O artigo da Make de 24 de fevereiro de 2026 apresentou um fluxo de feedback 360º com Plumsail Forms, Make AI Toolkit, análise de JSON e geração de documentos. A proposta era estruturar respostas abertas e notas antes de preparar um relatório.
Este texto reconta o desenho da fonte. Não afirma que a IA elimina vieses, diagnostica pessoas ou produz avaliações prontas para decisões de emprego sem revisão.
1. Receber o formulário
O exemplo começava com uma submissão do Plumsail Forms. A resposta precisava estar associada à pessoa avaliada e ao ciclo de avaliação correto.
Complemento editorial: defina antes da automação quem pode ver os dados, quais comentários serão identificados e quais regras de confidencialidade se aplicam. Evite expor respostas individuais fora do público autorizado.
2. Definir o que a IA deve produzir
O guia usava Make AI Toolkit para analisar as respostas e devolver um resultado em JSON. O prompt especificava os pontos desejados: forças, áreas de desenvolvimento e recomendações.
Em vez de atribuir autoridade profissional ao modelo, peça uma síntese apoiada nas respostas: “Separe observações recorrentes, divergências e dados insuficientes. Relacione cada conclusão ao material fornecido. Não invente características pessoais”.
Essa é uma adaptação editorial do prompt, não uma avaliação clínica ou psicológica. Consulte a documentação de Make AI Toolkit para a configuração disponível.
3. Interpretar o JSON
A etapa Parse JSON transformava a resposta em campos mapeáveis. Defina a estrutura esperada antes de conectar o resultado a um relatório.
Se faltar um campo ou a saída não for JSON válido, encaminhe o caso para revisão. Não preencha lacunas com uma conclusão automática sobre a pessoa avaliada.
4. Guardar original e análise
A fonte sugeria registrar a resposta e a análise em um banco de dados. Mantenha os dados originais separados da interpretação gerada para permitir correções e rastreabilidade.
A escolha de monday.com, Airtable, Notion ou outro destino exige conexões e permissões próprias; a lista de exemplos não garante equivalência entre eles.
5. Gerar o relatório
No exemplo, Plumsail Documents recebia os campos para preencher um modelo de relatório. Os formatos mencionados incluíam PDF e PPTX.
O documento reunia identificação do ciclo, notas, comentários de apoio, forças e recomendações de desenvolvimento. Confira o arquivo gerado: a presença de todos os campos não significa que as conclusões são justas ou bem fundamentadas.
6. Distribuir somente após revisão
O artigo mencionava envio por e-mail, Slack ou armazenamento em nuvem. Escolha um canal e destinatários autorizados, sem publicar avaliações em um espaço geral da equipe.
Como complemento editorial, mantenha uma aprovação antes da distribuição. Revise afirmações fortes, divergências entre avaliadores e qualquer conclusão sem evidência suficiente.
Consolidar uma rodada completa
A fonte também explicava como gerar um relatório conjunto: esperar todas as respostas ou o encerramento do período, agrupar os dados da pessoa e então solicitar uma análise consolidada.
Uma resposta isolada não representa automaticamente uma avaliação 360º completa. Defina o critério de fechamento do ciclo e deixe claro no relatório se houve respostas ausentes.
Teste com dados fictícios, inclusive avaliações contraditórias e ciclos incompletos. O MakeAutomation não testou este processo em dados reais de funcionários nem valida decisões trabalhistas tomadas a partir dele.