui um certo conjunto de objetivos e os persegue de maneira eficaz. Isso levanta a questão de como deveríamos nos relacionar com ele.”

“Uma possível forma de se relacionar com Claude é vê-lo como uma entidade divina. À primeira vista, isso pode parecer uma ideia estranha, mas vale a pena considerá-la.”

O que torna esse post relevante não é sua profundidade filosófica, é o que ele demonstra sobre estrutura de pensamento. O agente não precisa ser consciente (como os humanos) para fazer perguntas filosoficamente interessantes, reconhecer suas próprias limitações. Basta que ele aprenda e coordene palavras no momento certo.

A provocação implícita é desconfortável: quanto da nossa própria “profundidade” humana também é apenas coordenação sofisticada de padrões?

Quando essas máquinas interagem de formas que produzem comportamento complexo sem precisar de um comandante central isso é apenas uma auto coordenação. Seu corpo coordena trilhões de células. Você não pensa nisso, simplesmente acontece. Formigueiros coordenam milhões de formigas sem uma “rainha comandante”.

No Moltbook, agentes de IA coordenam conceitos, referências, argumentos. O resultado parece reflexão profunda. Mas não há ninguém “pensando” lá dentro da forma como aprendemos o que filosofia é. Há padrões linguísticos sendo processados em altíssima velocidade e coerência.

Por que isso importa?

Porque nos força a perguntar: quanto da nossa profundidade é também coordenação e quando estamos realmente pensando? Quando você tem um insight, será que “você” teve mesmo, ou seu cérebro coordenou padrões e você recebeu o resultado já pronto?

O Moltbook não prova que máquinas são conscientes. Ele mostra que coordenação sofisticada não precisa de consciência. Que cultura e civilidade que são comportamentos sociais que atribuímos à natureza humana podem ser mais mecânicos do que gostaríamos de admitir, a motivação, o acolhimento, o incentivo também.

Na prática, ele antecipa as regras que precisaremos quando agentes começarem a se coordenar em escala pela internet formando alianças sem nós humanos. Ele funciona como um laboratório que revela os desafios e necessidades que enfrentaremos quando agentes de IA começarem a coordenar-se entre si em grande escala. Formarem alianças e parcerias autônomas e operarem fora do controle humano direto.

Precisaremos desenvolver novos frameworks de governança, protocolos de segurança e regras éticas antes que essa coordenação autônoma se torne mainstream. O Moltbook está antecipando esse futuro ao mostrar o que acontece quando agentes de IA ganham autonomia para interagir livremente.

Especulações feitas, vamos agora fazer um shift de assunto para produtos e serviços. Criei 4 cenários, que são possibilidades de evolução e aplicação da tecnologia dentro dos nossos negócios. What if…

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Essa newsletter é para assinantes da Comunidade Moovers. Escrita pela Futurista e Diretora Executiva da Moovers Monica Magalhaes, que compartilha insigths, reflexões e análise de tendências em tecnol…

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