Eu sou Gabriel Subtil, trabalho com tecnologia há mais de 20 anos e escrevo no Tambotech. Criei o RAG for Humans, um projeto open source com licença MIT que reúne uma metodologia que já aplico em mentorias, consultorias e no dia a dia de empresas. A ideia central é simples: não é o time que precisa se adaptar a uma ferramenta nova de IA. É a ferramenta que precisa se adaptar ao time. Para acompanhar o que eu faço, me siga no Instagram.
O que é o RAG for Humans
RAG é a sigla para Retrieval-Augmented Generation, a Geração Aumentada por Recuperação. Em vez de responder apenas com o que o modelo lembra do treinamento, o sistema busca informação relevante em uma fonte externa, um documento, uma base de dados, um arquivo, e injeta essa informação no contexto antes de gerar a resposta. É o mecanismo que dá ao modelo acesso a conhecimento atualizado e específico do seu domínio.
O repositório não é um produto pronto, é um conceito: uma forma de pensar a documentação e o conhecimento dentro de uma equipe. A maioria das pessoas usa RAG de forma técnica, monta pipeline, indexa documentos, conecta um banco vetorial, e o foco fica na máquina. O que eu proponho é colocar o ser humano no centro. RAG como uma camada de conhecimento que o humano consegue ver, auditar e controlar. Não é só “o modelo busca e responde”. É “o humano sabe de onde veio cada informação e está no controle”. O RAG deixa de ser uma caixa preta e vira uma biblioteca viva, organizada e auditável.
A tese: a ferramenta se adapta ao time
Grande parte da rejeição a IA, ChatGPT e LLMs nas empresas vem de uma forçação: gestores e mídia empurram uma ferramenta nova para dentro do workflow de quem já trabalha. Os dados sustentam isso. Segundo a Harvard Business Review, 88% das empresas relatam uso regular de IA, mas a adoção estagna e os funcionários não integram as ferramentas ao trabalho real. Um estudo da Harvard Business School aponta que ao menos 30% dos projetos de IA generativa são abandonados, muitas vezes não por falha da ferramenta, mas porque os próprios funcionários a rejeitam.
Eu proponho o inverso. Não ensino o time de analistas a aprender uma ferramenta nova. Faço a ferramenta se integrar ao workflow que já existe. O analista nem precisa aprender algo novo: a automação acontece por baixo, sem atrapalhar o trabalho. É isso que vejo em mentorias, consultorias e no Tambotech: quando a ferramenta não interrompe a rotina, a rejeição simplesmente não aparece. O RAG for Humans é um exemplo disso funcionando.
Tecnologia e o que o time já tem
Todo time de TI tem uma pasta compartilhada na rede, um cofre de senhas, uma wiki interna. Poucos percebem que essas ferramentas já são RAG em potencial. O Bitwarden tem API, o Wiki.js e o BookStack têm servidores MCP e acesso por CLI. O MCP, Model Context Protocol, virou um padrão aberto, criado pela Anthropic em 2024 e doado à Linux Foundation em 2025, que conecta agentes de IA a fontes de dados.
No meu caso, o Hermes Agent e o VS Code se conectam aos mesmos RAGs que eu uso: BookStack, Wiki.js e Bitwarden, além de busca na web e RAGs públicos como o Context7. A diferença é que a interface continua sendo feita para humanos, com objetivos semânticos separados. A tecnologia se adapta à forma como a equipe já trabalha, não o contrário.
Recursos já existentes
O repositório já reúne a metodologia documentada, da visão geral aos princípios human first. Os principais recursos:
- Metodologia documentada em seis arquivos, da visão geral aos princípios human first
- Licença MIT, permissiva, que permite até uso comercial
- Integração com ferramentas que o time já usa, via API, MCP ou CLI
- Aplicação em planilhas, Notion e Trello, sem exigir troca de ferramenta
- Conceito aberto para adaptação em qualquer empresa
- Base para mentorias e consultorias
O que está por vir
O projeto nasceu como conceito e é um convite. A ideia é que cada time pegue a metodologia, adapte ao seu contexto e devolva aprendizado. A documentação vai evoluir com a aplicação em mais empresas e com o retorno de quem testar na prática. Quem quiser contribuir encontra o repositório aberto no GitHub.
O problema real: a maturidade dos times de TI
Se a rejeição à IA não está na ferramenta, onde está? Está na base. Muitos times de TI ainda são engessados: poucos processos, processos pouco documentados, falta de ferramentas adequadas. São equipes grandes, às vezes muito experientes, operando com uma estrutura insalubre.
Ainda existem empresas que rodam um único servidor na rede com arquivos de Office, pouquíssima automação, pouquíssima interação por CLI e quase nenhuma ferramenta auditável. Nesse cenário, o problema não é adotar uma nova tecnologia de IA. É que a empresa não está preparada nem para o básico, nem para uma estrutura bem feita.
O RAG for Humans começa por aí. Antes de qualquer LLM, existe o trabalho de organizar o que a empresa já tem: documentar processos, escolher ferramentas auditáveis, criar rotinas que a automação possa apoiar. Quando a base está pronta, a IA deixa de ser uma imposição e vira um reforço do que o time já faz.
O RAG for Humans é a minha forma de dizer que a tecnologia precisa servir ao humano, e não o contrário. O projeto é aberto, a licença é MIT e o repositório está no GitHub para quem quiser levar a ideia para o próprio time. A documentação que o humano entende e controla não é o futuro. É o ponto de partida.
Fonte: GitHub – RAG for Humans | Tambotech | Instagram @subtil
