XCL
Vencedora regional 2026 | Pioneirismo em IA
Setor
Tecnologia
Sede da empresa
São Paulo, Brasil
Número de funcionários
52
Filiais
América Latina
Como a XCL transformou problemas reais de negócios em produtos impulsionados por IA com a Udemy
Business outcomes
87.5%
taxa de engajamento em toda a empresa
4,9/5
avaliação do melhor curso de IA
60% a 70%
tempo de estruturação recuperado no Aptsense
Desafio
Ajudar desenvolvedores a programar de forma mais inteligente, não apenas mais rápida
A XCL é uma empresa de tecnologia brasileira especializada em CRM, IA agêntica e plataformas de dados para instituições financeiras que operam em grande escala. Com mais de 200 projetos entregues em bancos, fintechs, cooperativas e infraestrutura do mercado financeiro, sua profundidade foi forjada dentro das maiores instituições financeiras do Brasil, combinada com engenheiros full-stack treinados e incorporados diretamente nas operações dos clientes. Com sede em São Paulo, a XCL atende clientes em toda a América Latina. A XCL precisava ajudar seus desenvolvedores, que compõem a maior parte da equipe da empresa, a usar IA. O objetivo? Permitir que os desenvolvedores se tornassem mensuravelmente mais produtivos em seu trabalho principal: otimizar código, depurar mais rapidamente, enviar recursos mais rapidamente e usar a IA para uma análise técnica mais profunda em vez de resolver problemas puramente de forma manual. A empresa investiu em uma grade curricular da Udemy Business adaptada para o uso de IA por desenvolvedores, incluindo engenharia de prompts , IA para Devs e Amazon Q Developer, para que as ferramentas que estão reformulando o mercado tivessem uma trilha de aprendizado correspondente dentro da empresa. No entanto, a ambição mais profunda não era apenas velocidade. Ao recuperar o tempo que costumava ser gasto em trabalho repetitivo e manual, os desenvolvedores poderiam direcionar seu foco para entender os problemas dos clientes de forma mais profunda, explorar novas ideias e olhar para novos horizontes para o negócio. Viabilizar a adoção de IA em toda a equipe, incluindo funções não técnicas, também fez parte do esforço, mas o problema central era garantir que os desenvolvedores pudessem codificar de forma mais inteligente, entregar mais rápido e liberar espaço para inovar. “Não queríamos que nossos engenheiros dependessem de fluxos de trabalho desatualizados enquanto as ferramentas disponíveis para acelerar seu trabalho continuavam a melhorar, e a Udemy nos deu a grade curricular para acompanhar”, disse Bruna Freitas, Gerente de Projetos.
“Não queríamos que nossos engenheiros dependessem de fluxos de trabalho desatualizados enquanto as ferramentas disponíveis para acelerar seu trabalho continuavam a melhorar, e a Udemy nos deu a grade curricular para acompanhar.”
Solução
Aprendizado orientado por necessidades, não treinamento de cima para baixo
A abordagem da empresa foi orientada pela necessidade, em vez de ser de cima para baixo. Em vez de impor uma grade curricular fixa de IA, a empresa disponibilizou a Udemy Business em toda a organização com um conjunto selecionado de cursos focados em IA e deixou que problemas reais de negócios atraíssem as pessoas para esses cursos por conta própria, usando o aprendizado como uma ponte entre o que elas queriam realizar e o que ainda não sabiam como fazer tecnicamente. O padrão era visível nos números: em uma janela recente de 30 dias, 236 inscrições em cursos de IA entre 42 alunos ativos, mais de 107 horas de conteúdo de IA consumido e uma taxa de engajamento de 87,5% em toda a empresa. Três projetos internos ilustram como isso se desenrolou em diferentes funções. Em RH, um gerente de produto sem treinamento formal em IA utilizou padrões de engenharia de prompts do curso da Udemy de engenharia de prompts para sintetizar entrevistas de recrutadores e estruturar um documento de requisitos de produto (PRD). O gerente de produto então criou um assistente de IA personalizado treinado para desafiar suposições em vez de confirmá-las, transformando um fluxo de trabalho de contratação manual em um produto lançado chamado Aptsense. Em finanças, um analista sem formação em desenvolvimento mapeou todo o processo de fechamento manual à mão e depois usou o curso de IA para desenvolvedores para descrever a lógica de automação de forma suficientemente clara para que a equipe pudesse transformá-la no XCL Pulse, um painel operacional ao vivo. Em marketing, o que começou como a correção de HTML corrompido evoluiu para a criação independente de páginas de captura de leads e gerenciamento do site da empresa de ponta a ponta, trabalho que costumava ficar inteiramente com os desenvolvedores. A plataforma da Udemy apoiou essa abordagem em três áreas-chave: • Grade curricular de IA selecionada: cursos sobre engenharia de prompt, IA para desenvolvedores e Amazon Q Developer deram aos alunos habilidades direcionadas no momento da necessidade, com o curso mais bem avaliado no catálogo de IA com 4,9 de 5. • Role play: criou um ambiente seguro e repetível para os membros da equipe ensaiarem conversas realistas com clientes, contestarem o aumento do escopo e fornecerem explicações técnicas a partes interessadas não técnicas antes de enfrentar um cliente real. • Aprendizado baseado em problemas: problemas reais de negócios atraíram os alunos para os cursos de forma natural, com cada pessoa aprendendo ao resolver seu próprio desafio em vez de seguir uma grade curricular imposta. “A Udemy nos deixou tornar o aprendizado orientado pela necessidade, em vez de cima para baixo, então problemas reais de negócios atraíram as pessoas para os cursos por conta própria”, disse Freitas.
“A Udemy nos deixou tornar o aprendizado orientado pela necessidade, em vez de cima para baixo, então problemas reais de negócios atraíram as pessoas para os cursos por conta própria.”
Resultados
De aprendizado a produtos enviados
Os resultados variaram por projeto, mas compartilharam o mesmo padrão: a IA comprimiu a parte mecânica e demorada do trabalho, e as habilidades que as pessoas adquiriram na Udemy comprimiram a curva de aprendizado para aplicá-las. No Aptsense, recrutadores técnicos estavam perdendo de 8 a 12 minutos por candidato em trabalho manual, como pesquisar no LinkedIn, enriquecer dados em ferramentas desconectadas, registrar informações no ATS à mão e triagem sem critérios padronizados; com mais de 300 candidatos ativos por mês, centenas de horas de trabalho operacional que nunca produziram aprendizado sistêmico. As fases de descoberta e estruturação recuperaram 60% a 70% do tempo normalmente gasto nelas, e esse tempo foi reinvestido em mais entrevistas com usuários e validação com a engenharia. O gerente de produto que lidera a Aptsense se aprofundou em engenharia de prompts, o curso mais bem avaliado no catálogo de IA com 4,9 de 5, e aplicou seus padrões para sintetizar seis entrevistas com recrutadores que teriam levado de dois a três dias para serem analisadas manualmente. A equipe também identificou e corrigiu um caso em que a IA interpretou erroneamente uma lacuna no processo organizacional como um problema de usabilidade da ferramenta, um lembrete de que a IA é boa para identificar padrões, mas fraca em interpretar o contexto organizacional, e que o julgamento humano deve permanecer no ciclo. Um assistente de IA personalizado foi criado para questionar suposições em vez de validá-las. A IA elaborou o PRD inicial e as histórias de usuário, cobrindo aproximadamente 70% do que era necessário; os 30% restantes, como critérios de aceitação, casos extremos e nuances específicas do negócio, só surgiram através da iteração com a engenharia e com base no que os recrutadores realmente disseram. A iteração de engenharia ocorreu de forma fluida porque os desenvolvedores já haviam passado pelos cursos de IA para desenvolvedores e Amazon Q Developer. Todos os dados dos candidatos foram anonimizados antes de chegar a qualquer ferramenta externa de IA, em conformidade com os requisitos de proteção de dados brasileiros (LGPD). No XCL Pulse, um fechamento financeiro mensal que costumava levar horas de download manual, verificação cruzada e cálculo agora é feito em minutos, com cálculos padronizados que anteriormente variavam dependendo de quem realizava o trabalho. Do lado do marketing, as páginas de destino e os ativos de campanha que costumavam levar cerca de uma semana para serem enviados pela fila de desenvolvimento agora vão ao ar no mesmo dia ou no dia seguinte, liberando a capacidade dos desenvolvedores para trabalhos de maior complexidade. Em todos os três projetos, o tempo economizado não apenas tornou as pessoas mais rápidas. Isso criou espaço para focar no verdadeiro problema do cliente em vez de pura execução; 27 cursos ativos da Udemy permaneceram em rotação, com mais de 450 horas de conteúdo consumido no mesmo trimestre. “A Udemy não apenas tornou as pessoas mais rápidas”, disse Freitas. “Ela criou espaço para focar no verdadeiro problema do cliente em vez de pura execução.”
“A Udemy não apenas tornou as pessoas mais rápidas. Ela criou espaço para focar no verdadeiro problema do cliente em vez de pura execução.”
Looking Ahead
Expandir o aprimoramento em IA
A XCL continua expandindo sua abordagem de aprendizado de IA, com planos de aprofundar a integração de IA em mais funções de negócios e ampliar o aprimoramento além dos desenvolvedores para funções não técnicas em toda a empresa. “À medida que ampliamos o aprendizado de IA além dos desenvolvedores, a Udemy Business nos dá a flexibilidade de ampliar o aprimoramento em todos os cargos da empresa”, disse Freitas.
“À medida que ampliamos o aprendizado de IA além dos desenvolvedores, a Udemy Business nos dá a flexibilidade de ampliar o aprimoramento em todos os cargos da empresa.”
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