💡 Pilar: IA na Prática · Gatilho DDD: Dor — profissional que usa IA mas nunca tem certeza se pode confiar no output.
🗂️ Slides NotebookLM - Framework 4D
Renata. Fim do mês. Análise de turnover de novo. Ela é analista de RH. Usa ChatGPT há seis meses. Toda análise mensal começa com a IA aberta.
O processo dela é sempre o mesmo: sobe a planilha, pede a análise, a resposta volta formatada — com percentuais, comparativo mensal, destaque nos departamentos críticos. Parece certo. Tem lógica. A estrutura é boa.
Mas Renata nunca sabe de verdade se está certo.
Então ela abre o Excel. Refaz os cálculos principais. Cruza com o que a IA trouxe. Quando bate, usa. Quando não bate, corrige. Todo mês. Sem exceção.
Ela usa IA para economizar tempo — e gasta esse tempo refazendo o que a IA fez.
O problema não era a IA. Era que a Renata nunca tinha testado se podia confiar nela para essa tarefa específica.
📋 Conteúdo disponível nesta página:
- O método: 4 passos para testar antes de confiar
- Exemplo real: como a Renata testou a análise de turnover dela
- Por dentro da lógica: o Framework 4D de AI Fluency
- Referência bônus: tabela de troubleshooting para problemas comuns com IA
🔵 Quando usar: qualquer tarefa recorrente onde você usa IA mas ainda refaz por insegurança — não por necessidade.