Semarim Jianxia: Deixe a IA mudar a forma de trabalho de milhares de pessoas

Lin Jianxia é da geração dos anos 80, magra e elegante, com uma voz forte. Quando fala sobre as ferramentas de IA do DingTalk, ela fica entusiasmada como se estivesse a encontrar um velho amigo, partilhando cada detalhe sem parar. Os colegas chamam-na carinhosamente de "Irmã Xia". Aos olhos deles, a Irmã Xia não é uma especialista em tecnologia, mas faz com que sintam que a IA não é algo misterioso ou distante.

Contudo, ela não é a típica figura tecnológica que as pessoas imaginam. Até há três anos, era apenas uma funcionária operacional na Semir, tendo trabalhado durante mais de dez anos em funções como vendas, planeamento e gestão de produtos, quase sem qualquer ligação à tecnologia. Ninguém poderia imaginar que hoje ela já é uma "especialista em prática de IA" na empresa, trazendo pessoalmente uma ferramenta transgeracional para o dia-a-dia de milhares de colegas.

Quanto à IA, Lin Jianxia tem um entusiasmo prático particularmente forte. Ela diz que não é porque seja especialmente talentosa, mas porque as oportunidades a encontraram e ela está disposta a assumir desafios além das suas KPIs.

Estas ações "altruístas" têm origem numa chama de convicção dentro dela — ela acredita firmemente que a IA conduz ao futuro. Ficou profundamente impressionada com o conceito de "imaginação coletiva" em "Sapiens: Uma Breve História da Humanidade": os seres humanos conseguem contar histórias graças à linguagem, formando assim um consenso coletivo, o que é o ponto de partida da civilização. Ela acredita que a IA está a criar uma nova "imaginação coletiva". "As tabelas de IA do DingTalk e os assistentes de IA que usamos agora não precisam de anos de aprendizagem de código para escrever 'Hello World'; são ferramentas acessíveis a todos."

A sua rica experiência de rotatividade fez-a compreender profundamente as limitações dos processos de trabalho tradicionais. Mas, sem formação técnica, como conseguiu ela agarrar-se às novas ferramentas e transformar a forma de trabalhar? E como conseguiu apresentar a IA aos colegas, eliminando a disparidade de informação?

A seguir, a história contada por Lin Jianxia —

Há três anos, fui transferida para o Centro Digital da Semir e, por acaso, comecei a ser responsável pela promoção da IA em toda a empresa. Na verdade, não tenho formação técnica; baseio-me apenas na minha sensibilidade à digitalização e no meu interesse pela IA, explorando pouco a pouco.

O que realmente me fez perceber o poder da IA foi no início de 2023. Nessa altura, o ChatGPT 3.5 estava a fazer furor. Por acaso, a escola da minha filha ia filmar um vídeo festivo e, como membro do comité de pais, tinha de escrever o guião para os 25 pais da turma. Era uma tarefa complicada, que exigia pesquisa, combinação de frases e organização de textos. Tive uma ideia: pedi emprestado o telemóvel de um colega e perguntei ao ChatGPT; surpreendentemente, em poucos segundos, o conteúdo desejado foi gerado.

Fiquei muito impressionada na altura; a IA parecia magia. Pensei então: no futuro, será que a IA será como a linguagem, tornando-se uma ferramenta universal acessível a todos?

Na Semir, trabalhei durante muitos anos em vendas, planeamento e gestão de produtos, conhecendo bem as dores dos métodos de trabalho tradicionais. Naquela altura, comecei a pensar: será que a IA pode ajudar-nos a resolver problemas?

A primeira vez que apliquei a IA no trabalho foi devido a uma necessidade de "mudança de roupa".

Como empresa de vestuário, o custo de fotografar produtos sempre foi elevado. Antigamente, só era possível contratar modelos para fotografar cerca de 20% dos modelos principais, o que era demorado e dispendioso. Em 2023, o diretor-geral da Balabala propôs uma ideia: em vez de recorrer a modelos, usar apenas fotos planas e deixar que a IA simule o efeito de vestir. Hoje, isto parece bastante comum, mas naquela época poucas pessoas tentavam.

Ainda me lembro da primeira vez que vi a demonstração: as fotos planas eram "vestidas" diretamente por um modelo, com um efeito tão óbvio quanto mágico. Os colegas do departamento operacional ficaram imediatamente entusiasmados, imaginando que, no futuro, seria possível dispensar maquilhagem, coordenação de looks e sessões fotográficas.

Porém, a equipa técnica rapidamente trouxe água fria — artigos padrão como sapatos e copos ainda eram fáceis de lidar, mas as roupas tinham mudanças de forma demasiado complexas; a formação do modelo carecia de experiência e também de imaginação.

Durante todo o ano de 2023, vivemos num estado de "tensão extrema". A direção superior queria implementar a solução o mais rápido possível, mas os resultados gerados eram facilmente distorcidos. Passámos um mês inteiro a fazer testes repetidos, verificando em profundidade com vários fornecedores, desde a preparação dos materiais e a formação do modelo até aos testes A/B para comparar os resultados. No final, chegámos à conclusão clara: a tecnologia ainda não era suficientemente madura para satisfazer as necessidades operacionais a curto prazo, pelo que o projeto teve de ser interrompido.

Não quis desistir e perguntei diretamente aos colegas operacionais: "Pondo de lado outros fatores, se esta ferramenta estiver disponível, vocês teriam coragem de a usar? Haveria algum impacto prático após a utilização?" Depois de ponderar cuidadosamente, ele admitiu que, a curto prazo, não se sentia totalmente confiante.

Assim, chegámos a um consenso: não podemos usar a IA apenas pela IA. É necessário garantir que ela possa trazer melhorias reais em termos de desempenho e redução de custos.

No entanto, esta experiência fez-me perceber que a transformação da produtividade trazida pela IA é exponencial; esta é certamente uma tendência, embora ainda precise de algum tempo. Isso também lançou as bases para a rápida implementação posterior de fluxos de trabalho como a mudança de roupa com IA.

Em 2024, conheci pela primeira vez as tabelas de IA no campo de treino organizado pelo DingTalk — na altura ainda chamadas de "tabelas multidimensionais". Fiquei imediatamente impressionada com as suas funcionalidades: todas as reuniões e processos burocráticos de uma empresa podem ser geridos de forma unificada numa única tabela.

Depois de experimentar, percebi imediatamente a potência das tabelas de IA e quis que os colegas de outros departamentos as utilizassem o mais rápido possível. Uma vez, encontrei um antigo colega no elevador e, durante uma conversa casual, ele disse que estava a trabalhar em vários projetos ao mesmo tempo. Naquele momento, ocorreu-me uma ideia: as tabelas de IA podiam ajudá-lo. Disse-lhe imediatamente: "Arranja um tempo, que eu explico-te tudo."

No passado, usávamos sobretudo o Excel, enchendo uma única folha com vários pontos temporais e filtros, tendo depois de dividir os dados entre diferentes pessoas. Mas os dados eram "mortos", exigindo atualizações manuais em massa, o que era complicado, propenso a erros e incapaz de sincronização em tempo real.

Já passei por situações semelhantes. O que mais me marcou foi a conferência de encomendas: as roupas já estavam penduradas, os preços nos cartões também já estavam colocados, mas os preços e as políticas ainda estavam em constante ajuste. Se a informação sobre alterações de preço não fosse sincronizada, poderia causar uma discrepância entre as expectativas dos clientes e a situação real, afetando até as encomendas.

Naquela época, tínhamos de preencher montes de folhas todos os dias, atualizando-as constantemente. Só podíamos criar grupos de comunicação e várias pessoas atualizavam o Excel em tempo real. Mas, independentemente de como fosse feita a atualização, dependia sempre da notificação manual; com tantas mensagens, era fácil perder alguma informação. Um ano, devido à falta de sincronização das políticas de alguns modelos, os clientes reclamaram diretamente após fazerem as encomendas. Só depois da análise retrospetiva é que descobrimos que o problema residia na "desincronização das versões das folhas".

Além das conferências de encomendas, também usámos as tabelas de IA em cenários de "controlo temporal". Os pontos temporais do ciclo de vida das roupas são extremamente rigorosos: quando iniciar o planeamento, fazer encomendas ou lançar produtos no mercado são requisitos rígidos; qualquer atraso pode afetar as ações subsequentes. Antigamente, dependia tudo de vigilância humana, sendo frequentemente pressionados pelos prazos. Agora, com as tabelas de IA, a gestão é unificada; os lembretes e a distribuição de notificações podem ser executados automaticamente.

Muito rapidamente, departamentos como administração, compras, centro digital e cadeia de abastecimento começaram a usar as tabelas de IA, sendo inclusive compatíveis com os hábitos de preenchimento de cada pessoa. Alguns preferem preencher folhas, outros estão habituados a formulários, mas os dados acabam por ser consolidados numa única tabela.

Um colega perguntou-me uma vez: "Por que razão os eventos que ocorrem em junho não aparecem juntos no calendário?" Respondi-lhe que o segredo está na mudança de mentalidade: já não se pode usar a lógica bidimensional do Excel, mas sim considerar o "trimestre" como um campo. Assim que mudou de perspetiva, ele ficou imediatamente esclarecido.

Para ir ainda mais longe, acrescentámos processos automatizados, definindo os horários de início e fim das tarefas e os respetivos lembretes. Antigamente, os calendários estavam cheios de avisos, mas agora o sistema pode enviar notificações automáticas e concluir as tarefas em ciclo fechado. Uma única tabela consegue gerir tudo, desde o planeamento até à execução.

Olhando para trás, a exploração da IA pela empresa começou inicialmente com um "grupo de interesse". Quando as novas tecnologias surgiram, não havia respostas padrão, e o chefe encorajava todos a experimentar por conta própria.

Contudo, ele também expressou uma expectativa especial para o Centro Digital: enquanto departamento de plataforma central, deveria ter uma consciência de coordenação de recursos, esperando que pudéssemos reunir as forças dispersas de exploração e criar uma equipa virtual de projeto a nível da empresa.

O meu papel tornou-se assim claro: construir uma "ponte" para que diferentes equipas possam conhecer e utilizar a IA, tornando as ferramentas de IA tão acessíveis e úteis como a água e a eletricidade.

Fiz o teste MBTI várias vezes, e os resultados nunca foram iguais. Sou gémeos: se preciso ser extrovertida, sou extrovertida; se quero estar sozinha a beber chá e ler, também sou muito feliz. Alguns colegas dizem que sou pragmática, cheia de entusiasmo extraordinário, enquanto outros afirmam que tenho uma aura muito "positiva". Se o departamento organiza atividades, participo ativamente, ajudando a criar um ambiente animado. Mesmo que ninguém responda durante meio dia, não me importo; não sou boa em algumas coisas, mas sinto-me muito à vontade.

Esta atitude também se reflete no trabalho.

Em março deste ano, fui a Wenzhou dar uma formação sobre ferramentas de IA. Inicialmente, era apenas uma aula de divulgação organizada pelo Departamento de Formação de Varejo, mas eu adicionei proativamente o conteúdo sobre tabelas de IA. Quando a notícia se espalhou, não só os gestores de varejo, como também os departamentos de administração, RH e logística quiseram participar. A sala pequena prevista inicialmente não era suficiente, pelo que tivemos de mudar para uma grande sala de conferências com capacidade para mais de cem pessoas; somando as participações online, mais de quatrocentas pessoas assistiram à aula.

O que acontece frequentemente é que, logo após a formação, os colegas vêm ter comigo proativamente. O que mais me impressionou foi Sun Nan — uma recém-contratada que estava a fazer um período de rotação no planeamento de produtos. No seu trabalho diário, precisa de recolher informações sobre os tamanhos dos "modelos de amostra" e fazer estatísticas sobre as provas trimestrais dos novos produtos. Depois da aula, ela teve uma ideia: esta ferramenta pode resolver os seus problemas! De imediato, deixou uma mensagem no DingTalk, pedindo-me que a ajudasse a avaliar a viabilidade.

No fim de semana, dediquei algum tempo a fazer uma demonstração para ela, o que a deixou muito entusiasmada: "Isto funciona mesmo!" Mais tarde, envolveu-se cada vez mais, aperfeiçoando gradualmente as funcionalidades do produto. Dámos-lhe uma orientação inicial; ela combinou-a com os cenários operacionais e continuou a aperfeiçoar a ferramenta, que cresceu em conjunto com ela.

Para ajudar mais funcionários como Sun Nan que querem aprender IA, a equipa e eu criámos uma ferramenta chamada "Grande Buraco da Árvore Semir". Inicialmente, estava disponível apenas para o grupo AIGC; mais tarde, com o aumento do número de pessoas interessadas, foi disponibilizada no grupo geral da empresa.

Este "Grande Buraco da Árvore Semir" é bastante interessante. Adicionei uma "zona de amortecimento emocional": quando os colegas operacionais apresentam pedidos, se estivermos ocupados e não pudermos responder imediatamente, a IA enviará primeiro uma resposta automática, aliviando a tensão do autor do pedido, e só depois "aceitaremos a encomenda". Até agora, já recebemos quase 500 feedbacks dos utilizadores.

Depois da formação em Wenzhou, alguns colegas acharam as ferramentas particularmente úteis, mas encontravam frequentemente dificuldades na sua utilização e perguntavam-me constantemente se eu tinha tempo para lhes dar uma ajuda por telefone.

Devido ao grande número de consultas, a Senxuetang veio diretamente ter comigo, perguntando se eu tinha algum curso "universal" para recomendar. Logo me ocorreu a ideia das tabelas de IA e sugeri: "Por que não organizar outra formação sobre tabelas de IA?"

Assim, foi organizada uma aula de divulgação de três horas, que teve uma resposta entusiasmada, com mais de 300 pessoas inscritas.

Os efeitos da formação foram imediatos: mais departamentos começaram a usar as tabelas de IA.

Este processo deixou-me profundamente comovida: uma formação com inscrição voluntária reúne primeiro as pessoas que querem aprender e, através da transformação de cenários, faz com que as ferramentas de IA se tornem verdadeiramente uma força produtiva de primeira linha.

No início, eu própria não estava familiarizada com estas ferramentas; primeiro, aprendi sozinha através das aulas em direto do DingTalk e, quando tinha dúvidas, perguntava à equipa oficial. Nos fins de semana, revia as aulas relacionadas para reforçar o conhecimento e, em seguida, comunicava com os colegas operacionais para esclarecer as suas dúvidas.

Com o aumento do número de formações, ganhei experiência: não se pode falar demasiado rápido; até os passos mais pequenos devem ser demonstrados, como "criar uma nova tabela multidimensional", incluindo até o nome, porque os hábitos de utilização do Excel não se aplicam aqui.

As áreas em que eu própria tinha dificuldades ao estudar sozinha eram aquelas em que incentivava os outros a praticar mais. Algumas funcionalidades parecem simples, mas muitas pessoas "aprendem rapidamente, mas falham na prática". Se não forem praticadas imediatamente, a aula perde o sentido após terminar. Por isso, recomendo que, antes de aprender, procurem um parceiro para praticarem juntos as operações.

Antes da aula, envio um questionário divertido para que todos tenham uma ideia prévia; depois de o preencher, as mudanças são visíveis em tempo real no grupo, criando uma atmosfera de aquecimento. Durante a aula, todos já se sentem envolvidos e conseguem compreender intuitivamente por que motivo devem aprender esta ferramenta.

Após a aula, compilei as ferramentas mais utilizadas numa área de aprendizagem, que na verdade é uma biblioteca de conhecimentos em documento na nuvem, contendo todas as ferramentas de IA relacionadas com os pontos operacionais.

Lembro-me de uma vez em que não consegui evitar dizer ao líder: "Na verdade, estas tarefas já não fazem parte do meu âmbito de trabalho original, mas sinto-me muito feliz." O líder ficou surpreendido por um momento e disse, sorrindo: "Sabes? Quando disseste isso, havia luz nos teus olhos."

Agora, a empresa tem um pequeno fórum AIGC, cujo número de membros aumentou de algumas dezenas para mais de mil, com muitos colegas a juntarem-se espontaneamente. Todos podem partilhar aplicações de IA, recomendar ferramentas e as diferentes marcas podem inspirar-se mutuamente. Alguns estrangeiros comentam que a animação deste grupo não é inferior à de uma comunidade profissional de IA.

Na verdade, a minha intenção inicial de trabalho nunca mudou. Antigamente, quando trabalhava em vendas e planeamento, era responsável por eliminar as diferenças de informação; agora, ao promover a IA, continuo a desempenhar o mesmo papel. Só quando a informação flui livremente é que todos conseguem fazer as coisas certas com sucesso.

A minha equipa tem três colegas, e sou relativamente flexível na gestão. Reunimo-nos todas as semanas para coordenar o progresso; no resto do tempo, confio plenamente neles para avançarem de forma autónoma. O nome do nosso grupo no DingTalk é "Fervendo, rapazes!", o que soa cheio de energia.

Este ano, as necessidades operacionais aumentaram abruptamente e, de acordo com diferentes projetos, criámos várias organizações virtuais. Os membros dos grupos vêm de diferentes departamentos; dei a um grupo de projeto o nome de "Ding San Duo e os seus amigos", que é o grupo "Chamas de IA em expansão". Usei ainda fotos de todos para gerar uma foto de grupo como imagem de perfil, reforçando o sentimento de pertença.

No setor têxtil, o feedback dos consumidores é crucial. Quem conhece melhor os consumidores? Não são os designers nem os departamentos estratégicos, mas sim os vendedores de primeira linha. Todos os dias, estão nas lojas, observando as escolhas dos clientes e ouvindo as suas reações reais durante as provas. Infelizmente, estas vozes são frequentemente distorcidas durante a transmissão em camadas.

No passado, o departamento de produtos realizava apenas quatro pesquisas de mercado por ano, tendo de viajar por todo o país; a amostragem era limitada e o processo era lento. Quando a informação chegava à sede, muitas vezes já tinha sido diluída. Embora os consumidores digam claramente que "o corte é demasiado largo", quando a mensagem chega ao topo pode resumir-se apenas a "há algum problema", levando a decisões ambíguas.

É aqui que as ferramentas de IA do DingTalk entram em ação. Agora, basta que um vendedor diga casualmente: "Esta roupa aperta um pouco na cintura", e a informação é enviada em tempo real, sendo convertida em texto pela IA e classificada automaticamente: é um problema de tecido? Um problema de corte? Ou um feedback emocional? Os diferentes departamentos podem ver a informação em tempo real, eliminando imediatamente a disparidade de informação.

Toda a minha convicção deriva de um princípio simples: esta iniciativa pode criar valor para a empresa?

No ano passado, quando comecei a explorar a IA, ainda estávamos numa fase de transição, com um ritmo menos intenso. Este ano, a situação é completamente diferente. A minha equipa e eu estamos constantemente a ser pressionados pelas diversas necessidades, porque os negócios já dependem verdadeiramente destas ferramentas.

Com o aumento das necessidades, é ainda mais importante manter a capacidade de discernimento. Às vezes, as funções anunciadas externamente parecem excelentes, mas o feedback interno dos amigos é completamente diferente.

É inevitável que existam diferentes opiniões. Mas, ao ver os elogios e o feedback positivo dos negócios, sente-se verdadeiramente que esta iniciativa tem valor — não só ajuda os outros, mas também traz um sentimento de realização pessoal.

Claro que não sou uma pessoa com grande inteligência emocional. Costumo brincar com os colegas dizendo que hoje estou novamente com "inteligência emocional muito baixa". Por exemplo, quando o chefe me atribui uma tarefa, posso responder de forma direta: "A pressão é demasiado grande."

Felizmente, o ambiente na empresa é muito bom. Às vezes, digo francamente ao chefe: "Não consigo fazer isto", e ela não me pressiona; em vez disso, senta-se comigo para analisar a situação: qual é o foco principal agora e quais são as tarefas essenciais? Muitas vezes fico presa em questões triviais, e ela lembra-me de estabelecer prioridades e ordenar as tarefas segundo o valor que proporcionam. Estou muito grata por isso.

A empresa está a investir cada vez mais na IA. Em abril deste ano, o presidente da Semir enviou uma carta interna, convocando todos a usar a IA de cima para baixo. Eventos como o "Parque Temático de IA", competições de IA e check-ins de IA para todos são organizados em sequência.

Cada vez mais pessoas no Centro Digital estão a trabalhar com IA. Antigamente, muitas responsabilidades recaíam exclusivamente sobre o nosso departamento: precisávamos de recursos, orçamento e pessoal, além de acompanhar a direção do produto e o desenvolvimento tecnológico.

Este ano, a situação melhorou: o desenvolvimento da plataforma de trabalho foi assumido por outra equipa, e o gestor de produto e os colegas técnicos assumiram as suas próprias responsabilidades. Problemas como recursos, orçamento e pessoal já não são tratados exclusivamente por mim. Posso concentrar-me na divulgação e no aprofundamento de cenários específicos. Pontos que antes eram dispersos começaram a ser ligados gradualmente. Percebo que estou cada vez mais perto do objetivo de integrar verdadeiramente a IA na forma de trabalhar.

Depois de três anos de contacto próximo com as ferramentas de IA do DingTalk, tenho uma compreensão ainda mais profunda: "Um homem virtuoso não nasce diferente; ele sabe aproveitar bem os recursos à sua disposição." No fim das contas, o que determina o valor não é a IA em si, mas sim a forma como a utilizamos.

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