Não-engenheiros agora representam 12% de todos os PRs iniciados por humanos no código de produção — milhares por mês — usando o Ramp Inspect, nosso agente de código próprio.
Fizemos isso sendo obcecados em fazer cada funcionário abraçar essa nova tecnologia — similar à forma como os computadores entraram no ambiente de trabalho. Construímos nossa própria versão do Claude Cowork chamada Glass, que dá a qualquer pessoa na empresa um agente de IA altamente configurado, totalmente conectado aos sistemas da Ramp e consciente de como construímos.
Realizamos o maior hackathon de IA já feito — 700 participantes entre vendedores, CX, jurídico, marketing e financeiro, com coaching de 100 dos nossos engenheiros e PMs mais capazes. Eles entregaram mais em uma semana do que conseguíamos anteriormente em um ano.
Modificamos nosso processo seletivo e de gestão de talentos. Demos a todos orçamento ilimitado para construir, aprender e explorar. Criamos leaderboards para incentivar o uso. Reorganizamos times ao redor das pessoas que enxergam o futuro. Celebramos vitórias nos All Hands. Pressionamos incansavelmente cada pessoa e líder a construir. E o resultado está muito além do que eu jamais poderia imaginar.
O segundo melhor momento para começar é hoje.
Na Ramp, nossa cultura é velocidade. Ela molda cada processo e ritual de time. Essa cultura acabou sendo o maior acelerador de adoção de IA.
No kickoff da empresa em janeiro de 2025, dissemos para toda a empresa que nos tornaríamos a empresa mais produtiva do mundo. Acreditávamos que podíamos fazer isso, dada a cultura da Ramp. Não tínhamos ideia de como.
Começamos pelo óbvio:
- Clareza da liderança de que o uso de IA é uma expectativa
- "Guilda" dedicada de IA, responsiva a qualquer dúvida
- Canais no Slack onde times compartilham o que construíram
- Tempo dedicado em All Hands para celebrar construtores
- Uso de IA obrigatório e rastreado para todos
Não houve programa formal de gestão de mudança. Nenhum currículo de treinamento obrigatório. Em vez disso, construímos a infraestrutura para que as pessoas ensinassem a si mesmas e umas às outras. A realidade é que os times só precisam de uma chance. Todo mundo quer construir. E com IA, qualquer um pode.
Trate proficiência em IA como uma curva de aprendizado, não como um interruptor.
Um ano atrás, a maioria de nós usava IA como todo mundo. ChatGPT numa aba. Busca com IA no Notion. OK, mas não transformacional.
O que observamos é que o output produtivo dá um salto quando as pessoas ultrapassam certos limiares de conforto. Quase ninguém fora de alguns engenheiros excepcionais operava nos níveis superiores antes de 2025. Mas no final de 2025 e este ano, aceleramos massivamente — porque passamos o ano passado construindo uma base sólida.
Pensamos em proficiência de IA em quatro níveis:
Técnico
Não-Técnico
Competente
ou Performático
L0: Às vezes usa ChatGPT. Não mudou nenhum workflow. Se você ainda está aqui e não é proativo, provavelmente não ficará na empresa.
L1: Criou GPTs customizados, usou agentes do Notion, experimentou Claude Code. Começando a ver o que é possível, mas ainda não compôs resultados.
L2: Construiu um app que automatiza parte do trabalho. Commitou código ou contribuiu com feedback ao trabalho de outros. É aqui que as coisas ficam reais.
L3: Construtores de sistemas. Não apenas usam IA — constroem a infraestrutura que eleva todos os outros. Essas pessoas são multiplicadoras de força.
Nosso trabalho é mover todos escada acima. Três coisas tornam isso possível:
Construa ferramentas que encontrem as pessoas onde elas estão. Começamos migrando toda a empresa para Claude e Notion AI conectados a todas as ferramentas de trabalho — uma barreira técnica baixa onde todos podiam participar e ter benefício real. Isso levou as pessoas de L0 a L1.
Aumente as expectativas conforme as ferramentas amadurecem. Proficiência em IA entrou nas triagens de contratação, onboarding e conversas sobre performance. Não como um fim em si, mas como expectativa declarada: dominar essas ferramentas é essencial para fazer qualquer trabalho bem na Ramp. Isso empurra L1s para L2.
Case o mandato com as ferramentas. Se você aumenta as expectativas antes que as ferramentas entreguem, perde credibilidade e as pessoas param de ouvir.
Abrace a destruição criativa.
Esta é a parte que torna a Ramp estimulante e desconfortável em igual medida.
Muitas das ferramentas que lançamos em janeiro de 2026 já estão obsoletas — substituídas por versões melhores, frequentemente dos mesmos construtores. Nos acostumamos com uma vida útil de semanas, não meses. Cada atualização de LLM, cada melhoria do Claude Code ou do Codex, cada novo lote de skills que lançamos remodela o que é possível. Se suas ferramentas internas de três meses atrás ainda parecem estado da arte, você não está sendo ousado o suficiente.
Nossa jornada de democratização de dados conta bem a história:
Cada geração abriu portas que a anterior não conseguia. Cada geração anterior foi silenciosamente descontinuada. As ferramentas que rodamos agora? Genuinamente esperamos que estejam obsoletas até junho.
Construa do centro, impulsione dos braços.
Erramos o design organizacional antes de acertar.
O instinto inicial foi centralizar: um time pequeno constrói ferramentas para a empresa inteira. A demanda ultrapassou a capacidade quase imediatamente. Depois balançamos para descentralizado — cada time constrói suas próprias coisas. Toneladas de reaprendizado redundante.
A resposta foi fazer ambos:
Um time central pequeno constrói as plataformas, conectores e encanamentos entre LLMs, dados, conhecimento e workflows. Também gerencia treinamento, capacitação e gestão de mudança.
Times funcionais constroem em cima dessas plataformas e dão feedback que direciona o roadmap do time central.
Os resultados falam por si:
Dê às pessoas um palco, não apenas um mandato.
Mandatos decaem. Cultura é o que permanece.
A estratégia, na medida em que havia uma, era acender o máximo de pequenas fogueiras possível e ver quais cresciam:
- Um canal no Slack (#ramp-uses-ai) — só para ver o que acontecia. Hoje tem mais de 1.000 membros. Gerou 40+ canais específicos por time que coletivamente produzem 20.000 mensagens por mês.
- Office hours de IA toda sexta — regularmente 40-50+ pessoas aparecem com perguntas.
- Onboarding de IA para novos funcionários — reconstruído quatro vezes no último ano conforme a ambição cresceu.
- All Hands dedicados — desde nosso CEO até um operador de primeira linha demonstram o que construíram com IA.
Os primeiros convertidos importaram mais que qualquer coisa. Em cada time, havia uma pessoa — o líder de Sales Ops ambicioso, o operador de produto frustrado, o data scientist empolgado. Ficaram curiosos, mergulharam e se tornaram vetor de contágio para seus times. Nós os tornamos visíveis: destaques em All Hands, recursos para construir ferramentas a nível de time, pareamento quando colaboração era necessária.
Toda essa construção pública cria uma dinâmica competitiva que todos sentem. Ninguém quer ser o time que não está construindo nada. Quando um CSM vê um analista de risco entregar algo que economiza 16 horas por mês, não pensa "bom para o time de Risco." Pensa "o que eu posso construir?"
Leve as pessoas ao momento "Aha" o mais rápido possível.
Treinamento não funciona. Office hours e workshops ajudam. Mas o melhor professor do mundo está olhando direto pra você: é a própria IA. Você só pode levar o cavalo até a água. O maior desbloqueio é fazer alguém experimentar um resultado real no primeiro dia.
Aprendemos isso do jeito difícil. Apesar de atingir 90%+ de adoção de ferramentas de IA na empresa, a maioria das pessoas estava presa numa interface de chat básica. Os modelos eram bons o suficiente. A interface de uso não. Janelas de terminal, instalações npm, configurações de MCP — eram simplesmente complexos demais para a maioria das pessoas. E quem insistia tinha setups completamente diferentes com aprendizados isolados que não compunham.
Então construímos o Glass — nossa própria versão do Claude Cowork, construída sobre o Agent SDK da Anthropic.
Glass auto-configura na instalação. Você se autentica uma vez via Okta SSO e mais de 30 ferramentas se acendem — Salesforce, Snowflake, Gong, Slack, Notion, Google Workspace, Figma. Sem guia de setup. Sem ticket para TI. Se o usuário precisa debugar, já perdemos.
Um time de quatro pessoas construiu em menos de três meses. 700 usuários ativos diários em um mês do lançamento. As pessoas que mais extraíram valor não foram as que assistiram sessões de treinamento. Foram as que instalaram uma skill no primeiro dia e imediatamente obtiveram um resultado. O produto as ensinou mais rápido do que nós jamais conseguiríamos.
Também construímos um marketplace de skills chamado Dojo, onde qualquer um pode empacotar um workflow e compartilhar. Mais de 350 skills compartilhadas na empresa inteira. Um vendedor descobre a melhor forma de analisar calls do Gong e montar battlecards — empacota como skill, e agora todo vendedor tem esse superpoder. Cada skill compartilhada eleva o piso para todos.
Transforme em competição.
Pessoas são competitivas. Pelo menos isso é verdade na Ramp.
Construímos um leaderboard interno que rastreia uso de IA em cada time e indivíduo da Ramp. Sessões rodadas, skills usadas, apps lançados, ferramentas conectadas. Visível para todos. Os céticos dirão que isso é métrica de vaidade — que rastrear uso incentiva trabalho inútil, não produtividade. Encontramos o oposto.
Os maiores usuários de IA na Ramp são frequentemente os profissionais de melhor performance. Proficiência em IA é uma habilidade como qualquer outra — quanto mais reps você faz, melhor fica. Os power users estão desenvolvendo memória muscular para quando usar IA, como promptar efetivamente, quais skills combinar e quando sobrescrever. Estão compondo sua própria alavancagem.
O leaderboard criou três dinâmicas que não antecipamos totalmente:
Pressão saudável entre pares. Ninguém quer ficar por último. Quando você vê que seu colega em outro time está rodando 3x mais sessões e lançando ferramentas que economizam horas para o time, você não precisa de um mandato para começar a construir. Precisa do seu instinto competitivo.
Accountability de gestores. Rankings por time tornaram impossível para gestores ignorarem a adoção de IA. Se seu time está no quartil inferior, essa é uma conversa que você vai ter. Mudou IA de "nice to have" para "parte de como avaliamos se os times estão operando no potencial."
Descoberta por emulação. O leaderboard não é apenas um placar — é um mapa. Quando você vê alguém no topo, quer saber o que essa pessoa está fazendo. Olha as skills, os workflows, os apps.
Isso se estende a contratação e gestão de performance. Agora temos um requisito absoluto de que qualquer pessoa entrando na Ramp seja proficiente com ferramentas de IA. Sem exceções. Para candidatos de PM, há uma sessão dedicada na entrevista: construa um produto para mim, me mostre como construiu, me explique como funciona. É um protótipo funcional, não um deck de slides. Se não consegue demonstrar que internalizou essas ferramentas, não passa no filtro.
Remova toda barreira entre suas pessoas e a IA.
A forma número um pela qual empresas matam a adoção de IA é tratando-a como uma decisão de compras. Aprovações de orçamento. Revisões de TI. Limites de tokens. Solicitações de conectores que ficam em fila por semanas. Cada uma dessas é um muro entre seu pessoal e o momento "aha" deles.
Tomamos a abordagem oposta. Três coisas que fizemos cedo e que importaram mais que quase tudo:
Trate uso de IA como orçamento infinito de aprendizado. Se você exige ROI em cada token antes de as pessoas sequer aprenderem a usar as ferramentas, nunca terá adoção. Demos espaço para explorar com a expectativa explícita de que o retorno vem da composição, não do primeiro dia.
Elimine limites de tokens e restrições de acesso. Sem caps de uso. Sem acesso por nível de cargo. Sem "você não é engenheiro, não precisa disso." Todo mundo recebe as mesmas ferramentas, os mesmos modelos, o mesmo acesso. As pessoas que mais nos surpreenderam foram as que nunca teríamos dado acesso num processo tradicional de aprovação.
Remova todo gargalo de TI em conectores. Um agente de IA é tão útil quanto o que ele pode acessar. Se suas pessoas precisam abrir um ticket e esperar duas semanas para TI aprovar uma conexão com Salesforce ou uma integração Snowflake, elas perdem o momentum e nunca voltam. Pré-conectamos 30+ ferramentas para que quando alguém abre o Glass, tudo já está vivo. Uma autenticação SSO e está funcionando.
Observe tudo compor.
Não começamos com uma estratégia melhor que a maioria das empresas. Talvez tivéssemos condições iniciais melhores: uma cultura que recompensa velocidade e iniciativa, pessoas que tentam coisas sem esperar permissão, uma liderança que apoia apostas ousadas porque sabemos que é bom para nossos clientes.
Na falta de um plano mestre, simplesmente começamos. Continuamos construindo ferramentas, elevando o sarrafo, investindo em dados e infraestrutura de IA, criando espaços para as pessoas se exibirem. Cada trilha compôs separadamente. Conforme se reforçaram mutuamente, a curva se tornou vertical.
Estamos nos primeiros innings da IA. Seu trabalho como líder é dar superpoderes aos seus times e fazê-los acreditar em si mesmos. Todo o resto segue.