O painel Women in Tech do Web Summit Rio 2026 reuniu três lideranças femininas para falar sobre tecnologia corporativa, inclusão e inteligência artificial — mas o fio condutor não foi técnico. Foi humano. Vanessa Poskus, CEO e Co-Founder da Uppo, Laura Salles, fundadora da PlurieBR, e Grazi Sbardelotto, co-CEO da PMWEB, mostraram como a IA, quando adotada com clareza de propósito, reduz ansiedade, aumenta produtividade e pode, inclusive, provar em números o valor da diversidade dentro das organizações.
O diagnóstico que abriu o debate é familiar para quem trabalha com pessoas: muitas empresas estão adotando IA não porque identificaram um problema real a resolver, mas porque “tem que adotar”. Essa diferença de ponto de partida define tudo — inclusive se a tecnologia vai gerar resultado ou apenas acumular assinatura de ferramenta sem uso.
A palestra trouxe dois movimentos complementares que RH e Comunicação Interna precisam entender: como usar IA para aliviar a sobrecarga operacional dos próprios profissionais e como garantir que essa adoção aconteça sem perder identidade, sem ampliar exclusões e sem ignorar os custos que essa tecnologia carrega.
Quando a IA resolve o problema certo
O exemplo mais concreto veio de Vanessa Poskus, que construiu sua própria agente de IA integrada ao Telegram — sem saber programar. “Eu não sei programar, mas eu sei pedir”, disse ela. Em três horas, criou um agente que lê seus e-mails todas as manhãs e entrega às 7h um relatório com três categorias: o que responder, o que verificar e o que descartar.
O impacto não foi apenas de produtividade. Foi de clareza mental. A IA lembra decisões anteriores, prepara o contexto para reuniões e organiza o que seria dispersão cognitiva em algo acionável. Nas palavras da palestrante, isso “tira uma camada de ansiedade” — um benefício que gestores de RH reconhecerão imediatamente como relevante para seus times.
Para Comunicação Interna, o aprendizado é direto: antes de escolher a ferramenta, mapear os três processos que mais consomem tempo e atenção. É ali que agentes de IA entregam valor real, não em funcionalidades genéricas.
Dado: empresas que operam em modelo IA-first — com dados integrados ponta a ponta e governança robusta — ainda são minoria. A maioria está na fase de ferramentas pontuais, e a evolução para uma cultura de IA exige estrutura, não apenas vontade.
Identidade não é opcional na era dos agentes
Um dos alertas mais importantes do painel foi sobre o risco de uniformização. Quando todo mundo usa os mesmos modelos com os mesmos prompts, os outputs começam a se parecer — e a marca pessoal, o tom de voz de uma empresa ou de um profissional, desaparece.
“Está tudo bem usar o que está disponível, mas tem o trabalho de trazer a tua identidade em tudo aquilo”, afirmou uma das palestrantes. Para RH e CI, isso tem implicação prática imediata: antes de liberar respostas automáticas ou delegar a produção de conteúdo a agentes, é necessário treinar o tom de voz. Criar um guia, passar exemplos, revisar as primeiras entregas. O agente aprende — mas precisa ser ensinado.
Isso também se aplica ao relacionamento com colaboradores. Agentes organizam, priorizam e resumem. O que eles não fazem é ler contexto emocional, perceber um colaborador em dificuldade ou construir confiança ao longo do tempo. “Ter uma assistente usando agentes para organizar a vida, mas que também tem o lado humano para o relacionamento, muda muito.”
Diversidade como dado — e IA como risco ou solução
Laura Salles, da PlurieBR, trouxe a dimensão menos discutida do tema: a IA já carrega vieses, e ignorar isso é uma escolha ativa. A plataforma da PlurieBR usa inteligência artificial para mensurar indicadores de ESG — incluindo assédio, discriminação e seus custos correlatos — e demonstra em números o valor financeiro da diversidade para as organizações.
O argumento não é moral. É de negócio. “Mostrando que diversidade tem valor financeiro” foi a síntese apresentada no palco — uma linguagem que RH precisa dominar para levar o tema aos comitês executivos.
Ao mesmo tempo, o painel alertou para o viés embutido nos modelos de IA treinados predominantemente fora do Brasil. Ferramentas como o analisador Madison foram citadas como recursos para identificar e mitigar vieses de gênero em outputs. A recomendação prática: enriquecer prompts com contextos plurais e, sempre que possível, incluir revisores de perfis diversos na validação das entregas.
Dado: uma consulta de IA consome aproximadamente dez vezes mais energia do que uma busca convencional. Com o volume projetado de uso até 2030, o impacto ambiental é significativo — e medir o custo por prompt (tempo, tokens, energia estimada) começa a ser prática recomendada em empresas com compromisso ESG.
Incluir ou ampliar a exclusão: a escolha que está na mesa
O painel fechou com uma provocação que toca diretamente a agenda de RH e CI: se a capacitação em IA não for intencional e abrangente, a tecnologia se torna instrumento de exclusão. “Se não capacitarmos, a IA vira instrumento de exclusão — é papel social incluir e formar.”
Isso significa adaptar trilhas de formação para públicos com diferentes níveis de letramento digital — do chão de fábrica às microempreendedoras, dos jovens nas escolas aos profissionais sênior com pouca familiaridade com ferramentas. Comunicação Interna tem papel central aqui: é quem pode tornar essa capacitação acessível, consistente e culturalmente adequada para cada contexto da empresa.
A IA não substitui a liderança — ela revela onde a liderança precisa estar
O painel do Women in Tech não entregou um manual técnico. Entregou um convite à responsabilidade. Usar IA com propósito significa começar pelo problema, não pela ferramenta. Significa treinar identidade antes de automatizar voz. Significa medir vieses antes de escalar modelos. E significa garantir que a eficiência conquistada com agentes seja revertida em mais presença humana onde ela realmente importa — no relacionamento, na confiança e no desenvolvimento das pessoas. Qual desses movimentos sua área já está fazendo?
FAQ
Significa começar identificando processos que geram sobrecarga real — como triagem de e-mails, preparação de reuniões ou organização de agenda — e pilotar agentes nesses pontos específicos, medindo ganhos de tempo e qualidade. O oposto é adotar ferramentas porque estão em alta, sem clareza sobre o problema que resolvem.
Antes de liberar qualquer automação de comunicação, é necessário criar um guia de tom de voz com exemplos reais, submeter as primeiras entregas à revisão humana e só gradualmente ampliar a autonomia do agente. O treinamento é contínuo, não pontual.
Plataformas como a da Pluri mostram que é possível mensurar indicadores de assédio, discriminação e seus custos financeiros, construindo um business case quantitativo para D&I. Além disso, analisadores de viés (como o Madison) ajudam a auditar outputs de IA antes que cheguem aos colaboradores.
Sim. Uma interação de IA consome cerca de dez vezes mais energia do que uma busca convencional. Empresas com compromisso ESG já começam a medir custo por prompt e a treinar suas equipes em engenharia de prompt para reduzir iterações desnecessárias.
O exemplo do painel é encorajador: Vanessa Poskus criou sua agente em três horas, sem saber programar, usando ferramentas de automação integradas a aplicativos de mensagem. O ponto de entrada mais acessível é um processo repetitivo e de baixo risco, como a triagem de e-mails ou o resumo de reuniões gravadas.
Desenhando trilhas de capacitação adaptadas a diferentes níveis de letramento digital, incluindo públicos que costumam ser esquecidos nas iniciativas de inovação. Comunicação Interna tem papel central em tornar essa formação acessível e culturalmente adequada para cada área da empresa.
Palestrantes: Grazi Sbardelotto — co-CEO, PMWEB; Vanessa Poskus — CEO e Co-Founder, Uppo; Laura Salles — Fundadora e CEO, PlurieBR
Evento: Web Summit Rio 2026
