Fluência em IA não é um curso. É Cultura.

Como a Zapier transformou recrutamento, onboarding e produtividade ao exigir fluência em IA desde o primeiro contato

O que significa ser uma empresa "AI-first" na prática?

Quando Wade Foster anunciou que todos os novos contratados da Zapier precisariam comprovar fluência em IA, o mercado enxergou a decisão como ousada. Mas, para quem acompanha a trajetória da empresa, o movimento era quase inevitável.

A Zapier foi construída sobre o princípio de automação. Seu valor cultural número um é “build the robot”. Em outras palavras, resolver o problema de hoje de forma que ele não se repita amanhã. Incorporar a IA no coração da empresa não é uma guinada, é uma evolução.

O diferencial aqui não está apenas no uso de ferramentas de IA, mas em como a empresa mede, desenvolve e exige o domínio dessas tecnologias em todas as funções, técnicas ou não.

O problema: contratar sem avaliar mentalidade IA-first

O mercado está cheio de cursos sobre IA. Mas quase nenhum prepara alguém para pensar em fluxos de trabalho assistidos por IA, testar hipóteses, avaliar limitações dos modelos ou construir soluções reais com ferramentas low-code e automações complexas.

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A maioria das empresas contrata talentos esperando que “aprendam IA depois”. A Zapier inverteu essa lógica: só entra quem já demonstra mentalidade construtora com IA.

Esse critério virou não apenas filtro de contratação, mas base para desenvolvimento contínuo. O desafio? Padronizar uma avaliação que fosse justa, mensurável e adequada a funções diversas, sem se tornar técnica demais para áreas como marketing, RH ou atendimento.

Como a Zapier mede a fluência em IA

A empresa criou uma matriz de fluência com quatro níveis:

A fluência, para a Zapier, não depende de cargo técnico. O que conta é a curiosidade ativa, a disposição para testar e a visão estratégica de aplicação. Um PM de produto precisa articular como usa IA para priorizar, validar hipóteses ou gerar insights. Uma pessoa de RH deve ser capaz de construir fluxos de onboarding automatizados. Um designer pode usar IA para síntese de entrevistas ou geração de variações de interface.

Durante o processo seletivo, os candidatos respondem perguntas práticas, como:

• “Como você usa IA para planejar ou executar campanhas?”

• “Qual foi um processo que você redesenhou com IA? Que ferramentas usou? Que resultado teve?”

• “Você pode explicar como funciona um LLM e citar um erro que enfrentou com IA?”

O foco não está na resposta certa, mas em como o candidato raciocina com IA.

O que acontece depois da contratação

A fluência não é exigida só na entrada. Ela é reforçada continuamente. A experiência de onboarding foi redesenhada com foco em "construir, não só aprender":

• Novos funcionários já começam usando a própria Zapier + ferramentas de IA para automatizar tarefas reais.

• Há hackathons regulares com participação ativa da liderança.

• Um hub centralizado de aprendizado dá acesso a tutoriais, templates e exemplos aplicados.

• Canais internos, como o #fun-ai, funcionam como laboratórios vivos de experimentação.

• A cada trimestre, a adoção de IA é medida, passou de 65% para 89% dos funcionários entre 2023 e 2025.

Além disso, áreas como RH, jurídico e segurança criaram guardrails claros sobre uso responsável, proteção de dados e viés. Isso dá confiança para que as pessoas testem sem medo, mesmo em áreas mais sensíveis.

Por que isso importa (e o que outras empresas podem aprender)

A Zapier não está contratando menos porque demitiu. Está contratando menos porque extrai mais da equipe que já tem. Esse é o ROI real: menos tarefas manuais, mais entrega estratégica, menos burocracia, mais impacto.

O modelo também serve como antídoto contra o medo da IA. Ao convidar as pessoas a usarem, construírem e melhorarem com IA, a Zapier reduz a ansiedade de substituição e aumenta a sensação de pertencimento à nova era tecnológica.

O impacto é claro. Em 2025, 89% da equipe da Zapier já usava IA no trabalho diário, um salto impressionante em relação aos 65% no final de 2023. Essa adoção massiva não foi apenas para mostrar números bonitos.

Ela se traduziu em menos tarefas manuais e mais entrega estratégica, justificando até a desaceleração no ritmo de contratações. Em vez de aumentar headcount para lidar com tarefas operacionais, a empresa passou a extrair mais valor do time existente.

Além disso, a adoção foi especialmente relevante em áreas não técnicas, com exemplos concretos como equipes de RH criando sistemas de feedback automatizado ou times de marketing que passaram a gerar conteúdo de forma mais ágil e personalizada com o apoio da IA.

Para o mercado, o recado é direto: não basta oferecer ferramentas de IA. É preciso medir, desenvolver e exigir fluência real.

E se sua empresa ainda estiver no estágio "capaz"?

Nem toda organização precisa exigir fluência em IA no processo seletivo. Mas toda empresa pode adotar alguns aprendizados da Zapier:

• Crie uma tabela clara de níveis de fluência esperada por função.

• Faça perguntas reais de aplicação em entrevistas, mesmo para áreas como marketing, jurídico ou produto.

• Estimule os times a testarem ferramentas com casos próprios (não só em labs ou cursos).

• Garanta segurança e privacidade para que ninguém se sinta exposto ao experimentar.

• Reforce a ideia de que IA não substitui ninguém que pensa, constrói e entrega com ela.

O futuro do trabalho não será dominado por quem “aprendeu prompt engineering”. Será moldado por quem pensa como produto e resolve como engenheiro, mesmo sem código.

A Zapier mostrou que é possível. E agora, outras empresas não têm mais desculpa para ficar só observando. Certo?