Da trilha ao assessment: como a Alice está desenvolvendo AI-fluency do time

Quando o CEO manda mensagem para toda a empresa dizendo que espera que todos usem IA como ferramenta de trabalho, duas coisas podem acontecer: o time finge que entendeu ou começa, de verdade, a aprender um novo jeito de trabalhar. Essa é a realidade da Alice.

No 16º episódio do Open Arena, Sarita Vollnhofer, CHRO, e Carol Rosignoli, responsável por Learning, Diversidade e Inclusão, conversam sobre a jornada de transformação organizacional com IA que a Alice está conduzindo. Uma conversa honesta: mais perguntas do que respostas, e percalços incluídos.

Quem participou?

Carol Rosignoli lidera Learning, Diversidade e Inclusão na Alice há quase quatro anos. Professora de formação, conduziu a construção do programa AcelerAI e do framework de fluência em IA que está sendo aplicado na empresa.

Sarita Vollnhofer é CHRO da Alice há mais de cinco anos e host do Open Arena. Participou diretamente do task force com CEO e CTO que definiu a estratégia de transformação cultural com IA em 2026.

O que você vai aprender no episódio?

1) Transformação cultural com IA precisa de direcionamento consistente e ao longo do tempo

Em março de 2024, o CEO da Alice enviou uma mensagem para todos os Pitayas (como são chamados os colaboradores da Alice): o uso de IA era expectativa de trabalho, não uma sugestão. Em junho do mesmo ano, o tema voltou no ritual semanal da empresa. Em 2025, o posicionamento foi aprofundado. Em março de 2026, o direcionamento ficou ainda mais forte: cada pessoa precisaria se tornar sua melhor versão 2.0, “powered by AI”.

O que diferencia esse movimento de um comunicado corporativo é a consistência ao longo de dois anos e as ações que acompanharam as declarações. O CTO oferece office hours semanais, abertos para qualquer Pitaya para tirar dúvidas sobre IA. Cases de uso são apresentados toda semana, por pessoas de todas as senioridades — do estagiário ao fundador — durante um all hands para toda a Alice. Houve uma premiação interna para quem automatizou tarefas operacionais, com banca e participação do C-Level.

Para o RH que está tentando conduzir transformação similar: sem patrocínio da liderança que se repete e se aprofunda ao longo do tempo, o programa de capacitação não tem terreno fértil. O direcionamento inicial não é suficiente. O que sustenta a mudança é a presença contínua da liderança na jornada de aprendizagem.

2) Antes de navegar, você passa pelo “Poço do Desespero” — e isso é esperado

Carol Rosignoli descreve a própria trajetória com honestidade: durante 2025, usava IA como “Google 2.0” — para pesquisas e ajustes marginais de texto — sem saber o tamanho do que ainda não sabia. Era uma “incompetência inconsciente”.

Quando a transformação ficou inevitável e ela mergulhou de verdade nas habilidades técnicas necessárias para usar IA com proficiência, chegou ao chamado “Poço do Desespero”: a fase da jornada de aprendizagem em que a pessoa sai da “incompetência inconsciente” e cai na consciência do quanto falta aprender. É desorientador, mas necessário, segundo Carol.

O que a Alice fez foi nomear esse processo e normalizá-lo. Na neurociência da aprendizagem, o medo crônico sequestra a amígdala e impede o aprendizado. A saída do “Poço” leva à competência consciente — ao “sei o que eu sei e sei o que falta”.

Muitas iniciativas de capacitação em IA falham porque pulam essa etapa: tratam o treinamento como transferência de ferramenta, não como mudança de um modelo mental.

3) Programa de capacitação que funciona parece comunidade, não treinamento

O AcelerAI foi construído sobre dois frameworks: comunidade de aprendizagem e design thinking. A combinação não foi acidental — num cenário de tanta instabilidade, a aprendizagem entre pares é mais resiliente do que a transmissão vertical de conteúdo.

Na primeira fase (março a abril, cinco semanas), o foco foi ideação e prototipação. Cada participante desenvolveu um projeto aplicado ao próprio trabalho. Centenas de projetos começaram; 25 chegaram ao final — não porque os outros falharam, mas porque o design thinking pressupõe pivotagem. Os projetos foram também avaliados pela lente do ROI: o retorno justifica o custo? Vale envolver desenvolvedores?

Na segunda fase (junho em diante, oito semanas), o programa estruturou quatro formatos de engajamento simultâneos: Peer Learning (duplas que aprendem juntas com roteiros estruturados), desafios práticos quinzenais aplicados ao dia a dia, Aulões conduzidos pelos próprios Pitayas de referência, e curadoria de conteúdo validada pelo CTO e pela liderança de negócio.

Um dos Aulões foi proposto pelo próprio “professor” — um Pitaya que criou um sistema que toda a empresa passou a usar e quis abrir a sessão para responder às dúvidas coletivas. Esse é o sinal de que a comunidade está funcionando: o aprendizado vira via de mão dupla sem depender de coordenação central.

4) Fluência em IA tem quatro competências

A meta definida no planejamento de abril: 100% do time de negócio (cerca de 120 a 140 pessoas) fluente em IA até agosto de 2026. O primeiro desafio foi definir o que “fluente” significa.

Carol Rosignoli bebeu da fonte da fluência em idiomas para construir o framework. Assim como falar Português requer domínio de quatro competências — falar, escutar, ler, escrever — em nível suficiente para qualquer contexto, a fluência em IA se estrutura em quatro dimensões, batizadas com a letra D:

• Delegação: saber o que delegar para a IA e o que precisa permanecer humano.
• Descrição: conseguir se comunicar efetivamente com a IA — dar instruções claras, definir o que se espera.
• Discernimento: avaliar criticamente o que sai da IA e assinar o trabalho como seu. O resultado não é da IA; é da pessoa que conduziu o processo.
• Diligência: usar IA de forma responsável, ética e transparente, seguindo os guardrails de segurança e assumindo as responsabilidades.

Cada competência se desdobra em habilidades específicas — dez no total, tornando o framework tangível para o time. A divulgação dessas habilidades antes do assessment foi determinante para reduzir a ansiedade: as pessoas souberam exatamente qual era a mira antes de atirar.

5) O assessment é o início da jornada, não o fim

Quando a meta foi anunciada, a primeira reação foi ansiedade: “vai ter banca?”, “vai ter exame?” A ciência da aprendizagem diz o contrário do que a escola tradicional ensinou: a avaliação não é o ponto final do processo, mas o diagnóstico que revela onde a pessoa está e o que ela precisa aprender a seguir.

Para tornar isso prático, foi criada uma skill dentro do Claude que funciona como tutor individual. A pessoa acessa, descreve o que faz com IA, mostra evidências do trabalho, e a skill devolve um diagnóstico: quais habilidades já estão cobertas, onde faltam evidências, e sugestões de desenvolvimento. A skill já está na sétima versão — iterada com feedbacks contínuos.

O processo é Always On: sem data única de avaliação, sem chance única. As pessoas sabem exatamente onde estão, podem buscar ajuda, voltar à skill, submeter de novo. O relatório final, gerado pela skill, é discutido com o gestor, que envia as evidências para o time de engenharia revisar — sem caráter punitivo. Quando um Pitaya do time da Carol submeteu o assessment com lacunas, foi o CTO quem entrou em contato para ajudá-lo a aprimorar o relatório.

O sistema tem quatro níveis: Inacceptable, Capable, Adoptive e Transformative. O mínimo para ser considerado fluente é Adoptive em todas as dez habilidades. Não adianta ser Transformative em seis se uma está em Capable — o nível geral é determinado pela habilidade mais fraca, assim como na fluência em idiomas.

6) Champions não são quem você espera — e o gestor é peça central

Identificar quem são as referências internas em IA foi uma das surpresas do processo. Não necessariamente o time de tecnologia. Não necessariamente a liderança sênior.

Uma analista júnior no time de negócio. Um jovem aprendiz no time de People. O líder de PMs dando aula sobre Discovery com IA. A liderança de enfermagem resumindo o espírito do programa numa frase que ficou: “todo mundo ensina, todo mundo aprende.”

Por outro lado, o gestor direto foi identificado como peça insubstituível. A estratégia de People da Alice é manager-centric: o gestor é responsável por formar, desenvolver, engajar e criar ambiente seguro para o time. No contexto da transformação com IA, isso se traduziu em um treinamento específico dentro do PMG (Programa Melhores Gestores): como conduzir o assessment junto com o time, como usar a skill no 1:1, como garantir que todo o time chegue ao nível Adoptive até agosto.

O COO Matheus Moraes sintetizou a postura na abertura do AcelerAI: “A gente está tendo uma oportunidade juntos de atravessar esse túnel para nos tornar a nossa melhor versão. Exijo muito do meu time — e ofereço muito para o meu time.”

7) Quando cascatear para outros times, adapte e espere que eles peçam

O AcelerAI começou com o Chapter de Business. Desde abril, 100% do código produzido pelo time de tecnologia da Alice é escrito com apoio do Claude — o time de engenharia migrou o foco para revisão crítica e decisão arquitetural. Em junho, o programa começou a se expandir para enfermagem, atendimento, operações e vendas.

A estrutura do programa permanece; os conteúdos e casos práticos mudam para o contexto de cada área. Ferramentas também variam: o time de negócio tem acesso ao Claude; todos os Pitayas têm Gemini Pro. Para equipes sem Claude, os materiais do programa incluem orientações e prompts adaptados.

Um indicador de que a transformação está ganhando escala: os times que não estavam na primeira fase começaram a pedir para entrar. Quando o próprio time pressiona pela inclusão sem ser convocado, a mudança deixou de ser um programa e começou a virar cultura.

Para levar com você

A jornada de transformação cultural com IA da Alice não está encerrada — e Sarita e Carol foram as primeiras a dizer isso. O episódio foi honesto sobre os percalços, as dúvidas e as perguntas que ainda não têm resposta.

O que já está claro: transformação de verdade requer direcionamento consistente da liderança ao longo do tempo, normalização do Poço do Desespero como parte esperada do percurso, programas que funcionem como comunidade de aprendizagem, um framework de fluência com critérios transparentes — e uma cultura em que o assessment seja diagnóstico, não punição.