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Capacidade x produtividade: O desenvolvedor na era (acelerada) da IA

*Jonatas Leandro
Não existe mais negócios sem a tecnologia. Eis um mantra que trabalho com meus times de desenvolvedores e programadores, sobretudo em um ano no qual todas as tendências e demandas atenderam por um único tema: a Inteligência Artificial (IA). Há um hype justificado pelas oportunidades múltiplas que se abrem, porém é preciso ter atenção se você é parte da cadeia que atua com essa ou outras ferramentas tecnológicas relacionadas.
Um estudo recente apontou que pelo menos 45% de executivos em posições de liderança em companhias globais estão testando a IA Generativa em seus negócios. Outros 10% já implementaram a tecnologia em seus processos de produção. Em comum, a busca por resultados de impacto em todo o processo virtuoso de cada negócio, com impacto em custos e lucros, por consequência.
Ao mesmo tempo, foi publicada uma reportagem na qual desenvolvedores relatam estar tendo dificuldades em arrumar trabalho, mesmo com uma ampla gama de oportunidades estarem disponíveis em sites e plataformas laborais. Ou seja, diante da “fome” de CEOs por desenvolver a IA, deveríamos ter a falta de desenvolvedores e programadores, e não ao contrário. Certo? Não exatamente.
Como de costume no mundo da tecnologia, há sempre algo novo que possa aprimorar as capacidades de desenvolvimento de empresas e negócios, seja para ampliar a robustez de sistemas ou a produtividade. A demanda por inovação está sempre em alta, tanto que um evento como a pandemia, entre 2020 e 2021, expôs uma falta de profissionais no mercado de trabalho que poderia oscilar entre 400 mil e um 1 milhão no mundo.
O que a IA, sobretudo a Generativa, nos traz em 2023 e adiante é a capacidade de podermos acelerar elementos de produtividade dentro do mundo do desenvolvimento. Não falamos apenas de um crescente acréscimo produtivo, com revisões, testes e on boardings mais rápidos, mais de um ciclo completo mais virtuoso e otimizado. Se trazemos para a área de software, estamos tratando de um processo de construção que prima pela excelência e pela repetição.
Entretanto, a criatividade ainda não está (e talvez nunca esteja) no escopo da IA. Aqui temos o papel do desenvolvedor que, ao prover o lado humano que cria algoritmos e sistemas de linguagem, e se beneficia ao construir com a ajuda da tecnologia diversas soluções, sempre buscando eficiência com velocidade e o menor custo possível. O capital intelectual, assim, não é algo meramente repetitivo, ou então já teríamos processos 100% automatizados na maioria das cadeias de negócios.
A IA introduz hoje múltiplas ferramentas que ajudam os processos que, em via de regra, prometem aumentar a produtividade geral. Além disso, há uma busca pelo aumento do que chamo de crescimento da funcionalidade, que deriva para ciclos de desenvolvimento de softwares especiais, estes caros, complexos ou especializados. E, aqui, precisamos de profissionais com muito conhecimento. E é aí encontramos algumas dificuldades.
Nos anos de pandemia, o medo a curto prazo em torno do distanciamento social e os seus impactos na economia e nos negócios provocou uma corrida por soluções tecnológicas, a fim de permitir o funcionamento de muitas empresas. Foi essa movimentação que impactou o mercado de desenvolvedores e, em alguns casos, vagas permaneciam abertas por falta de profissionais. Passado esse período, vivemos um momento diferente, as contratações seguem parâmetros mais criteriosos, sobretudo porque, para trabalhar com IA, é preciso estar qualificado de acordo.
Essa análise pessoal não significa dizer que a IA Generativa, mais especificamente, não esteja democratizando funcionalidades não tão complexas, como o auxílio na correção de vulnerabilidades de códigos. Isto pede desenvolvedores antenados e preparados para lidar com essa tecnologia e a possibilidade de prevenção que a IA apresenta, sobretudo com a sua capacidade de aprendizado a partir do enriquecimento constante dos dados. Ou seja, a capacitação e o aprendizado constante têm tanto valor quanto saber o que perguntar aos algoritmos.
Além disso, a cibersegurança, sabemos, segue e continuará aparecendo como prioridade para executivos, pois tem impacto direto nos negócios. Com essa tecnologia, um time enxuto pode fazer o trabalho de correção de vulnerabilidade que, antes, seria preciso um verdadeiro batalhão de desenvolvedores. A automatização de processos de desenvolvimento também ficará mais e mais complexa, tão logo plataformas e equipamentos relacionados à IA – como os chips – ganharem versões mais potentes e com mais possibilidades.
Por todo o exposto aqui, não acho exagerado imaginar que teremos processos inimagináveis hoje fazendo parte do dia a dia de profissionais de TI, considerando que as grandes cadeias de linguagem que alimentam plataformas como o ChatGPT, por exemplo, devem aprender mais e mais, e com uma velocidade maior a cada nova atualização.
Antes de chegarmos ao que ainda não sabemos, temos dois pontos já assegurados no que tange a IA Generativa: a proteção dos negócios trabalhados pela segurança dos códigos; e o aumento da produtividade geral, com janelas de oportunidades específicas que, não por acaso, já permitem que marcas se unam para desenvolver um produto ou serviço, com foco primordial no cliente em potencial.
É claro que, como esperado, nem tudo é apenas positivo. Estamos falando de uma tecnologia que demanda investimentos de porte e algum espaço de trabalho (entenda-se: tempo) para gerar resultados palpáveis. Estruturar times, quando falamos em um projeto tecnológico, pode ser desafiador quando apresentamos a executivos que pedem resultados imediatos. Aqui se põe outro desafio, que é encaixar as demandas da TI ao aumento da produtividade pedida pelos negócios.
O pós-pandemia nos trouxe esse embate entre um stock enorme de funcionalidade, de amplos processos digitalizados, e uma necessidade de enxugamento de custos na qual a IA pode e deve ser embarcada, principalmente porque pode acelerar desenvolvimentos e resultados. Para o desenvolvedor, é preciso compreender este momento do mercado. As empresas querem tirar proveito do que já investiram em suas cadeias tecnológicas, e novos investimentos estarão vinculado a reunir o tech com criatividade e inovação. Para estes profissionais, sempre haverá espaço no fluído ambiente de oportunidades.
*Jonatas Leandro – VP de Inovação da GFT Technologies no Brasil
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Gamificação baseada em ciência: o que realmente transforma comportamentos?

*Nara Iachan
É normal associar a gamificação a pontos, medalhas, rankings e recompensas mas, embora esses elementos façam parte da estratégia, eles estão longe de explicar por que alguns programas transformam comportamentos enquanto outros são abandonados de forma rápida. A diferença está na ciência.
A gamificação eficaz foi construída a partir de décadas de estudos sobre comportamento humano, motivação e formação de hábitos. Em vez de simplesmente gamificar um processo, ela utiliza princípios da psicologia e economia comportamental e da neurociência para incentivar ações específicas de forma consistente e sustentável.
Durante muito tempo, acreditava-se que as pessoas tomavam decisões de forma essencialmente racional. Mas, as ciências comportamentais mostraram que nossas escolhas são influenciadas por fatores como contexto, percepção de progresso, reconhecimento, feedback e recompensa.
Isso significa que pequenas mudanças na forma como uma jornada é estruturada podem aumentar significativamente o engajamento. É exatamente nesse ponto que a ciência da gamificação deixa de ser uma coleção de elementos visuais e passa a funcionar como um mecanismo de mudança de comportamento.
O que realmente faz uma gamificação funcionar?
Alguns princípios aparecem de forma consistente nas pesquisas sobre comportamento humano, por exemplo, as pessoas aprendem mais rapidamente quando conseguem perceber as consequências de suas ações. Receber uma confirmação logo após concluir uma atividade aumenta a sensação de progresso e reforça o comportamento desejado.
Ver claramente o quanto já foi conquistado também é um índice que aumenta a motivação para continuar. Barras de progresso, níveis e missões sequenciais não existem apenas para tornar a experiência mais bonita; elas reduzem a sensação de esforço e tornam o objetivo mais tangível.
Objetivos específicos são outro fator que geram maior comprometimento do que instruções genéricas. Quando o usuário sabe exatamente qual é o próximo passo, a probabilidade de execução aumenta.
É bom lembrar que nem toda recompensa precisa ser financeira. Reconhecimento, status, acesso a benefícios exclusivos ou simplesmente a sensação de conquista podem ser tão poderosos quanto incentivos monetários, dependendo do contexto.
Além disso, pessoas tendem a se engajar mais quando sentem que têm controle sobre sua jornada. Permitir diferentes caminhos para atingir um objetivo aumenta o senso de pertencimento e reduz a percepção de obrigação.
O erro mais comum
Talvez o maior equívoco seja acreditar que gamificação significa distribuir pontos para qualquer atividade. No entanto, sem um objetivo comportamental claro, os pontos rapidamente perdem significado. O usuário participa enquanto existe novidade, mas o interesse desaparece assim que o estímulo inicial termina.
O mesmo acontece com rankings mal planejados. Embora possam incentivar os melhores desempenhos, também podem desmotivar quem percebe que dificilmente alcançará as primeiras posições. Quando a experiência é construída apenas sobre competição, grande parte dos participantes acaba desistindo.
Outro aspecto frequentemente negligenciado é o papel dos dados. Hoje, os programas são desenhados para compreender comportamentos e cada interação gera informações que permitem identificar padrões, personalizar desafios, adaptar comunicações e tornar a jornada cada vez mais relevante para cada participante.
Essa capacidade de personalização explica por que a gamificação tem se tornado uma ferramenta estratégica para empresas que buscam aumentar retenção, frequência de compra, produtividade e engajamento.
As empresas que obtêm os melhores resultados entendem que gamificar é reduzir atritos, incentivar comportamentos desejados e fortalecer relacionamentos ao longo do tempo. Quando baseada em princípios científicos e apoiada por dados, essa prática deixa de ser apenas uma experiência divertida e passa a gerar resultados concretos para o negócio.
E a pergunta que fica é: quais comportamentos a gamificação consegue transformar? Quando o comportamento muda de forma consistente, os resultados aparecem como consequência.
*Nara Iachan – (Forbes Under 30) é cofundadora e CMO da Lovalme, startup de soluções de fidelização.
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O dado mais valioso da sua marca está na relação que ela já tem com o cliente

*Jonathan Pereira
Todo ano o mercado repete a mesma reclamação: verba desperdiçada, segmentação fraca, campanha entregue para quem nunca vai comprar de você. E todo ano a resposta é mais dados: mais uma plataforma, mais um relatório, mais uma fonte de terceiros. Nunca tivemos tanta informação, e nunca a distância entre marca e cliente pareceu tão grande.
O problema é essa distância. Fazer campanha sem entender de verdade quem está do outro lado, sem saber o melhor momento de falar com ele, é jogar dinheiro de mídia fora. Com cada real investido precisando provar retorno, a proximidade decide o resultado.
O first-party data, no entanto, muda essa conversa. Quando uma empresa constrói uma relação direta e contínua com uma comunidade, ela para de depender só do que terceiros dizem sobre aquela audiência. Ela aprende observando, e as pesquisas e os dados de mercado seguem sendo fundamentais. A diferença é que a marca não começa do zero a cada pergunta nova.
Na Gamers Club eu vejo isso de perto todo dia. Nossa comunidade não cabe numa faixa etária nem numa categoria de interesse: são pessoas que jogam, competem, assistem a campeonatos, compram e vendem skins, montam times. Numa pesquisa com a nossa comunidade, 34,9% jogam quatro horas ou mais por dia e 50,3% disseram que já deixaram de comprar um produto de melhor qualidade porque se identificavam mais com outra marca.
Esse é apenas um exemplo de um comportamento observado dentro de um ambiente no qual operamos há anos. O first-party data entrega contexto junto com a informação, e contexto é o que a segmentação comprada pronta não tem.
E esse contexto trabalha nos dois sentidos. De um lado, a campanha fica mais precisa porque a marca já conhece a audiência antes de colocar o primeiro real na mídia. De outro, o próprio comportamento da comunidade gera perguntas e até oportunidades novas. Uma mudança na forma de consumir conteúdo ou um interesse que começa a ganhar força, por exemplo, pode abrir caminho para uma ativação que nem estava no radar. O dado ajuda a executar melhor a ideia que já existe e, muitas vezes, mostra qual deveria ser a próxima.
A publicidade, no entanto, ainda trabalha numa lógica de primeiro criar a campanha e depois procurar a audiência para ela. Mas também é possível fazer o caminho inverso: observar o que a comunidade está fazendo, ler os sinais e construir a proposta a partir daí. Aqui na GC a gente chama esse modelo de B2C2B, e a ordem das letras importa.
Quando a plataforma funciona para o jogador, ele joga mais, compete mais, se envolve mais. Esse engajamento é o que entrega resultado para a marca que investe. E o dinheiro que entra das marcas volta para a plataforma na forma de campeonato, de servidor, de produto melhor, que mantém o jogador feliz. É um ciclo virtuoso: usuário satisfeito gera atenção, atenção gera resultado, resultado gera investimento, investimento volta para o usuário. Ele só funciona porque os dados alimentam os dois lados ao mesmo tempo, o produto para a comunidade e a performance para o cliente. Todo mundo ganha.
O valor do first-party data está em transformar uma relação em conhecimento, e conhecimento em decisão. Quando a empresa conhece a comunidade de forma contínua, ela corta etapas, desperdiça menos e passa a competir por relevância em vez de alcance.
A mídia digital passou anos evoluindo na capacidade de encontrar pessoas em escala. Acredito que o próximo salto é entender melhor quem já está na nossa frente. Se o desafio da publicidade é aproximar marcas e pessoas, a resposta é prestar atenção nos dados e nas relações que a gente já construiu.
*Jonathan Pereira – Diretor de marketing da Gamers Club








