A Anthropic, desenvolvedora da rede neural Claude, está a apertar significativamente as regras de utilização da sua plataforma, que entram em vigor a partir de 12 de novembro. Agora é expressamente proibido usar Claude para “semear” fontes de motores de busca e sistemas de IA com conteúdo enganoso. Isso diz respeito a materiais que distorcem a sua origem, autoria ou independência. Imagine uma rede de sites que se fazem passar por independentes, mas promovem as mesmas afirmações – é exatamente isso que a Anthropic vai combater, procurando garantir a pureza do espaço de informação.
Anthropic aperta as regras: combate a fontes falsas para respostas de IA
Nova secção “Proibição de campanhas enganosas”
A principal mudança na política da Anthropic é a introdução de uma nova secção intitulada “Não participe em campanhas enganosas ou atividades artificiais”. Esta secção estabelece claramente a inadmissibilidade de manipular as fontes das quais os motores de busca ou sistemas de IA obtêm as suas respostas. Por exemplo, a criação de redes de sites que se fazem passar por fontes independentes, mas que confirmam as mesmas declarações, é agora estritamente proibida. Isso é crucial para manter a confiança na informação gerada por redes neurais.
Proibição de usar personas falsas, publicações e avaliações.
Disseminação de conteúdo através de “publicações, websites ou contas falsas ou supostamente independentes” com o objetivo de ocultar a fonte comum.
Proibição de criar ferramentas para campanhas enganosas e vender tais serviços.
Anteriormente, regras semelhantes estavam espalhadas por diferentes secções da política, relativas a eleições, fraude, privacidade e desinformação. Agora, tudo está reunido num só lugar, o que simplifica significativamente a compreensão e aplicação das novas normas.
Lições de setembro: casos reais de engano
A Anthropic não se limita a introduzir novas regras, mas também as apoia com exemplos reais do seu relatório de análise de ameaças de setembro. A empresa identificou cerca de 70 websites que se mascaravam como publicações de notícias locais independentes. Todos eles estavam ligados a uma agência de publicidade de França.
“A operação consistia em usar Claude para criar artigos num formato unificado, cada um contendo três a quatro links internos, para publicação automática.”
Estes artigos, e havia pelo menos 8913 deles em aproximadamente 20 idiomas, foram especificamente concebidos para aumentar a autoridade dos sites nos motores de busca. Embora a maioria deles não tenha obtido uma resposta significativa do público, a Anthropic reagiu prontamente, bloqueando a conta Claude e a organização associada a esta atividade.
Uma mudança interessante afetou a publicação automática de conteúdo. Anteriormente, a “geração e publicação automática de conteúdo para consumo externo” era considerada um cenário de alto risco. Agora, este item foi excluído da lista. Isso não significa permissividade total, mas indica que a Anthropic vê potencial na geração em massa de vídeo por redes neurais e outros formatos de conteúdo, desde que não violem outras regras, especialmente no que diz respeito à desinformação.
A lista de áreas de alto risco que exigem verificação e divulgação agora inclui 11 itens, como aconselhamento jurídico, médico e financeiro, bem como decisões sobre crédito, moradia e emprego. Os requisitos para verificar as recomendações nessas áreas permanecem inalterados: um especialista qualificado deve revisar as conclusões, e os usuários devem ser notificados de que o conteúdo foi criado com a participação de IA. Isso abre novos horizontes para vídeos de IA para publicidade e UGC de IA para projetos de cripto, onde a produção neural por assinatura pode se tornar o padrão.
Google e Anthropic: uma frente comum contra o spam
O Google também está ativamente combatendo a manipulação de respostas de IA generativa na pesquisa, chamando isso de spam. A atualização da documentação de 15 de maio indicou claramente que essas políticas são aplicáveis às respostas de IA generativa. Se o Google aplica suas regras a sites, o que pode levar à diminuição de sua classificação ou remoção dos resultados de pesquisa, a Anthropic age no nível dos usuários do Claude, restringindo ou revogando o acesso. Isso demonstra uma abordagem unificada dos gigantes da tecnologia para garantir a pureza do espaço da informação.
Perguntas Frequentes
O que mudou na política de uso do Claude?
A principal mudança é a proibição do uso do Claude para criar e distribuir conteúdo enganoso que manipule fontes de informação para mecanismos de busca e IA. Uma nova seção sobre “Proibição de campanhas enganosas ou atividades artificiais” foi adicionada.
Por que a Anthropic introduziu essas mudanças?
As mudanças visam combater a desinformação e as manipulações que podem afetar as respostas dos mecanismos de busca e da IA. Esta é uma resposta a casos identificados em que o Claude foi usado para criar redes de sites de notícias falsas.
Como isso afetará a criação de conteúdo de IA?
Isso não proíbe a criação de conteúdo de IA como tal, mas estabelece limites rigorosos para seu uso. Por exemplo, a geração em massa de vídeos por redes neurais ou a criação de avatares de IA com legendas ainda são possíveis, desde que o conteúdo não engane sobre sua origem ou autoria. É importante ser transparente e ético.
O que são áreas de uso de “alto risco” do Claude?
As áreas de alto risco incluem aconselhamento jurídico, médico, financeiro, bem como decisões que afetam crédito, moradia e emprego. Nesses casos, é necessária uma verificação obrigatória por um especialista qualificado e a notificação ao usuário de que o conteúdo foi criado com a ajuda de IA.
A publicação automática de conteúdo agora é proibida?
Não, a publicação automática de conteúdo não é mais considerada de “alto risco”. Isso abre oportunidades para um pipeline de IA de 500 vídeos por dia ou uma fábrica de vídeos de IA para e-commerce, desde que todas as outras regras sejam cumpridas, especialmente as relacionadas à desinformação e manipulação.
Conclusão
A política atualizada da Anthropic é um passo importante para um uso mais ético e responsável da IA generativa. Isso não é apenas uma proteção dos usuários contra a desinformação, mas também a criação de um ambiente mais transparente para o desenvolvimento de tecnologias. Para empresas que usam vídeos de IA para publicidade ou redes neurais para publicidade UGC, isso significa a necessidade de serem ainda mais atentas à origem e apresentação do conteúdo. Vemos que a eficácia da IA versus UGC real continua a crescer, mas com ela cresce também a responsabilidade. É hora de se adaptar e construir um futuro onde a tecnologia sirva para o bem, e não para enganar. Se você está procurando onde encomendar UGC de IA para cripto ou outros projetos, certifique-se de que seu parceiro adere a altos padrões de ética e transparência.
Claude para o editor: o poder da IA no trabalho com documentos e muito mais
A rede neural Claude, desenvolvida pela Anthropic, está ganhando rapidamente impulso, oferecendo recursos exclusivos para trabalhar com dados de texto. Desde o processamento de documentos longos até a geração de conteúdo criativo – esta rede neural, de acordo com os desenvolvedores, é capaz de mudar a abordagem das tarefas editoriais. Mas será que é realmente assim? Testamos sua funcionalidade em tarefas reais para entender onde Claude realmente brilha e onde ainda requer controle humano.
Esta plataforma, que evoluiu de um simples chatbot para um ecossistema poderoso, agora é capaz de aceitar PDFs de até 1000 páginas, trabalhar com planilhas Excel e pesquisar informações de forma eficaz. Produção de conteúdo com IA com Claude torna-se uma realidade, especialmente para aqueles que procuram produção de IA por assinatura ou buscam escalar o impossível.
Evolução de Claude: de chatbot a ecossistema
A Anthropic, fundada em 2021 por ex-funcionários da OpenAI, lançou a primeira versão pública de Claude em 2023. Desde então, a rede neural passou por várias gerações, atingindo a versão Claude 5.5. A linha inclui os seguintes modelos:
Claude Sonnet 5.5: para tarefas diárias, análise de documentos, programação, trabalho com informações e cálculos matemáticos.
Claude Opus 5.5: para tarefas mais complexas e demoradas.
Claude Fable 5.1: o mais poderoso para raciocínio complexo e assistentes autônomos.
Claude Haiku 5.5: o mais rápido e barato para tarefas em massa.
Todos os modelos atuais suportam uma janela de contexto de até 1 milhão de tokens e uma resposta de até 128 mil tokens. No entanto, deve-se lembrar que arquivos, histórico de conversas e dados de serviço também ocupam espaço, reduzindo o limite real.
A versão gratuita do Claude permite usar o chat, fazer upload de documentos e trabalhar com projetos, mas tem um limite flutuante. Os planos pagos oferecem significativamente mais recursos:
Pro: 15 euros por mês (180 euros por ano) mais IVA. Oferece maior volume de trabalho, modelos e ferramentas adicionais.
Max: a partir de 90 euros por mês para usuários intensivos.
Para empresas, estão disponíveis os planos Team e Enterprise com funções de gerenciamento de funcionários, pesquisa corporativa e uma única fatura. A Rússia ainda não está na lista de países oficialmente suportados, mas Claude entende e gera textos em russo perfeitamente, o que o torna atraente para UGC de IA para um projeto de criptomoeda e outras tarefas em russo.
O registro no Claude.ai é simples: via Google ou por um link único enviado por e-mail. A interface é intuitiva, mas para obter os melhores resultados, é importante formular as solicitações da forma mais detalhada possível.
“Reduza o material para 3.000 caracteres. Mantenha os sobrenomes, datas, valores e a conclusão do autor. Não adicione fatos que não estejam na fonte original. Após o texto, liste o que teve que ser removido.”
Essa abordagem permite obter resultados mais precisos e úteis do que simplesmente “reduzir o texto”.
Trabalhando com arquivos e projetos: escalar era impossível — agora é possível
Claude suporta o upload de arquivos nos formatos PDF, DOCX, CSV, TXT, HTML, ODT, RTF, EPUB, JSON, bem como imagens JPEG, PNG, GIF, WebP. É possível adicionar até 20 arquivos por chat, com tamanho máximo de 500 MB cada. Documentos PDF de até 100 páginas são analisados considerando texto e imagens; documentos mais longos, apenas o texto. Isso é crítico se você precisa de geração de 100 vídeos ou até mesmo de um pipeline de IA para 500 vídeos por dia, já que o processamento gráfico em documentos grandes é limitado.
A função “Projetos” permite criar uma base de conhecimento a partir de documentos, texto e código, à qual Claude recorrerá ao executar tarefas. Por exemplo, você pode definir instruções gerais:
Responda em português.
Não altere a grafia dos nomes.
Para cada saída, indique o documento e a página.
Se não houver dados, informe diretamente.
Isso aumenta significativamente a eficiência da IA em comparação com o UGC real, pois a rede neural se torna mais previsível e gerenciável.
Habilidades de Claude: automação da rotina
As habilidades em Claude são pastas com instruções e scripts que a rede neural aplica quando considera apropriado para a tarefa. Isso permite automatizar processos repetitivos e acelerar significativamente o trabalho, por exemplo, na geração em massa de vídeos por IA ou na criação de anúncios em vídeo por IA.
Testando Claude: o que a rede neural pode fazer na prática
Testamos Claude em várias tarefas típicas de um editor:
Análise de PDF volumoso: Claude comparou com sucesso cenários econômicos de um relatório de 229 páginas do Banco da Rússia, mas foi necessário um esclarecimento para a correspondência exata dos indicadores. Isso ressalta a necessidade de verificar as respostas, especialmente quando se trata de dados financeiros.
Navegação por aplicativos: A rede neural criou um breve navegador para dez aplicativos, mas foi necessário um comando adicional para a formatação precisa.
Edição de texto: Claude reduziu o texto, mantendo os números, mas perdeu uma ressalva importante sobre a natureza temporária da desaceleração econômica. Ao trabalhar com avatar de IA com legendas ou dublagem com vozes de IA, tais nuances podem ser críticas.
Trabalho com tabelas: O modelo encontrou corretamente as quedas de receita e calculou o custo do pedido, indicando a ausência de dados. Era importante solicitar antecipadamente as fórmulas e a lista de lacunas.
Reconhecimento de imagem: Claude reconheceu uma pizza e criou uma receita, além de reconhecer o texto em um bolo com um pedido de demissão. No entanto, para pequenas inscrições e superfícies curvas, recomenda-se a verificação manual.
Argumentação: A rede neural refutou com sucesso o autor do raciocínio sobre adaptações cinematográficas, mas cometeu um erro factual ao chamar o filme “Os Irmãos Karamazov” de 1968 de série. Isso prova que deepfake-eticamente deve-se usar apenas fatos verificados.
Custo da API: quanto custa 1 minuto de vídeo AI?
Para trabalhar com a API Claude, são usadas tarifas separadas. Por exemplo, Claude Sonnet 5.5 custa 2 dólares por milhão de tokens de entrada e 10 dólares por milhão de tokens de saída. Fable 5.1 – 10 e 50 dólares, respectivamente. Haiku 5.5 – de 0,10 e 0,50 dólares. Essas despesas não estão incluídas na assinatura Max e são pagas separadamente. Isso é importante considerar ao planejar a geração de vídeo por texto ou usar a API de geração em massa para vídeos AI para publicidade.
Perguntas frequentes
O que é Claude e como ele difere do ChatGPT?
Claude é uma rede neural da Anthropic, focada na análise profunda de documentos longos e raciocínio complexo. Ao contrário do ChatGPT, Claude frequentemente demonstra maior precisão no trabalho com textos volumosos e possui um sistema mais flexível de projetos e habilidades.
É possível usar Claude para criar comerciais de AI?
Sim, Claude pode ser útil na fase de criação de roteiros, processamento de informações textuais para personagens AI animados e clipes AI com troca de rosto. No entanto, para um vídeo AI para publicidade completo, será necessária a integração com outras ferramentas.
Quanto custa uma criatividade de IA ou um minuto de vídeo AI?
O custo depende do modelo Claude utilizado, do volume de tokens, bem como da complexidade da tarefa. Para cálculos precisos, é necessário estudar as tarifas da API. Por exemplo, o custo de 1 minuto de vídeo AI pode variar dependendo de quanto texto precisa ser processado e gerado.
Onde encomendar AI UGC para criptomoedas?
Claude pode ser uma excelente ferramenta para criar AI UGC para projetos de criptomoedas, ajudando a gerar textos, analisar dados e até mesmo criar roteiros para publicidade UGC. Para encomendar serviços de criação de conteúdo AI para projetos de criptomoedas, recomenda-se entrar em contato com agências especializadas ou freelancers que trabalham com redes neurais.
Claude é um análogo do Synthesia?
Claude e Synthesia resolvem tarefas diferentes. Claude foca na análise e geração de texto, enquanto Synthesia se especializa na criação de vídeos com avatares AI realistas. Claude pode ser usado para escrever roteiros que serão posteriormente implementados no Synthesia.
Conclusão
Claude é uma ferramenta poderosa para quem trabalha regularmente com grandes volumes de informação textual e procura automatizar tarefas rotineiras. Os seus pontos fortes incluem a análise de documentos, o trabalho em projetos e a capacidade de raciocínio complexo. No entanto, como qualquer rede neural, Claude exige uma verificação cuidadosa dos resultados, especialmente onde a alta precisão é importante. Para os editores que procuram a eficiência da IA no seu trabalho, Claude oferece oportunidades únicas para a produção neural por subscrição. Contacte-nos para discutir como Claude pode transformar o seu fluxo de trabalho e ajudar a escalar o impossível.
No ambiente de negócios moderno, muitos líderes enfrentam a mesma dor de cabeça: como otimizar os processos de trabalho e liberar o tempo da equipe para tarefas estratégicas. Em vez de simplesmente usar IA para solicitações únicas, imagine ter uma equipe inteira de funcionários de IA que realizam operações rotineiras, seguindo seus padrões e cronograma. Este artigo explicará como transformar a IA de uma ferramenta simples em um membro completo de sua equipe, capaz de assumir parte do trabalho e aumentar a eficiência dos negócios.
Implementação de IA: de solicitações únicas a uma abordagem sistemática
Muitas empresas afirmam usar ativamente a IA. No entanto, como observa Callan Faulkner, fundadora da The Uncommon Business, muitas vezes isso se resume a solicitações únicas. Por exemplo, um gerente de vendas pode gastar uma hora criando uma proposta comercial com Claude ou ChatGPT, mas na próxima solicitação o processo se repete do zero. Isso é ineficiente e não permite que todo o potencial da tecnologia seja utilizado.
Falta de instruções reutilizáveis.
Não criação de uma base de conhecimento (propostas bem-sucedidas, métodos de tratamento de objeções).
A IA não se torna um sistema repetível que suporta o processo.
Criar um funcionário de IA é uma habilidade completamente diferente. Callan o define como um “sistema de IA treinado e reutilizável que executa uma função de negócios específica tão bem ou melhor que um humano”.
Vantagens de uma abordagem sistemática à IA
A implementação sistemática da IA traz benefícios significativos. A empresa de Callan Faulkner, The Uncommon Business, projeta uma receita de US$ 40 milhões com uma equipe de cerca de 50 pessoas. Há alguns anos, um resultado como esse exigiria uma equipe muito maior. O objetivo não é reduzir a equipe, mas liberar o potencial humano.
“Callan nunca demitiu uma pessoa por causa da IA. Em vez disso, a IA permite que os funcionários se concentrem em trabalhos estratégicos e criativos que realmente os inspiram.”
No entanto, já existe uma lacuna perceptível entre os funcionários treinados para trabalhar com IA e aqueles que não o são. Um profissional de marketing sem habilidades em IA pode levar semanas para criar landing pages e imagens, enquanto um especialista treinado faz 10 vezes mais em um dia. O problema não é substituir o humano pela IA, mas a necessidade de um humano capaz de gerenciar a IA de forma eficaz.
Antes de começar a criar um funcionário de IA, é preciso dominar dois conceitos-chave e um ativo importante.
Conceito 1: Encontrar o caminho mais curto para um resultado “A+”
Muitos especialistas, por hábito, tendem a fazer tudo sozinhos, provando seu valor. Hoje, isso se torna um fardo. A filosofia de Callan: o caminho rápido para um resultado excepcional é uma nova vantagem competitiva. Isso não significa “cortar atalhos”, mas sim otimizar o processo.
Por exemplo, a equipe de Callan passava dias desenvolvendo carrosséis para o Instagram. Agora, tendo treinado o Claude Design com exemplos de seus melhores trabalhos, eles criam um carrossel polido em oito minutos, e dez carrosséis em meia hora. A qualidade permaneceu a mesma, e o tempo e a energia gastos foram reduzidos.
Conceito 2: O treinamento é igual à qualidade do resultado
Sem o treinamento adequado, a IA produz conteúdo genérico e sem personalidade. Para obter um resultado único e de alta qualidade, é necessário documentar os padrões:
Objetivo da publicação.
Tom e voz da marca.
Exemplos de conteúdo bem-sucedido.
Se esses detalhes não forem documentados e transmitidos à IA, ela não terá em que se basear. Callan cita o exemplo de seu podcast: cada etapa do processo deve ser descrita em detalhes para que os funcionários de IA possam trabalhar no nível adequado.
Ativo: Seu “cérebro de negócios”
O “cérebro de negócios” é um repositório centralizado de toda a documentação importante da empresa: preços, processos, padrões, voz da marca, perfis de clientes ideais, sucessos passados, etc. Se a documentação for insuficiente para um novo funcionário, será insuficiente também para a IA. Os funcionários de IA são tão eficazes quanto os dados aos quais têm acesso. O tempo dos arquivos caóticos no Google Drive acabou.
Como construir um funcionário de IA do zero
O processo começa com uma auditoria das tarefas atuais. Callan recomenda identificar todas as tarefas diárias, semanais ou mensais que geram receita, mas não trazem satisfação ou são avaliadas abaixo de US$ 50 por hora. Isso pode incluir:
Design e edição de conteúdo.
Criação de apresentações.
Geração de propostas comerciais.
Escrita de newsletters por e-mail.
Por exemplo, o copywriter de Callan, Nick, passava a maior parte do tempo escrevendo páginas de vendas. Ele documentou sua abordagem, analisou as páginas mais bem-sucedidas e começou a criar funcionários de IA para produzir conteúdo. Agora, Nick gerencia uma equipe de copywriters de IA e especialistas em QA, focando na estratégia e na direção criativa.
Dica profissional: Mesmo as tarefas nas quais você se sente um especialista devem ser analisadas. Callan descobriu que, depois de treinar a IA em processos nos quais ela se considerava a melhor, o resultado da IA às vezes superava o dela. A transição de criador para editor é um uso mais eficiente do tempo.
Método de Entrevista com IA
Depois de definir a tarefa, abra um novo chat no Claude e descreva a situação em detalhes:
Quem você é.
O que a empresa faz.
Qual tarefa específica a IA deve realizar.
Como é o resultado ideal.
Em seguida, peça a Claude para conduzir uma entrevista, fazendo cinco perguntas de alto impacto para extrair seu processo exato. Callan prefere a entrada de voz, pois ela fornece um contexto mais rico. Ferramentas como o Wispr Flow permitem que você fale em vez de digitar, o que contribui para uma descrição mais completa e com nuances.
Técnica do “Conselho de Administração”
Para decisões complexas, Callan usa Claude para criar uma equipe de 3 a 5 especialistas na área relevante, que discutem a melhor abordagem. Por exemplo, ao criar pacotes de compensação para executivos, ela pediu a Claude para incorporar estruturas de Mark Cuban e Sara Blakely. Isso resultou em recomendações baseadas em pensamento de negócios comprovado, em vez de resultados de pesquisa genéricos.
Treinando e testando funcionários de IA para resultados excelentes
Depois de obter um ótimo resultado em um chat com Claude, o próximo passo é salvá-lo como uma “habilidade”. Na estrutura de Callan, uma habilidade é um conjunto de instruções salvo e reutilizável, acessível a qualquer momento e conectado a Claude. É como um “prompt com esteroides”: um comando inicia um processo complexo e treinado. “Uma habilidade é um funcionário de IA”, diz Callan.
Gerenciando mudanças de habilidades e memória
Depois de criar uma habilidade, Callan pergunta a Claude: “O que preciso fazer para transformar isso em uma habilidade reutilizável?” As respostas geralmente apontam para a criação de um Claude Project – um espaço de trabalho onde arquivos de conhecimento, instruções e habilidades são armazenados. Por exemplo, para uma habilidade de proposta comercial, um projeto pode incluir propostas passadas bem-sucedidas e malsucedidas, todas as informações de preços e as 15 principais objeções com detalhes sobre como lidar com elas.
A última camada são os conectores. Se um fluxo de trabalho envolve ferramentas externas (por exemplo, salvar uma proposta em um CRM ou enviá-la via Salesforce), os conectores de Claude permitem que a habilidade interaja diretamente com essas plataformas. Um funcionário de IA totalmente construído funciona como uma habilidade, alimentado por uma base de conhecimento, com conectores ativados, e toda a equipe é treinada para usá-lo.
Testando e Aperfeiçoando
Depois que uma habilidade é criada, o trabalho real começa. Callan aconselha: teste cada habilidade até a exaustão. A maioria das pessoas se contenta com um resultado medíocre da IA. Callan recomenda exigir persistentemente o melhor. Se Claude produz algo medíocre, ela diz diretamente que ele pode fazer melhor e pede para tentar novamente. Muitas vezes, é depois desse “empurrão” que o resultado desejado é alcançado.
A sua habilidade de redatora de voz, uma das funcionárias de IA mais valiosas, exigiu quinze horas de trabalho. Este investimento é justificado se comparado ao treinamento humano. Para que a sua redatora começasse a escrever no seu estilo, foram necessários três meses de trabalho semanal. Muitos desistem de treinar a IA após 45 minutos, acreditando que ela não consegue captar o seu estilo.
O processo de teste segue um padrão específico:
Lançar a habilidade.
Verificar o resultado.
Corrigir manualmente as partes que não estão de acordo com o padrão.
Devolver as correções ao Claude com um pedido específico: “Fiz as seguintes alterações no seu resultado para que ele correspondesse aos meus padrões. Por favor, atualize a sua habilidade para incluir essas alterações e usá-las em resultados futuros”.
Uma dica útil: durante a conversa, pergunte ao Claude: “O que você aprendeu com as nossas interações?” e peça para ele atualizar a habilidade para que essas lições sejam fixadas. Um detalhe técnico importante: as habilidades e a memória nos Projetos Claude podem dessincronizar. O Claude pode atualizar a sua memória com base na conversa, mas não atualizar a habilidade base. Callan recomenda instruir explicitamente o Claude para atualizar a própria habilidade e, em seguida, clicar manualmente no botão de salvar.
Os projetos também têm as suas habilidades invisíveis ao nível do projeto, que podem entrar em conflito com as habilidades ao nível do espaço de trabalho. Ao criar uma habilidade que deve funcionar em todos os projetos, especifique “habilidade de espaço de trabalho” ou “habilidade principal” para que ela esteja disponível em todo o lado, e não apenas num único projeto.
Dica profissional: Para equipas que criam habilidades em escala, a empresa de Callan copia cada habilidade para uma base de dados Notion, monitorizando quem a criou, quando, a versão e o propósito. Eles até têm uma habilidade que verifica a sua base de dados de habilidades para duplicações. Cada departamento gere o seu repositório de habilidades, e a gestão de habilidades é uma parte padrão de cada revisão trimestral.
Planejamento do trabalho de funcionários de IA para execução autônoma
Depois que uma habilidade foi cuidadosamente testada e aprimorada para um alto padrão, ela pode ser agendada para trabalho autônomo sem intervenção humana.
Limitação atual: o computador onde o Claude está a ser executado deve estar ligado para que as tarefas agendadas sejam realizadas. Callan usa um computador de escritório dedicado, logado na conta corporativa do Claude. Qualquer funcionário que deseje agendar uma habilidade faz login nesta conta nesta máquina.
Callan usa a função de tarefas agendadas do Claude através do aplicativo de desktop Claude Cowork. Existem opções para selecionar o dia, a hora e a frequência de execução da habilidade. Não há limite para o número de tarefas agendadas ativas.
Uma das habilidades agendadas de Callan é o “Pesquisador de Instagram”. Todas as segundas-feiras de manhã, às 6:00, ele visita as contas de Instagram dos concorrentes, identifica conteúdo viral na área de educação em IA, analisa as abordagens e “ganchos” utilizados, extrai transcrições de conteúdo da semana anterior e adiciona ideias de conteúdo diretamente à base de dados Notion. A sua equipa social entra na segunda-feira de manhã e aprova manualmente as ideias que desejam implementar. O que antes era uma tarefa rotineira para a equipa social na segunda-feira de manhã, agora é realizado autonomamente.
Outra habilidade agendada é executada a cada hora, extraindo transcrições de reuniões do Granola e arquivando-as em um banco de dados Notion que alimenta seu “segundo cérebro”.
Conclusão: Invista em funcionários de IA para escalar seu negócio
Criar funcionários de IA não é apenas automação, é um investimento na escalabilidade estratégica do seu negócio. A transição de operações rotineiras para o gerenciamento de sistemas de IA eficientes permite que sua equipe se concentre na criatividade e inovação, resolvendo as “dores do cliente” relacionadas à falta de tempo e recursos. Se você está procurando um ciclo completo de produção de vídeos curtos ou promoção abrangente através de vídeos curtos, considere como os funcionários de IA podem assumir parte do trabalho. Isso permite encomendar tudo em um só lugar, substituindo efetivamente parte da equipe por um serviço. Você está pronto para repensar seus processos de negócios e construir uma equipe onde IA e humanos trabalham em harmonia? Comece com uma auditoria de tarefas e documente seus padrões hoje mesmo. Saiba mais sobre como escolher um fornecedor para terceirização de conteúdo para redes sociais e quais critérios de qualidade de postagem em massa são realmente importantes para não desperdiçar o orçamento.
Perguntas Frequentes
O que é um funcionário de IA e como ele difere do uso comum de IA?
Um funcionário de IA é um sistema de IA treinado e reutilizável que executa uma função de negócios específica tão bem ou melhor que um humano. Ao contrário das solicitações únicas de IA, um funcionário de IA faz parte de uma abordagem sistêmica que automatiza tarefas repetitivas, seguindo padrões e cronogramas definidos.
Como começar a criar seu primeiro funcionário de IA?
Comece com uma autoauditoria: identifique as tarefas que consomem muito tempo, geram receita, mas não trazem satisfação ou são mal avaliadas. Em seguida, documente cada etapa da execução dessa tarefa, seu objetivo, padrões de qualidade e exemplos de resultados bem-sucedidos. Use o método de entrevista de IA no Claude para descrever o processo em detalhes.
Preciso ser um especialista técnico para criar funcionários de IA?
Para 90% das operações de negócios, a criação de funcionários de IA não requer habilidades técnicas. As chaves são comunicação (a capacidade de articular claramente as necessidades) e criatividade (a engenhosidade para levar a IA a um resultado excepcional).
Como garantir resultados de alta qualidade de um funcionário de IA?
A chave para a qualidade é o treinamento e os testes minuciosos. Documente todos os padrões, tom de voz, exemplos de resultados ideais. Depois de criar uma habilidade no Claude, teste-a exaustivamente, exigindo melhorias da IA até que o resultado atenda aos seus padrões “A+”. Não se esqueça de atualizar regularmente as habilidades e a memória da IA.
É possível automatizar o trabalho de um funcionário de IA por agendamento?
Sim, depois que uma habilidade é depurada, ela pode ser agendada para execução autônoma. Use as funções de agendamento em ferramentas como Claude Cowork para definir o dia, a hora e a frequência de execução da habilidade. Isso permite automatizar tarefas rotineiras, como coleta de dados, análise de concorrentes ou geração de conteúdo.
