Na era da IA, o processo de tomada de decisão empresarial pode precisar ser redesenhado. Muitos profissionais começaram a explorar um novo plano de trabalho: ao enfrentar qualquer projeto, primeiro perguntam a si mesmos, o Open Code combinado com o modelo GLM pode resolver com o menor custo? Se não for viável, consideram usar Claude investindo certos tokens para concluir. Se ainda assim não funcionar, organizam a necessidade em um prompt completo, entregando a ferramentas de análise profissional como Gemini para fazer o design da solução e a decomposição das necessidades. Em seguida, criam um grupo de colaboração, compartilham o documento de prompts, distribuem tarefas específicas de acordo com a divisão de trabalho da IA, e por fim, usam uma ferramenta de gestão de projetos para gerar cronogramas e acompanhar os objetivos.

Esse processo parece lógico e a eficiência melhora significativamente. Algumas pessoas comentam que, se continuar assim, muitas posições tradicionais precisarão ajustar sua alocação de recursos. Isso reflete a realidade de que a cadeia de ferramentas de IA está se tornando cada vez mais madura, e a pressão sobre os custos operacionais das empresas está aumentando — no futuro previsível, talentos que sabem como dominar a integração dessas ferramentas podem valer mais do que funcionários com apenas forte capacidade de execução.