Mentalidade de IA na prática: como o Nubank mudou seus critérios de contratação

A mudança real por trás da IA nas operações

O debate sobre inteligência artificial nas empresas costuma girar em torno de substituição de cargos ou automação de tarefas repetitivas. No entanto, a realidade operacional de grandes players, como o Nubank, aponta para uma mudança mais profunda: a alteração no perfil de contratação. Em vez de reduzir o quadro, a estratégia é buscar profissionais que já operem com uma mentalidade de IA integrada ao fluxo de trabalho.

Segundo Ellen Kiss, diretora do Centro de Excelência em Design do banco, a tecnologia deixou de ser um recurso isolado para se tornar um pilar estratégico. Para quem trabalha em times de produto ou desenvolvimento, isso significa que a IA não é mais um diferencial, mas um componente nativo da gestão de pessoas, desde a contratação até a avaliação de desempenho.

Design e IA: a escala como vantagem competitiva

A operação do Nubank, que atende mais de 118 milhões de clientes, exige uma consistência que seria impossível manter sem padronização. O uso do design system NuDS dentro do Figma ilustra essa maturidade: com mais de 100 componentes reutilizáveis e 320 mil linhas de código, a empresa conseguiu reduzir drasticamente o tempo de entrega de novas funcionalidades — chegando a implementar identidades visuais completas em um único sprint.

Quando a IA entra nesse fluxo, como nos testes do Figma Make para prototipagem e validação, o objetivo é claro: eliminar o atrito entre a pesquisa e a implementação. Para times que enfrentam desafios com a precisão de modelos de IA, integrar essas ferramentas a um ambiente de trabalho centralizado é a única forma de manter a escala sem perder o controle da qualidade.

O que muda na sua rotina de contratação e operação

Se você lida com gestão de times ou desenvolvimento, o movimento do mercado sinaliza que a capacidade de usar IA para acelerar processos de design e engenharia será o novo padrão. Não se trata apenas de saber usar um prompt, mas de entender como a automação pode ser incorporada ao ciclo de vida de um produto.

Para quem ainda sofre com processos fragmentados, o desafio é unificar a operação. Quando a infraestrutura de dados e a gestão de projetos não conversam, a implementação de IA gera mais ruído do que eficiência. Assim como discutido em custos com IA e infraestrutura, a maturidade operacional é o que define se a tecnologia será um ativo ou um gargalo.

• Foco em estratégia: A IA deve atuar na automação de processos sensíveis, como avaliações e gestão de performance.
• Padronização: O uso de sistemas de design e componentes reutilizáveis é essencial para que a IA entregue resultados consistentes.
• Adaptação: Contratar profissionais com mentalidade de IA significa buscar quem entende o impacto da tecnologia em cada etapa do fluxo de trabalho.

Em um cenário onde a velocidade de entrega é crucial, manter a operação dispersa em diversas ferramentas externas é um risco. Plataformas como o Orqueza permitem centralizar a gestão de projetos e o controle operacional, garantindo que o time foque no valor entregue pelo produto, enquanto a estrutura do negócio se mantém organizada e escalável.

Fonte: exame.com