Da automação ao RH “produto”: o que aprendemos na IBM ao transformar a experiência de pessoas com IA
Nos últimos anos, a área de Pessoas deixou de ser “apoio” para se tornar linha de frente do negócio. A pressão vem de todos os lados — saúde mental e bem-estar, compliance, mudanças aceleradas, necessidade constante de requalificação (upskilling e reskilling) e, agora, a corrida para usar IA de forma útil (não só como buzzword).
Na IBM, essa realidade não é diferente. E talvez a principal lição da nossa jornada seja esta: IA não é o ponto de partida. O ponto de partida é o problema, e a experiência que você quer entregar.
A seguir, compartilho como estruturamos essa transformação por aqui, o que funcionou, o que deu trabalho (e dá até hoje), e os princípios que considero mais importantes para quem quer avançar com consistência.
O “porquê” da transformação: três pilares que guiam as decisões
Quando falamos de digitalização e IA em RH, é fácil cair na tentação de “atirar para todos os lados”. A experiência me ensinou a ser obsessivo com foco.
Na IBM, a transformação se sustenta em três pilares:
1. Eficiência e produtividade: Fazer mais com menos, com clareza de retorno. Orçamento não é infinito em nenhuma organização.
2. Compliance: Operamos em múltiplas realidades legais (países, estados, acordos coletivos), e a complexidade só aumenta.
3. Melhor experiência para colaboradores e lideranças: Do estagiário ao CEO. RH precisa funcionar para todos com fluidez, consistência e acesso.
Antes de automatizar: eliminar e simplificar (sempre)
Aqui vai um ponto que eu repito porque comunicação é repetição: se você automatiza um processo ruim, você só acelera o problema.
Nosso método é simples, mas exige disciplina:
- Eliminar o que não faz sentido (aprovações desnecessárias, etapas redundantes, sistemas duplicados)
- Simplificar o que sobrou
- Automatizar, com governança de dados e sistemas por trás
Sem governança, você cria “novidades” em cima de uma base instável e isso cobra a conta depois.
Um passo decisivo: criar uma área de transformação dentro do RH
Uma mudança estrutural importante foi criar uma área de transformação dentro do RH.
Pegamos pessoas de RH, fizemos upskilling/reskilling e formamos um time com capacidade de:
- mapear e redesenhar processos (design thinking, agile),
- ajudar as áreas “donas do processo” (remuneração, recrutamento, treinamento etc.) a transformar o que elas já sabem que precisa mudar,
- e, só depois, acionar uma área especializada de automação para escalar.
Não é um “escritório de processos” tradicional. É um modelo que divide a ambidestria: o time de rotina toca a operação; o time de transformação garante evolução contínua.
O que virou o jogo: o “front-end” único para RH
Nossa jornada começou em 2016/2017 com algo que muita empresa reconhece como porta de entrada: um chatbot. Na época, ainda era rudimentar, com NPS baixo em uma área específica (performance), mas começamos pequeno.
De lá para cá, evoluímos para uma porta de entrada conversacional muito mais ampla, que hoje chamamos de AskHR(sim, é o único nome não tão “bonitinho” e seguimos com ele).
O ponto central não é o chatbot em si. É a lógica: um “one stop shop” de RH 24x7, em que a pessoa não precisa saber qual sistema está por trás.
Isso muda tudo.
Três personas, três experiências
Desde o início, desenhamos a solução para três públicos, com regras e acessos distintos:
- colaborador
- liderança (gestores)
- profissional de RH
A experiência é diferente para cada um, e precisa ser.
Orquestração sem expor complexidade
Hoje, o AskHR orquestra múltiplos sistemas e canais (intranet, Teams, mobile). Um exemplo que gosto de usar: quando mudamos o HRMS (de Workday para SuccessFactors), para o gestor foi irrelevante, porque a “linha de frente” continuou sendo o AskHR.
Produtividade com qualidade: números que ajudam a sustentar a conversa
Eu acredito muito em “defina seus medidores de sucesso”. Sem isso, vira só discurso.
Alguns números que compartilhamos da operação de 2024:
- 11 milhões de interações no AskHR
- Em média, 40+ interações por funcionário/ano
- NPS 74 na população geral, subindo ano após ano
- NPS 81 entre gestores (um dado que, para nós, validou a mudança)
E, em exemplos práticos de processo:
- Uma transferência que levava 25–30 minutos no sistema, com alto risco de erro, passou a levar 5 minutos, com zero erro porque a própria ferramenta “faz coaching” do caminho certo.
O que quase ninguém mexe (nós mexemos): Business Partner
Aqui foi onde, na minha visão, aconteceu uma virada importante.
Historicamente, há anos, o modelo era algo como: 1 BP para ~40 gestores. E BP sempre foi “para o gestor”, não para o colaborador — porque o gestor é, de certa forma, o RH do time no dia a dia.
O que percebemos:
- muitas perguntas e casos que chegavam ao BP já podiam ser resolvidos digitalmente;
- e fazia sentido preservar o humano para aquilo que é, de fato, humano.
O redesenho do modelo
Hoje, na IBM, somente uma pequena parte de gerentes (gerente do gerente, estruturas mais complexas, gerentes gerais e alguns VPs) têm um BP. Os demais gestores (na casa de dezenas de milhares) são atendidos pelo AskHR.
Mas isso não é “tirar o humano”. É reposicionar o humano onde ele é indispensável.
18 casos complexos e um fluxo objetivo
IA ainda não resolve casos complexos sozinha. Então identificamos 18 tipos de casos complexos (ex.: situações delicadas de desligamento, suporte em avaliação/performance etc.).
O fluxo:
- o gestor abre um caso complexo no AskHR;
- a plataforma direciona para um BP disponível;
- se não houver alguém no momento, ela orquestra agenda (Outlook/Teams) para marcar um horário;
- ~80% desses casos são resolvidos em 48 horas;
- criamos também um canal emergencial (ex.: luto, temas críticos de saúde mental) com tempo de resposta de 1 minuto (tempo de resposta: não significa “resolver em um minuto”, e é importante ser honesto sobre isso).
Além disso, esse modelo ajudou a equilibrar carga: menos “gente com muito” e “gente com pouco”. O trabalho ficou mais distribuído e mensurável.
Nem tudo é IA generativa: quando RPA é a escolha certa
Outro aprendizado importante: não colocar tudo no balaio de IA.
RPA (automação robótica de processos) pode ser mais simples, barato e eficaz em vários contextos. E existe um motivo claro para sermos conservadores em alguns temas:
- folha de pagamento, por exemplo, é uma área em que ninguém quer “alucinação”. Ali, RPA e automações mais determinísticas fazem mais sentido.
IA resolve vários problemas, mas não resolve todos. E você não precisa de uma “bola de canhão para matar uma formiga”.
“Cliente zero” e a disposição de aprender apanhando
Na IBM, temos uma política que chamamos de “cliente zero”: testar internamente aquilo que a empresa leva ao mercado.
O RH foi a primeira área a fazer isso. E sim: batemos cabeça para chegar no modelo atual. E continuamos batendo, porque evolução é contínua.
A diferença está em como você aprende:
- uso intenso de feedback em tempo real (joinha/“dedo para baixo” com justificativa),
- time de transformação e automação recebendo esse input e corrigindo rapidamente,
- e, em alguns momentos, decisões mais “forçadas” (o cérebro humano não gosta de mudança; hábitos são fortes).
Por que damos nomes aos agentes
Nós operamos com uma lógica de multiagentes e alguns deles têm nomes (HeRo, HeRmione, SHeRlock, entre outros). Existe estratégia nisso.
Primeiro: humanização e adoção. Eles viram “colegas de trabalho” digitais, o que ajuda no change management.
Segundo: governança. Existe um conceito importante chamado drift — quando um agente, com o tempo, passa a responder pior, fica defasado, ou se comporta de forma inadequada. Assim como pessoas, agentes precisam de:
- upskilling/reskilling,
- “contratação” (novos agentes),
- e, eventualmente, “demissão” (descontinuação).
Nomear ajuda a gerir, medir, treinar e tomar decisões.
Um exemplo simples (e poderoso): a Clara e a “brevidade inteligente”
Nem todo caso precisa de uma solução complexa.
Criamos a Clara, voltada para comunicação interna de RH. A dor era concreta: nossas comunicações eram densas e pouco eficazes. Usamos o conceito de “brevidade inteligente”: a mensagem precisa caber em uma tela de celular — e, se a pessoa quiser, ela aprofunda via links.
Em um mês, duas pessoas de RH (sem background técnico), usando ferramentas já disponíveis (como Copilot e um assistente interno da IBM), colocaram isso de pé sem código. Quando tentamos criar um LLM específico, as respostas pioraram — então removemos essa complexidade.
O resultado: escalamos para inglês e espanhol em 15 dias e outras áreas quiseram usar.
O ponto central: RH como produto, não como projeto
Se eu tivesse que resumir o que realmente mudou, seria assim:
- Saímos de um RH baseado em múltiplos sistemas, filas e camadas…
- Para um RH pensado como produto, com experiência unificada, linguagem natural e orquestração invisível.
- E, com isso, liberamos tempo humano para o que importa: análise, estratégia, consultoria e coaching, especialmente para a liderança.
O trabalho de RH não será 100% humano nem 100% digital. Ele será híbrido e exige que a gente decomponha tarefas, decida o que é digital e o que precisa de gente, e redesenhe as funções.
Se eu pudesse deixar “conselhos” práticos
- Pense grande, mas comece pequeno (um caso, um processo, um público)
- Elimine → simplifique → automatize
- Defina métricas de sucesso desde o início (para medir ROI e conseguir continuidade)
- Tenha apoiadores fora do RH (nada convence mais um líder do que outro líder)
- IA recomenda; humano decide (especialmente em temas sensíveis)
- Governança sempre (dados, sistemas, ética)
- Aprendizado contínuo: o que te trouxe até aqui não necessariamente te leva adiante
Se vocês estão começando ou já têm iniciativas em andamento, minha sugestão é: olhem para o RH como experiência e produto. O resto — tecnologia, agentes, automação — deve ser consequência de um desenho bem feito e de uma disciplina de execução.
