
Novas lideranças: qual o perfil e como capacitar gestores para o que as empresas precisam agora?
Lideranças com capacidade de entregar resultados ganham a preferência em 2026 depois de um período focado no desenvolvimento de soft skills.
Meu Alelo
Portal Meu AleloPara estabelecimento
Portal Meu ECPara RH
Alelo Alimentação, Alelo Refeição, Alelo Multibenefícios, Alelo Natal e Alelo Cultura
Design em reverso aponta uma nova forma de pensar na solução de problemas nas empresas utilizando IA e otimizando o investimento na tecnologia.

A IA (Inteligência Artificial) já deixou de ser uma tecnologia distante para ser parte do dia a dia da maioria das empresas. Afinal, como resistir à capacidade de automatizar tarefas repetitivas para ter maior agilidade nas tarefas diárias?
No entanto, apesar do entusiasmo em torno da tecnologia, a adoção prática da IA para funções corporativas no RH ainda enfrenta desafios.
Segundo um estudo do NBER (National Bureau of Economic Research), 70% das empresas já adotaram alguma ferramenta de inteligência artificial. Porém, mais de 80% dos executivos destas empresas não enxergaram impacto significativo na produtividade ou no lucro.
Mas por que isso acontece? Em muitos casos, o problema não está na tecnologia, mas sim na forma como ela é aplicada. Nesse contexto, a estratégia de “Design em Reverso” propõe uma mudança na forma de utilizar a ferramenta.
Quer saber como essa metodologia ajuda a aumentar o ROI (retorno sobre o investimento) do uso da inteligência artificial no RH? Então bora conferir no texto a seguir.
O design em reverso parte de uma lógica diferente da tradicional. Normalmente, quando as empresas pensam em implementar a IA, o raciocínio segue este caminho:
1º - A empresa adota uma tecnologia.
2º - Procura por processos onde ela pode ser aplicada.
3º - Testa e analisa os resultados.
4º - Ajusta a aplicação conforme a necessidade.
Esse modelo pode gerar iniciativas interessantes, mas muitas vezes resulta em projetos desconectados da realidade do negócio.
O design em reverso propõe inverter essa lógica. A abordagem começa pelo resultado final desejado e trabalha “de trás pra frente” para identificar processos, decisões e tecnologias que serão necessários para fazer com que esse resultado aconteça.
A adoção da IA no departamento de recursos humanos costuma esbarrar em três desafios principais. O primeiro deles é a falta de conexão com processos reais. Embora diversas atividades possam ser automatizadas, muitas ainda dependem da análise humana.
Outro erro comum é tornar a tecnologia um ponto de partida. O risco disso é criar soluções interessantes, mas que pouco contribuem para o dia a dia da empresa.
Por fim, sem um objetivo claro desde o início, fica difícil medir o real impacto da IA em indicadores, como produtividade e eficiência operacional, por exemplo. Em todos esses casos, o design em reverso ajuda a superar essa barreira, conectando a ferramenta ao resultado final.
É possível saber se um investimento está dando retorno de forma objetiva? A resposta é: sim! O ROI (sigla em inglês para “Return on Investment”) é uma métrica que permite ao RH compreender o impacto financeiro dos investimentos realizados em diversos canais, incluindo a inteligência artificial.
A gente pode calcular usando a seguinte fórmula:
ROI (%) = [(receita - custo) / custo] x 100
Exemplo: imagine que o investimento na aplicação da IA em diversos níveis da empresa tenha sido de R$ 10 mil e que a receita proporcionada por ela, com economia em processos, tenha sido de R$ 100 mil. Dessa forma, temos:
ROI (%) = [(100.000 - 10.000) / 10.000] x 100
ROI (%) = 900%
Neste exemplo, o retorno sobre o investimento foi de nove vezes o investimento inicial. Caso o resultado seja negativo, significa que a aplicação da ferramenta não está compensando o investimento inicial.
Utilizando os princípios da metodologia de design em reverso, o RH deve primeiro identificar quais resultados requerem consistência absoluta. Por exemplo: garantir que todos os colaboradores recebam seus benefícios corretamente e no prazo.
Com o objetivo definido, o próximo passo é entender o que precisa acontecer para que o resultado desejado seja alcançado. Nesse exemplo, o RH vai precisar reunir dados cadastrais atualizados, validar a elegibilidade e ter um canal de comunicação com o colaborador.
Todas essas informações vão alimentar a IA. Dessa forma, fica mais fácil perceber onde ela entra, não é mesmo? A ferramenta poderá validar se os dados são consistentes de forma automática, corrigir erros em lançamentos e automatizar a comunicação com os funcionários por e-mail e aplicativos de mensagem.
Essas ações otimizam o tempo do profissional de RH, que pode se dedicar a executar tarefas mais estratégicas. A comunicação também garante mais transparência no compartilhamento de informações relevantes entre todos os colaboradores.
Para conferir mais conteúdos como esse, continue navegando no blog da Alelo. Assine também a newsletter da “Tudo RH” no LinkedIn para ficar por dentro das principais tendências no setor de Recursos Humanos.
Clique nas estrelas para dar sua nota:
Nenhuma avaliação até agora.
Seja a primeira pessoa a avaliar!