Chatbot com dupla conversação para escalar desenvolvimento de líderes da Amazon
O Accelerate App é um companion digital para um programa presencial de desenvolvimento de líderes da Amazon, projetado para sustentar o aprendizado além da sala de aula por meio de experiências personalizadas com IA
Problema:
- Treinamentos presenciais não geram retenção consistente de habilidades comportamentais
- Falta de ambientes seguros para praticar conversas difíceis (feedback, conflito, etc.)
- Soluções existentes são passivas (leitura, vídeo) e não desenvolvem habilidade real
- Escalar coaching individual para milhares de líderes é inviável
Solução:
- Criação de um chatbot de prática com duas janelas simultâneas de conversação
- Uma IA simula a pessoa da conversa (persona), enquanto outra atua como coach em tempo real
- O usuário pratica, recebe feedback imediato e pode ajustar sua abordagem durante a interação
- Sistema integrado ao plano de desenvolvimento individual e competências do usuário
Tecnologias usadas:
- Amazon Bedrock (Claude)
- AWS Lambda
- DynamoDB
- Frontend web customizado
Saindo do chatbot comum que ninguém aguenta mais.
A solução foi desenhada para resolver um problema estrutural: não basta ensinar liderança, é necessário criar loops de prática com feedback imediato. Modelei a experiência como dois sistemas paralelos rodando ao mesmo tempo:
- Um sistema de simulação (persona)
- Um sistema de metacognição (coach)
Diferentemente de chatbots tradicionais no qual você fala e a IA faz um roleplay como uma persona, neste app você seleciona a situação de liderança que você quer se colocar, e uma outra persona te auxiliar do lado.
Essa separação permite algo raro: o usuário atua dentro da conversa enquanto, simultaneamente, recebe orientação fora dela. Além disso:
- O contexto do usuário (cargo, lacunas, objetivos) alimenta dinamicamente as respostas da IA
- O sistema registra histórico completo para avaliação posterior
- A arquitetura permite escalar coaching sem depender de facilitadores humanos
Jornada de desenvolvimento e experiência
A principal decisão de design foi evitar um chatbot linear. Em vez disso, construí uma interface com duas janelas:
- Direita: conversa principal (imersão)
- Esquerda: coach (reflexão)
Isso resolve um problema comum: quando o feedback vem só depois, o aprendizado é mais lento. Com feedback em tempo real:
- O usuário testa hipóteses imediatamente
- Ajusta tom, abordagem e estrutura da fala
- Desenvolve consciência comportamental durante a ação
Também introduzi:
- Sugestões de ação e tom (ex: empático, direto)
- Feedback socrático (sem dar respostas prontas)
- Encerramento automático da conversa com avaliação
Funcionalidades
O sistema evoluiu para incluir:
- Geração dinâmica de cenários baseada no perfil do usuário
- Simulação de personas com comportamentos realistas (defensivo, emocional, etc.)
- Feedback em tempo real alinhado a competências de liderança
- Chat paralelo com coach para orientação sob demanda
- Avaliação automática da conversa com pontuação
- Sistema de pontos e integração com leaderboard
Ao longo do desenvolvimento, a principal melhoria foi sair de um chatbot genérico para um sistema altamente contextual e orientado a competências.
Resultados
- Transformação de conteúdo teórico em prática ativa
- Escala de coaching individual sem custo proporcional
- Maior engajamento através de simulação e gamificação
- Desenvolvimento mais rápido de habilidades críticas de liderança
Aprendizados:
- Feedback em tempo real muda completamente a curva de aprendizado
- Separar simulação e coaching aumenta clareza cognitiva
- Personalização é essencial para relevância
Próximos passos:
- Evoluir avaliação para análises longitudinais de comportamento
- Conectar performance no app com performance real no trabalho