Boas-vindas ao episódio 5 da nossa série Literacia Técnica e Governança.
Hoje a gente vai direto ao ponto.
Para começar, imagina uma cena que a gente está inventando agora só para didática
uma reunião de fechamento de trimestre com toda a liderança presente na sala.
O projetor avança.
Digamos que o slide 12 traz uma projeção de crescimento com um número lindo, título claro,
uma tabela perfeitamente alinhada e uma conclusão firme na última linha.
A sala gosta muito do que vê, a verba do próximo trimestre está a uma aprovação de distância.
Mas aí alguém pergunta quase por educação de onde veio esse número.
E a resposta honesta nessa nossa sala suposta é que ninguém sabe.
O analista colou de um relatório que uma plataforma montou e a plataforma montou a partir de algo
que ninguém na sala consegue apontar.
O número está lá, maravilhoso, prestes a decidir orçamento, mas não tem origem.
A nossa conversa de hoje existe para essa cena nunca acontecer de verdade.
O ponto crucial que a gente precisa resolver nestes primeiros 60 segundos é
que política mínima uma operação precisa para publicar conteúdo assistido por IA com responsabilidade.
A resposta cabe numa política muito simples de três passos, mais um degrau extra para números financeiros.
E detalhe, essa é uma organização da casa, a nossa leitura montada sobre a aula escrita do portal.
O que a gente propõe são três perguntas fundamentais para a operação.
Quem revisa, quem assina e o que fica registrado.
Toda peça assistida por IA passa por revisão humana.
Tem uma pessoa com um homem que responde por ela e a aplicação consegue produzir uma frase auditável.
E tem aquele degrau extra para números que movimentam orçamento.
Eles passam por um verificador que reconstrói a origem e o cálculo direto das plataformas.
Simples assim.
É isso que segura o rojão daquele nosso slide 12.
Sessão 1.
Fluência não é evidência e a confiança mudando de lugar.
A aula do portal abre esse assunto com estas palavras.
Fluência não é evidência.
Título claro, tabela alinhada e conclusão firme podem esconder uma conta errada.
Voltando à nossa leitura, a qualidade da prosa e a qualidade da apuração são duas variáveis separadas.
E a ferramenta de IA entrega a primeira de graça.
Exato, a confiança sai da aparência da peça e passa para o processo.
Historicamente, um relatório mal feito saltava aos olhos com texto ruim.
Hoje, o relatório errado chega com a mesmíssima cara impecável do relatório certo.
A aula descreve um exercício de auditoria fantástico sobre isso.
Dois motores de IA diferentes distribuíram a mesma verba de mídia.
E os dois entregaram justificativas superconvincente para caminhos totalmente opostos.
E como desempatar?
O desempate não veio do texto mais persuasivo.
Foi preciso um terceiro fluxo independente que conferiu as fontes reais e refez as somas
contra os dados brutos.
Só assim deu para saber qual motor realmente acertou a conta.
O que nos leva à nossa sessão 2?
A política de três perguntas, operacionalizando as regras.
Importante reforçar que essa nossa organização dos pontos da aula não exige absolutamente
nenhuma ferramenta nova e nenhum comitê extra para rodar.
A primeira pergunta da nossa política, quem revisa?
Na nossa leitura toda peça assistida por IA do post de blog, a resposta de chat
e ao número em slide, passa por revisão humana antes de existir em público.
A aula lembra bem que clareza de requisito e revisão continuam sendo responsabilidade
humana.
A ferramenta escreve, a responsabilidade não é dela.
Segunda pergunta, quem assina?
Porque revisão sem dono vira revisão de ninguém.
Na nossa leitura, cada peça publicada tem uma pessoa com o nome que responde por ela.
E essa pessoa sabe que responde antes de a peça ir ao ar.
É um controle direto da camada de ação.
Vale dizer uma vez, tudo isso aqui é prática interna de operação.
O jeito da casa de trabalhar não é aconselhamento jurídico, o que for obrigação legal se
resolve com o jurídico da empresa.
Feito o aviso, vamos à terceira pergunta, o que fica registrado?
Sobre registro, a aula pede com estas palavras.
Exige de cada aplicação uma frase auditável.
Recebeu esses dados, consultou estas fontes, aplicou estas regras e produziu esta saída.
Voltando à nossa leitura, esse registro transforma a pergunta sobre quem aprovou
de reconstrução arqueológica em consulta de um minuto.
Chegamos na sessão 3, que foca num cenário bem específico.
O verificador de orçamento elevando o padrão para os números.
Quando o número decide dinheiro, a autorrevisão não basta.
Sobre o número que move orçamento, a regra da aula diz com estas palavras.
Todo plano de mídia, forecast de pipeline ou análise de performance gerada por IAC
Movimento Orçamento passa por um verificador que reconstrói os números direto das
plataformas, sem depender da narrativa de quem gerou.
E pedir ao modelo que revise a própria resposta tem alcance limitado.
Voltando à nossa leitura, o verificador cobra três coisas.
A origem de cada número, o cálculo que o produziu e a possibilidade de refazer a conta.
Para visualizar, a aula traz uma hipótese didática com números supostos.
Digamos que a gente peça um levantamento e a ferramenta prometa um salto em reuniões marcadas.
Mas aí o verificador reconstrói o caminho nas plataformas.
O que ele descobre?
A IA considerou como reunião marcada, qualquer agendamento criado no calendário de vendas.
Só que para o CRM da operação, reunião marcada é aquela que de fato aconteceu com registro no sistema.
A conta não estava errada, a palavra estava.
E nenhuma revisão atenta do texto pegaria isso sem refazer o fluxo dos dados.
Voltando para o nosso exemplo inventado lá do começo, é exatamente aí que a política
teria segurado o número antes do slide 12.
O número já chegaria àquela reunião de fechamento reconciliado e com as premissas expostas.
Como a aula pontua, comitê que discute persuasividade de texto decide mal e comitê que discute premissa
sobre número já reconciliado decide com o que tem de melhor disponível e consegue
mudar de ideia quando a premissa muda.
Sessão 4, a régua do resultado aceito, onde o juiz é externo.
Como a operação mede se a IAC está valendo a pena?
Sobre a medição, a aula diz com estas palavras.
O custo que interessa é o total do fluxo no período dividido pelos resultados aceitos.
Unidades reprovadas não desaparecem da conta, elas encarecem as que deram certo.
E volume gerado e volume aprovado são grandezas distintas.
A distância entre as duas é o filtro de revisão da organização.
Voltando à nossa leitura, o aceite nunca é declarado por quem gerou a peça.
O juiz externo à narrativa é que decide.
A aula traz o exemplo da tela para ilustrar.
50 rascunhos, uma ferramenta que gera 50 rascunhos muito baratos, mas que exigem reescrita pesada
pode custar mais por cada peça aceita do que o processo antigo.
As unidades reprovadas não evaporam, elas jogam o custo do tempo gasto lá para cima.
Aula define três exemplos de aceite para a gente.
Sempre cuidando de segmentar por classe de complexidade para não confundir eficiência
com mudança de mix.
No conteúdo, o artigo publicado sem edição de mérito nos sete dias seguintes.
Nas vendas, o lead aceito pelo comercial sem devolução para o critério de qualificação.
Na agenda, a reunião realizada com registro no CRM.
A peça gerada mede o insumo que entrou.
O resultado aceito mede o que a operação de fato aproveitou.
É a separação clara da aula entre métricas de atividade, como usuários ativos e prontos
enviados e métricas de valor, como tempo de ciclo, erro e conversão.
Sessão 5, o KPI de governança, o balanço entre gerado e aprovado.
Esse é o indicador que vigia essa política inteira.
E a aula avisa, percentuais de mercado variam demais conforme a definição adotada, então
o indicador que decide é o interno.
Na nossa leitura das duas pontas do KPI, se quase nada passa pelo filtro de aprovação,
o custo explode.
Mas se absolutamente tudo passa, a revisão perdeu a função e virou carimbo de passagem.
O que alicerce esse equilíbrio, segundo a aula, é a padronização, onde a documentação
passa a ser parte da ferramenta para reduzir as rodadas de correção.
E para amarrar tudo, a pergunta que fecha a avaliação, segundo a aula, é, de onde vem cada
informação?
A gente lida com quatro níveis de confiança, a informação veio dos parâmetros, de uma
instrução, de um documento recuperado ou de uma consulta ao sistema.
O texto fica igualmente fluente nos quatro, mas só o último nível se atualiza sozinho.
Por isso a aula reforça que para informações sensíveis como preço e funcionalidade
a fonte precisa ser viva.
Por fim, o teste definitivo, o relatório que sobrevive ao CFO, é um relatório de duas
páginas da aula, trazendo a decisão em quatro formas possíveis, que são escalar, manter
com prazo, ajustar ou intermonteir.
Ele tem a evidência em faixa, cenários de fórmula aberta e o custo completo.
E aqui que entra a honestidade final, a revisão humana é colocada na conta, essa
é a parcela de custo que costuma sumir do cálculo justamente na ferramenta vendida
como economia de tempo.
O critério de ouro da aula é direto, o relatório sobrevive quando uma pessoa
sética altera uma premissa e reproduza a conclusão sem quebrar a lógica.
Resumindo a nossa conversa, publicar no escuro é criar um risco sem dono, esperando
a data de virar incidente.
A política mínima cabe sempre nestas três perguntas.
Quem revisa, quem assina, o que fica registrado.
Fica essa reflexão para a saúde da operação.
E para não perder o ritmo, no nosso próximo papo, o episódio 6, a gente vai
tratar de como escrever um pedido claro ao time técnico.
A gente se encontra lá.