Por causa disso, vocês perdem uma oportunidade e tanto. 

As equipes de vendas alavancam a receita. Quanto antes novos vendedores efetuam suas primeiras vendas e começam a gerar demanda, mais rapidamente a empresa percebe os resultados. Iniciativas de coaching costumam trazer esse reforço: em uma pesquisa da Korn Ferry, 94% das grandes organizações de vendas afirmam que o coaching aprimorou o desempenho dos vendedores.

Normalmente, para ensaiar pitches e refinar a apresentação, os vendedores precisam que seus líderes tenham tempo para simular situações e dar feedback. Contudo, eles costumam ter a agenda cheia e equipes grandes, o que atrasa a capacitação de vendedores recém-contratados.

Como a TEKsystems aproveitou a IA para promover coaching em vendas e realizar simulações que turbinaram a capacitação

A TEKsystems, uma multinacional de serviços empresariais e de tecnologia que opera como parte do Allegis Group, identificou a chance de melhorar a capacitação em vendas e o desempenho por meio das experiências de aprendizagem dinâmica com IA proporcionadas pelo Degreed Maestro.

Chris Harry, diretor de aprendizagem e talentos da TEKsystems, explica que as primeiras três fases do funil de vendas (prospecção, geração de interesse e qualificação de leads) eram um importante indicador do sucesso geral dos negócios.

“Como empresa, sabemos que, se conseguirmos alcançar uma determinada velocidade nas negociações até a fase de qualificação de leads, temos 60% mais chances de fechar negócios e atender aos requisitos”, conta Harry.

A equipe da TEKsystems sabia que aprimorar o desempenho nessas partes do funil representava um potencial de gerar um retorno impressionante sobre o investimento. A equipe começou a fazer a integração de um pequeno grupo de novos vendedores utilizando as experiências de simulação com IA do Maestro, a fim de melhorar a capacitação e acelerar as primeiras vendas.

Para isso, eles criaram experiências Maestro focadas em quatro áreas de habilidades-chave:

• Pitch: apresentação da empresa e seus serviços;
• Como lidar com objeções: resposta a objeções comuns;
• Perguntas de sondagem: como fazer as perguntas certas para entender as necessidades dos clientes;
• Interação integral com prospects: prática de interações completas com todos os pontos necessários.

Combinação do coaching por IA com o trabalho de mentores

A ideia nunca foi que essas experiências substituíssem o coaching conduzido por alguém de carne e osso. Antes de interagir e aprender com especialistas, os novos vendedores praticavam com o Maestro, tornando o contato direto com os líderes de vendas mais proveitoso. 

É o equilíbrio de simulações mais imediatas com feedback e a mentoria conduzida por um líder que trará mais velocidade para a aprendizagem e mais eficácia no geral.

Cada experiência de aprendizagem com IA se baseava na interação anterior. Em média, os aprendizes dedicavam cerca de 15 minutos a cada experiência Maestro, acumulando uma hora de treinamento por aprendiz nas quatro áreas principais de desenvolvimento. Mesmo pequeno, esse investimento de tempo produziu melhorias mensuráveis na autoconfiança e na capacitação dos colaboradores.

Os benefícios e o ROI das experiências de aprendizagem com IA

Esse piloto inicial revelou algo importante: oportunidades de prática curtas e direcionadas podem ter um impacto mensurável na capacitação em vendas.

No grupo piloto, 25% do grupo conseguiu marcar uma reunião para apresentar os serviços da TEKsystems em menos de seis meses de casa. Antes, um vendedor novo levava de 36 a 40 meses para negociar um contrato de serviços. Ou seja, um quarto dos novos vendedores anteciparam um marco que levava anos para ser conquistado. Segundo Harry, tudo isso traz dados robustos de que a preparação extra do grupo acelerou a geração de receita.

“Nosso ROI só com esse grupo pode se tornar um fator de impacto em até 12 meses após o lançamento”, prevê Harry.

Por que a aprendizagem dinâmica com IA fez muita diferença?

Um grande benefício da IA para os aprendizes foi a segurança psicológica, já que muitos vendedores novos têm receio de praticar repetidas vezes perante seus gestores ou colegas. A aprendizagem com IA criou um espaço seguro onde eles podiam experimentar e refinar suas técnicas sem julgamentos, até se sentirem prontos para lidar com um público mais relevante. 

“De maneira geral, o feedback que recebemos foi impressionante”, conta Stefanie Kuehn, gerente sênior do programa de desenvolvimento organizacional da TEKsystems. “Os colaboradores ganharam autoconfiança. Eles puderam participar de simulações em um ambiente seguro, sem a presença inibitória de um líder ou mentor. Além disso, foi possível usar as experiências Maestro várias vezes, até se sentirem confortáveis para assumir a missão ou testar as habilidades no mundo real”, analisa.

A expansão das simulações com IA para outras áreas

Como setor, estamos testemunhando uma virada de chave. As equipes de aprendizagem e desenvolvimento estão trabalhando cada vez mais próximas a outros times, em vez de funcionarem como uma equipe isolada. O plano da TEKsystems de expandir as simulações com IA proporcionadas pelo Maestro para outras áreas da organização comprova essa nova visão de interdisciplinaridade da área de T&D.

“O Maestro fala por si”, pontua Kuehn. “É uma ferramenta excelente de se usar, com um potencial que vai muito além do desenvolvimento de representantes de vendas.”

Segundo Kuehn, a ideia é aplicar o Maestro na parte de atração de talentos. A equipe pretende contratar 500 recrutadores, introduzir o Maestro no processo de integração deles e deixá-los mais autoconfiantes antes de começarem suas experiências práticas de coaching com os líderes da área.

Depois, a ideia é levar as experiências Maestro também para a aprendizagem contínua, do dia a dia ― ou de “hiperskilling”, como a empresa chama ―, com o objetivo de acelerar o desenvolvimento de habilidades em todos os níveis. 

Assim, todos os colaboradores poderão melhorar o desempenho com mais oportunidades de prática. As experiências de aprendizagem com IA dão escalabilidade às possibilidades de prática. Para organizações semelhantes à TEKsystems, o resultado é mais agilidade na capacitação e desempenho mais elevado dos vendedores. Mas esse é só o começo.

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A IA também está mudando a forma como as pessoas aprendem no trabalho. 

Estamos diante de um momento que traz senso de urgência e oportunidades para a área de desenvolvimento humano. No caso dos programas de aprendizagem, cursos tradicionais e bibliotecas de conteúdos estáticos não funcionam mais. Eles não dão conta de acompanhar a velocidade da evolução das habilidades nem são personalizados o suficiente para atender ao tipo de desenvolvimento contínuo de que os colaboradores precisam para se manterem relevantes e ágeis em suas funções.

Contudo, a IA pode ajudar a trazer mais dinamismo e interatividade para o upskilling, aumentando sua eficácia. Isso pode acontecer em casos como a oferta de feedback instantâneo, a preparação para diálogos importantes ou o ensaio de apresentações. 

Vejamos em mais detalhes como as interações entre humanos e a IA estão transformando a aprendizagem e o que fazer para aproveitar essas oportunidades ao máximo, tanto do lado da organização quanto do lado dos colaboradores.

A IA está colaborando em interações que antes eram exclusivas entre pessoas

Uma das maiores mudanças na área de desenvolvimento é a migração de interações entre pessoas para uma mescla de colaborações entre humanos e a IA. Atividades que antes demandavam relacionamentos entre colegas ou mentores, como coaching e simulações, agora estão sendo expandidas pelas possibilidades da IA.

Era mais difícil ter interações regulares de feedback, sessões de coaching e simulações em quantidade suficiente quando tudo dependia apenas de relações humanas. O dia tem horas contadas, e há conflitos de agenda e prioridades. Gestores e colegas nem sempre têm tempo de apoiar um integrante da equipe que quer ensaiar uma apresentação importante pela terceira vez, mesmo que eles realmente precisem desse ensaio extra. 

Em um webinar recente, Nicole Helmer, diretora de produto da Degreed, afirmou: “Todas essas interações aconteciam exclusivamente entre pessoas. Agora, as interações são entre humanos e a IA, e há um enorme valor a ser agregado quando pensamos em escalabilidade e nas possibilidades de personalizações que esses tipos de experiências com a IA oferecem”.

Essas interações mais modernas entre as pessoas e a IA não substituirão as conexões interpessoais, mas ampliarão as oportunidades para que se aprenda com mais eficácia e se acelere o desenvolvimento de habilidades, expandindo, assim, os horizontes de crescimento humano. Agora, gestores não precisam mais assumir todas as sessões individuais de coaching, mas podem aproveitar a IA para ajudá-los a promover o upskilling de suas equipes. 

Sempre haverá a necessidade de interações que se dão exclusivamente entre pessoas, interações essas que podem ganhar em propósito e intencionalidade, considerando que as ferramentas de IA já são capazes de oferecer coaching interativo e feedback de forma contínua.

A colaboração entre humanos e a IA promove a fixação da aprendizagem

Um dos desdobramentos mais interessantes da interseção entre IA, aprendizagem e inteligência humana é como a tecnologia está aumentando a acessibilidade de conhecimentos nos fluxos de trabalho cotidianos. A Degreed está formalizando os recursos do protocolo de contexto de modelo (MCP, na sigla em inglês), que permitem que conteúdos educativos e recomendações sejam disponibilizados por agentes de IA de nível corporativo, garantindo que os conhecimentos cheguem a cada aprendiz por meio de diferentes plataformas e ferramentas, quando e onde for necessário.

Assim como o Google Maps é capaz de apresentar instruções relevantes para que você chegue a um novo lugar por saber sua localização atual, os sistemas com MCP compreendem seu contexto de trabalho e de conhecimento, a fim de oferecer recomendações adequadas de aprendizagem. Nasce assim uma integração mais fluida entre o trabalho e a aprendizagem, derrubando os obstáculos que os separavam.

“Se as pessoas agora estão trabalhando nesse ambiente, a ideia é que ofereçamos a elas as dicas certas, o caminho de descobertas mais adequado e o melhor jeito de iniciar a aprendizagem no fluxo de trabalho”, pontua Helmer.

Aposte na capacidade humana

É muito fácil presumir que a força de trabalho pode contar com a IA, seja para se informar, traçar estratégias ou obter conselhos. Mas é importante que os líderes saibam deixar essa tendência de lado, orientando os liderados a fazerem o mesmo. 

O valor da capacidade humana não diminui em um ambiente de trabalho onde há IA. Pelo contrário, ele aumenta ― mas só se houver um esforço deliberado de ir além da IA para se ter acesso rápido e fácil à informação. Como bem disse Helmer, “precisamos treinar as pessoas para que pensem, não para que se contentem em acessar respostas”.

O principal objetivo da revolução da IA é muito mais complexo: é complementar e potencializar a capacidade humana de desenvolver suas habilidades e alavancar o que for possível. 

Bom senso, adaptabilidade, pensamento crítico e capacidade de lidar com ambiguidades não estão no âmbito das ferramentas de IA nem podem ser substituídos por elas. Essas habilidades humanas são desenvolvidas com prática deliberada ao longo do tempo. E os colaboradores também sabem disso. Segundo dados da Degreed, sete das dez habilidades em alta para 2026 são habilidades humanas, como liderança, comunicação e solução de problemas. Está claro que tanto colaboradores quanto líderes estão investindo no desenvolvimento de habilidades humanas junto com as habilidades relacionadas à IA, reconhecendo a essencialidade de ambos os tipos. 

Aumente o dinamismo e a eficácia do desenvolvimento humano

Cursos estáticos e programas esporádicos de desenvolvimento não são mais suficientes para atender às necessidades atuais da força de trabalho, já que todos querem acompanhar o ritmo acelerado das evoluções tecnológicas. A colaboração entre humanos e a IA no ambiente de aprendizagem propõe um novo modelo:

• As pessoas entram com contexto, bom senso e criatividade.
• A IA oferece escalabilidade, personalização e reforço contínuo.
• Juntas, essas duas partes desenvolvem capacidades que evoluem na mesma velocidade do mundo do trabalho.

As organizações que deslancharão nesse ambiente não serão aquelas que tiverem mais ferramentas de IA, mas sim as que usam a tecnologia para ajudar as pessoas a se desenvolverem com mais eficácia, acompanhando o mesmo ritmo de mudança acelerado das habilidades de que elas precisam.

Para saber mais sobre a colaboração entre humanos e a IA no ambiente de aprendizagem, assista à série de webinars Degreed em Ação na íntegra. 

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A maioria das plataformas nasceu para atender a funções estáveis, habilidades previsíveis e mudanças lineares. Contudo, hoje precisamos reformular estratégias a cada seis meses, as ferramentas de IA evoluem mês a mês, e as expectativas se transformam antes mesmo que as equipes absorvam os padrões vigentes até então.

Nesse cenário, a aprendizagem precisa ir além da mera oferta de informações para ajudar os profissionais a se adaptarem com rapidez, recorrência e mão na massa. 

Nesta era de mudanças constantes, a inovação e o acesso cada vez mais fácil às ferramentas de IA estão revolucionando nossa maneira de trabalhar. É preciso perceber, no entanto, que a IA não é a protagonista dessa história. Os holofotes estão nas mudanças. É a constância delas que está impulsionando as tecnologias de aprendizagem para além da distribuição de conteúdos e para assumirem um papel mais prático, mais voltado às experiências e mais alinhado à forma como o trabalho realmente acontece.

No webinar da Degreed O Futuro da Tecnologia de Aprendizagem com IA, líderes da Boehringer Ingelheim e do Fosway Group falaram sobre o que está realmente mudando (e funcionando) agora que a IA está saindo do seu estágio de experimentação para adentrar em uma fase de execução.

1. A IA finalmente é capaz de sanar a lacuna entre a estratégia corporativa e o T&D.

Os líderes de negócios sabem aonde querem chegar. No entanto, é comum faltar uma visão clara e unificada das habilidades que a força de trabalho precisa ter para que esses objetivos se concretizem.

Martin Hess, diretor de aprendizagem da Boehringer Ingelheim, traz um direcionamento simples, mas muito poderoso: use a IA para analisar documentos de estratégia corporativa e produzir uma lista inicial das habilidades necessárias para tirar as ideias do papel. 

De repente, em vez de ter conversas abstratas sobre transformação, os líderes de aprendizagem conseguem trazer elementos tangíveis que impulsionam a iniciativa e dizer, por exemplo: “Com base na estratégia proposta, estas dez habilidades parecem fundamentais. Vamos colocá-las à prova juntos”.

Com isso, o alinhamento se acelera, o engajamento da liderança fica mais forte, e a aprendizagem adaptativa passa a se ancorar em prioridades de negócios reais, não em metodologias genéricas de habilidades. Em vez de tomar o lugar do bom senso humano nesta situação, a IA promove fluidez e sintonia entre todas as partes envolvidas.

2. As ferramentas de realidade virtual e IA estão possibilitando e difundindo práticas realistas.

Há décadas a área de T&D vem falando sobre a importância da prática para sedimentar habilidades, especialmente no caso de soft skills ou daquelas habilidades intangíveis que mostram seu valor em contatos comerciais, momentos de liderança e interações que envolvem feedbacks delicados.  

É raro que os colaboradores tenham oportunidades seguras e recorrentes suficientes para testar uma habilidade antes que seja para valer. Embora funcione, o coaching individual é caro. As simulações também são interessantes, mas só quando o grupo é pequeno. Com isso, a maioria dos colaboradores nunca pratica o bastante para desenvolver autoconfiança.

As ferramentas de IA e realidade virtual estão gerando oportunidades inéditas nesse sentido. Simulações viabilizadas pela IA e ambientes de realidade virtual já permitem que pessoas ensaiem situações reais, como pitches de vendas, negociações complexas e diálogos sobre desempenho. Para isso, elas não assistem a vídeos nem leem artigos, mas colocam a mão na massa com respostas, ajustes e novas tentativas. Tudo isso acelera a capacitação. 

“Creio que nenhuma empresa no mundo possa pagar um coach para cada colaborador”, pontua Hess. “Mas, hoje, isso passou a ser possível em termos técnicos e econômicos, pois podemos proporcionar uma experiência hiperpersonalizada para praticamente toda a força de trabalho em larga escala. Esse movimento é revolucionário”, comemora.

Isso promove duas grandes mudanças no universo do trabalho:

1. A prática finalmente passa a ser escalável. O que costumava demandar caros contratos de coaching individual ou simulações insuficientes com grupos pequenos agora tem um alcance de público que não sacrifica a relevância.
2. Há mais segurança psicológica. Os colaboradores podem experimentar, errar e fortalecer a autoconfiança quando têm a possibilidade de praticar sem o medo de serem avaliados por outro ser humano. Os riscos são mais baixos. 

Basicamente, hoje todo colaborador pode praticar repetidas vezes para atuar em momentos importantes para os negócios, sempre de forma contextualizada e sem medo de julgamentos.

A prática deixa de ser um privilégio para poucos e passa a fazer parte do desenvolvimento de habilidades na organização. Esses tipos de ferramentas oferecem a mais pessoas um espaço seguro para desenvolver autoconfiança para agir quando for preciso, aprimorando interações reais.

3. O futuro do T&D depende de equipes que aprimoram suas próprias habilidades neste cenário dinâmico de tecnologias de aprendizagem.

Em vez de depender de processos manuais e ultrapassados, as organizações estão realocando talentos e usando mais fluxos com IA. Isso vale tanto para a área de T&D quanto para qualquer outra. As consequências são inevitáveis: as equipes de aprendizagem precisam ser tão fluentes em IA quanto a força de trabalho a que atendem.

Na Boehringer Ingelheim, a resposta foi decisiva. O pessoal de aprendizagem foi com tudo logo no início ao cuidar do upskilling não só da área de T&D, mas também dos líderes seniores e executivos de RH. A ideia não era transformar a liderança em especialistas em tecnologia, mas, sim, ajudá-la a compreender o que a IA é capaz de fazer, como ela funciona e quais são os riscos de seu uso.

Para os departamentos de T&D, surge então um dilema, pois a aceitação e a aplicação da IA podem minar ou potencializar a influência do T&D na empresa. Tudo depende de como as equipes abraçam as oportunidades que esse novo modelo operacional oferece.

Leteney aconselha os profissionais de aprendizagem a focarem em aprimorar suas próprias habilidades relacionadas à IA, a fim de terem mais capacidade de puxar esse movimento de transformação e orientar a estruturação tecnológica de suas empresas: “Neste momento, é preciso correr para se capacitar, caso você ainda não tenha feito isso. Afinal, os negócios já estão se transformando, e pode ser que você precise dizer, do ponto de vista dos negócios, quais ferramentas você pode usar”.

Isso vai muito além de ter que decidir quais ferramentas serão utilizadas. É um momento para mudar a forma de atuação da equipe de T&D através do uso da IA, e muitos profissionais estão de olho na criação de conteúdos. 

4. Usar a IA na criação de conteúdos é um objetivo cada vez mais comum entre as equipes de T&D.

Podemos dizer com segurança que a criação de conteúdos é uma das aplicações mais comuns da IA para soluções relacionadas às tecnologias de aprendizagem. Segundo uma pesquisa realizada pelo Fosway Group e citada por Leteney, 71% dos participantes afirmam que utilizaram a IA como apoio em suas atividades de criação de conteúdos.

Dependendo da necessidade, há variações nesse processo. Por exemplo, novos recursos de IA podem ajudar no gerenciamento de conteúdos de algumas maneiras, tais como:

• Conversão de materiais densos ou estáticos em formatos multimodais mais interativos;
• Aceleração da reciclagem de conteúdos desatualizados a fim de acompanhar mudanças de políticas, ferramentas ou prioridades;
• Transformação de informações complexas em pílulas de aprendizagem mais claras e mais fáceis de compreender.

Contudo, é importante frisar que se trata de um apoio. Ainda será necessário que o ser humano esteja envolvido em todo o processo para que os conteúdos tenham qualidade e passem pelo olhar de especialistas. Em outras palavras, alguns profissionais de aprendizagem poderão se concentrar em tarefas mais estratégicas e especializadas, deixando para trás trabalhos manuais tediosos.

5. A governança proativa e o compliance intencional simplificarão as tecnologias de aprendizagem.

A IA está abrindo as portas para novas práticas e padrões de segurança que precisam ser observados como parte da implementação de qualquer tecnologia. A cada ano surgem mais diretrizes acerca do assunto: a União Europeia foi a primeira a promulgar uma lei abrangente sobre IA, e outras centenas de regulamentações surgiram em 2025 só nos Estados Unidos. 

Devido à constante evolução da IA, as equipes jurídicas sofrem pressões enormes. Afinal, já no primeiro contato com as ferramentas de IA e tecnologias de aprendizagem, é papel delas cuidar da segurança e do compliance de suas empresas. Contudo, as coisas estão melhorando. Quanto mais as equipes jurídicas trabalharem nesse ambiente e se familiarizarem com as ferramentas, mais tração esses diálogos sobre governança ganharão.

Nesta nova era das tecnologias de aprendizagem, é essencial tratar as equipes jurídicas e de governança como parceiras, não como complicadoras do processo. Por isso, envolva-as desde as primeiras tratativas, dê espaço para que aprendam com a equipe de T&D, apresente perspectivas sobre segurança e limites, e ajude a minimizar os obstáculos que venham a surgir. 

Hess nos presenteia com uma fala cirúrgica: “Convide a equipe jurídica para trabalhar com o seu time. Se vocês tiverem comitês internos, convide-os também. É fundamental que eles embarquem nesta jornada, pois também estão dando os primeiros passos. Demonstre gratidão e tenha paciência com esses parceiros. Isso é importantíssimo”.

Um futuro mais robusto para as tecnologias de aprendizagem

As tecnologias de aprendizagem não chegarão a um estado definitivo. Elas precisam continuar acompanhando a evolução das necessidades organizacionais e das habilidades da força de trabalho. No entanto, uma coisa é certa: as equipes de aprendizagem e as tecnologias utilizadas precisam ajudar as organizações a traduzir prioridades dinâmicas em habilidades de forma contínua. Por isso, é crucial abrir espaço para práticas aplicadas, acumular habilidades sem precisar aumentar as equipes, e promover uma evolução responsável com governança, regulamentação e confiança.

Esse tipo de mudança não acontece de forma isolada. São os líderes, fornecedores e profissionais das áreas de aprendizagem, RH e TI que estão criando essa nova realidade. “Neste momento, há muita potência nos diálogos entre os fornecedores e os clientes corporativos. Juntos definiremos o futuro”, aponta Leteney.

No caso de organizações e equipes de T&D interessadas em acelerar a aprendizagem, adotar a IA e atrair pessoas, esse futuro das tecnologias de aprendizagem já está tomando forma.

→ Assista ao webinar O Futuro da Tecnologia de Aprendizagem com IA na íntegra e aos outros dois que integram nossa trilogia sobre a revolução da IA.

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Sozinha, a IA não é uma vantagem competitiva. Afinal, essa tecnologia já está difundida e é de fácil acesso para a concorrência também. Isso quer dizer que o diferencial está nas pessoas que compõem o quadro da sua empresa. Este ano, mais do que nunca, é fundamental que o desenvolvimento humano receba o mesmo investimento ― ou um valor até maior ― que dedicamos à tecnologia. 

Como líderes, mais do que estimular a produtividade nos colaboradores, precisamos garantir que cada pessoa esteja mais capacitada dia após dia. Esse será o pré-requisito para que as organizações sejam saudáveis e prósperas na era da IA.

O panorama da aprendizagem em 2026

As pessoas são o ponto de partida e a finalidade de tudo. Essa foi a realidade dos anos passado e retrasado. O que tem mudado são as ferramentas que estão à nossa disposição para capacitação profissional. Vejamos as evoluções desse cenário:

1. As habilidades têm uma importância cada vez maior. O índice de inovação indica que as habilidades estão mudando com uma velocidade inédita. A meia-vida das habilidades está encolhendo a um ritmo alucinante, principalmente no caso das habilidades de IA. Estamos começando a ver organizações deslanchando conforme capacitam a força de trabalho e caminham rumo à adaptabilidade baseada em habilidades. A partir de uma ideia mais clara das habilidades disponíveis internamente, cada organização pode dar orientações sobre quais pontos merecem a atenção dos colaboradores para fins de aprimoramento de habilidades, ajustes nas formas de trabalhar e aceleração da evolução, sempre do jeito mais conveniente para os negócios.
2. A IA viabiliza experiências de aprendizagem personalizada que jamais foram escaláveis. Os colaboradores agora podem praticar e aplicar novos conhecimentos em um ambiente de baixo risco. O coaching por IA dá autonomia para que cada colaborador possa aprender no momento mais adequado para sua realidade, oferecendo feedback personalizado imediato que ajudará a sedimentar os conhecimentos e a aprimorar habilidades com mais eficácia. Além disso, a IA vem melhorando sua capacidade de guardar e incorporar contextos individuais de aprendizagem, aperfeiçoando também o feedback apresentado.
3. A IA acabou de desbravar uma imensa fronteira de dados de habilidades, aprendizagem e conteúdos. A IA nos permite avaliar um grande volume de experiências de aprendizagem. Agora é possível analisar coletivamente conteúdos educativos, artigos, cursos, podcasts, aulas e diplomas e, a partir disso, coletar dados para ver quais conteúdos e trilhas estão de fato gerando os resultados baseados em habilidades que a organização busca. Trata-se de um conjunto de dados a que jamais tivemos acesso,facilitando o desenvolvimento de habilidades com impacto real e em larga escala.

A IA gera expectativas, mas não elimina o trabalho.

A IA não vai substituir profissionais. 

E aqui explico o motivo: podemos aproveitar a eficiência que a IA oferece e capacitar cada colaborador para produzir mais com a mesma jornada de trabalho, ou podemos usá-la para ter a mesma produção em menos tempo. A decisão inteligente é aproveitar os ganhos de eficiência: aumentar a produtividade com a mesma quantidade de pessoas, em vez de frear o ritmo e reduzir o quadro de pessoal.

Sempre haverá uma vantagem competitiva para quem trabalha mais tempo.

Mesmo com sua crescente sofisticação, a IA não está eliminando vagas em larga escala. Segundo a Forbes, líderes usam mais a IA do que gestores, e gestores usam mais a IA do que seus subordinados. Vale a reflexão: quem está dando o exemplo no uso da IA são os níveis mais altos da administração, que dão início a um efeito cascata na empresa. Mesmo assim, é muito improvável que os líderes passem a ficar ociosos como num passe de mágica, só porque usam mais a IA. A tecnologia não está substituindo o trabalho deles. Ela está definindo parâmetros mais elevados de eficiência, eficácia e resultados. 

Não trabalharemos menos horas de repente porque a IA está mais inteligente. Os empregadores esperarão mais impacto proveniente do mesmo investimento de tempo, e isso é uma boa notícia para o mercado de trabalho. 

Segundo o relatório State of AI da McKinsey, publicado em 2025, 80% dos participantes informaram que a eficiência é um objetivo da IA para suas empresas, mas que elas “estão percebendo que a IA costuma oferecer benefícios maiores quando definem crescimento ou inovação como objetivos adicionais”. São esses fatores que servem de pilar para o verdadeiro valor de um futuro com a IA. Além de acelerarmos uma produção maior, encontraremos novas formas de trabalho, desenvolvimento e inovação para ampliar os negócios.

E a IA não consegue fazer isso sozinha. As soluções relacionadas à força de trabalho do futuro precisam do desenvolvimento humano e da criatividade para que a revolução da IA tenha sucesso em larga escala. Ponto final.

O futuro é de quem aprende melhor

Em um mundo em que a IA está por toda parte, a habilidade mais importante não é saber tudo, mas, sim, saber se preparar para os próximos desafios. O futuro do trabalho não será definido pelo grau de inteligência das máquinas, mas pela forma como investimos intencionalmente na capacidade humana.

As empresas que estarão na vanguarda da próxima era do trabalho não serão as que usam a IA mais avançada, mas, sim, aquelas que conseguiram viabilizar a aprendizagem personalizada em larga escala. Aquelas que prepararam a força de trabalho mais ágil, capacitada e que está sempre aprendendo algo novo. 

Por isso, proponho aqui novamente o questionamento: a IA está ficando mais inteligente a cada dia que passa… Isso também é verdade para os colaboradores da sua empresa?

Bom, deveria ser.

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Na sessão RH do futuro turbinado pelo poder da IA, Ali Bebo, diretora de RH da Pearson, e Susie Lee, diretora de aprendizagem residente da Degreed, abordaram o que essa mudança significa e o que as lideranças de RH devem fazer para encarar o futuro. Aqui vão as principais conclusões desse diálogo:

1. Os planos de carreira estão caindo em desuso para dar lugar aos sistemas de carreira.

Por décadas, a maioria das organizações se baseou na simples ideia da progressão linear, avançando degrau por degrau nos planos de carreira, do nível júnior ao sênior, do colaborador ao gestor, para o alto e avante. 

Esse modelo deixou de funcionar com as trajetórias não lineares que vemos hoje no mercado. 

As funções estão mudando muito rapidamente, e as habilidades estão ficando obsoletas em menos tempo. Nesse cenário, empurrar todo mundo para cargos de gestão apenas para possibilitar “avanços” profissionais acaba prejudicando o engajamento em ambos os lados. 

O mercado atual está cada vez mais confuso, tanto para colaboradores quanto para gestores, especialmente quando o modelo ultrapassado de planos de carreira ainda é considerado o padrão na cabeça de muitos colaboradores. Segundo Bebo, com a complexificação da progressão de carreira, muitos profissionais ficam estagnados em pontos de transição, sem saber para onde ir ou o que fazer para evoluir. Enquanto isso, os profissionais de RH tentam encontrar soluções para trazer recém-formados para suas empresas ou impulsionar pessoas por diferentes trajetórias em engenharia, operações ou produção industrial.

Estamos diante de um desafio que só tende a crescer para a área de RH. Por isso, as empresas — e as equipes de RH em particular — precisam reimaginar essa estrutura de progressão de carreira e assumir as rédeas dessa mudança. Para Bebo, a alternativa é um sistema mais fluido e integrado: “O segredo está em criar sistemas de carreira para que as pessoas tenham uma espécie de GPS dentro da arquitetura funcional, a fim de terem clareza sobre como podem se preparar e avançar de um cargo para outro”.

Contudo, mesmo em um sistema, ainda há pontos de transição em que as pessoas precisam passar de uma fase para outra. Para isso, a resposta de Bebo é a hiperpersonalização. Afinal, trata-se de um sistema dinâmico de gestão de talentos que responde a habilidades, histórico profissional e objetivos do colaborador. 

E qual é a diferença entre um sistema e um plano de carreira? Esse tipo de sistema de carreira é adaptável:

• quebra funções em tarefas, habilidades e fluxos, deixando para trás descrições estáticas de funções;
• possibilita movimentações laterais, diagonais e por projeto, indo além das promoções;
• possibilita carreiras em Y, permitindo que os colaboradores se desenvolvam como especialistas ou líderes;
• atua como um GPS para os talentos, ajudando os colaboradores a lidar com o futuro, não apenas com os desafios que têm nas mãos.

Em sistemas cooperativos personalizados como esse, os colaboradores não ficam estagnados em pontos de transição, incapacitados de mudar ou evoluir profissionalmente. E as organizações ganham mais flexibilidade para redesignar talentos com mais fluidez conforme as prioridades mudam.

2. A área de RH precisa assumir uma mentalidade de produto para conduzir a revolução da IA.

A gestão de RH não pode mais funcionar como uma função de serviço. É preciso assumir a mentalidade e a postura de uma organização de produto. Ao longo dos anos, as equipes de RH e T&D se estruturaram acerca de programas, políticas e processos. O trabalho acontecia em ciclos: design, implantação, mensuração, até tudo recomeçar com algo novo. Esse modelo pressupõe uma estabilidade relativa em funções, habilidades e necessidades de negócios por um determinado período.

O ritmo das mudanças na era da IA joga esse pressuposto por terra. 

Ao adotar uma mentalidade de produto, os profissionais de RH podem reformular e reinventar as maneiras de proporcionar aprendizagem e desenvolvimento de talentos. Em um modelo de RH orientado a produto:

• os colaboradores são tratados como usuários, e não como meros destinatários, dos programas;
• as experiências de carreira, de aprendizagem e de desenvolvimento de talentos são pensadas como sistemas vivos, e não como intervenções pontuais;
• o sucesso é mensurado por taxas de adoção, resultados e melhoria contínua;
• o RH trabalha em estreita colaboração com as equipes de tecnologia, dados e negócios, agindo com base no uso real e em feedbacks. (Bebo até brinca ao descrever essa parceria entre RH e TI como “o novo casalzão do rolê”.)

Em uma época em que a IA constantemente redefine fluxos e traz à tona novas habilidades, a área de RH não pode se dar ao luxo de ter longos ciclos de planejamento ou de organização de conteúdos. A meia-vida das habilidades está encolhendo a um ritmo alucinante, principalmente no caso das habilidades de IA. As equipes de RH precisam se aparelhar, testar, aprender e se adaptar, da mesma forma como as equipes de produto trabalham.

“Precisamos quase encurtar o tempo de desenvolvimento para atender à maneira ágil de trabalhar, ou seja, devemos promover lançamentos trimestrais para estarmos sempre agregando mais valor ao que oferecemos”, sugere Bebo.

Como tudo precisa ser muito rápido, essa mentalidade é especialmente crucial em um momento em que as organizações migram para sistemas dinâmicos de carreira e metodologias de desenvolvimento com IA. As soluções e sistemas de RH precisam evoluir continuamente com base na demanda das habilidades, no comportamento dos colaboradores e nas prioridades dos negócios.

Sem uma mentalidade de produto, a área de RH se arrisca a dedicar tempo demais à criação das oportunidades de desenvolvimento, estratégias de habilidades e arquiteturas “perfeitas”, mas que logo estarão obsoletas. Uma metodologia de lançamento de produto cria um sistema de operações mais ágil, acelerando a disponibilização de programas de desenvolvimento de talentos e habilidades, além de dar fôlego para melhorias contínuas, mesmo que haja mudanças de cenário.

3. A capacidade de aprender passou a ser a habilidade mais valiosa de todas.

Diante da expectativa de que 65% das habilidades profissionais mudarão até 2030, nenhuma organização terá tanta antecedência para se preparar e escapar de tamanha revolução. A única vantagem sustentável nos próximos anos será a agilidade da aprendizagem. Por isso, “aprender a aprender”, como bem colocou Pearson, vem despontando como uma habilidade fundamental para os negócios. 

A capacidade de aprender virou a habilidade que se mantém firme com o passar do tempo. Com a capacidade de aprender rapidamente, os colaboradores da sua organização dão conta de acompanhar as transformações e, assim, sua empresa ganha adaptabilidade e preparo para encarar o que der e vier.

A IA acelera essa facilitação da aprendizagem ao oferecer conteúdos hiperpersonalizados, e até orientação, dentro do fluxo de trabalho. No entanto, as capacidades humanas de adaptabilidade, reflexão e aplicação de conhecimentos permanecem essenciais. Afinal, são as pessoas que precisam aprender.

As equipes de RH e T&D podem aumentar a eficácia da aprendizagem ao ajudar as pessoas a se concentrarem nas habilidades que as preparam de um jeito mais abrangente e essencial em prol da inovação e do crescimento organizacional. Por exemplo, a Pearson tem grande interesse na área de inovação, e Bebo destaca que diversas “sub-habilidades” a alimentam, por exemplo: criatividade, expertise em clientes, diagnóstico e solução de problemas. 

Uma vez que habilidades específicas entram em foco, a aplicação de grandes descobertas da ciência da aprendizagem pode ajudar a dar ainda mais eficácia ao upskilling no âmbito individual. 

No fim das contas, as organizações vencedoras não serão as que têm mais cursos ou as melhores ferramentas de IA, mas sim aquelas que ajudam seus colaboradores a se capacitarem com agilidade em áreas importantes. Elas terão colaboradores que sabem aprender, com o máximo de clareza sobre o que devem aprender em cada etapa.

A lição que fica para líderes sobre o futuro do RH

Os planos de carreira estão dando lugar aos sistemas de carreira, os cargos estão sendo desmembrados em habilidades e tarefas, a IA está virando uma assistente diária, e a agilidade de aprendizagem é a moeda do futuro. Todas essas mudanças são práticas e urgentes. 

Para serem proativos, os líderes de RH devem levantar as seguintes questões:

1. Em quais pontos as nossas estruturas de carreira são rígidas demais para o mercado atual?
2. Quais tarefas (não funções) estão mais preparadas para receberem o reforço da IA?
3. Nossas estratégias de aprendizagem promovem a adaptabilidade ou o foco está apenas nas credenciais?
4. Como estamos mensurando o sucesso? Estamos considerando apenas a eficiência ou a prontidão da força de trabalho?

A transformação crucial para o sucesso da sua empresa começa pelo RH. Ofereça as ferramentas certas para que sua equipe de RH saia na frente. Assista ao webinar RH do futuro turbinado pelo poder da IA na íntegra para saber como sua empresa pode se preparar para os próximos desafios do mercado.

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Mesmo assim, as métricas de T&D que as empresas mais monitoram concentram-se na exposição, no consumo e nas conclusões de conteúdos: frequência em aulas, términos de programas, preenchimento de requisitos. 

O desenvolvimento de verdade não nasce da leitura rápida de uma apresentação nem da participação em um único workshop. Ele acontece quando há aplicação, prática, feedback e repetição. Em outras palavras, as pessoas se desenvolvem quando experimentam, refletem, se adaptam e se propõem a fazer tudo de novo.

E é justamente aí que os gestores entram em cena.

Esses profissionais ocupam uma posição privilegiada para transformar a aprendizagem em desenvolvimento ao criarem o ambiente ideal para testar a aplicação de novas habilidades. Eles geram oportunidades de prática e experimentação, além de poderem liderar pelo exemplo. 

Isso sempre foi verdade. O que está mudando é a velocidade e a eficácia que os gestores podem alcançar no desenvolvimento de habilidades com a IA.

Mas, antes, vale a pena parar para pensar: por que a aprendizagem por vivência e a prática são tão importantes?

Aprendizagem por vivência para o desenvolvimento de equipes

No início da minha vida profissional, liderei a equipe de treinamento comercial da Cabela’s, varejista do setor de esportes de aventura e atividades ao ar livre. Lá, a aprendizagem precisava ser prática e por vivência. Afinal, mais do que conhecer os produtos oferecidos, os colaboradores precisavam saber usá-los em demonstrações de fly fishing, concursos culinários com panelas de ferro fundido e montagem de barracas de camping, por exemplo. Eles precisavam saber usar os produtos de verdade.

Os clientes esperavam que os colaboradores fossem especialistas nos produtos vendidos, e o sucesso da empresa dependia disso. Esperava-se que os vendedores soubessem usar os produtos por experiência própria. Esses eventos e demonstrações nos ajudavam a ter experiências reais com os produtos que vendíamos. Praticávamos nossas habilidades em tempo real. O processo de aprendizagem era prático, social e… divertido. E o melhor: funcionava!

Esse mesmo princípio se aplica ao mercado atual, mesmo quando grande parte do trabalho acontece de forma virtual. As pessoas aprendem melhor quando colocam habilidades em prática em condições semelhantes à realidade.

Prática é prática, independentemente de como aconteça. Na Cabela’s, aprendíamos tentando usar os produtos, mas de um jeito gamificado, sempre junto com os colegas. A aprendizagem não acontecia com alguma venda importante em risco. 

A prática em ambientes seguros e de baixo risco fortalece a autoconfiança, a repetição cria memória muscular, e o feedback acelera o aperfeiçoamento. Nisso tudo, cabe ao gestor orientar a equipe, ajudando cada integrante a aprimorar habilidades e a estar a postos para brilhar nos momentos importantes. 

Como gestores criam as oportunidades certas de aprendizagem

As organizações podem indicar aos colaboradores conteúdos, ferramentas e até as áreas em que o upskilling deve se concentrar, mas são os gestores que estão na linha de frente para fortalecer uma cultura de desenvolvimento e criar oportunidades de colocar habilidades em prática. Os gestores sabem quem está se esforçando e pode experimentar algo novo em uma próxima apresentação ou pode aplicar um conhecimento recém-adquirido de IA em um determinado projeto.

Os gestores têm quatro responsabilidades importantes para a alavancagem do desenvolvimento:

1. Definição de limites. As equipes precisam ter clareza sobre quais habilidades são importantes agora e quais serão importantes no futuro. Isso começa com metas claras e o entendimento coletivo das expectativas atuais e de como elas estão mudando.
   
2. Estímulo à experimentação e ações exemplares. É fácil mandar as pessoas usarem a IA, mas aprender a usar a tecnologia são outros quinhentos. Gestores que se aventuram na experimentação têm condições de compartilhar o que funciona (ou não), acelerando a aprendizagem. Essa postura estabelece o tom e o padrão a serem seguidos por toda a equipe. 
   Eu já tive que montar dashboards de BI sem nenhuma experiência anterior. Eu não gostei da minha primeira versão, mas a compartilhei mesmo assim. Foi aí que eu ouvi de alguém da equipe: “Chefe, a ideia é ótima, mas não está tão bom”. Essa pessoa assumiu a frente e fez um trabalho dez vezes melhor. Ela acabou se especializando, a equipe teve acesso a dados mais claros, e todo mundo comemorou esses conhecimentos. Contudo, é importante frisar que todos se sentiam livres para tentar e errar, porque eu já tinha dado o exemplo.
3. Fortalecimento da cultura de aprendizagem. A cultura se mostra em pequenos comportamentos e hábitos: com que frequência as pessoas são estimuladas a praticar, recebem feedback ou se sentem seguras para tentar e errar. Quando a aprendizagem é integrada ao trabalho, sem ser uma tarefa extra, o desenvolvimento acontece.
   
4. Destaque a avanços da aprendizagem. As organizações celebram contratos fechados, produtos enviados e metas batidas. A aprendizagem merece os mesmos holofotes. Quando mostram habilidades recém-desenvolvidas, reconhecem progressos e recompensam a experimentação, os gestores reforçam comportamentos que estimulam o crescimento a longo prazo.

Mas até os melhores líderes encaram limitações, sendo o tempo a maior delas. As agendas vivem lotadas, e o coaching é reativo em vez de proativo, o que faz com que o desenvolvimento bambeie.

Nesse ponto, as experiências de aprendizagem com IA mudam o jogo.

Como usar a IA para ampliar ao máximo a aprendizagem personalizada

Ninguém quer testar uma nova habilidade pela primeira vez na frente de um cliente ou stakeholder importante para não perder uma venda, abalar um relacionamento ou manchar a credibilidade. 

Em momentos decisivos, “aprender na prática” é um luxo que muitas equipes não têm.

É por isso que a prática é importante, e os gestores não podem dar sorte ao azar quando o assunto é desenvolvimento. E, nesse ponto, os métodos tradicionais de aprendizagem acabam dificultando as coisas por complicar cada etapa: a pesquisa do conteúdo certo, a espera pelo feedback ou a tentativa de encontrar um momento seguro para aplicar a nova habilidade. Tudo isso desperdiça um tempo que já é escasso. E, quando não há tempo, a prática é a primeira coisa a ser sacrificada.

A IA muda tudo. 

Com a IA, os gestores mudam a aprendizagem antes que o risco se concretize. Afinal, a IA encurta os ciclos de feedback, personaliza a prática e permite que as pessoas ensaiem em ambientes realistas e de baixo risco, respeitando o ritmo e o contexto de cada um e preparando todos para a hora de aplicar as habilidades.

Listamos a seguir algumas formas como os gestores podem aproveitar a IA na prática:

Simplificação de processos e padrões

Se você quer que sua equipe pratique usando a IA, facilite as coisas. Defina padrões claros e lance mão de ambientes replicáveis, como agentes de IA personalizados, fluxos de IA ou até mesmo um prompt compartilhado. Depois, incentive a equipe a sempre compartilhar o quanto antes sucessos com os colegas. Com isso, todos trabalham com mais agilidade e, em um mundo ideal, continuam seguindo o processo. 

Promoção da autonomia da equipe com ferramentas de aprendizagem com IA e recompensa do desenvolvimento

As IAs não são criadas da mesma forma. E aqui é fundamental usar a IA certa. As ferramentas mais eficazes combinam dados de habilidades, conhecimentos internos da empresa, adaptabilidade e princípios contextuais da ciência da aprendizagem. As equipes devem poder usar as ferramentas de IA para praticar novas habilidades de imediato, em contextos próprios, obedecendo ao nível correto de expertise e falando a mesma língua. Essa velocidade e a adequação às condições se converterão diretamente em autoconfiança, preparo e desempenho. 

Liderança pelo exemplo para fundar a cultura desejada

Ainda cabe aos gestores definirem o tom das operações. Use a IA por conta própria para descobrir o que funciona (ou não), convide a equipe para se aperfeiçoar no uso e recompense a descoberta de ideias novas e melhores, explorando as possibilidades em conjunto. A naturalização da experimentação acelera a aprendizagem. E quando as prioridades mudam ― algo que inevitavelmente vai acontecer ―, as equipes que sabem aprender dão conta de acompanhar as mudanças.  

Eu tenho a sorte de ter à mão ferramentas como o Degreed Maestro para criar simulações realistas, como interações de vendas, objeções, diálogos de liderança e cenários de consultoria que minha equipe pode usar para praticar quantas vezes quiser. E o benefício é imenso: cada um recebe feedback sobre como se saiu, dispensando a minha presença em cada sessão. Minha maior limitação como líder é ter a agenda cheia, mas isso não precisa atrapalhar o desenvolvimento da minha equipe. Com essa ferramenta, os ciclos de feedback deixam de levar semanas e meses para serem concluídos em poucos dias ou horas. 

Desenvolvimento de gestores com a IA

Os gestores também precisam acompanhar o aprimoramento das equipes, e a IA pode ajudá-los a ensaiar interações importantes, refinar a comunicação e oferecer coaching com mais direcionamento a partir de insights baseados em dados.

Com os dados certos e a orientação facilitada pela IA, os gestores conseguem se concentrar no que mais importa: desenvolver os colaboradores em prol do avanço da organização. Essa também é uma das maneiras mais rápidas de acelerar o crescimento profissional individual.  

IA, aprendizagem personalizada e liderança

A IA não substitui a aprendizagem nem a liderança. Ela as amplifica.

Quando os gestores usam a IA para ampliar a prática, personalizar o feedback e celebrar a aprendizagem em ação, o desenvolvimento passa a fazer parte do dia a dia de trabalho: as equipes ganham agilidade, os colaboradores ficam mais autoconfiantes, e a aprendizagem deixa de ser um mero consumo para se tornar uma ação.

Esse grau de transformação começa pelos gestores e contagia as equipes.

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As taxas de conclusão comprovam que tudo aconteceu como deveria, e os elogios mostram que os colaboradores estão satisfeitos, mas nada disso atesta que a aprendizagem foi eficaz. A equipe executiva quer uma prova cabal de que o investimento valeu a pena. É preciso mostrar que os colaboradores retiveram os conhecimentos adquiridos e estão prontos para aplicá-los em suas tarefas do dia a dia. E, se o treinamento não tiver funcionado, é preciso identificar onde ficaram as lacunas. 

Então, qual é a resposta para isso? Que venham os testes!

Os testes são uma nova experiência do Degreed Maestro. Esse novo recurso utiliza IA para gerar e implantar questionários a fim de averiguar a retenção dos conhecimentos e mensurar a eficácia da aprendizagem. Então, da próxima vez que a equipe executiva perguntar se um determinado treinamento funcionou, você poderá embasar sua resposta com dados relevantes.

Como era antes: criação manual de testes

É fácil perceber o valor dos testes, mas executá-los de um jeito manual, preciso e em larga escala é outra história.

Criar e implantar testes em larga escala sempre foi um processo manual e incrivelmente demorado. É comum demandar a participação ostensiva de especialistas na formulação das questões, denunciando um aproveitamento ineficiente de um know-how valiosíssimo. Além disso, a agenda desses profissionais costuma ser cheia, o que normalmente gera demora na aplicação de testes. 

O processo manual de criação de testes e a dependência da disponibilidade de especialistas dificultam a aplicação em larga escala e a atualização regular dos testes. Isso é ainda mais verdadeiro em uma época em que as habilidades e conhecimentos de que os colaboradores precisam estão em constante mudança. 

Como pode ser a partir de agora: testes gerados por IA

Agora com o Maestro, os administradores podem criar testes em questão de minutos, poupando muito tempo e energia. Utilizando interações por texto, você pode orientar o Maestro na criação de um teste personalizado sobre qualquer assunto, sempre obedecendo aos seus parâmetros, como a quantidade de questões e o nível de dificuldade. É possível também criar questões com base em documentações existentes. Em suma, é um jeito mais simples de aproveitar o conhecimento de especialistas sem precisar envolvê-los na geração manual de questões. 

Depois que os colaboradores respondem o teste, os relatórios no aplicativo permitem que os administradores avaliem o grau de retenção dos conhecimentos. Esses relatórios ajudam a identificar erros recorrentes nas respostas, indicando lacunas que precisam ser sanadas.

Os testes têm conexão direta com a plataforma da Degreed, viabilizando o gerenciamento de fluxos como o de atribuição ou de geração de relatórios sobre os resultados. Assim, fica bem mais fácil identificar onde é necessário reforçar a aprendizagem, possibilitando a criação de experiências mais eficazes para atender às deficiências e promover a aprendizagem em toda a empresa.

Gere valor para a empresa

Aplicações reais dos testes

Exemplo: preparação para o lançamento de um produto

Na fase de preparação para o lançamento de um produto, as equipes de geração de receita recebem uma avalanche de informações: propostas de valor, funcionalidade do produto, estratégias de go-to-market. Como é muita coisa para absorver, é difícil avaliar o grau de preparo do pessoal. 

Os testes do Maestro permitem averiguar o domínio dos colaboradores em relação aos componentes-chave do novo produto. É possível até criar testes específicos para públicos diferentes, já que a equipe de vendas precisa ter na ponta da língua pontos diferentes da equipe de implementação. Ao utilizar documentações internas, dá para gerar testes com foco nesses dois públicos em poucos minutos. 

Exemplo: verificação da retenção de conhecimentos no longo prazo para a revolução da IA

Muitas organizações têm metas ambiciosas para a adoção da IA nos negócios. É provável que esse tipo de conhecimento não exista em larga escala na empresa. Por isso, as organizações precisam de treinamentos longos e de upskilling. A inclusão de testes no início e no final de uma trilha permite mensurar o quanto a força de trabalho aprendeu sobre a implementação da IA, possibilitando correlacionar a aprendizagem a iniciativas estratégicas de negócios.  

Exemplo: novo processo de integração de clientes

Os testes podem reforçar mudanças em processos e procedimentos. Quando um novo procedimento de integração de clientes é lançado, os colaboradores precisam se lembrar do processo correto, além de saber o que podem ou não fazer. Sua equipe terá visibilidade sobre o grau de preparo do pessoal e quais pontos da novidade precisam de mais treinamento.

Os testes fazem parte de uma jornada mais longa de aprendizagem

Por si só, os testes já são potentes, mas ganham ainda mais força quando combinados com outras iniciativas de aprendizagem, como trilhas ou academias. A inclusão de testes ao final de experiências como essas possibilita avaliar a eficácia de programas e identificar onde pode ser necessário adotar conteúdos novos ou diferentes. 

Os testes da Degreed também proporcionam uma experiência mais agradável para os colaboradores ao oferecer uma plataforma padronizada entre todas as experiências. Além disso, os testes ajudam na consolidação de recursos tecnológicos, reduzindo os custos e a carga administrativa com menos plataformas para gerenciar.

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Afinal, esse desenvolvimento de habilidades depende do contexto. A IA precisa de informações como:

• Quem é o aprendiz e qual é o nível de habilidade dele?
• O que o aprendiz precisa ter para ser considerado pronto para a função?
• Quais são os fundamentos da ciência da aprendizagem utilizados e como eles são aplicados à situação?

O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) traz esse contexto e essa relevância.

Para simplificar, é interessante pensar assim: é possível usar um mapa das antigas sem um GPS, mas fica bem difícil e menos personalizado se achar desse jeito. 

O MCP é como se fosse o GPS da aprendizagem com IA. 

Em vez de adicionar “recursos de IA” a um portal, o MCP simplifica integrações e concede à IA acesso a informações que residem em outras ferramentas e bases de dados, proporcionando uma forma robusta e regrada de aproveitar o contexto certo proveniente da Degreed e de sistemas conectados — independentemente dos modelos de IA utilizados ou das plataformas em que são desenvolvidos. Seguindo a analogia do GPS, esse protocolo viabiliza recálculos de rota em tempo real para evitar engarrafamentos, recomenda pontos de interesse nos arredores e oferece um percurso mais inteligente. 

Por meio da interface do MCP, a IA tem acesso a informações contextuais mais abrangentes a fim de proporcionar, em tempo real, uma aprendizagem personalizada mais direcionada.

Com o MCP, a IA deixa de lado a mera geração de conteúdo e passa a contextualizar a apresentação, fomentando a capacitação de tal modo que colaboradores e empresas consigam desenvolver e aplicar novas habilidades em menos tempo.

What Is MCP? What Role Does It Play in Learning?

O MCP é a camada conectiva que atua dentro da Degreed, desenvolvida para fazer com que os assistentes de IA da área de aprendizagem sejam realmente úteis para a capacitação de pessoas. Ele oferece, em tempo real, a qualquer agente aprovado de IA — como ChatGPT, Claude, Copilot ou assistentes próprios da empresa — um retrato governado do que é importante para a aprendizagem e para o desempenho, englobando informações como:

• As habilidades, as metas e a função do aprendiz
• Dados históricos de aprendizagem e de habilidades provenientes da Degreed

Enxergue o Degreed MCP como um “pacote contextual”. Com esse pacote em mãos, a IA oferece um suporte muito mais preciso ao processo de aprendizagem. Ele consegue analisar todos os dados relacionados ao colaborador a fim de proporcionar o conteúdo certo, no momento certo.

How MCP Works in the Flow of Learning

Na manhã de terça-feira, uma gestora de vendas digita no Copilot: “Ajude minha equipe a se preparar para um pitch de produto a ser apresentado na sexta”.

Sem o MCP…

O Copilot consegue localizar apresentações de vendas, playbooks e documentações sobre pitches, mas não sabe dizer quem fará a apresentação, de quais habilidades o apresentador carece ou como ajudá-lo a melhorar.

Com o MCP…

A Degreed e o Maestro trazem o contexto que falta: quem faz parte da equipe, o que cada pessoa já sabe e em quais pontos os integrantes da equipe precisam de orientação para refinar habilidades.

Trabalhando em conjunto…

Copilot surfaces the right materials, messaging, product overviews, and client data, while Maestro adds AI-native coaching conversations that guide each rep through practice modules and feedback loops that strengthen their delivery.

A gestora, então, faz todas as atribuições diretamente no chat, e o MCP grava as atualizações de volta na Degreed — de modo que cada habilidade, atividade de coaching e métrica de capacitação se mantenha governada, atualizada e mensurável.

Tudo isso acontece sem que seja necessário ter um portal extra ou novos prompts para que a IA se lembre de quem é quem. O contexto e a personalização desse exercício acompanham o aprendiz em todas as ferramentas, de modo que o assistente se mantenha útil em todas as plataformas e sem desproteger os dados.

What MCP Does for L&D, HR, and IT

Mais agilidade na capacitação: os planos de escalada de integração se adaptam de maneira automática a cada função, pessoa e prazo.
Taxa de adoção mais alta: a aprendizagem aparece nas ferramentas que as pessoas já usam, sendo adaptada às necessidades de cada aprendiz.
Auditabilidade: cada ação relacionada à aprendizagem e a habilidades é governada e justificável.
Confiabilidade dos dados: a Degreed continua sendo a fonte única de verdade; o MCP apenas traz à tona os dados em tempo real.

Built to Fit your Tech Stack, Not Replace It

O MCP atua no ecossistema de tecnologias da sua empresa, conectando sinais de plataformas como Workday, Salesforce e qualquer LMS, sem redundâncias. Por ser independente de fornecedores e ter menos privilégios por padrão, o MCP acessa apenas o mínimo possível de dados e permissões para desempenhar sua função — e nada além disso. Fique à vontade para usar a IA que quiser, pois as regras de governança e de segurança da sua empresa continuarão sendo aplicadas.

As Nikki Helmer, Chief Product Officer at Degreed, shared during Vision, “MCP doesn’t just make AI sound smarter. a ajuda a tomar decisões mais inteligentes e, assim, alinha a aprendizagem aos objetivos dos negócios, reduz riscos e promove capacitação de verdade.”

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O ritmo de chegada de novas ferramentas de IA ao mercado é tão acelerado que não dá nem tempo de os colaboradores se adaptarem, o que tem levado à fadiga diante de tantas mudanças, à precariedade nas adoções e à falta de engajamento. E, quando o sentimento geral é de sobrecarga ou falta de apoio, a produtividade cai e o desempenho se estagna.

Mesmo assim, sua empresa ainda precisa dessa adoção para se manter relevante, alcançar o ROI e crescer.

Como líder, você tem o poder de facilitar esse processo.

Em momentos assim, é fundamental ter uma força de trabalho unida e segura de si. Quando as diretorias de RH e de informação se alinham quanto ao upskilling em IA, colaboração multidisciplinar e governança ética, as empresas têm três vezes mais chances de desenvolver uma força de trabalho preparada para usar bem a IA. 

Para que isso se concretize, peças-chave da alta administração precisam se unir para oferecer aos colaboradores o norte essencial para o crescimento. 

Por que diretorias de RH, de aprendizagem e de tecnologia são importantes para a adoção da IA?

À medida que começamos a ver a transformação da força de trabalho ganhar corpo, ou seja, estamos falando de pessoas que precisam aprender uma nova tecnologia, fica óbvio identificar as diretorias de RH, de aprendizagem e de tecnologia como peças-chave. 

A partir desse ponto de vista, também fica claro por que essas equipes precisam se unir para conseguir preparar a força de trabalho de maneira adequada para absorver a IA.

A arte do alinhamento da IA

Os colaboradores não estão resistindo à IA, mas sim à confusão que esse tsunami tem gerado. 

Eles estão cansados de ter pouca clareza nas expectativas, das constantes mudanças de ferramentas e da falta de respostas. Para que a adoção da IA ganhe robustez, é fundamental congregar os departamentos de RH, T&D e TI em prol de um objetivo compartilhado: esclarecer e nortear ações que estejam diretamente atreladas a resultados nos negócios. Quando as pessoas entendem o motivo e o modo de realizar esse movimento, a adoção passa a ser vista como um avanço, não como pressão.

Após a conquista do apoio de todas as lideranças, é importante seguir estes passos em conjunto:

1. Estabelecer uma metodologia que tenha um norte claro em relação à IA.

Antes de tudo, as pessoas precisam saber o que podem ou não fazer com a IA. Ninguém quer colocar a empresa em risco, mas os colaboradores acabam trabalhando às cegas se não tiverem uma estratégia e uma metodologia claras. Todo mundo precisa de limites, seja para saber quais plataformas usar, como usá-las ou para que usá-las. 

Listamos algumas perguntas que ajudarão você a refletir na hora de criar as diretrizes de IA para a sua empresa:

• Como a sua empresa define o que é o uso seguro da IA? 
• Como a sua empresa define o que é o uso responsável da IA? 
• Sua empresa está sujeita a alguma legislação que verse sobre IA (por exemplo, a Lei da União Europeia sobre Inteligência Artificial)?
• Quais plataformas os colaboradores podem usar? Quais eles não podem usar? Por quê?
• Quais tarefas podem ser realizadas pela IA? Quais não podem? (Pode ser necessário fazer alguns experimentos para responder a essa pergunta.)
• O que se espera dos colaboradores?
  

2. Definir um plano de ação.

Por estar no turbilhão dessa enorme transformação da força de trabalho, você, na qualidade de líder, precisa definir com clareza as responsabilidades de cada departamento no processo de adoção. Por exemplo, talvez algumas equipes cuidem melhor de partes específicas desse processo, enquanto outros componentes possam ficar ao encargo de qualquer função. Aqui, o segredo é ter clareza sobre como as coisas funcionarão.

Ao traçar o plano de ações da sua empresa, vale a pena considerar:

• Quem será responsável pela governança das ferramentas de IA?
• Quem comunicará à força de trabalho as diretrizes, notícias e informações sobre IA?
• Quem delineará as oportunidades de aprendizagem e upskilling em IA?
• Como os colaboradores aprenderão a usar a IA de forma adequada?
• Como todo mundo colaborará no dia a dia para manter a sintonia no processo de fomento à adoção da IA?

Promova a adoção da IA com uma equipe unida

Sabe por que organizações com lideranças alinhadas têm muito mais chances de ter uma equipe pronta para dominar a era da IA? Porque essa sintonia fina proporciona aos colaboradores dois fatores cruciais para o sucesso da aprendizagem de IA generativa: apoio e infraestrutura.

Com os departamentos devidamente alinhados, sua empresa prepara o terreno para que os colaboradores desenvolvam a autoconfiança necessária para adotar a IA com mais facilidade por meio de experiências de aprendizagem — seja colocando a mão na massa, seja com recursos de aprendizagem autônoma.

Nesse processo de aprendizagem, os colaboradores também têm a chance de experimentar a IA considerando os novos limites. A aprendizagem por vivência é uma das melhores maneiras de desenvolver habilidades, já que tentativas e erros darão a eles a chance de perceber o valor das diferentes ferramentas para cada aplicação nas operações da empresa.

A autoconfiança que se adquire nessa trajetória é a chave para vencer a fadiga de IA. Comparados aos demais, usuários com alta confiança no uso de IA generativa têm:

• quase 2x mais chances de usar a IA generativa diariamente;
• 4x mais chances de aplicá-la a problemas reais;
• 32% mais chances de aprender na prática;
• 38% mais chances de conquistar o apoio de colegas e mentores;
• 77x mais chances de interagir com ferramentas de IA generativa e desenvolver proficiência nelas.

Munidos de autoconfiança, os colaboradores da sua empresa deixarão de gastar energia cognitiva tentando se encontrar na era da IA. Em vez disso, eles saberão quais recursos podem usar, até onde podem ir e o que se espera desse uso. Em outras palavras, eles passam a ver a IA com outros olhos, tendo mais disposição para experimentar essa tecnologia revolucionária e crescer com muito gás.

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Foi assim que David Blake, fundador e CEO da Degreed, abriu o Vision 2025, o evento anual que tem como foco os avanços da nossa plataforma. E é isso mesmo. Mais do que mudar a forma como vivemos e trabalhamos, essa rápida evolução tecnológica também está modificando o jeito como aprendemos ― agora e no futuro. 

Para se ajustar à abrangência atual da revolução da IA, a aprendizagem precisa ser: tão adaptável quanto os colaboradores e as tecnologias da sua organização; personalizada e relevante para maximizar o desenvolvimento de habilidades; responsiva às necessidades dos colaboradores e da empresa em larga escala. Essa aprendizagem e a resiliência adaptativa serão fundamentais na era da IA. 

“Durante este momento de mudanças, haverá consequências — boas e ruins —, e queremos garantir que todos nós desfrutemos das consequências boas”, alerta Blake.

O que é a aprendizagem adaptativa?

A aprendizagem adaptativa é altamente personalizada e responsiva. Ela é ajustada conforme a trajetória e os feedbacks em tempo real de cada aprendiz, intensificando a interatividade e a adaptabilidade ao trabalho de cada um.

“A [aprendizagem adaptativa] é aquela que se ajusta automaticamente às necessidades do aprendiz com base em suas habilidades, função, nível de proficiência e objetivos”, detalha Nicole Helmer, diretora de produto da Degreed. “Ela é contextual, dinâmica e, o mais importante, acaba com desperdícios, fazendo com que cada momento de desenvolvimento seja proveitoso.”

Confira o que a Degreed está fazendo para viabilizar esse salto no setor de aprendizagem:

Geração automática de quizzes

O desenvolvimento de habilidades na era da IA não pode focar apenas a eficiência. Afinal, a eficácia também é importante. A conclusão de conteúdos ainda é uma métrica a ser considerada, mas é preciso averiguar se a compreensão está acontecendo.

Os colaboradores estão mesmo aprendendo e adquirindo a capacidade de aplicar as novas habilidades? Onde estão as lacunas? Agora, o Degreed Maestro conseguirá gerar quizzes de forma automática para que os aprendizes testem seus conhecimentos. 

A partir daí, administradores e líderes também poderão ver resumos dos resultados dos quizzes para identificar lacunas de habilidades críticas para, então, saná-las.

Marcação de proficiência de habilidades e mapeamento de habilidades conforme a função

Para que a aprendizagem personalizada seja eficaz, é preciso considerar a proficiência das habilidades, não apenas quais habilidades constam do perfil do colaborador. 

Por isso, agora possibilitamos a marcação em lote de proficiências de habilidades, permitindo que os usuários marquem automaticamente um grande volume de conteúdos com habilidades e níveis de proficiência específicos. Depois de analisar os títulos, descrições e metadados de conteúdos, a IA combinará essas informações com a taxonomia de habilidades da sua empresa para garantir a precisão da marcação.

Em seguida, o novo fluxo de mapeamento de habilidades conforme a função entrará em ação, oferecendo um jeito simples e escalável de definir o que se espera de cada função e de compreender onde estão as lacunas de habilidades. Esse processo proporciona uma forma fácil e estruturada de mapear habilidades e direcionar os níveis-alvo de proficiência de cada função, para, então, nortear a aprendizagem dos colaboradores.

Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)

Uma IA sem contexto equivale ao seu app de mapa preferido sem o GPS. Em um sistema de aprendizagem, é o contexto (por exemplo, dados de habilidades, objetivos organizacionais, detalhes da função) que fará com que a IA deixe de apresentar informações genéricas para passar a proporcionar experiências personalizadas de aprendizagem.

O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, na sigla em inglês) proporciona à IA uma maneira padronizada e controlada de utilizar o contexto certo proveniente da Degreed e de sistemas conectados, independentemente de onde estejam os modelos de IA ou da plataforma em que se baseiam (isso mesmo, inclusive outras ferramentas compatíveis com MCP, como Gemini e Copilot). Por meio do MCP, a IA tem acesso aos dados de habilidades, funções, histórico de aprendizagem e limites que importam. Assim, é possível melhorar a personalização do desenvolvimento e orientar a preparação dos colaboradores para o que vem a seguir.

Inovações experimentais

Com a IA, a aprendizagem continuará evoluindo em ritmo acelerado, e o laboratório da Degreed para experimentos com IA já está vislumbrando o desenvolvimento do futuro. 

Entre esses experimentos, há diversas experiências de aprendizagem nativas de IA, com múltiplas etapas, como pílulas de coaching, pontuação por IA de projetos de prática e até perguntas inteligentes e ciclos de feedback integrados à aprendizagem e dados agregados de respostas.

Além disso, continuamos refinando o Maestro para proporcionar experiências de aprendizagem reais e integradas ao fluxo de trabalho. Estamos também expandindo a Degreed Open Library, nosso repositório de trilhas que abrangem as habilidades que estão em alta no mercado. Vale lembrar que essas trilhas não têm custo extra para os clientes do Degreed Learning. 

Tudo isso é só começo de uma era de aprendizagem dinâmica e responsiva, personalizada de uma forma inédita. Conte com essas experiências de aprendizagem adaptativa para preparar sua força de trabalho para a revolução da IA e muito mais. 

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