O diretor da Zapier afirma que a verdadeira vantagem da IA está na cultura, não na sofisticação técnica

Brandon Sammut é o Diretor de Pessoas e Transformação com IA na Zapier. Ele e a equipa da Zapier passaram os últimos três anos a integrar a IA nos seus sistemas, fluxos de trabalho e práticas de gestão de pessoas.

Conversámos com Brandon para perceber por que motivo a sua função passou de «Pessoas» para «Pessoas e Transformação com IA». Explicou-nos que a verdadeira transformação com IA é um desafio relacionado com as pessoas, não um desafio técnico.

Criar sistemas que maximizam o potencial humano

Sou Brandon Sammut, Diretor de Pessoas e Transformação com IA na Zapier. Concentro-me no futuro do trabalho, na intersecção entre o talento e a tecnologia.

O meu percurso até aqui está longe de ser linear. Comecei na educação — primeiro como diretor de residência na University of Texas at Arlington — e depois passei seis anos na Teach For America, nas áreas de recrutamento, finanças, operações e parcerias empresariais.

Mais tarde, fiz um MBA e um mestrado em Educação em Stanford, estagiei em capital de risco na Owl Ventures e acabei por assumir a minha primeira função de Diretor de Pessoas na LiveRamp (NYSE: RAMP). O que estas experiências têm em comum é um fio condutor que me motiva profundamente. Como podemos criar sistemas que maximizem o potencial humano e, de forma escalável, associar esse potencial a oportunidades? 

Entrei para a Zapier em 2021, antes da revolução da IA generativa. Em março de 2023, o nosso CEO lançou um «Código Vermelho de IA» a toda a empresa — um apelo à ação que mudou tudo. Percebemos que a oportunidade da Zapier no domínio da IA (e o risco de não agir) era enorme.

Eu e a nossa equipa de Pessoas passámos os últimos três anos a implementar a transformação com IA em toda a experiência dos colaboradores — desde a forma como recrutamos, à forma como desenvolvemos as pessoas e à forma como redesenhamos o próprio trabalho.

No final de 2025, formalizámos este trabalho ao alargar a minha função, atribuindo-me explicitamente a responsabilidade pela transformação com IA, além da área de Pessoas. A lógica era simples: a verdadeira transformação com IA é um desafio relacionado com as pessoas, não apenas um desafio técnico.

A Zapier é uma plataforma de orquestração de IA com uma equipa de 800 pessoas, totalmente remota, distribuída por mais de 40 países. A minha área de responsabilidade abrange toda a função de Pessoas, desde a aquisição de talento ao desenvolvimento de talento, passando pelas operações de pessoas e pela remuneração total — além do esforço de transformação com IA de toda a empresa da Zapier. Isso inclui o nosso Centro de Excelência de Transformação com IA, 11 grupos de transformação com IA integrados a nível departamental e o nosso Quadro de Transformação com IA de código aberto, partilhado publicamente com o mercado em geral.

Em suma: sou responsável tanto pelas pessoas como pelos sistemas de IA que ajudam essas pessoas a dar o seu melhor. Também trabalho com as nossas equipas que contactam com os clientes para ajudar outras organizações a ter sucesso nas suas próprias transformações com IA.

Como a IA torna o trabalho mais humano

Na nossa empresa, 97% dos colaboradores utilizam ferramentas de programação com IA no seu trabalho principal. Oitenta e oito por cento afirmam que estas ferramentas melhoraram o seu desempenho de forma mensurável, e o envolvimento dos colaboradores ultrapassa os 80% nos nossos inquéritos regulares. Isto diz-me que, neste momento, a IA não está a deteriorar a experiência dos colaboradores, mas afirmamos isto com humildade e continuamos curiosos quanto ao impacto da IA na forma como as pessoas vivenciam o seu trabalho.

Os empregos estão a tornar-se mais interessantes, e essa é a dimensão qualitativa que mais me entusiasma. Quando automatizamos tarefas repetitivas, as pessoas dedicam-se a um trabalho mais criativo, estratégico e humano.

A nossa equipa de aquisição de talento recebe regularmente elogios pela experiência proporcionada aos candidatos. Não porque tenha uma equipa invulgarmente grande, mas porque uma orquestração ponderada da automatização e da IA aumenta a personalização.

Estão a surgir novos percursos profissionais. As pessoas que realizavam trabalho manual e repetitivo estão agora a criar automatizações, a ocupar funções de transformação com IA e a contribuir para áreas profissionais inteiramente novas.

A IA elimina o trabalho de baixo valor e revela profissionais de excelência

A nossa equipa de Apoio ao Cliente reduziu em 50% o tempo médio de tratamento dos pedidos através de resumos baseados em IA. Isso significa que agora respondem às perguntas dos clientes duas vezes mais depressa. Essa mesma equipa é agora remunerada no percentil 90 do mercado. Não é uma coincidência.

Quando a IA elimina a repetição de baixo valor, as pessoas realizam trabalho genuinamente difícil e que exige elevado discernimento — e pode remunerá-las em conformidade. São profissionais de excelência que produzem resultados valiosos.

A nossa equipa de Geração de Procura criou um fluxo de trabalho baseado em IA que automatizou a pesquisa de potenciais clientes e gerou abordagens personalizadas para os executivos de contas em tempo real. Isso recuperou uma capacidade equivalente a 4,5 trabalhadores a tempo inteiro, poupou 15–20 mil dólares em custos de ferramentas e gerou 1,2 milhões de dólares em oportunidades de vendas. Um único fluxo de trabalho.

As Operações de Receita gerem agora 25 fluxos de trabalho e agentes de IA, poupando o equivalente a 34 semanas de trabalho a tempo inteiro todos os meses. A equipa financeira reduziu o fecho mensal em 25%, apesar do aumento da complexidade — com uma equipa de 8 pessoas para uma empresa que ultrapassa os 5 mil milhões de dólares em receitas anuais.

O que tem sido difícil é o facto de o ritmo da mudança criar fadiga. Nem toda a gente avança ao mesmo ritmo, e isso é perfeitamente aceitável. Mas gerir essa desigualdade entre 800 pessoas exige intencionalidade, e alguns fluxos de trabalho baseados em IA precisaram de várias iterações antes de produzirem resultados com os quais estivéssemos genuinamente satisfeitos.

Não considero isso um fracasso. É a natureza do trabalho. A inteligência continua a evoluir. Algo que hoje ainda não está totalmente conseguido pode ser uma história completamente diferente dentro de um mês.

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A questão não é “Quão impressionante é isto?” É “Isto melhora genuinamente o trabalho de alguém?“

Porque é que a simplicidade supera a complexidade nas iniciativas de IA

No início, a minha equipa e a empresa acreditavam reflexivamente que os casos de utilização de IA mais valiosos seriam tecnicamente sofisticados. Isto levou a um excesso de engenharia. Na realidade, alguns dos trabalhos com maior impacto foram bastante simples: automatizar comunicações com candidatos personalizadas para cada função, criar um orientador de IA simples para a definição de objetivos e resumir pedidos de apoio longos em informações práticas.

Se pudesse voltar atrás, diria a mim próprio para começar pela solução mais simples que resolva um problema humano real. Não confunda complexidade técnica com valor empresarial. A questão não é "Quão impressionante é isto?" É "Isto melhora genuinamente o trabalho de alguém?"

Como uma avaliação da literacia em IA eleva o nível dos novos recrutados

Avaliamos agora a literacia em IA de 100% dos candidatos, em todos os departamentos e para todas as funções. Esta é a maior mudança operacional que fizemos devido à IA. A IA está a tornar-se um requisito básico para a forma como o trabalho é realizado.

Criámos um Modelo de Literacia em IA com quatro níveis: Inaceitável, Capaz, Adotante e Transformador.

• "Inaceitável" significa que alguém resiste ativamente à IA ou nunca a utilizou de forma intencional — para nós, isso é um fator impeditivo.
• "Capaz" significa que utilizou repetidamente a IA com um objetivo e demonstra uma evolução contínua na aprendizagem — procuramos exemplos reais que consiga descrever, mesmo que sejam simples.
• "Adotante" significa que ultrapassou a utilização ocasional e passou a aplicar a IA de forma regular e intencional, com impacto real — procuramos histórias claras de retorno do investimento.
• "Transformador" significa que a IA mudou fundamentalmente a forma como trabalha, e que essa nova forma de trabalhar influencia a sua equipa, os seus projetos ou a organização — não apenas a sua própria produtividade.

Em todos os sistemas, integrámos a avaliação da literacia em IA nas nossas entrevistas estruturadas e criámos um Agente de Entrevistas para Elevar o Nível — uma ferramenta baseada em IA que gera perguntas de entrevista personalizadas com base na função, no nível e na nossa grelha de avaliação. Explica por que razão escolheu cada pergunta, ajudando os entrevistadores a manter uma avaliação consistente em toda a nossa organização de 800 pessoas com 10 vice-presidentes.

Formámos a nossa equipa de recrutamento para avaliar a literacia e estabelecemos, por função, o que significa ser "bom" em cada nível. Do ponto de vista comportamental, os responsáveis pelo recrutamento dispõem agora de uma linguagem comum para discutir a preparação para a IA.

Quanto aos resultados, a qualidade da experimentação e da aprendizagem de IA entre colegas acelerou visivelmente assim que cada novo recrutado passou a chegar com, pelo menos, uma literacia básica. Elevou o nível mínimo de toda a empresa.

Como a IA melhora a eficácia das reuniões individuais

Vou explicar o funcionamento do nosso Coach de Reuniões Individuais, porque é a nossa solução mais sofisticada desenvolvida pela equipa de Pessoas e ilustra como a IA pode aumentar (e não substituir) a componente humana da gestão.

Problema: Todas as pessoas responsáveis pela gestão de equipas sabem que a qualidade das conversas individuais entre gestores e os seus subordinados diretos é um dos indicadores mais fortes de envolvimento, retenção e desempenho. Mas a maioria dos gestores recebe pouco acompanhamento em tempo real sobre como se comporta nessas conversas. Faz perguntas suficientes? Fala demasiado? Está a criar espaço para a outra pessoa?

Solução de IA: Criámos um coach de reuniões individuais baseado em IA. Após uma reunião individual (com total transparência para ambas as partes — a participação é opcional e visível), o sistema analisa a conversa e gera feedback de orientação para o gestor.

Fluxo de ponta a ponta:

1. O gestor e o subordinado direto realizam a sua reunião individual habitual (nada muda na própria reunião).
2. Após a reunião, a IA analisa a estrutura da conversa — a proporção entre tempo a falar e tempo a ouvir, os tipos de perguntas colocadas e se o gestor criou espaço para as prioridades do subordinado direto.
3. O coach gera feedback personalizado, como “Falou durante 70% do tempo nesta reunião — considere fazer mais perguntas abertas” ou “Fez excelentes perguntas de clarificação, mas perdeu uma oportunidade de orientar sobre o problema levantado pelo seu subordinado.” O coach fornece feedback apenas ao gestor — privado, construtivo e imediatamente aplicável.
4. Ao longo do tempo, o gestor pode identificar padrões em várias reuniões individuais e acompanhar a sua evolução,

Porque funciona: Resolve o problema de “escalar o apoio dos Parceiros de Negócio de RH” que todas as empresas enfrentam. Não podemos colocar um HRBP em todas as reuniões individuais. Mas podemos disponibilizar a cada gestor um coach privado que o ajude a melhorar nas conversas mais importantes — sem exigir que peça ajuda a alguém ou admita que está a ter dificuldades.

A arquitetura de confiança é fundamental: Que dados são utilizados? Onde são armazenados? Quem tem acesso a eles? Somos radicalmente transparentes em relação a tudo isto. É um “fato do Homem de Ferro” para os gestores — melhora as suas capacidades — e não um senhorio de IA a observá-los por cima do ombro. Essa distinção é extremamente importante para a adoção.

Vou também partilhar um fluxo de trabalho mais simples, mas igualmente poderoso: o nosso Coach de Feedback de IA, que utilizamos quando nos preparamos para dar feedback construtivo. Foi treinado com base no nosso modelo interno de feedback e em exemplos de feedback construtivo de excelência.

Um colaborador pode interagir em privado, descrever a situação e obter ajuda para estruturar o seu feedback antes de uma conversa presencial. Resolve o problema humano de: “Sei que preciso de dar este feedback, mas não sei como o dizer com competência e ainda não quero falar com outra pessoa sobre isso porque o contexto é demasiado sensível.” A IA elimina totalmente essa barreira.

Porque os desafios da integração da IA são maiores do que as falhas tecnológicas

Para ser completamente transparente, os casos em que a IA ficou aquém das expectativas deveram-se menos a falhas da tecnologia e mais ao desafio da integração. A maior lacuna tem sido a transição da adoção individual para a adoção institucional da IA.

Embora 97% da nossa equipa utilize IA, reformular fundamentalmente os principais processos empresariais de ponta a ponta com IA é uma montanha diferente para escalar.

Colhemos rapidamente os frutos mais fáceis. O trabalho mais difícil e de maior valor — reformular os fluxos de trabalho a partir dos princípios fundamentais e fazer com que as ferramentas baseadas em IA comuniquem entre si numa orquestração estratégica — é mais lento e confuso do que antecipei.

Internamente, chamamos a isto a transição da “IA individual” para a “IA institucional à escala”, e é o nosso principal foco para 2026. Exige uma infraestrutura de autenticação partilhada, bases de dados multifuncionais e uma reformulação fundamental da forma como as equipas transferem processos entre si. É trabalho arquitetónico, não apenas experimentação.

Mais uma admissão honesta: a sobrecarga de fornecedores de IA é real. O número de ferramentas que afirmam resolver a transformação da IA é avassalador. Outra lição que aprendemos da forma mais difícil é que consolidar tudo num pequeno número de plataformas principais é essencial, em vez de acumular mais de dez soluções pontuais. Agora monitorizamos a utilização, a fiabilidade e o ROI de cada ferramenta e descontinuamos ativamente aquelas que não se integram.

E o último inconveniente da IA: tem-se verificado uma erosão da responsabilização devido à conveniência criada pela IA. Quando a IA gera resultados de forma rápida e fácil, os líderes podem avançar com projetos sem uma verdadeira revisão humana. O nível de qualidade pode baixar em nome da rapidez, se os líderes não tiverem cuidado. Se a IA contribuir para o trabalho, os seres humanos continuam a ser responsáveis pela sua exatidão, tom e impacto.

Como a IA altera a necessidade de um currículo formal

Partia do princípio de que o desenvolvimento de competências exigia um currículo formal, mas estava errado. Durante anos, o manual de referência em Pessoas/L&D consistiu em identificar uma lacuna de competências, conceber um programa de formação, ministrá-lo e medir a conclusão.

A IA veio quebrar esse modelo para nós. A tecnologia evolui tão rapidamente que, quando conseguíssemos redigir um currículo tradicional, este já estaria desatualizado.

Substituímo-lo por uma filosofia de aprendizagem centrada na velocidade de aprendizagem, em vez do volume de conhecimento. Não temos um currículo formal de IA na Zapier. Em vez disso, integramos a aprendizagem e a experimentação com IA no maior número possível de práticas existentes da Zapier — as semanas de hackathon tornaram-se semanas de hackathon de IA, a integração tornou-se uma porta de entrada para a fluência em IA e os canais de perguntas e respostas entre pares, com utilizadores avançados de IA designados, tornaram-se a camada de suporte.

A conclusão mais profunda aqui é que a quantidade de conhecimento que temos num determinado momento é menos importante do que a rapidez com que aprendemos. E os ingredientes que maximizam a velocidade de aprendizagem — segurança psicológica, uma cultura de experimentação e a partilha do que funciona e do que não funciona — são ingredientes da cultura organizacional que nem todas as empresas têm implementados.

Por que motivo a transformação da IA é um desafio cultural

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Se a sua cultura não apoiar a experimentação — se as pessoas não se sentirem seguras para tentar, falhar e partilhar — nenhuma quantidade de ferramentas de IA o levará até onde pretende chegar.

A transformação da IA é um desafio relacionado com as pessoas, não um desafio técnico. Todas as empresas falam sobre transformação da IA, mas poucas a estão a concretizar bem porque se concentram primeiro nas ferramentas.

A verdadeira transformação começa pelas pessoas, pela cultura e pela liderança. Se a sua cultura não apoiar a experimentação — se as pessoas não se sentirem seguras para tentar, falhar e partilhar — nenhuma quantidade de ferramentas de IA o levará até onde pretende chegar.

A área de Pessoas raramente foi tão importante como na era da IA. Muitas das áreas em que recebemos formação — planeamento da força de trabalho, gestão da mudança e desenvolvimento de liderança — são agora mais importantes, não menos.

As organizações que aprenderão IA mais rapidamente são aquelas onde as pessoas se sentem seguras para experimentar coisas que podem não funcionar, partilhar abertamente essas experiências e aprender publicamente com o fracasso. Se a sua cultura penalizar o fracasso ou guardar o conhecimento, as ferramentas de IA não o salvarão.

Passámos tanto tempo a garantir que esses componentes culturais estavam implementados como passámos na formação tradicional de competências. As ferramentas são o mínimo indispensável — a cultura é o fator diferenciador.

Por que motivo a gestão do desempenho precisa de ser reformulada

A gestão do desempenho é uma das áreas que deve ser ativamente reformulada para um futuro potenciado pela IA. O ciclo tradicional de avaliação do desempenho — anual ou semestral, centrado no passado e fortemente dependente da memória e da capacidade de redação de um gestor — tem de desaparecer.

Na Zapier, já começámos a reformulá-la em várias camadas:

• Camada 1 – Recolha de evidências (o fluxo de trabalho das «notas blob»): Criámos uma integração extremamente simples com o Slack. Quando acontece algo digno de nota — um excelente trabalho, um momento de liderança ou uma área de desenvolvimento — um gestor ou membro da equipa reage à mensagem relevante no Slack com um emoji específico (a que chamamos «notas blob»: 📝). Essa reação desencadeia um fluxo de trabalho do Zapier que capta a mensagem, resume-a utilizando IA e regista uma entrada organizada de evidências de desempenho num documento estruturado. Sem formulários, sem mudar de contexto e sem depender da memória meses mais tarde. Recolhemos as evidências no momento, com um único clique num emoji.
• Camada 2 – Elaboração das avaliações (o Coach de Avaliação de Desempenho com IA): Quando chega o momento da avaliação, fornecemos o nome, o nível profissional e as evidências de desempenho acumuladas. A IA elabora uma avaliação alinhada com os nossos Comportamentos de Impacto — os nossos padrões de desempenho diferenciados por nível profissional — utilizando como referência exemplos concretos de avaliações excelentes. Isto resulta em avaliações mais claras, baseadas em mais evidências e mais práticas, reduzindo drasticamente a carga sobre os gestores.
• Camada 3 – Definição de objetivos (o Coach de Objetivos AMP): Um chatbot ajuda todos os colaboradores a definir objetivos práticos, mensuráveis e com propósito em apenas alguns minutos, através de perguntas orientadas. Transforma intenções pouco estruturadas em resultados claros e acompanháveis.

Mas isto continua a ser adoção de IA — fazer com que o sistema existente funcione melhor. A oportunidade de transformação é muito maior.

E se as evidências de desempenho fossem recolhidas continuamente e de forma passiva em todas as superfícies de trabalho — e não apenas no Slack? E se a IA identificasse padrões nos dados de desempenho de uma equipa inteira que um único gestor nunca conseguiria detetar? E se o acompanhamento sobre feedback estivesse disponível em tempo real, sempre acessível no Slack, e não apenas antes de uma conversa agendada?

Estamos a avançar nessa direção. Os líderes que redesenharem este sistema agora — mantendo simultaneamente a responsabilidade humana pelas decisões propriamente ditas — terão uma vantagem significativa na densidade de talento e na experiência dos colaboradores.

Como a IA transforma as estratégias de liderança e de dotação de pessoal

Não aumentámos o número de colaboradores para a nossa transformação de IA em toda a empresa, e não apenas nos Recursos Humanos. Não alterámos nenhuma linha de reporte. Foi uma decisão muito intencional.

Em vez disso, criámos um modelo de dotação de pessoal central e satélite. O núcleo, o nosso Centro de Excelência de Transformação de IA, é uma pequena equipa que define normas, gere ferramentas partilhadas, mantém o nosso quadro de avaliação da transformação de IA e ajuda as equipas a expandir o que funciona sem o reinventar.

Os satélites são 11 Gestores de Transformação de IA integrados em cada departamento (Construção, Vendas e Sucesso, Marketing, Apoio, Pessoas, Operações Executivas, Finanças, Dados, Ecossistemas, Operações de Negócio, Jurídico). Cada gestor é responsável por concretizar pelo menos um estudo de caso de transformação de IA por trimestre no seu departamento.

É importante salientar que recrutámos os nossos engenheiros de automação de IA na equipa de Pessoas existente, porque essas pessoas já possuem conhecimentos especializados na área dos Recursos Humanos. Isto demonstra à organização algo que queremos que seja verdade: embora ocorram mudanças disruptivas no conjunto de funções que temos, estamos a apostar no nosso talento atual.

Um líder de Recursos Humanos compreende intuitivamente os riscos de utilizar o organograma para impulsionar a transformação, razão pela qual o papel central da área de Pessoas neste trabalho é tão importante.

Também aumentámos a remuneração do percentil 50 para o percentil 90 — um conceito a que chamamos «densidade de talento». Quando a IA torna a sua equipa materialmente mais produtiva, partilhe essa riqueza. A nossa equipa de apoio ao cliente é um excelente exemplo: profissionais de elite que produzem resultados excecionais e são remunerados em conformidade.

Porque é importante partilhar com as equipas os ganhos de produtividade impulsionados pela IA

Espero que as equipas de gestão se perguntem: «O que deve acontecer ao valor económico criado pelas equipas aumentadas pela IA?» Espero que considerem partilhar os ganhos de produtividade adicionais que as equipas alcançam ao pensar de forma criativa e ao redesenhar o trabalho através da IA.

A nossa equipa de apoio ao cliente reduziu para metade o seu tempo médio de atendimento. Atualmente, são profissionais de elite que produzem resultados bastante raros no mundo do apoio ao cliente. E são remunerados em conformidade — no percentil 90 do mercado.

Isto cria um bom alinhamento. Se a transformação de IA exigir mais das pessoas — mais experimentação, mais aprendizagem e mais reinvenção das suas próprias funções — então os benefícios também devem reverter para elas, e não apenas para o balanço. Penso que os líderes que conseguirem estabelecer esse alinhamento atrairão e reterão os melhores talentos num mundo aumentado pela IA.

Cinco formas de os líderes conduzirem eficazmente a transformação impulsionada pela IA

Eis cinco aspetos em que os líderes precisam de pensar ao navegar pela transformação da IA (alguns dos quais podem parecer contraintuitivos):

1. Comece pela cultura, não pelas ferramentas. Faça um diagnóstico: existe um forte sentido de segurança psicológica? Uma gestão de confiança? Uma cultura genuína de experimentação? Estes ingredientes culturais são pelo menos tão importantes como as competências. Serão o vento a seu favor — ou um vento contrário — à medida que desenvolve o seu domínio.
2. Veja a IA como uma ferramenta, não como um resultado. Isto aplica-se à tecnologia em geral. As tecnologias são ferramentas — meios — formas de fazer as coisas. Quando pensa na IA desta forma, deixa de a perseguir por si só e começa a perguntar: "Que problema resolve isto e como é que é a ideia de 'melhor' para as pessoas envolvidas?"
3. Publique os seus limites desde cedo. Sem limites claros, as pessoas vão impor a si próprias mais restrições do que as necessárias. Isto limita a criatividade. A primeira coisa que fizemos depois do nosso Código Vermelho foi desenvolver orientações para a utilização da IA. Isto desbloqueou mais experimentação, não menos.
4. Nomeie um único líder responsável. Não um comité. Não um grupo de trabalho que se reúne mensalmente. Uma única pessoa responsável pela transformação da IA, com poder para definir prioridades e atribuir recursos. Na Zapier, essa pessoa sou eu — e uma responsabilidade clara fez-nos passar de uma experimentação dispersa para uma transformação coordenada.
5. Aplique a «regra dos três». Se a sua equipa fizer algo manualmente três vezes, automatiza-o da quarta vez. Ou justifica por que motivo não pode ou não deve ser automatizado. Isto cria uma norma cultural: a automatização não é uma aspiração — é esperada. Também desenvolve a capacidade de identificar tarefas repetíveis, o primeiro passo para reformular o trabalho.

E mais uma sugestão: disponibilize o seu manual em código aberto. Partilhe o que está a aprender. Partilhar o progresso com franqueza acelera todo o setor. No caso da transformação da IA, disponibilizar o trabalho em código aberto ajuda-nos a todos a aprender mais depressa, em conjunto.

Acompanhe o trabalho

Pode acompanhar o trabalho de Brandon Sammut no LinkedIn. E consulte a Estrutura de Transformação da IA da Zapier.

Em breve, haverá mais entrevistas com especialistas na People Managing People!