Em um cenário onde a automação por inteligência artificial se torna cada vez mais acessível, startups buscam formas inovadoras de otimizar operações sem inflar seus quadros de pessoal. Rachel Woods, CEO e cofundadora da AMP, exemplifica essa tendência ao compartilhar o sistema de "playbooks" que sua empresa de 8 pessoas utiliza para gerenciar tarefas repetitivas e garantir a eficiência. A abordagem permite que a empresa evite a contratação de até cinco novos funcionários, cobrindo funções em vendas, marketing, suporte e operações.
Woods, que possui formação em sistemas de informação de gestão e experiência prévia no Facebook, desenvolveu sua expertise em IA através de projetos pessoais. Sua jornada empreendedora começou cedo, com um negócio de fotografia, e evoluiu para o setor de tecnologia após experiências em análise de dados e IA durante a faculdade. Antes da AMP, ela fundou a Vinebase, uma plataforma para a indústria de vinhos que utilizava IA de forma discreta, sob o conceito de "sistema de mágica automática", para ajudar vinicultores a gerenciar suas vendas online. A aquisição da Vinebase em 2022 abriu caminho para a fundação da AMP, inicialmente conhecida como The AI Exchange, impulsionada pela rápida evolução da IA, especialmente após o lançamento do ChatGPT.
O Sistema de Playbooks da AMP
A estratégia central da AMP reside na criação de "playbooks" de IA. Cada departamento da empresa possui um sistema composto por esses playbooks, que são essencialmente coleções de agentes de IA projetados para executar tarefas específicas, de forma independente ou colaborativa. O processo de criação de um playbook envolve detalhar uma tarefa recorrente: identificar o gatilho, as etapas envolvidas e o resultado esperado. Woods enfatiza a importância de escrever esses passos como se estivesse treinando um novo funcionário, definindo claramente as decisões a serem tomadas e o que constitui um bom desempenho. A comparação contínua entre o resultado da IA e a execução humana é crucial para refinar o playbook, garantindo que o sistema seja confiável.
Essa metodologia permite um controle granular sobre as operações. Por exemplo, um agente de IA pode ser configurado para revisar chamadas de vendas, assegurando que os padrões de qualidade da empresa sejam atendidos, em vez de depender da revisão manual de um gerente. Da mesma forma, perguntas frequentes da equipe de vendas podem ser direcionadas ao playbook, que busca as respostas em um guia interno, poupando o tempo dos gestores. A filosofia "Seja dono do playbook, alugue a tecnologia" ressalta que a inteligência e a lógica incorporadas nos playbooks são o ativo principal, independentemente da plataforma de IA utilizada (Claude, ChatGPT, Gemini, etc.).
Controle e Confiança na Automação por IA
Um dos maiores desafios na adoção de IA em equipes pequenas é a construção de confiança nos sistemas automatizados. Woods aborda essa questão focando na propriedade intelectual da lógica e do pensamento por trás dos playbooks. Ao entender e definir cada passo, os fundadores e gestores evitam a armadilha de delegar tarefas a sistemas que não compreendem completamente, o que poderia levar a resultados imprevisíveis e à perda de controle. A AMP não permite que seus agentes de IA operem "no vácuo" ou "por intuição"; há sempre uma supervisão humana na concepção e no design do trabalho.
Os custos associados a essa operação incluem as assinaturas de ferramentas como Claude e ChatGPT para a equipe, além de um custo variável baseado no uso de plataformas como Claude Code para a execução dos playbooks em segundo plano. Em setembro, por exemplo, os gastos com Claude Code para essa finalidade somaram US$ 8.510, um valor separado das assinaturas mensais individuais. Essa estrutura de custos, embora significativa, é vista como um investimento que permite à empresa manter sua agilidade e evitar a expansão desnecessária da força de trabalho.
Implicações para Pequenas Equipes e o Futuro do Trabalho
A abordagem da AMP sugere um modelo de trabalho onde a IA atua como um multiplicador de força, permitindo que equipes enxutas realizem tarefas de maior volume e complexidade. A segurança no emprego, segundo Woods, reside na capacidade de projetar e gerenciar esses sistemas de IA, em vez de executar tarefas operacionais rotineiras. A empresa incentiva a participação de todos os membros da equipe na criação de playbooks para seus fluxos de trabalho pessoais, que podem, eventualmente, ser integrados aos sistemas oficiais da empresa. Esse processo de "playbooking" pessoal serve como um campo de testes e aprendizado contínuo.
A estratégia de "começar pequeno" e envolver toda a equipe é fundamental. O sucesso inicial com tarefas simples e repetitivas cria um efeito cascata, incentivando a adoção e a descoberta de novas aplicações para a IA. Para outras startups, a lição é clara: a automação eficaz não se trata apenas de implementar a tecnologia mais recente, mas de construir sistemas robustos e controláveis que se alinhem com os objetivos estratégicos do negócio, garantindo que a IA sirva como uma ferramenta de apoio, e não como um substituto para o pensamento estratégico humano.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Business Insider
