Todo mundo já viu uma enxurrada de prompts “mágicos” e dicas de ferramentas de IA que prometem resolver tudo em poucos cliques. No entanto, o problema é que isso raramente vira processo: fica no teste isolado, no print de tela, no “um dia eu organizo isso”. Portanto, este guia mostra como transformar testes de IA em plano estruturado: começar certo, validar rápido e depois escalar em uma plataforma corporativa como a Union One, com agentes, automações e chatbots que rodam dentro do seu ambiente, com segurança e governança.

Passo 1 – Mapear onde a IA já aparece no seu dia a dia

Antes de falar em projeto, comece com um inventário honesto: onde a IA já está ajudando alguém na sua empresa, mesmo que de forma informal? Além disso, vale perguntar:

• Quem está usando IA (Gemini, Claude, Comet, ChatGPT e afins) para ganhar tempo no financeiro, jurídico, atendimento ou RH?
• Para quais tarefas? Rascunhar e-mails, criar resumos, limpar planilhas, gerar ideias de relatórios?

Esse mapeamento é valioso por dois motivos: primeiro, mostra que a cultura de IA já existe (mesmo que subterrânea). Segundo, revela problemas reais que já estão sendo atacados pelos times, ainda que sem padrão, segurança ou integração.

Passo 2 – Formalizar os melhores usos como microcasos de sucesso

Em vez de começar por um grande case oficial, é melhor iniciar por microcasos de sucesso: usos simples que já economizam tempo ou reduzem erro. Nesse sentido, o passo é:

• Registrar qual tarefa a IA está ajudando a fazer.
• Guardar o prompt (ou conjunto de prompts) que funcionou bem.
• Anotar o ganho percebido (tempo, qualidade, clareza, engajamento).

Assim, as ferramentas permitem testar prompts rápidos, comparar respostas e iterar sem depender do time de TI. Além disso, o importante é não deixar esse conhecimento se perder no histórico de conversa.

Passo 3 – Criar um repositório interno de prompts e boas práticas

O próximo movimento que gera autoridade é transformar experimentos individuais em aprendizado coletivo. Em vez de cada pessoa inventar moda sozinha, você pode:

• Criar um repositório interno de prompts aprovados (por área: financeiro, jurídico, atendimento, etc.).
• Documentar boas práticas de uso seguro: o que pode ou não ser colado em ferramentas abertas, como anonimizar dados e como revisar respostas.

Consequentemente, isso já posiciona a liderança como alguém que leva IA a sério: não como brinquedo, mas como ferramenta que exige responsabilidade, método e padrão mínimo.

Passo 4 – Separar o que pode ficar em IA de bolso do que precisa de plataforma corporativa

Nem tudo precisa virar um projeto grande. Entretanto, algumas coisas não podem ficar só em IA genérica no navegador. Um critério simples ajuda:

• IA de bolso (Comet, etc.): bom para rascunhos, ideias, resumos, melhorias de comunicação e apoio individual.
• Plataforma corporativa (Union One): necessária quando o uso envolve dados sensíveis, integrações com ERP/CRM/BI, decisões críticas, necessidade de logs, auditoria e governança.

Afinal, a Union One foi desenhada justamente para esse segundo grupo: permitir que empresas criem agentes, automações e chatbots que operam em cima de dados internos, com controles de segurança, SSO, monitoramento e até opção de auto-hospedagem em infraestrutura própria ou VPC.

Passo 5 – Transformar um teste que deu certo em agente de IA oficial

Aqui está o pulo de autoridade: mostrar que você sabe transformar experimentos em operação. O caminho típico é:

1. Escolher um microcaso que já funciona bem com IA de bolso (por exemplo, resumo de contratos, triagem de chamados ou pré-análise de lançamentos financeiros).
2. Definir claramente:
   • Quais dados o agente vai ler.
   • Quais regras de negócio precisa respeitar.
   • Como a saída deve ser entregue (lista priorizada, resumo, decisão, disparo de automação).
3. Levar isso para a Union One, criando um agente de IA dedicado naquela tarefa, conectado aos sistemas internos e com guardrails definidos junto a TI, jurídico e operação.

O resultado é concreto: o que era um truque de prompt vira parte oficial do fluxo de trabalho, com rastreabilidade, segurança e impacto mensurável.

Passo 6 – Medir, publicar e educar

Para gerar engajamento e autoridade, não basta ter agente rodando. Além disso, é preciso narrar essa transformação de forma honesta e técnica:

• Medir o antes e depois (tempo economizado, erros evitados, volume processado).
• Criar conteúdos internos e externos explicando o que foi feito, quais foram os limites e aprendizados.
• Oferecer treinamentos e workshops para que mais áreas consigam replicar o modelo.

Por fim, a Union One apoia essa jornada com biblioteca de casos de uso, modelos de IA prontos para diferentes cenários e uma plataforma pensada para acelerar a criação de agentes de forma segura, entre 60% e 80% mais rápido do que desenvolvimento interno tradicional.