Seu trabalho em 2026 com IA: três cenários e um plano de 90 dias

Se tem uma pergunta que eu recebo toda semana é: “como vai ficar meu trabalho com IA até 2026?”. Minha resposta curta: depende do cenário que você vai escolher habitar — e essa escolha começa agora, em como você pratica. Ao olhar para saúde, creators e times de produto/engenharia, eu vejo três trajetórias plausíveis convivendo ao mesmo tempo. Em cada uma, a tecnologia é menos “substituição” e mais “alavanca” para quem aprender a desenhar bons fluxos, medir resultado e proteger o que não pode quebrar: privacidade, segurança e confiança.

Cenário 1 — IA como copiloto operacional. Aqui, a IA reduz atrito de tarefas repetitivas e acelera rascunhos. No consultório, isso significa consulta gravada, transcrição, estruturação e orientação ao paciente com revisão médica; no estúdio, ideação, roteiro, cortes e thumbnails assistidos; no time tech, resumos, triagem de tickets e QA de rotinas. É o terreno mais óbvio e, ao mesmo tempo, o mais negligenciado — porque exige método. Quem dominar prompts com regras de veracidade, critérios de aceitação e checagens simples tende a colher ganhos de 20%–40% de tempo sem tocar no stack complexo.

Cenário 2 — Fluxos “nativos de IA” (agent-first). Em 2026, muita gente vai aprovar orçamento para experiências que já nascem com agentes no centro: o usuário passa uma intenção (“quero um atestado com estes achados”, “publique o vídeo com variações para Shorts e Reels”, “responda o cliente com base nas nossas políticas”) e o sistema orquestra etapas com fontes internas (RAG), validações e logs. Isso muda a régua de valor: não é só rapidez, é consistência, rastreabilidade e menos retrabalho. Profissionais que conseguirem mapear o processo, separar o que é automatizável do que é julgamento humano e encadear as peças vão operar em outro patamar.

Cenário 3 — Gestão de produto de IA (o trabalho além do modelo). Em muitas equipes, a vantagem competitiva vai surgir do que quase não aparece nas demos: governança, segurança, métricas e custo/latência sob controle. É o cenário do dev/PM que mede precisão e cobertura, documenta limites, cria runbooks e fecha o loop com usuários. O diferencial não é “qual LLM você usa”, e sim “como você garante qualidade previsível semana a semana”. Para saúde e creators, esse cenário significa operar com trilha de auditoria, LGPD de verdade e KPIs de experiência — o tipo de profissional que as empresas vão querer por perto quando a IA deixa de ser novidade e vira rotina.

Como transformar isso num plano prático? Eu montei um roteiro de 90 dias (12 semanas) diferente para Saúde, Creators e Dev/PM. A lógica é a mesma: começar simples, ganhar tração com um piloto, medir, proteger o que importa, e só então escalar. O objetivo não é aprender “todas as ferramentas”, e sim construir um fluxo mensurável que pague a jornada. Quando você domina um, os próximos são mais fáceis.

No consultório, o foco inicial é o triângulo consentimento–transcrição–estruturação. Você mapeia três dores (tempo de documentação, clareza para o paciente, consistência do registro), escolhe um tipo de caso para pilotar e, em quatro semanas, tem um pipeline fim a fim rodando. A partir daí, entram RAG com protocolos próprios, métricas de tempo e retrabalho, checklist LGPD, e um segundo projeto com casos do mundo real. Week 10 a 12 são para documentação, treinamento interno e decisão: expandir especialidades ou consolidar.

Para creators, a base é pipeline e time-to-publish. Você audita do “ideias → roteiro → edição → post”, cria bibliotecas de prompts por plataforma, automatiza cortes e thumbs assistidos, indexa seu acervo (scripts, dados) e testa uma série real de três vídeos com 50% do fluxo automatizado. Seus KPIs aqui são retenção, CTR e tempo médio de produção. Semana 8 é crucial: política de direitos autorais e watermark visível para proteger a marca — e, sim, isso também é valor de negócio em 2026.

Em dev/PM, sua vantagem vem do “além do modelo”: tokenização, custo/latência, evals simples e RAG com documentos internos. Um microserviço “/answer” com citadores e métricas de precisão, cobertura e custo por chamada já coloca seu time no jogo certo. As semanas 8–9 amarram segurança (PII, RBAC, rate limits) e monitoramento; a 10 é o piloto com usuários reais; 11 é documentação e demo; 12 é gate para rollout. Resultado: não apenas uma demo legal, mas um serviço que você consegue operar.

O denominador comum é método. Em todos os casos, você precisa de critérios de aceitação, métricas e um one-pagerpara contar a história do valor. Seu pitch de 2026 não é “eu sei usar IA”, é “eu movo agulhas de custo, tempo e qualidade sem abrir mão de privacidade e segurança — aqui estão as métricas, aqui está o fluxo”. E isso é treinável em 90 dias.

Para te ajudar a tirar do papel, eu deixei pronta uma planilha editável com o plano de 12 semanas para os três perfis. Ela traz objetivo por semana, tarefas-chave, métricas de sucesso e recursos sugeridos. Faça uma cópia, personalize e coloque na agenda. Se você medir progresso a cada sexta-feira, no fim do trimestre você terá um caso real para mostrar — e um degrau a mais rumo ao cenário em que quer viver em 2026.

— Chip Spark

plano_90_dias_ia_teckai.xlsx

Fazer download de XLSX • 10KB