Em cinco semanas, 67 estagiários do Grupo Prumo passaram a construir os próprios agentes de IA
Cliente | Grupo Prumo (equipes da Prumo e da Porto do Açu) |
Participantes | 67 estagiários, de áreas como compliance, segurança, comunicação, suprimentos e RH |
Formato | 5 semanas: 4 de aulas ativas + 1 de hackathon |
Resultado | Estagiários sem base técnica construindo os próprios agentes + 4 projetos apresentados à diretoria |
IMAGEM · ABERTURA
Foto do grupo de estagiários durante o programa, de preferência no dia da apresentação dos projetos, ou uma aula ativa com a turma nas máquinas.
Formato horizontal amplo, alta resolução. Alternativa: imagem conceitual de agentes de IA na identidade da AutoU.
1. Contexto
O Grupo Prumo vinha adotando inteligência artificial em larga escala. O Microsoft Copilot já era a ferramenta oficial da empresa, disponível para todos os colaboradores, apoiando tarefas do dia a dia como resumir e-mails, redigir documentos e organizar informações.
O passo seguinte era mais difícil. A empresa queria usar agentes de IA para automatizar fluxos complexos, indo além das perguntas e respostas do chat. A ferramenta estava contratada, mas faltava gente capaz de construir automações, e havia muito potencial parado nos processos das áreas. Os estagiários apareceram como a frente certa para começar: profissionais em início de carreira, com disposição para aprender e espalhados justamente pelas áreas que mais tinham a ganhar. O desafio era que quase nenhum tinha base técnica. Para a maioria, o Copilot era só um assistente de chat, e construir um agente do zero era terreno novo.
Essa variedade de áreas moldou o desenho do programa. Não se tratava de treinar um time coeso em torno de um único processo, mas de levar a mesma base a pessoas com desafios bem diferentes. Os exemplos e exercícios precisaram ser amplos o suficiente para servir a todos e, ao mesmo tempo, aplicáveis a contextos distintos.
2. Como fizemos
O programa durou cinco semanas, sendo quatro de aulas ativas e uma dedicada aos projetos individuais, em formato de hackathon. Distribuir o conteúdo ao longo das semanas, em vez de concentrar tudo em uma imersão, fez sentido para esse público. Cada sessão dava aos estagiários tempo para absorver o conteúdo, testá-lo no próprio trabalho e voltar na aula seguinte com dúvidas nascidas da prática. Três mediadores da AutoU acompanharam a turma nas aulas e nas mentorias extras, e tudo ficou concentrado em um único canal no Microsoft Teams.
Etapa | Foco | Formato |
|---|---|---|
Semanas 1 a 3 | Fundamentos de IA e construção de agentes no Copilot Studio, com conceitos apresentados e aplicados na hora. | Aulas ativas com cocriação em tempo real |
Semana 4 | Cada participante concebe e constrói um agente para um desafio real da própria área. | Hackathon com materiais de apoio |
Semana 5 | Revision do conteúdo, quiz interativo, apresentação dos projetos, seleção dos destaques e premiação. | Quiz dinâmico e pitch |
A ferramenta escolhida foi o Microsoft Copilot Studio. Como a companhia já tinha o Copilot em nível de usuário, bastou ativar as licenças gratuitas de teste do Copilot Studio, com validade de 30 a 60 dias, tempo de sobra para o programa. Trabalhar dentro do próprio Copilot foi uma decisão estratégica. A Prumo já tinha adotado a ferramenta como padrão, então tudo o que era aprendido em aula ficava pronto para usar no trabalho real. Capacitar em outra plataforma seria ensinar algo que ninguém teria no dia a dia.
O conteúdo percorreu o que era preciso para construir um agente do zero: o conceito de IA generativa e o papel do prompt, a montagem de uma base de conhecimento a partir de documentos da empresa, e os componentes de um fluxo de agente, como gatilhos, perguntas, prompts de IA e respostas generativas. Acima de tudo, um princípio guiou o ensino: decompor um fluxo complexo em etapas menores e tratáveis, condição para transformar uma ideia de automação em um agente que funciona.
O método foi a cocriação. Em vez de assistir a demonstrações, os participantes construíam junto com o mediador, repetindo cada passo no próprio ambiente e testando na hora. Dois agentes nasceram desse trabalho e viraram referência para a turma: o Atom, de agendamento de férias, que respondia dúvidas e encaminhava aprovações, e a Aurora, de gestão de fornecedores, com análises comparativas para apoiar decisões. A escolha foi proposital, por serem casos fáceis de entender por gente de qualquer área.
IMAGEM · COCRIAÇÃO EM AULA
Tela compartilhada da construção de um agente no Copilot Studio, ou foto de uma aula ativa com os mediadores conduzindo e a turma replicando na própria máquina.
Screenshot da ferramenta ou foto em ambiente de sala.
3. Resultados
Em cinco semanas, uma turma que começou sem saber o que era um agente terminou com dois agentes construídos em conjunto e dezenas de projetos individuais desenvolvidos de forma autônoma.
Antes | Depois |
|---|---|
• Conheciam o Copilot apenas como chat, e nunca tinham construído um agente | • Constroem e publicam agentes no Copilot Studio de forma autônoma |
• Não sabiam onde a automação se aplicava na própria área | • Mapeiam um fluxo complexo e identificam sozinhos onde automatizar |
No hackathon final, cada participante identificou uma oportunidade na própria área e construiu um agente para resolvê-la. Quatro se destacaram pela combinação de ideia e potencial de impacto e foram selecionados para apresentação à liderança:
Projeto / Área | O que o agente faz |
|---|---|
Gestão de materiais de segurança | Automatiza o cadastro e a comunicação de materiais de segurança, antes feitos à mão. |
Conformidade de marca | Verifica se apresentações em PowerPoint seguem as diretrizes visuais da marca. |
Reconhecimento de colaboradores | Avalia comportamentos e indica se determinadas ações atendem aos critérios internos de valorização. |
Compliance | Analisa documentos em PDF, gera pareceres e encaminha comunicações, reduzindo bastante o esforço operacional. |
Nenhum desses projetos era hipotético. Todos foram construídos pelos próprios estagiários, sobre processos que conhecem de perto. Como reconhecimento, os quatro finalistas ganharam duas horas de mentoria particular cada um. O programa ainda rendeu um desdobramento que não estava no plano: a repercussão levou os estagiários a apresentarem os projetos à diretoria, em eventos abertos a toda a empresa. Para quem está começando a carreira, esse tipo de exposição é uma oportunidade difícil de conseguir por outros caminhos.
IMAGEM · APRESENTAÇÃO À DIRETORIA
Foto dos estagiários apresentando os projetos selecionados à liderança e à diretoria da companhia.
Foto do momento da apresentação. É a prova mais forte do case, priorizar.
FEEDBACK DO CLIENTE
[Espaço reservado para citação: uma frase de um líder do Grupo Prumo ou de um estagiário participante, com um resultado específico. Incluir nome e cargo.]
4. Aprendizados
A descoberta que mais se repetiu é que a maioria das áreas já tem tudo o que precisa para automatizar, sem saber disso. Nos fluxos que os estagiários mapeavam, o padrão era sempre o mesmo: processos bem definidos à espera de automação, rotinas manuais e repetitivas, bases de dados ricas sem uso analítico e documentos, como manuais de marca e de onboarding, que podem virar instrução para um agente. A matéria-prima estava toda ali, parada. O que o programa entregou foi o que faltava para colocá-la em movimento: o olhar para reconhecer a oportunidade e a mão para transformá-la em um agente que funciona.
O segundo aprendizado foi sobre como se forma esse olhar em quem ainda não tem confiança. Estagiários se expõem menos que times experientes, e a aula expositiva gerava pouca reação. A virada veio com o aprendizado ativo. Os quizzes de revisão, além de levantar a participação, funcionavam como diagnóstico ao vivo, expondo as lacunas na hora de tratá-las. Com gente em início de carreira, o que fixa é fazer: errar com apoio e testar de novo. Foi pondo a mão na ferramenta desde cedo que a insegurança deu lugar à autonomia.