Como a freee escapou do "mar de informações": o modelo askAny e a base de conhecimento na era da IA

Shinmura começou explicando um desafio comum às startups em rápido crescimento. Quando o número de pessoas aumenta, a informação inevitavelmente aumenta também. Mas, como há um limite para a quantidade de informação que uma pessoa consegue lidar, mesmo que a organização cresça, o conhecimento só é gerenciado dentro do alcance do que cada indivíduo consegue administrar. Quando se soma a isso o trabalho remoto, os pontos de contato entre as pessoas diminuem, a comunicação se torna mais rarefeita e o fluxo de informações também se estreita.

O que Shinmura enfatizou em particular foi a relação com a IA. Muitas startups tentam usar IA para reunir informações, mas não basta que a informação simplesmente exista: sem contexto, a IA não consegue lidar bem com ela. Segundo Shinmura, a leitura da Atlassian é que as empresas que almejam usar IA, mas não alcançam resultados, talvez não estejam acertando na etapa anterior, a gestão do conhecimento. O mediador Iijima acrescentou que, em fases de crescimento, pessoas-chave em nível de diretoria são contratadas uma após a outra, e cada uma traz seu próprio jeito de fazer as coisas, o que também pode estar por trás disso.

Na freee, os funcionários que entraram a partir de 2022 representam cerca de 70% do total. O próprio Inamura entrou em abril de 2022, e, segundo ele, desde então o número de funcionários se multiplicou várias vezes.

Situações em que recém-chegados "não sabem onde está cada informação" ou "não sabem a quem perguntar o quê" eram corriqueiras, e Inamura relembra que, literalmente, havia gente "se afogando no mar de informações" por toda parte. Como os documentos não eram encontrados, as pessoas acabavam criando tudo do zero, a chamada "reinvenção da roda", algo que acontecia com frequência.

O que deixou Inamura em alerta foi perceber que, se o crescimento continuasse daquele jeito, o custo das buscas e o custo de resolver as dúvidas das pessoas aumentariam proporcionalmente à expansão da organização. Isso desaceleraria o negócio e elevaria os custos. Foi nessa época, segundo ele, que começou a ganhar força dentro da empresa a percepção de que não se tratava de algo que o departamento de TI pudesse resolver sozinho, mas de um desafio de toda a empresa.

Por volta de 2022, quando Inamura entrou na empresa, perguntas e solicitações de trabalho entre equipes eram feitas principalmente pelo Google Forms ou pela rede social interna. Na rede social havia grupos por equipe, e as perguntas e solicitações eram enviadas ali. Mas, assim, ninguém sabia a quem perguntar o quê. Foi então que surgiu o "askAny", um serviço criado para centralizar em um único lugar as consultas às áreas de back office, como contabilidade, departamento pessoal e TI, e, antes de mais nada, acabar com o "jogo de empurra".

A forma de lançamento refletia um dos critérios de valor que a freee preza, "output → pensamento". Segundo a explicação de Inamura, a ideia é que, em vez de ficar pensando demais e hesitar em lançar algo, é melhor produzir primeiro, porque assim se obtém feedback bom e ruim e, no fim, é possível criar algo melhor em pouco tempo. O askAny também começou a operar com as ferramentas existentes. As consultas de cada equipe eram recebidas pela rede social interna e encaminhadas às equipes adequadas, enquanto as perguntas e respostas eram acumuladas em uma planilha.

Como lançamento, funcionou bem, mas as perguntas e respostas acumuladas na planilha ficaram restritas a conhecimento de uso interno da equipe do askAny. Não se chegou ao ponto de publicá-las internamente para que os funcionários as consultassem e resolvessem suas dúvidas sozinhos. Como foi possível concluir que a operação em si era boa, decidiu-se, em cerca de três meses, migrar para uma ferramenta que permitisse escalar ainda mais.

Respondendo a uma pergunta de Iijima, Shinmura explicou o padrão típico desse tipo de adoção improvisada de ferramentas e seus riscos. As equipes tendem a começar a operar com ferramentas que já usavam antes ou que foram trazidas por alguém da equipe que as conhecia bem. Em momentos em que a organização se expande rapidamente e novas equipes surgem uma após a outra, isso acontece com ainda mais frequência, porque cada equipe se concentra em estabelecer rapidamente sua própria cultura.

O resultado, porém, é que o conhecimento acumulado nas ferramentas fica fragmentado e não pode ser aproveitado pela empresa como um todo. Segundo Shinmura, ferramentas adotadas por equipe às vezes não conseguem ser mantidas como plataforma, e pode acontecer de os dados antigos se tornarem inutilizáveis. Entre os motivos para a adoção estão o custo e a familiaridade com a ferramenta, mas a principal causa apontada por Shinmura foi a ausência de alguém desenhando como a gestão do conhecimento deve avançar em toda a empresa. Sem esse desenho, as ferramentas se tornam individuais, os dados se dispersam e, como mencionado antes, o contexto se perde quando se tenta aproveitá-los com IA. Na visão de Shinmura, para empresas que pretendem crescer usando o conhecimento, a proliferação de ferramentas isoladas representa um grande risco.

Na hora de escolher a ferramenta para valer, os desafios que Inamura enfrentava na época eram basicamente dois. O primeiro era lidar de forma inteligente com perguntas, consultas e solicitações de trabalho. O segundo era acumular o conhecimento gerado nesse atendimento como uma base de conhecimento, para que pudesse ser aproveitado de forma eficaz dentro da empresa.

Como fatores decisivos para escolher os produtos da Atlassian, Inamura citou três: "poder começar pequeno", "ter escalabilidade" e "poder começar com baixo custo".

No quesito custo, o modelo de licenciamento do Jira Service Management foi determinante. Só precisam de licença os membros que de fato atendem os tickets; os funcionários em geral podem usá-lo praticamente de graça. Na época, a empresa já tinha um número considerável de funcionários, mas os responsáveis pelo atendimento de tickets eram pouco mais de dez, então foi possível começar pagando apenas as licenças dessas pessoas. Além disso, combinando com o Confluence e acumulando artigos, os funcionários podem encontrar o conhecimento por conta própria e resolver suas dúvidas antes mesmo de perguntar. Inamura conta que isso também o atraiu.

Quanto à escalabilidade, o atendimento pela rede social interna era do tipo fluxo, e havia o problema de o histórico de atendimentos ir se perdendo. Nem o conhecimento nem o histórico se acumulavam bem. Com os tickets, as perguntas e respostas e o histórico de trabalho passam a se acumular como um banco de dados, permitindo consolidar, analisar e melhorar com base nos dados. Concluiu-se que isso levaria à posterior ampliação do uso, ou seja, à escalabilidade. Iijima concordou, dizendo que poder começar barato e continuar usando a ferramenta no longo prazo é uma preocupação de muitos executivos, ele próprio incluído.

Shinmura apresentou novamente o portfólio de produtos. O conceito dos produtos da Atlassian é extrair ao máximo o potencial das equipes. Segundo ele, "equipe" aqui não se refere apenas a unidades pequenas, como projetos ou departamentos, mas também à empresa inteira vista como uma grande equipe.

Entre os principais produtos, o Jira cuida do gerenciamento de tarefas e da execução de processos de negócio, e o Confluence, da gestão e do compartilhamento de conhecimento. Há ainda o Jira Service Management, produtos de apoio à gestão empresarial, produtos de apoio ao desenvolvimento de software, entre outros. Segundo Shinmura, ao combiná-los, é possível vincular o conhecimento a "de quem é o trabalho" e "a qual organização pertence". Com isso, é possível dar contexto às informações e ajudar a construir a base de uma gestão do conhecimento que possa ser aproveitada pela IA.

Sobre escalabilidade, Shinmura explicou que os produtos atendem desde organizações de poucas pessoas até empresas com dezenas de milhares de funcionários. Além de suportar o número de usuários, ele destacou como diferencial a possibilidade de acrescentar funcionalidades como gerenciamento de usuários e recursos de segurança à medida que a empresa cresce.

Inamura explicou que foi por volta de maio de 2023 que o askAny evoluiu com a combinação do Jira Service Management e do Confluence, e mostrou um gráfico na tela.

Antes da adoção, o atendimento era feito pela rede social interna. Como as consultas foram centralizadas, o número delas (a soma das partes laranja e vermelha do gráfico) continuou aumentando por um tempo. Com a adoção do Jira Service Management em maio, o gráfico azul passa a subir de forma constante. O azul representa o número de visualizações do conhecimento acumulado no Confluence. Segundo Inamura, esses dados comprovaram que, à medida que o conhecimento era consultado, a taxa de autorresolução aumentava e o número real de tickets diminuía.

Na freee, o mecanismo de acumular conhecimento, aumentar a taxa de autorresolução e reduzir as perguntas e consultas que circulam internamente recebeu o nome de "modelo askAny". A iniciativa começou como uma resposta ao "não sei a quem perguntar" e ao "jogo de empurra", mas, quando esses resultados se tornaram conhecidos na empresa, o uso se expandiu. Equipes como contabilidade e segurança, que antes atendiam as consultas dentro do próprio departamento, em vez de deixar tudo a cargo do askAny, passaram a usar elas mesmas o Jira Service Management e a organizar conscientemente seu conhecimento no Confluence.

Iijima contou que, ao perguntar previamente ao ChatGPT, recebeu uma resposta no sentido de que os produtos da Atlassian são voltados a engenheiros, e perguntou como era a usabilidade na prática.

Inamura afirmou que a mensagem de que acumular conhecimento facilita o próprio trabalho foi bem compreendida dentro da empresa, mas também deu sua impressão franca. O próprio Inamura nunca tinha usado produtos da Atlassian antes de entrar na freee e, na fase de adoção, achou-os pouco intuitivos. Como têm muitas funcionalidades, também havia na empresa quem dissesse não saber até que ponto precisava dominá-las.

Por outro lado, o que ele percebeu de novo ao usá-los foi a facilidade de integração entre os produtos. Há muitas ferramentas de gerenciamento de tickets, de gerenciamento de projetos e de gestão do conhecimento, mas, na avaliação de Inamura, poucas resolvem tudo sozinhas. O atrativo dos produtos da Atlassian, segundo ele, é que, combinados, podem ser gerenciados e usados como se fossem uma única ferramenta. A freee tem como missão "Fazer das pequenas empresas as protagonistas do mundo." e como visão uma "plataforma integrada de gestão empresarial" que permita a qualquer pessoa administrar um negócio. Inamura disse que se identifica com a Atlassian no sentido de buscar que diversas ferramentas se conectem naturalmente e facilitem o trabalho de quem as usa.

Sobre os pontos para uma adoção bem-sucedida, Shinmura afirmou que a adoção de uma ferramenta é apenas o ponto de partida. É preciso incorporá-la aos processos de trabalho e chegar ao ponto em que a organização a aproveite bem. Segundo Shinmura, nos clientes que a utilizam bem, a equipe responsável pela implantação acompanha lado a lado as equipes da linha de frente. Não se limita a ensinar a usar a ferramenta: pensa junto como aproveitá-la, que forma de trabalhar faz a ferramenta render e como levar os resultados da ferramenta de volta ao trabalho.

Quando perguntado sobre a diferença entre organizações que conseguem dominar a ferramenta e as que não conseguem, Shinmura também destacou esse acompanhamento. Além disso, disse que a chave para chegar a esse domínio é não haver uma via de mão única da equipe de implantação para a linha de frente, mas sim captar os problemas que surgem ao colocar em prática novas formas de trabalhar com a ferramenta e trabalhar junto até a melhoria, além de conseguir disseminar para toda a empresa o know-how conquistado com esforço nesse processo.

Na freee, a gestão do conhecimento também foi incorporada aos OKRs da empresa como um todo. Segundo Inamura, em meio ao crescente engajamento entre 2022 e 2023, o Confluence foi adotado em maio de 2023. Na época, porém, ainda não era uma ferramenta de toda a empresa: cada organização usava sua própria ferramenta de gestão do conhecimento.

Inamura acredita que "a fragmentação das ferramentas se torna fragmentação da comunicação", e foi definida a diretriz de unificar as ferramentas de gestão do conhecimento. A decisão de adotar o Confluence em toda a empresa foi tomada no início de 2024. Como os efeitos começaram a aparecer, a palavra-chave "gestão do conhecimento" entrou nos OKRs anuais da empresa a partir de "julho do ano passado". Como metas concretas, foram estabelecidas para toda a empresa "reduzir pela metade as consultas atendidas por pessoas" que circulam internamente e "zerar a reinvenção da roda", o que se tornou uma mensagem da alta gestão. Iijima entendeu que a determinação de chegar a incorporar o tema aos OKRs provavelmente é importante para maximizar o efeito da ferramenta.

Inamura, no entanto, disse rindo que o fato de entrar nos OKRs da empresa não faz com que todos passem a usar a ferramenta naturalmente, e relembrou que foi preciso um trabalho persistente de promoção do uso.

Como iniciativas básicas, foram realizadas sessões explicativas sobre as operações básicas para toda a empresa. Como os novos funcionários variavam quanto à experiência prévia de uso, os treinamentos para recém-chegados apresentavam o modo de uso e as regras e diretrizes internas. Também foram organizados eventos para todos experimentarem a ferramenta juntos.

Mas isso, por si só, só deixa as pessoas "em condições de usar". O que Inamura priorizou foi fazer com que as pessoas sentissem na prática como o uso tornava as coisas mais convenientes. Em paralelo à organização do Confluence, a empresa também desenvolvia um chatbot de IA. A forma que acabou sendo adotada e que funciona hoje é um mecanismo de perguntas feitas ao Confluence. Como o chatbot evolui à medida que o Confluence é mais usado, foi possível mostrar de forma clara a vantagem de usá-lo.

Outra dificuldade foi a migração dos materiais existentes. Reunir no Confluence os manuais e conhecimentos que até então estavam espalhados em vários lugares, como o Google Drive, exigia muito esforço. Embora cada equipe fosse incentivada a fazer isso por conta própria, algumas não conseguiram concluir. Por isso, a equipe de Inamura criou um mecanismo e uma estrutura para fazer a migração por elas, assumindo a organização mediante solicitação. Inamura citou isso também como uma forma de "acompanhamento lado a lado".

Sobre as perspectivas futuras, Inamura disse sentir que já se avançou bastante na construção da base e no seu aproveitamento. Entre os funcionários, espalhou-se a percepção de que o chatbot de IA interno se desenvolve e fica mais útil quanto mais é usado, e hoje ele responde a cerca de 10 mil perguntas por mês. A meta de reduzir as consultas pela metade, estabelecida nos OKRs da empresa, também foi alcançada.

No entanto, segundo Inamura, a base de conhecimento atual está apenas no estágio em que foi possível centralizar os manuais e regras que já existiam. O próximo passo é transformar em conhecimento explícito o conhecimento tácito que permanece restrito a indivíduos, como as habilidades e as melhores práticas dos profissionais de alto desempenho, e torná-lo utilizável. Inamura acredita que isso contribuirá para o crescimento dos funcionários e será útil para os clientes. Para isso, ele quer usar IA. Até agora, o conhecimento era escrito, acumulado e usado manualmente pelas pessoas, mas o conhecimento passaria a se acumular naturalmente no decorrer do trabalho, e a IA ofereceria práticas adequadas ao problema de cada momento. Inamura avalia que isso está se tornando viável e disse que vai encarar esse desafio.

Para as startups que reconhecem a importância de uma base de informações, mas ainda não começaram a trabalhar nisso, Inamura, ressalvando que seria presunçoso de sua parte dar conselhos, destacou dois pontos. O primeiro é começar pequeno e, a partir do aprendizado obtido, pensar logo no próximo passo e agir. O segundo diz respeito à relação com a IA. Mesmo que a IA esteja tão difundida e continue crescendo, ela não resolve tudo. Inamura acredita que, justamente na era da IA, o conhecimento e as práticas próprios de cada empresa é que se tornam fonte de vantagem competitiva. Por isso, quanto antes se construir uma base de conhecimento, melhor, e ele disse que recomendaria começar imediatamente a quem estiver vivendo uma situação caótica.

Shinmura disse que a Atlassian pretende, daqui para frente, ir além do fornecimento de ferramentas e crescer como uma plataforma que apoia a melhoria de toda a forma de trabalhar de seus clientes. Por trás disso está o conceito de "System of Work". Segundo a explicação de Shinmura, trata-se da filosofia da Atlassian sobre como empresas orientadas por tecnologia devem trabalhar, voltada a apoiar a boa colaboração entre equipes de tecnologia e equipes de negócios e a forma como a empresa, como um todo, pode causar impacto no mercado. Shinmura disse que a Atlassian quer evoluir como uma plataforma integrada que sustente o desempenho de toda a organização, e não apenas o de projetos ou departamentos.

Para encerrar, Inamura observou que a construção da base costuma ser deixada para depois como investimento. Nos negócios, os investimentos em produzir e vender vêm primeiro, mas, como resultado, a base acaba negligenciada, e é comum que o ritmo do negócio desacelere. Como a IA aumentou muito o retorno do investimento em base atualmente, ele pediu que se dedique o mesmo esforço à construção da base.

Shinmura afirmou que, no início, uma base de conhecimento pode parecer um custo alto para uma startup, mas que, em uma sociedade em que a IA se torna algo corriqueiro, ela deixa de ser apenas um investimento para ganhar força e passa a ser uma plataforma indispensável. Ele mencionou que a Atlassian oferece licenças gratuitas para equipes pequenas, de cerca de 10 pessoas, e incentivou as empresas a, sem precisar fazer um grande investimento de uma vez, testar em pequena escala, acumular experiências de sucesso e ampliar gradualmente. Assim, talvez não seja necessário, depois que a organização crescer, gastar muito para reorganizar e reintegrar as informações — foram as palavras finais de Shinmura.