Muitos fatores podem afetar o desenvolvimento da força de trabalho e se ele funciona bem (ou não) na sua organização. Contudo, um dos maiores desafios das empresas hoje é ajudar os colaboradores a aprimorar habilidades na área de IA, o que reforça a importância de hábitos de aprendizagem bem estabelecidos e eficazes. 

A velocidade de adaptação da sua empresa a novos paradigmas do mercado depende da velocidade e da eficácia da aprendizagem dos colaboradores. E, por trás de tudo, há uma ciência para que isso aconteça.

Ao entender como a ciência da aprendizagem funciona na teoria, na prática e nos negócios, você terá autonomia para usá-la a favor da sua organização, potencializando a transformação da força de trabalho.

Na teoria: o que é a ciência da aprendizagem?

A ciência da aprendizagem estuda a forma como as pessoas adquirem e aplicam conhecimentos a partir de descobertas feitas por áreas como a ciência comportamental, a neurociência cognitiva e a sociologia.

Como acontece em todos os campos, há subáreas e derivações, mas vamos nos concentrar nos pontos que mais se aplicam ao ambiente profissional. A teoria de aprendizagem de adultos, também conhecida como andragogia, destaca seis componentes-chave:

1. Relevância: temos aqui um tópico comum entre os profissionais de T&D. As pessoas precisam saber por que estão aprendendo algo. É fundamental que elas consigam enxergar o elo entre o que estão aprendendo e o que fazem no dia a dia ou os desafios que enfrentam.
2. Aplicação prática: além do desejo de entender por que estão adquirindo um conhecimento e como ele funciona, os adultos preferem ter acesso a exemplos concretos e aplicações práticas do que estão aprendendo. Após verem como um determinado conhecimento se aplica a uma situação real, os aprendizes conseguem colocá-lo em prática, o que torna sua aplicação muito mais eficaz.
3. Automotivação e independência: treinamentos obrigatórios geralmente desmotivam os adultos. Para potencializar a aprendizagem, os adultos precisam de liberdade e independência para nortear o desenvolvimento de um jeito que faça sentido para eles. 
4. Definição externa de metas: embora tenham alto grau de automotivação e independência, os adultos também precisam ver o progresso como um resultado do que investem na aprendizagem. O estabelecimento de metas claras, marcos e realizações comprova progressos e sucessos, além de alimentar a motivação.
5. Experiências como recursos de aprendizagem: diferentemente das crianças, os adultos trazem consigo muitos conhecimentos e experiências acumulados ao longo da vida. É importante respeitar e considerar toda essa bagagem, reconhecendo também a capacidade que eles têm de aprender muito com os colegas. A colaboração pode ser uma ferramenta bastante eficaz entre aprendizes adultos. 
6. Responsabilidade e respeito: por terem como ponto de partida suas próprias experiências e conhecimentos, os adultos precisam sentir que suas expertises são ouvidas e respeitadas. É importante que os instrutores tratem aprendizes adultos de igual para igual, sem demonstrar ar de superioridade, nem mesmo nos estágios iniciais da aprendizagem de uma nova habilidade.

Contudo, há uma enorme diferença entre entender teorias e colocá-las em prática (também abordaremos a aprendizagem por vivência mais à frente). Saber aplicar essas teorias em um ambiente profissional moderno e inovador é o que diferencia a aprendizagem corporativa superficial da transformação de toda a força de trabalho por meio da aquisição eficaz de novas habilidades fundamentais para o futuro.

Na prática: a aplicação da ciência da aprendizagem transforma a força de trabalho

Há muitas formas de aplicar os princípios da ciência da aprendizagem a programas de desenvolvimento da força de trabalho. Além disso, conforme as tecnologias avançam, mais oportunidades vão surgindo. Diversas aplicações práticas abordadas aqui são inovações que ajudarão os colaboradores a desenvolver capacidades com mais facilidade do que os métodos tradicionais.

Personalize a aprendizagem com o auxílio da IA e de dados contextualizados de habilidades.

Nosso conceito de “personalização” mudou radicalmente nos últimos anos. Com o boom de conteúdos e e-learning nas últimas décadas, todo mundo consegue encontrar informações sobre quase tudo que se quer aprender. No começo, isso soava como um tipo de personalização e talvez até atendesse ao princípio de Relevância da aprendizagem de adultos, já que, de certa forma, era o melhor jeito de ter acesso a conteúdos adaptados às necessidades de cada um na época.

Agora, é possível ir muito além disso, e a mera capacidade de encontrar conteúdos sobre um assunto específico deixou de ser suficiente. Em uma época em que a curadoria de conteúdos em quase todos os canais, das redes sociais a serviços de streaming, acontece de forma automática conforme as preferências e o histórico de consumo das pessoas, os colaboradores sabem que estão perdendo tempo quando tentam garimpar um único artigo ou podcast que atenda a uma habilidade desejada e às suas necessidades de proficiência. 

A IA inaugurou a possibilidade de proporcionar conteúdos muito mais personalizados com base no nível das habilidades, na função do aprendiz, nos objetivos de negócios e nas áreas de interesse pessoal. Há aqui uma ligação com o princípio das Experiências como recursos de aprendizagem, já que a bagagem de conhecimentos e experiências do aprendiz é diretamente considerada na curadoria e na oferta de conteúdos. 

Um LLM genérico não consegue oferecer esse grau de personalização da aprendizagem. A IA que possibilita toda essa personalização precisa do contexto certo: dados precisos de habilidades, conteúdos educativos e princípios integrados da ciência da aprendizagem. Caso contrário, tudo fica genérico, que é o que acontece com muitas recomendações de conteúdos por aí. Por exemplo, é possível recomendar um conteúdo com base em uma habilidade específica, mas o material talvez seja muito básico ou muito avançado para o aprendiz, fazendo-o continuar pesquisando até encontrar o conteúdo certo. 

Esse nível de aprendizagem personalizada, combinado com outros recursos de IA, também pode proporcionar experiências de desenvolvimento extraordinárias pontuais por trazer uma interatividade para os conteúdos. Aqui, podemos trazer como exemplos: conversas com coaches por IA, testes gerados de forma automática e trilhas multimídia montadas em questão de minutos. Com isso, cada colaborador dispõe de um jeito fácil e interessante de conduzir sua própria jornada de aprendizagem por haver experiências, e não apenas conteúdos estáticos, na palma da mão.

Essas inovações reforçam os princípios da ciência da aprendizagem de adultos ao disponibilizar de imediato conteúdos relevantes para os colaboradores. Com isso, eles podem conduzir facilmente suas jornadas pessoais de desenvolvimento com experiências nativas de IA que consideram conhecimentos e experiências prévios.

Princípios aplicados da ciência da aprendizagem de adultos: Relevância, Responsabilidade e respeito, Experiências como recursos de aprendizagem

Impulsione o upskilling com metas, marcos e reconhecimentos.

Certificados e badges são um jeito claro de reconhecer conquistas quando alguém desenvolve uma nova habilidade, mas não podemos esquecer que há um processo inteiro de aquisição, e é possível criar oportunidades para recompensar as diversas etapas de progresso. Segundo a ciência da aprendizagem, tanto a automotivação quanto incentivos externos são importantes. Se cada meta alcançada servir como um reforço positivo que intensifica a produtividade e o engajamento da aprendizagem, faz sentido incluir mais marcos no caminho.

Os gestores ocupam uma posição privilegiada para comemorar pequenas vitórias. Além disso, menções em reuniões ou canais públicos podem ser tão importantes quanto qualquer prêmio concreto para aprendizes adultos, que priorizam o respeito, mas também apreciam reconhecimentos. Em um episódio do podcast da Degreed Learning Algorithm, Como gestores usam a IA para desenvolver suas equipes (disponível em inglês), Casey Adams, vice-presidente de consultoria de soluções e capacitação da Degreed, recomenda destacar e comemorar avanços progressivos na aprendizagem perante toda a equipe como uma forma de reconhecimento. 

Adams diz que basta dizer para o colaborador “Ei, você aprendeu algo novo, mostre para a equipe o que você tem feito” e dar espaço para a pessoa compartilhar suas novas habilidades. Essa prática reconhece pequenas realizações, gera oportunidades de colaboração e fortalece a cultura de aprendizagem da equipe.

Princípios aplicados da ciência da aprendizagem de adultos: Definição externa de metas, Automotivação e independência

Mapeie habilidades e funções para orientar a mobilidade e a transformação.

Para terem autonomia no desenvolvimento de habilidades, os colaboradores precisam ter direcionamentos claros. Seja para apoiar a transformação da força de trabalho em larga escala ou possibilitar avanços profissionais individuais, o upskilling só é útil se os colaboradores souberem quais são as habilidades necessárias para conquistar um determinado objetivo.

Comece pelo que já existe. Mapeie quais habilidades e suas respectivas proficiências são necessárias para cada função da organização. Isso define expectativas claras para os colaboradores e facilita a identificação de lacunas de habilidades pelos líderes.

A partir daí, é possível estabelecer metas mais claras para o desenvolvimento de habilidades e identificar quais habilidades e níveis de proficiência são necessários para cumprir essas metas. Por exemplo, para ocupar um cargo de gestão, um determinado colaborador pode precisar avançar dois níveis de proficiência em liderança. Em outro exemplo, pode ser necessário que todos os colaboradores avancem um nível de proficiência em IA até o fim do ano para acompanhar as mudanças do mercado e atender aos objetivos de transformação organizacional. Quando essas metas têm números concretos, os princípios de Relevância e Aplicação prática se tornam palpáveis para os colaboradores. 

Embora não seja novo, esse conceito de repente passou a ser alcançável e escalável. As novas tecnologias de IA garantem que esse processo de mapeamento e correspondência não seja manual. Tudo acontece de forma automática.

Uma vez que essas informações são obtidas e disponibilizadas para líderes, gestores e colaboradores, fica mais fácil para a liderança tomar decisões de gestão de talentos baseando-se em dados, assim como fica mais fácil para os colaboradores atender às expectativas e até assumir tarefas e responsabilidades mais desafiadoras. De uma hora para outra, cada colaborador passa a ter autonomia para conduzir sua própria jornada, de novo, porque tem nas mãos o mapa para chegar onde é preciso, algo que está ligado ao princípio de Automotivação e independência da ciência da aprendizagem.

Princípios aplicados da ciência da aprendizagem de adultos: Relevância, Aplicação prática, Automotivação e independência

Use a IA e a aprendizagem por vivência para desenvolver competências reais.

Chegou a hora de ir além do consumo passivo de conteúdos educativos. É possível aprender com artigos, vídeos e podcasts? Com certeza! Mas, parafraseando David Blake, fundador e CEO da Degreed, ler sobre corrida não transforma ninguém em maratonista experiente. 

Todo mundo precisa praticar para aprender. Precisamos de experiências reais. Afinal, tentativas e erros também fazem parte do processo. Quanto mais fazemos algo, mais autoconfiança desenvolvemos. Nosso relatório Como a força de trabalho aprende GenAI descobriu que a maioria dos usuários mais autoconfiantes no uso da IA generativa tem:

• 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;
• 77x mais chances de interagir com ferramentas de IA generativa e desenvolver proficiência nelas.

Basicamente, os usuários mais autoconfiantes são aqueles que estão, de fato, usando a IA generativa, e não aqueles que apenas consomem conteúdos sobre o que é essa tecnologia e como usá-la. Este é um exemplo real da aprendizagem por vivência: quem age de fato para desenvolver uma habilidade conquista mais competência em sua aplicação no dia a dia. Eis aqui a diferença transformadora entre entender a IA e usar a IA. A partir disso, as equipes de T&D podem dedicar tempo à integração de mais dessas experiências ao upskilling no ambiente organizacional.

Via de regra, a aprendizagem por vivência tinha de acontecer fora do fluxo de e-learning. Normalmente, um gestor ou alguém da equipe de T&D precisava dedicar um tempo para criar, administrar, supervisionar atividades e dar feedback aos colaboradores. Se fosse preciso usar um teste, alguém tinha de criar esse teste. Se fosse necessário ensaiar um pitch ou um diálogo, alguém precisava separar um tempo para interagir, responder, reagir e, por fim, comentar o desempenho. 

Agora, os colaboradores podem usar um agente de IA para:

• Criar momentos de coaching individual;
• Ensaiar apresentações;
• Simular interações importantes;
• Avaliar os conhecimentos dos aprendizes.

Esse agente pode ser tão ou mais eficaz do que um coach de carne e osso por ter acesso aos níveis das habilidades do aprendiz, aos feedbacks que ele já recebeu, às metas estabelecidas e aos conhecimentos básicos da organização. Com isso, o e-learning deixa de ser um consumo passivo de conteúdos e vira uma experiência de aprendizagem interativa.

A aprendizagem por vivência oferecida pela IA dá aos colaboradores a oportunidade de aplicar tudo o que aprenderam em um ambiente de baixo risco. Eles também têm a possibilidade de se preparar para momentos importantes, refletir e receber feedback instantâneo sobre o trabalho que desenvolvem e o progresso que apresentam. Tudo isso se baseia nos princípios de Aplicação prática e Automotivação da ciência da aprendizagem. As equipes conseguem ver claramente como a habilidade se aplica ao dia a dia de trabalho, gerando mais motivação para buscar aperfeiçoamento, enquanto o aspecto da disponibilidade concede aos colaboradores a independência desejada no processo de aprendizagem.

Essa estratégia traz mais um bônus para a produtividade da empresa: se os colaboradores podem praticar e aplicar o que aprendem a situações que simulam a realidade, eles também podem executar tarefas reais. Todo mundo sai ganhando quando se combina a aprendizagem com os resultados de trabalho. 

Princípios aplicados da ciência da aprendizagem de adultos: Aplicação prática, Automotivação e independência

Nos negócios: a ciência da aprendizagem serve para gerar um diferencial competitivo

A meia-vida das habilidades da força de trabalho, ou o tempo que se leva para uma habilidade aprendida ficar obsoleta, é de cerca de quatro anos, segundo a Forbes. Vale frisar que, antes, esse tempo era de dez anos, com a ressalva de que as habilidades de IA têm uma meia-vida ainda mais curta, de cerca de dois anos. 

Sua empresa depende dessas habilidades para operar. A aprendizagem ajuda os colaboradores a se manterem atualizados, e a aplicação da ciência da aprendizagem para otimizar o jeito de aprender garante que a aquisição de conhecimentos aconteça no menor tempo e com a maior eficácia possíveis. 

Em outras palavras, a área de T&D é fundamental por ser o fio condutor dos objetivos de adaptabilidade e sucesso de longo prazo de qualquer empresa visionária. Se os colaboradores conseguirem adquirir habilidades e competências essenciais assim que elas surgirem, eles poderão assumir a vanguarda do mercado. Em contrapartida, sua empresa ficará rapidamente para trás se os colaboradores deixarem de aprender (ou não conseguirem aprender) essas novas habilidades. 

Não se trata apenas de um estado de preparação para a IA. A IA, por acaso, é a área onde o upskilling é mais urgente hoje, mas se a aprendizagem estiver integrada à forma como as equipes da sua organização trabalham, vocês estarão sempre preparados e adaptados para encarar qualquer desafio que surja pela frente. Os colaboradores de hoje precisam ser adeptos do lifelong learning para darem conta das mudanças ininterruptas do mundo, e a ciência da aprendizagem pode beneficiá-los com as ferramentas, os hábitos e as oportunidades certas que propiciam crescimento e geram inovação.

Quando a ciência da aprendizagem é aplicada em larga escala, o desenvolvimento de talentos ganha eficácia, impacto e durabilidade. Assim, as empresas conseguem:

• Acelerar o upskilling;
• Tomar decisões sobre gestão e desenvolvimento de talentos sempre se baseando em dados;
• Assumir a liderança em momentos de grandes oportunidades (como a revolução da IA);
• Formar uma força de trabalho resiliente e adaptável.

Como usar a ciência da aprendizagem e a neurociência cognitiva a favor da sua empresa

Em última análise, se a força de trabalho da sua empresa conseguir aprender e se desenvolver em menos tempo, vocês estarão prontos para ir ainda mais longe, independentemente do grau de mudanças ou da gravidade dos desafios que o futuro reserva. Para ter sucesso nos negócios, é fundamental compreender a fundo os princípios da ciência da aprendizagem e como eles podem acelerar o upskilling. Quem tem as ferramentas e a motivação para se adaptar é capaz de encarar o que der e vier.

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O burburinho em torno da IA é mais do que um hype: o setor de aprendizagem e desenvolvimento de talentos está passando pela maior transformação das últimas décadas, e a mudança está acontecendo em um ritmo mais acelerado do que o previsto. Essa urgência motivou a criação do webinar A revolução da IA na aprendizagem e desenvolvimento de talentos, o primeiro da trilogia da Degreed sobre como a IA está redefinindo as ações das empresas interessadas em desenvolver habilidades, dar autonomia aos colaboradores e se planejar para os desafios que o futuro reserva.

O assunto foi abordado por dois nomes influentes do setor: Josh Bersin, analista internacional e CEO da The Josh Bersin Company, e Heather Stefanski, diretora de aprendizagem e desenvolvimento da McKinsey. Nikki Helmer, diretora de produto da Degreed, mediou a sessão, que destrinchou as possibilidades que a IA tem viabilizado, como os líderes de aprendizagem estão reagindo a esse cenário e o que será preciso para desenvolver uma força de trabalho resiliente e preparada para o futuro em 2026.

Para as mentes mais brilhantes da área de aprendizagem e desenvolvimento de talentos, não se trata da mera adoção de chatbots no LMS das empresas. O importante mesmo é perceber as mudanças radicais que estão acontecendo nos setores de RH e T&D, bem como em todas as organizações que estão tentando preparar a força de trabalho para o futuro.

A mensagem final é clara: A IA não está aperfeiçoando a aprendizagem. Ela está redefinindo os padrões de como as organizações capacitam os colaboradores. As empresas que não se anteciparem a isso terão dificuldade para atravessar 2026.

Resumimos a seguir as cinco grandes lições do nosso webinar de estreia e como elas podem enriquecer os ciclos de planejamento para 2026 da sua equipe.

Lição 1: o setor de aprendizagem está migrando de um modelo de mera publicação para um sistema dinâmico de conteúdos.

Por anos, as estratégias de aprendizagem giraram em torno do que Josh Bersin chama de modelo de publicação, em que o trabalho das equipes se limitava a publicar conteúdos e a produzir, organizar e distribuir cursos. O sucesso era mensurado pela participação do público: assiduidade, conclusões e cliques.

Contudo, a IA está impondo um novo paradigma.

“Percebo uma nova postura revolucionária, na qual se usa um sistema dinâmico de conteúdos como o centro da experiência de aprendizagem”, pontua Bersin.

Com a IA, as organizações podem ir muito além da simples criação de cursos, pois as equipes de aprendizagem passam a ser capazes de mapear, mensurar e acelerar o desenvolvimento de habilidades de forma adaptativa, sempre com base nas necessidades reais da força de trabalho e da organização em si. Nesse sistema, o sucesso deixa de ser quantitativo, pois se observa a capacidade dos colaboradores de executar novas tarefas e de adquirir novas habilidades em menos tempo.

Implicações para o planejamento de 2026

• A prioridade das organizações de aprendizagem deve ser a capacitação real, e não o tamanho do catálogo de cursos.
• Ferramentas de IA automatizarão cada vez mais tarefas triviais (marcação, pesquisa e criação de conteúdos básicos, por exemplo), permitindo que as equipes de T&D tenham mais tempo para se concentrar em design estratégico.
• Os dados de habilidades passam a ser a base da estratégia de desenvolvimento da força de trabalho.

Lição 2: a IA está fundando um novo sistema operacional para o desenvolvimento de talentos.

O webinar destacou uma verdade crucial: as organizações estão apenas começando a captar a escala das mudanças que a IA causa.

Bersin pontuou que a IA está chacoalhando fluxos tradicionais de T&D e RH, como criação de conteúdos, identificação de habilidades, arquitetura de cargos e até coaching, transformando-os em sistemas adaptativos fluidos. A IA está redefinindo a forma como as empresas compreendem os talentos que têm. Processos que antes eram lineares estão passando por mudanças fundamentais, como a definição de descrições de cargos, organizações funcionais, planos de carreira e avaliações de competências. Tudo isso requer uma grande mudança na forma como pensamos o setor de aprendizagem no contexto corporativo e como essa função se integra a iniciativas de mobilidade interna, avaliações de desempenho e estratégia de negócios.

A IA está deixando tudo dinâmico: o trabalho, as habilidades, as equipes e a aprendizagem em si. 

Bersin esclarece com simplicidade: “A IA muda a forma como definimos o trabalho, montamos equipes e planejamos fluxos de desenvolvimento de talentos”.

Mais do que a mera adoção de ferramentas, a IA nos impõe uma reestruturação dos sistemas de gestão de talentos.

Implicações para o planejamento de 2026

• As estratégias de aprendizagem e desenvolvimento de talentos precisam acabar com as fragmentações e funcionar de forma unificada.
• As organizações precisam ter robustez na governança da adoção da IA, garantindo especialmente precisão, imparcialidade e transparência.
• A expectativa é de que a IA se torne o elemento padrão ou fundamental das plataformas de aprendizagem, assim como foram o celular e a nuvem em revoluções tecnológicas anteriores.

Lição 3: a área de T&D não pode se restringir apenas à aprendizagem e deve projetar novas formas de trabalho.

Stefanski trouxe o que pode ser o maior desafio de transformação para os líderes de aprendizagem: a área de T&D deve parar de se definir pelos conteúdos que produz e se reposicionar como uma arquiteta estratégica de desenvolvimento e aceleração profissional. 

Stefanski afirmou que essa identidade tradicional das equipes de aprendizagem está impedindo o avanço das empresas. Em vez de criar cursos, as equipes de T&D devem projetar novas formas de trabalho, criar experiências de desenvolvimento de talentos e influenciar os fluxos que os colaboradores usam no dia a dia.

Segundo Stefanski, uma das maiores mudanças com que as equipes de aprendizagem precisam se comprometer é o desapego da aprendizagem em sentido estrito. “Se formos pensar na missão fundamental da nossa área, precisamos participar do projeto do trabalho e da tecnologia”, defende.

Não se trata apenas da semântica de tudo isso, mas de uma redefinição estrutural de propósito. Tanto que a McKinsey agora chama a área de T&D de “organização de desenvolvimento”, ou seja, uma equipe responsável por acelerar carreiras, alavancar o desempenho e definir como o trabalho é executado.

Implicações para o planejamento de 2026

• Cabe às equipes de T&D redefinirem suas identidades com foco em desempenho, mobilidade interna e formas de trabalho.
• A criação de conteúdos não deve ser mais o objetivo principal das equipes de T&D.
• A área de T&D passa a orquestrar experiências de desenvolvimento, sem ser responsável por todos os recursos de aprendizagem.
• Os líderes de aprendizagem devem deixar de se perguntar “Qual treinamento devemos criar?” e passar a pensar em “Como redefinimos o trabalho para que os colaboradores aprendam na prática?”.

Lição 4: use ferramentas integradas de IA para que a aprendizagem faça parte do trabalho.

Em uma de suas provocações mais arrojadas, Stefanski defendeu que as equipes de T&D devem dedicar 70% do tempo aos fluxos de trabalho, que é onde o desempenho acontece de verdade, e não nos ciclos de desenvolvimento de cursos. Isso redefine o significado das “tecnologias de aprendizagem”, que deixam de se resumir à elaboração de módulos ou até mesmo à recomendação de conteúdos e passam a integrar ferramentas que viabilizam o desenvolvimento de habilidades no fluxo das tarefas cotidianas, exatamente onde os colaboradores percebem o impacto de imediato.

Para exemplificar, Stefanski falou sobre a “Lilly”, uma iniciativa da McKinsey que integra ao PowerPoint uma IA que oferece coaching de storytelling. Conforme os consultores vão criando apresentações para clientes, a Lilly os orienta quanto à estrutura narrativa, clareza e persuasão — em tempo real, diretamente nas ferramentas que eles já utilizam.

O resultado dessa integração da aprendizagem ao trabalho será a possibilidade de acelerar a proficiência em habilidades estratégicas, gerando benefícios grandiosos para a organização. Stefanski defende a identificação de aplicações e o estabelecimento de métricas que comprovem a aceleração da proficiência, que, para ela, é a métrica mais importante para a área de T&D e a única que realmente prova o valor agregado aos negócios. 

Implicações para o planejamento de 2026

• A aceleração do desempenho requer a priorização de agentes de IA e ferramentas integradas a fluxos de trabalho.
• É importante colaborar lado a lado com as equipes de produto, engenharia e operações para integrar a aprendizagem aos fluxos de trabalho.
• A principal métrica para a área de T&D é o tempo para que os colaboradores alcancem a proficiência, em vez de taxas de conclusões ou pontuações de satisfação.

Lição 5: mais do que compatível com a IA, o futuro da aprendizagem é um ecossistema de desenvolvimento nativo de IA.

Ao longo de todo o webinar, um tema foi recorrente: mais do que transformando as tecnologias de aprendizagem, a IA está revolucionando as nossas expectativas em relação à aprendizagem. Para deslancharem nessa nova era, as organizações precisarão adotar uma visão fundamentalmente diferente do propósito da área de T&D. 

Nessa nova era, os ecossistemas de aprendizagem não atuarão mais como acervos de cursos apoiados pela IA. Em vez disso, eles serão ecossistemas de desenvolvimento nativos de IA, desenvolvidos em torno de habilidades, fluxos de trabalho e conexão humana.

Em um ecossistema nativo de IA:

• O desenvolvimento de habilidades acontece nas ferramentas que os colaboradores utilizam todos os dias, com o auxílio de agentes de IA que orientam, sugerem e aceleram a proficiência exatamente quando necessário.
• A aprendizagem é oferecida por meio do apoio ao desempenho de forma inteligente e integrada, no qual a IA apresenta orientação, feedback e prática nos momentos mais pertinentes.
• A IA passa a personalizar totalmente trilhas digitais, dispensando a curadoria manual das sequências dos conteúdos.

Essa mudança não é nada sutil. É preciso repensar o que é aprendizagem, onde ela acontece e quem a direciona.

E mais: as organizações precisam ser arrojadas o suficiente para se desapegarem do modelo antigo, que gira em torna de cursos, responsabilidade por conteúdos e “eventos” de aprendizagem que acontecem de forma destacada do trabalho do dia a dia. É fundamental avançar para um sistema em que o desenvolvimento esteja totalmente integrado ao trabalho em si.

Implicações para o planejamento de 2026

• É importante se concentrar em como redefinir os fluxos de trabalho, as funções e o desenvolvimento com a IA, e não em como recauchutar sistemas e processos ultrapassados.
• O orçamento deve ser redirecionado das ferramentas de criação de conteúdos para tecnologias, como agentes de IA, coaches no fluxo de trabalho e ferramentas integradas para melhoria do desempenho, a fim de integrar a aprendizagem às tarefas do dia a dia.
• A área de T&D deve evoluir na transformação corporativa, tornando-se um elemento estratégico de capacitação e alavancagem do desempenho.
• Planeje-se para a influência que a IA exercerá sobre a cultura corporativa, não apenas para sua implementação técnica. Os líderes precisarão desenvolver novas habilidades de coaching, as equipes precisarão de apoio para lidar com tantas mudanças, e os colaboradores precisarão entender com clareza como a IA auxilia no crescimento deles (sem os substituir).

De olho no futuro: o que tudo isso quer dizer para 2026 e os anos que virão?

Os insights compartilhados por Helmer, Bersin e Stefanski sugerem que o mote de 2026 não serão atualizações tecnológicas nem o surgimento de novas tecnologias de aprendizagem. Este ano será definido pela disposição das organizações de reformular a aprendizagem tendo como centro o desenvolvimento de talentos, a execução do trabalho e a cultura corporativa, em vez dos conteúdos.

Se sua equipe estiver traçando a estratégia de aprendizagem e desenvolvimento de talentos para 2026, estes são os itens que precisam estar no topo da lista de vocês:

1. Redefinir a área de T&D como “organização de desenvolvimento”.

A missão não pode mais ser informar os colaboradores, mas, sim, acelerar a carreira deles. A pergunta “Qual material educativo devemos criar?” deve passar a ser “Como projetamos o trabalho, as ferramentas e as experiências que aceleram o desempenho dos colaboradores?”.

2. Investir na aprendizagem no fluxo de trabalho, não em mais cursos.

Priorize ferramentas de IA que integrem coaching, feedback e orientações nos fluxos cotidianos, onde o desempenho acontece de verdade. No futuro, é aqui que 70% do impacto da aprendizagem estará.

3. Desenvolver modelos adaptáveis de força de trabalho e gestão de talentos.

Funções estáticas e longos planos de carreira estão dando lugar a estruturas de mobilidade interna baseadas em habilidades e equipes fluidas.

4. Deixar a IA personalizar e automatizar a aprendizagem digital.

Deixe a criação manual de cursos para quando for realmente necessário por motivos regulatórios ou de compliance. Deixe que a IA gere trilhas personalizadas e práticas adaptativas, liberando as equipes de T&D para se concentrarem no trabalho estratégico que apenas a inteligência humana dá conta de fazer.

5. Adotar a proficiência como a métrica principal.

Vá além das métricas de conclusões, assiduidade e satisfação. A pergunta-chave agora é: “Em quanto tempo nossos colaboradores conseguem ser melhores nas tarefas que realmente importam?”. Essa mudança de pensamento alinha o impacto da aprendizagem diretamente com o desempenho dos negócios, exatamente onde está a maior oportunidade de utilizar ferramentas com IA integrada.

Saiba mais sobre a revolução da IA na área de aprendizagem

Em 2026, as organizações deixarão de projetar sistemas de aprendizagem e começarão a projetar ecossistemas de desenvolvimento, que integram a aprendizagem ao dia a dia de trabalho, equilibram a personalização por IA com experiências humanas de alto impacto e promovem a área de T&D a uma posição estratégica. 

As tecnologias de aprendizagem deixarão de ser um destino e passarão a ser algo que elas vivenciam todos os dias. O papo entre Nikki Helmer, Josh Bersin e Heather Stefanski faz parte de um diálogo muito mais abrangente sobre como a IA definirá o futuro do trabalho. 

Se sua organização estiver traçando a estratégia para 2026, chegou a hora de repensar a aprendizagem e como a IA pode tornar essa nova visão em realidade. Para saber como fazer isso, assista à sessão A revolução da IA na aprendizagem e desenvolvimento de talentos e aos outros dois webinars da nossa trilogia. 

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Ao longo de 2025, conversei com diversos líderes executivos de RH, TI e T&D, além de analistas do setor e da minha equipe de engenheiros de produto, e um tema foi recorrente:

Em 2026, a capacidade de desenvolver novas habilidades será mais importante do que qualquer escolha tecnológica.

Confira a seguir as sete principais tendências de aprendizagem e desenvolvimento que definirão o futuro:

1. As metodologias de habilidades serão mais refinadas e difundidas.

Embora as taxonomias de habilidades tenham sido criadas como uma forma de organizar e catalogar as habilidades da força de trabalho de uma organização, elas são confusas e complicadas de serem aplicadas. Por isso, as empresas estão recorrendo às metodologias de habilidades. 

Uma metodologia de habilidades cria um elo claro entre as funções e as habilidades, permitindo que cada colaborador saiba exatamente quais habilidades e níveis de proficiência são necessários para as tarefas que desempenham e para os cargos que desejam alcançar. Eles passam a ter plena consciência de onde estão e que há uma rota clara de crescimento, fazendo com que a aprendizagem fique muito mais direcionada e alinhada ao trabalho.

2. As bibliotecas de conteúdos deixam de ser destinos e passam a ser ingredientes.

Grandes empresas gastam milhões para ter bibliotecas de conteúdos que não são utilizadas o suficiente para justificar tamanha despesa. Com a IA cuidando da curadoria dinâmica de conteúdos, essas bibliotecas deixarão de ser o único destino procurado pelos colaboradores na hora de estudar. Em vez disso, elas passarão a ser mais como “ingredientes” que servirão de base para a curadoria de trilhas e experiências por IA. 

Em 2026, as bibliotecas deixarão de ser “destino para colaboradores” e passarão a ser matérias-primas que a IA usará para montar trilhas personalizadas conforme o contexto de cada aprendiz. A relevância vira o diferencial, e o tamanho do catálogo deixa de ser importante, o que significa que muitas organizações conseguirão reduzir seus investimentos. No futuro, os bons conteúdos serão aqueles que a IA pode usar para atender a necessidades, habilidades e níveis específicos.

3. Programas de liderança mesclarão experiências presenciais com o apoio da IA.

As empresas voltarão a investir em experiências de liderança imersivas e presenciais, utilizando a IA para proporcionar reflexão, coaching e prática antes, durante e depois de interações importantes. O desenvolvimento de liderança é fundamental para todas as empresas, tanto que as pessoas mais influentes da sua equipe precisam ter habilidades para promover, atuar e ajudar na gestão de mudanças da força de trabalho. 

4. A transformação irá além da tecnologia e demandará capacitação humana.

Hoje, as empresas estão repletas de ferramentas e recursos de IA e investem nelas como se não houvesse amanhã. Mesmo assim, o ROI está deixando a desejar. Quase 95% das empresas não tiveram nenhum retorno de seus investimentos em IAs internas, e apenas 15% dos usuários de IA generativa relatam que suas organizações perceberam um ROI expressivo com a nova tecnologia. 

Há um motivo para isso: é a capacitação, e não apenas o acesso, que determina se uma tecnologia faz mesmo a diferença.

Em 2026, as equipes de aprendizagem terão um papel central na viabilização de mudanças ao desenvolver nas pessoas a autoconfiança, os comportamentos e a mentalidade que as permitirão mudar o jeito de trabalhar, indo além do mero uso de ferramentas novas. O setor de aprendizagem ajudará os colaboradores a assimilar a mudança e a se transformar no ritmo da tecnologia. 

5. Os painéis de habilidades passarão a ser a nova métrica da transformação.

Os líderes não estão mais acompanhando apenas o consumo de conteúdos, como as métricas de conclusões. Além das métricas de eficiência e economia de tempo, eles querem uma prova de que a força de trabalho está realmente se transformando. 

Os líderes querem ter visibilidade sobre: 

• O status das habilidades
• O ganho de proficiência
• A adoção de novos comportamentos
• As lacunas de habilidades das equipes

Os painéis de habilidades passarão a ser uma peça-chave para o monitoramento do progresso e para provar que a transformação está mesmo acontecendo na empresa.

6. As equipes de aprendizagem passarão a ser agentes multifuncionais.

O setor de aprendizagem não pode mais operar isoladamente. É preciso repensá-lo como um elemento de apoio aos objetivos da empresa sob a ótica da vastidão de expertises necessárias em toda a organização. 

Esse novo modelo de funcionamento abrangerá consultoria de desempenho, orquestração de IA e parcerias com profissionais de dados. Equipes mais enxutas funcionarão de forma estratégica, integradas a iniciativas de toda a empresa, a fim de acelerar a execução e o impacto de iniciativas críticas para os negócios. 

7. A reflexão passará a ser um ritual regular de desenvolvimento.

A reflexão sempre foi uma parte importante das metodologias de aprendizagem. Inclusive, estudos mostram que a reflexão pode ajudar na retenção do conhecimento e na potencialização de resultados. Mesmo assim, não é tão fácil colocá-la em prática. 

Com todas essas mudanças que a IA vem promovendo, surgiram interações periódicas e produtivas que podem ajudar a resumir e sedimentar o desenvolvimento de novas habilidades ou a assimilação de novas informações. Os aprendizes podem resumir o que aprenderam, praticar interações ou se preparar para situações reais, e as equipes podem conversar sobre as lições aprendidas com mais frequência.

Tudo isso gera mais preparo, mais clareza e mais autoconfiança para os colaboradores.

A aprendizagem está mudando, mas ainda é crucial para o sucesso.

A IA está acelerando tudo, mas é a capacitação que determinará quem dará conta de acompanhar esse ritmo frenético.

As organizações que deslancharão em 2026 não serão aquelas que tiverem mais ferramentas. O avanço virá para as empresas que desenvolverem uma força de trabalho capaz de se adaptar, crescer e atuar em um ambiente onde a constância das mudanças é a palavra de ordem. Por isso, é importante acompanhar as tendências de aprendizagem e desenvolvimento que têm mais chances de acelerar a transformação da força de trabalho.

Afinal, a área de aprendizagem deixou de ser um braço do departamento de T&D ou de RH. Ela agora é o sistema operacional da transformação da sua empresa.

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O desafio não é a disponibilidade, mas o desperdício de conteúdos.

Em média, as organizações gastam US$ 1.580 por colaborador por ano com iniciativas de T&D e, com base nos cálculos da equipe Degreed Value Engineering, cerca de 80% desse investimento é destinado apenas à aquisição de conteúdos. Com isso, grande parte desse gasto pode abranger recursos subutilizados, duplicados ou difíceis de encontrar. 

And if you can uncover the saving opportunities, you can ensure your L&D budget is spent only on the highest impact efforts and initiatives.

Para enxergar essas oportunidades, tente adotar o ponto de vista do CFO da sua empresa.

O setor de aprendizagem e desenvolvimento é uma iniciativa de negócios que requer investimentos e, como tal, é fundamental aferir com clareza o retorno sobre o investimento (ROI). Para CFOs, o objetivo é otimizar o lado do investimento dessa equação ao mesmo tempo que os resultados de aprendizagem e desenvolvimento de talentos são mantidos ou aprimorados. 

O que os CFOs querem de verdade: a equação do ROI

Quando uma equipe de T&D for abordar o CFO para falar sobre gastos com conteúdos educativos e possíveis economias, Sandeep Beotra, CFO da Degreed, recomenda apresentar um cálculo de ROI sucinto, claro e atualizado. 

Para um líder de finanças, a equação básica é sempre assim: ROI, ou Retorno / Investimento. Há formas mais complexas de fazer esse cálculo, por exemplo: ganho do investimento – custo do investimento / custo do investimento x 100. Mas, no fim das contas, Beotra aponta que o importante é se concentrar em duas variáveis principais: custo e uso.

“Não vale nem um pouco a pena pagar por algo que, no fim das contas, é pouco utilizado.” – Sandeep Beotra, CFO da Degreed

O objetivo é otimizar o investimento (o denominador) enquanto se minimiza, ou até se melhora, os padrões de consumo dos colaboradores (o numerador).

No entanto, nem sempre pouco uso significa um corte imediato de custos. Por exemplo, Beotra sugere que, embora costumem ter uma taxa de uso baixa, conteúdos de compliance ou conteúdos estratégicos premium têm um retorno alto e até crítico para os negócios. De maneira geral, é importante traçar uma estratégia abrangente que relacione custo e utilização, a fim de comprovar o que é necessário para o sucesso da empresa.

3 grandes desperdícios de conteúdos e como solucioná-los

O orçamento para conteúdos é desperdiçado em três áreas específicas mensuráveis que sua equipe pode começar a tratar hoje mesmo:

1. Redundância de fornecedores

Com diversos fornecedores de conteúdos na ativa, sua empresa provavelmente tem mais de um oferecendo conteúdos muito semelhantes para as mesmas habilidades. Por isso, a redundância de fornecedores é comum, especialmente em grandes organizações.

• O problema: sua empresa está pagando mais de uma vez pelos mesmos conteúdos de desenvolvimento de habilidades. 
• A solução: identifique e consolide. Desative ou reduza os contratos no momento da renovação. Mais do que cortar custos de contratos, a consolidação reduz custos gerais indiretos associados a compras, TI e gestão legal para cada fornecedor.

2. O custo oculto da curadoria de manutenção

Se os conteúdos estiverem espalhados entre vários fornecedores, provavelmente alguém da equipe está dedicando tempo para fazer a curadoria, marcação e manutenção desses catálogos separados, criando uma “taxa de manutenção”.

• O problema: colaboradores capacitados estão perdendo tempo com tarefas repetitivas e de baixo valor que minam a produtividade.
• A solução: centralize e automatize a curadoria. A centralização de conteúdos em uma única plataforma que segue a mesma governança, regras de marcação e períodos de atualização praticamente acaba com o trabalho de manutenção. Com isso, sua equipe tem mais tempo para dedicar a tarefas mais estratégicas e que geram valor de verdade.

3. Gastos altos para pouco uso

Muitas organizações ainda estão adquirindo licenças de conteúdo com base na quantidade de usuários, e não no uso comprovado. Isso cria o chamado “shelfware”, ou seja, há a aquisição de softwares e licenças que não são utilizados, muitas vezes por incluírem funcionalidades técnicas além do que a operação da empresa necessita. Nesse caso, os contratos são renovados ano a ano, mesmo quando não há uma ativação real dos serviços contratados.

• O problema: sua empresa tem licenças de conteúdos que não estão sendo utilizadas e, mesmo assim, vocês ainda pagam por elas.
• A solução: ajuste o volume dos seus contratos. Analise os dados de uso para determinar a necessidade real e tenha programas de engajamento de aprendizes em curso. Depois, em vez de cortar totalmente o acesso, use conteúdos de alta qualidade já existentes para atender à necessidade do público-alvo e, ao mesmo tempo, reduzir os custos de licenciamento. 

Como mensurar o ROI da aprendizagem e capitalizar a economia com a biblioteca de conteúdos

Olhar para os conteúdos educativos do ponto de vista de um CFO pode ajudar você a adotar uma postura de negócios em relação ao desenvolvimento de habilidades que vai chamar a atenção e provocar reações positivas da equipe executiva. Se uma parcela considerável do seu orçamento de T&D tiver como destino fornecedores de conteúdos (como geralmente é o caso), há grandes chances de vocês encontrarem oportunidades de economia sem sacrificar a eficácia. 

Ao liberar fundos, sua equipe consegue demonstrar as economias e a eficiência que a liderança busca. Permite-se também que a equipe de T&D dedique tempo a tarefas que geram mais valor e invista em abordagens de aprendizagem mais dinâmicas e inovadoras. Com menos ruído, os colaboradores encontram os conteúdos certos com mais facilidade, aumentando o engajamento e aproveitando ao máximo cada minuto dedicado à aprendizagem. 

Quer acabar com o desperdício de conteúdos e conquistar um retorno expressivo sobre os investimentos em aprendizagem? Agende uma sessão gratuita de consultoria especializada com nossa equipe de Serviços Profissionais e converse sobre seus desafios relacionados a conteúdos, descubra onde é possível economizar quando houver redundâncias e saiba como trilhas personalizadas e com curadoria feita por IA podem simplificar a biblioteca da sua empresa.

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O que é a aprendizagem adaptativa?

A aprendizagem adaptativa se ajusta automaticamente às necessidades do aprendiz com base em suas habilidades, função, objetivos e níveis de proficiência. Além de ser altamente personalizada, responsiva e interativa, ela é contextualizada, dinâmica e, principalmente, prática, evitando que o aprendiz fique garimpando conteúdos, perca tempo com materiais inadequados para seu nível de experiência ou fique aguardando feedback. Assim, cada momento de desenvolvimento é verdadeiramente proveitoso. 

A personalização é alimentada e aplicada pelos dados e análises de grande valor provenientes do processo de aprendizagem. A aprendizagem adaptativa gera mais do que dados de conclusão de conteúdos, pois há uma mensuração real dos conhecimentos adquiridos e das habilidades desenvolvidas. 

Como a aprendizagem adaptativa acontece na prática?

A aprendizagem adaptativa atende a uma demanda antiga da área de T&D: a possibilidade de aprender no dia a dia de trabalho. Por exemplo, já há recursos de IA que geram testes precisos sobre qualquer assunto em larga escala, facilitando a averiguação da retenção de conhecimentos. Os diálogos com a IA se adaptam em tempo real, permitindo que os colaboradores pratiquem a aplicação de soft skills desafiadoras ou apresentações sobre assuntos complexos. Com a aprendizagem adaptativa, é possível oferecer trilhas personalizadas específicas para cada função ― e com feedback instantâneo ―, facilitando a identificação de referenciais de desempenho e outras aplicações. 

Com tamanha flexibilidade e personalização, a aprendizagem e o trabalho podem andar lado a lado, potencializando a eficácia desses dois elementos cruciais para qualquer empresa. Confira alguns cenários em que isso pode acontecer:

Exemplo: sua equipe precisa dominar rapidamente as regulamentações complexas de um novo mercado. Em vez de aplicar um treinamento único e estático, use testes gerados por IA para avaliar a compreensão dos colaboradores.

A mera marcação de um curso como concluído não quer dizer que a equipe está preparada para aplicar aqueles conhecimentos na vida real. Qualquer lacuna de habilidade ou de conhecimento pode causar um abalo direto nos resultados e no desempenho da empresa. Por isso, é fundamental entender o que os colaboradores realmente sabem. Após identificar as lacunas de cada colaborador, sua equipe poderá selecionar os conteúdos certos para saná-las no nível individual, em vez de oferecer mais uma sessão de treinamento padronizada que não garante o alinhamento de todos.

Exemplo: sua empresa está prestes a lançar um produto importante, e a equipe de vendas precisa apresentar um pitch novo. Ofereça um coach por IA, uma ferramenta que está sempre disponível e apresenta feedback em tempo real.

Com essa possibilidade, os representantes de vendas podem ensaiar o pitch em segurança, repetindo quantas vezes quiserem para aplicar os feedbacks recebidos e aprimorar a apresentação antes de se reunirem com possíveis clientes. À medida que estudam e ensaiam, os representantes se dedicam ao desenvolvimento prático de habilidades, trazendo benefícios reais para os negócios.

Exemplo: o lançamento de uma ferramenta de IA tem aplicação direta nas operações da equipe de produto da sua empresa, que precisa desenvolver uma habilidade que está despontando no setor de vocês. Para agilizar esse processo de capacitação, vale a pena utilizar trilhas montadas com curadoria de IA e validação de especialistas.

Como as habilidades necessárias estão em constante evolução, agora é possível gerar trilhas de conteúdos seguindo o mesmo ritmo, de modo que os colaboradores possam absorver conteúdos relevantes em menos tempo. A Degreed Open Library, por exemplo, oferece trilhas sobre as habilidades mais desejadas do mercado, e todas elas são atualizadas automaticamente duas vezes ao ano, garantindo que os conteúdos se mantenham relevantes e precisos.

As possibilidades de aplicação da aprendizagem adaptativa só se multiplicam, já que o dia a dia requer modalidades de aprendizagem mais interativas, dinâmicas e diversas para acompanhar as habilidades de que os colaboradores precisam.

Como sua empresa pode colocar a aprendizagem adaptativa em prática?

Contexto é tudo. A IA abriu as portas para as experiências de aprendizagem adaptativa, no entanto, é preciso alimentá-la com o contexto certo para que tudo dê certo. Se não for assim, as informações que ela apresentará terão o mesmo grau irrelevante de personalização genérica de um LLM ou assistente de IA de uso geral. 

Para garantir que a IA atenda às necessidades de aprendizagem e upskilling da sua empresa, ela precisa estar contextualizada em termos de:

• Ciência da aprendizagem
• Dados verificáveis de habilidades
• Integração com sistemas
• Contexto organizacional alinhado a objetivos estratégicos

Com base nesses pilares, a IA estará pronta para se adaptar bem às necessidades de cada colaborador. 

Como será o futuro da aprendizagem adaptativa?

A tecnologia evolui dia após dia. Não sabemos como estará esse cenário daqui a dois anos, mas eu asseguro que a aprendizagem no ambiente de trabalho terá muito menos treinamentos estáticos e muito mais coaching individual com especialistas de confiança. Os aprendizes estarão muito mais ligados a conteúdos que desenvolvem ativamente seus conhecimentos e conjuntos de habilidades, colocando-os em prática em cenários de baixo risco.

A área de T&D está em evolução: em vez de apenas oferecer conteúdos para respaldar objetivos de negócios, agora é preciso proporcionar experiências de aprendizagem nativas de IA que impulsionam a concretização desses objetivos. 

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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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A primeira foi a imprensa, que codificou e disseminou o conhecimento a uma escala até então inédita.

A segunda foi a industrialização do sistema escolar, um processo criado para preparar gerações inteiras para trabalhar em fábricas e escritórios.

A terceira foi a internet, que possibilitou que bilhões de pessoas tivessem acesso ao conhecimento e levou a aprendizagem para fora da sala de aula tradicional. Afinal, com a internet é possível aprender na empresa, em casa, em qualquer lugar e a qualquer momento da vida.

Agora, estamos vivenciando a quarta revolução: a ascensão da IA.

Eficiência não é tudo

A IA já faz parte do nosso dia a dia de trabalho, em reuniões, documentos e sistemas. No entanto, isso não quer dizer que as pessoas estejam de fato aprendendo. Até aqui, a IA as deixou mais eficientes, mas não necessariamente mais capacitadas. Por enquanto.

E isso é um problema, pois grande parte das organizações está usando a IA para uma finalidade: ganhar eficiência. Embora isso seja incrível, é bom lembrar que velocidade não equivale a habilidade.

A infraestrutura ainda importa

Já vimos este filme: o YouTube chegou e revolucionou a distribuição de conteúdos ao disponibilizar uma quantidade absurda de conteúdos educativos que podem ser acessados em qualquer lugar do mundo.

Contudo, a plataforma não resolveu a aprendizagem corporativa, não criou mais competência nem atendeu às necessidades das organizações de gerenciar o que os colaboradores aprendem.

Sabe por quê? Porque a infraestrutura ainda importa. Nós precisamos de sistemas, contextos, feedbacks e resultados. 

Essa mesma lógica se aplica à IA. A implantação de um chatbot no portal da empresa não é uma estratégia de aprendizagem, assim como ter um CoPilot que resume reuniões e políticas de RH não desenvolve conhecimentos sobre os assuntos abordados. Afinal, respostas não desenvolvem habilidades.

O diferencial de um sistema sério de aprendizagem com IA não é o modelo, mas sim a infraestrutura que o respalda, que são os elementos que servem de base para a IA, tais como:

• A ciência da aprendizagem;
• Dados verificáveis de habilidades;
• Integração com sistemas;
• Contexto organizacional alinhado a objetivos estratégicos.

Sem esses recursos, as ferramentas de IA da sua empresa não estão otimizadas para a aprendizagem. Essa estrutura faz toda a diferença, pois é ela que determinará o impacto que a aprendizagem terá nesta nova era.

O desafio de aprimorar e acelerar o upskilling em ambientes de trabalho

Segundo o Fórum Econômico Mundial e a Accenture, 60% da força de trabalho mundial precisará aprimorar habilidades nos próximos cinco anos. Trata-se de um aumento de 10 pontos percentuais desde 2020. E apenas cerca de 40% dos líderes de alto escalão se consideram preparados, uma redução de 10 pontos percentuais desde 2020. 

Nós já sabíamos dessa lacuna de habilidades cinco anos atrás, e os líderes se sentem ainda menos preparados hoje. Em outras palavras, mais pessoas precisam desenvolver mais habilidades em menos tempo, aliás, no menor tempo já visto até hoje. 

O conceito de “aprendizagem just-in-time” foi cunhado na terceira revolução da aprendizagem ― a da internet ―, com o principal objetivo de dar às pessoas acesso a conteúdos no momento exato em que elas precisam deles. Mas agora o trabalho está em franca mudança: as tarefas estão sendo automatizadas, há mais fluidez entre as funções e o conhecimento está mais em conta, diferentemente do pensamento crítico, da adaptabilidade e da criatividade, que ganharam mais valor.

Precisamos de um novo modelo de aprendizagem capaz de acompanhar o ritmo das mudanças e a realidade atual do mundo com IA. Para isso, vislumbro um futuro mais ou menos assim:

• A aprendizagem adaptativa identifica o que a pessoa já sabe e foca apenas nas habilidades específicas que ela precisa desenvolver.
• Por atuar em tempo real, a inteligência de habilidades possibilita que a empresa sane lacunas antes mesmo que elas atrapalhem as operações. 
• A IA ajuda os colaboradores a trabalhar com mais qualidade e perspicácia, indo além da agilidade.

E quando esse futuro vai se materializar? Bom, ele já chegou.

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Eu sou da chamada geração Millennial e não tinha décadas de experiência em liderança quando assumi meu primeiro cargo de gestão. Por outro lado, eu tinha curiosidade e disposição para testar ferramentas novas. Experimentei plataformas que me ajudaram a agilizar o processo de integração de novos colaboradores, a entender os pontos fortes da minha equipe e a fazer os projetos avançarem. Mais do que conveniente, essa abertura para a tecnologia se tornou uma forma de sanar lacunas e ter autoconfiança para liderar.

Outro dia me peguei pensando: será que a flexibilidade dos millennials é o segredo para vencer o abismo existente entre os modos tradicionais de trabalho e as novas táticas que priorizam as tecnologias? Somos nativos digitais e crescemos usando a tecnologia com o pé nas costas. Fomos os primeiros usuários do Slack e do Zoom no ambiente de trabalho. E, sim, ensinamos todo mundo — provavelmente mais de uma vez — a exportar um documento como PDF. Agora, estamos prontos para fomentar a aprendizagem com recursos de IA. 

Eis aqui a minha proposta para líderes de T&D: usem os millennials como facilitadores da transformação com IA. A partir do momento em que líderes de T&D firmarem parcerias conosco, millennials, a adoção tenderá a ser um processo menos pedregoso. Vai ser contagiante! Nós sabemos fazer a moda pegar. Por isso, esta parte do nosso curso ensina a contar com seus gestores millennials para personalizar a aprendizagem de um jeito inédito.

Aula 1: a adoção começa pelas pessoas, não pelas plataformas

A aprendizagem corporativa sempre correu atrás da personalização, que, por anos, se resumiu a recomendar uma lista de cursos com base no departamento do colaborador. Hoje, a IA virou o jogo. As plataformas são capazes de identificar as habilidades que o colaborador tem, mapeá-las conforme os objetivos profissionais para, então, ajustar trilhas que acompanham o desenvolvimento de cada um.

Contudo, eu aprendi algo como líder: a tecnologia não gera mudanças por vontade própria. As pessoas, sim. Minhas equipes jamais ficaram empolgadas com “um sistema novo” só porque o RH o implantou. As pessoas começavam a usar as novidades depois que me viam usando, compartilhando resultados e mostrando como o trabalho delas ficaria mais fácil.

Gestores millennials estão em uma posição privilegiadíssima para fomentar esse tipo de adoção. Afinal, nós:

• Formamos a maior parcela da força de trabalho, muitas vezes em funções de liderança
• Nos sentimos mais confortáveis em experimentar ferramentas de IA do que outras gerações
• Valorizamos o crescimento e o equilíbrio entre vida pessoal e vida profissional, além de termos vontade de criar oportunidades profissionais para os integrantes de nossas equipes

Ao utilizarem IA na aprendizagem, os gestores mostram para os colaboradores que se trata de algo normal.

Lesson 2: AI Removes Barriers and Elevates Coaching for Personalized Training

Eu percebi algo interessante no primeiro projeto-piloto que lancei com uma ferramenta de aprendizagem com IA: minha equipe deixou de desperdiçar horas pesquisando materiais. A plataforma oferecia de forma explícita exatamente o que cada um precisava, no momento certo.

Assim é a IA na aprendizagem:

• Integração que faz sentido: já no primeiro dia, os novos colaboradores têm acesso a trilhas montadas para as funções que desempenharão.
• Lacunas de habilidades solucionadas em tempo real: o upskilling pode acontecer diante de uma mudança legal ou quando um sistema novo entra no ar.
• Crescimento personalizado: os colaboradores percebem que a aprendizagem está atrelada a seus planos de carreira pessoais, indo além de cursos genéricos só para atender ao compliance.
• A retenção acontece porque há relevância: os colaboradores escolhem permanecer na empresa quando percebem que a gestão investe no futuro deles.

Como gestora, vejo o Degreed Maestro como algo revolucionário. Essa nossa IA desenvolvida especialmente para a aprendizagem me ajudou a me tornar uma coach melhor. Em vez de tentar adivinhar quais eram as necessidades da minha equipe, passei a ter insights sobre as habilidades e os avanços de cada um. Com isso, minhas reuniões individuais ganharam mais expressividade, e nosso trabalhou passou a ser mais produtivo.

Aula 3: os gestores multiplicam o impacto da AI

Na minha experiência, percebo uma diferença clara:

• Sem a condução da gestão, a IA parece ser só mais uma iniciativa de RH. A adoção é lenta, e os colaboradores assumem uma postura de ceticismo.
• Com a condução da gestão, a IA é vista como uma vantagem para a equipe. Os colaboradores percebem benefícios reais no dia a dia de trabalho.

Quando contei para minha equipe que a IA me ajudou a fazer uma pesquisa de inteligência competitiva na metade do tempo que costumava levar, todo mundo passou a usá-la também. Eu não “vendi” a tecnologia para os colaboradores, mas mostrei o que ela era capaz de fazer.

Isso explica por que gestores millennials são multiplicadores. Nossa disposição para experimentar novidades e compartilhar resultados confere credibilidade ao uso da IA na aprendizagem para todas as gerações que estão sob a nossa liderança.

Aula 4: líderes de T&D podem recorrer a gestores millennials desde já

Como contar com gestores millennials para acelerar a adoção da aprendizagem com IA?

1. Comece dando pequenos passos: convide um grupo de gestores millennials para participarem de um projeto-piloto de trilhas com curadoria feita por IA em áreas como liderança ou habilidades digitais. [Degreed Open Library]
2. Disponibilize uma plataforma: estimule-os a compartilhar resultados positivos e situações com os colegas. Um breve estudo de caso ou uma história de sucesso da equipe inspiram confiança. 
3. Contextualize: não entregue roteiros de mão beijada. Em vez disso, mostre como a IA conecta desenvolvimento de habilidades, retenção ou produtividade. Pode deixar que os millennials darão conta de traduzir essa mensagem para as equipes que lideram.
4. Reconheça vitórias: destaque gestores millennials que promoveram a adoção de ferramentas nos meios de comunicação internos da empresa. Essa visibilidade os deixará motivados e validará o esforço que dedicaram à iniciativa.

Tarefa: identifique cinco gestores em funções muito suscetíveis a mudanças. Inclua-os em um projeto-piloto de aprendizagem com IA. Peça que eles apresentem resultados como aceleração do processo de integração de novos colaboradores ou aumento do engajamento da equipe na próxima reunião de liderança.

A IA possibilita que aprendizagem seja personalizada em larga escala. Contudo, a adoção depende das pessoas, não de plataformas. Como gestora millennial, vejo como as equipes têm reagido rapidamente quando percebem que a tecnologia facilita o trabalho e abre as portas para um futuro promissor.

É por isso que as empresas não podem subestimar essa geração. Mais do que confortáveis com a IA, temos segurança para utilizá-la. Quando as organizações deixarem que os gestores millennials sejam os condutores dessa gigantesca transformação, a IA na aprendizagem não será meramente implementada, mas sim integrada por completo às operações.

Quando os millennials tiverem autonomia para ditar o ritmo da transformação, mais do que acompanhar as mudanças, as organizações ditarão o ritmo dessas mudanças.

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Este curso não é de Fundamentos de Economia ou História Ocidental, mas sim de Fundamentos da Aprendizagem. Veremos as grandes mudanças que a aprendizagem corporativa sofreu nos últimos dez anos e por que os requisitos dessa área do conhecimento estão completamente diferentes.

A aprendizagem corporativa mudou mais nesses últimos dez anos do que ao longo de todas as décadas anteriores. E o ritmo dessas mudanças acelera a cada dia. Há poucos meses, as “personalizações” no campo da aprendizagem se limitavam a recomendações superficiais apresentadas por um algoritmo que sugere cursos com base no departamento ou função do colaborador. São úteis, mas quase sempre genéricas.

Com o advento da IA, a personalização está finalmente cumprindo o que promete. Plataformas modernas conseguem compreender quais são as habilidades e objetivos profissionais de cada colaborador, podendo até captar como eles gostam de aprender. A partir daí, elas fazem adaptações em tempo real conforme essas necessidades mudam. Não se trata mais de ligar pessoas a conteúdos, mas sim de montar jornadas de aprendizagem verdadeiramente individualizadas e adaptativas, capazes de evoluir com elas. 

Atenção, nosso curso já começou! Preste atenção à primeira aula.

Aula 1: a personalização com IA é mais efficiente

A mudança não é meramente teórica, pois a transformação já está acontecendo mundo afora. Empresas que usam plataformas de aprendizagem com recursos de IA relatam um salto de 57% na eficiência de treinamentos, com colaboradores concluindo cursos em menos tempo, retendo mais conhecimentos e aplicando-os com mais efetividade em suas funções.

A aprendizagem personalizada acelera a transformação com IA e o cumprimento de requisitos de compliance, estimula mudanças comportamentais e prepara líderes em tempo recorde. Por falar nisso, ela é um divisor de águas para a liderança, deixando de ser um elemento “supérfluo” para ser catalisadora de desempenho, agilidade e retenção diante do paradigma da IA. 

Aula 2: a personalização não é mais como você a conhecia

Veja como a IA redefine a aprendizagem personalizada em comparação às metodologias tradicionais:

A IA já está entremeada em praticamente todas as funções de negócios — segundo a McKinsey, 78% das empresas relatam o uso de IA em alguma parte de suas operações, portanto, a área de T&D não deveria ser uma exceção.

Aula 3: é possível integrar a IA em diversas partes da estratégia de aprendizagem

Para esta aula, contamos com a participação especial de Stephen Elrod, vice-presidente sênior de oferta global de serviços da Degreed e especialista em estratégia de aprendizagem. Segundo Stephen, é preciso parar de perguntar se a IA deve ser adotada na aprendizagem. A pergunta agora deve ser como se faz isso. Elencamos alguns passos práticos para sua empresa começar a agir desde já:

1. Avalie seu ecossistema de aprendizagem: invista em plataformas que vão além da entrega de conteúdos. Busque sistemas que se adaptem a necessidades individuais e desenvolvam capacidades, sem simplesmente compartilhar informações.
2. Faça pilotos de trilhas com IA: comece uma área de habilidades (por exemplo, compliance, liderança ou habilidades digitais) e teste com um grupo pequeno.
3. Integre a aprendizagem aos fluxos de trabalho: ofereça recursos de microaprendizagem onde as pessoas já trabalham.
4. Amplie o letramento em IA: ofereça workshops breves para ajudar os colaboradores a entender como usar a IA no contexto da aprendizagem.
5. Crie um ambiente de confiança: estabeleça políticas claras de dados e ética para que os colaboradores saibam como as informações deles estão sendo utilizadas.
6. Conquiste o apoio da equipe executiva: para isso, compartilhe com a alta liderança um caso de negócios interessante (por exemplo, melhoria da retenção ou redução dos custos de treinamentos). 

Aula 4: a IA pode ser o novo coach 24h da força de trabalho

A IA não substituirá a aprendizagem humana, mas pode aprimorá-la, por exemplo, ao disponibilizar a cada colaborador o equivalente a um coach pessoal, trazendo à tona oportunidades pontuais, relevantes e práticas. Com essa tecnologia, as organizações têm mais facilidade para turbinar o grau de personalização para toda a força de trabalho.

Conclusão: com a IA, a aprendizagem personalizada está deixando de ser um sonho para se tornar realidade. Mais do que acompanharem as mudanças, empresas que integrarem a IA em suas operações estarão na vanguarda do mercado.

Dever de casa para líderes de T&D

Uma boa aula sempre propõe uma boa reflexão, certo?

1. Escolha uma área de habilidades de alta prioridade para sua organização (por exemplo, liderança, compliance ou habilidades digitais).
2. Mapeie como estão sendo os treinamentos dos colaboradores nessas áreas (por exemplo, quais ferramentas, conteúdos e metodologias são utilizados).
3. Identifique pelo menos duas lacunas que, se solucionadas com personalização, poderiam melhorar os resultados (por exemplo, adaptação conforme a função, feedback em tempo real ou integração aos fluxos de trabalho).
4. Em uma página, elabore um plano de como a IA poderia sanar essas lacunas.

Apresente esse plano na próxima reunião com sua equipe e compartilhe uma ideia que poderia se transformar em um piloto a ser aplicado nos próximos 90 dias.

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A IA veio com tudo: não como uma ferramenta interna, mas como uma assistente de linha de frente que está redefinindo nosso jeito de trabalhar, pensar e criar. Os ciclos de negócios estão cada vez mais acelerados. O trabalho intelectual está evoluindo. Tudo isso suscita uma grande questão para as lideranças atuais: será que a força de trabalho está preparada?

A cartilha tradicional de treinamentos estáticos, programas padronizados e aprendizagem desconexa não dá conta de acompanhar essa revolução. Para se manterem competitivas, as organizações precisam ir além da mera oferta de conteúdos para adotar o desenvolvimento de habilidades estratégicas em larga escala.

“Quando as pessoas puderem conversar com a IA, quando a interface passar a ser a linguagem, é sinal de que algo fundamental mudou”, disse no LENS 2025 Siya Raj Purohit, líder de go-to-market de educação da OpenAI. A comunicação com a IA na linguagem que usamos no dia a dia permite que toda a força de trabalho tenha acesso a essa tecnologia.

Essa mudança escancarou caminhos de aprendizagem inteiramente novos, nos quais as pessoas e a IA cocriam valor em tempo real. Agora, o desafio vai além da tecnologia e exige novas capacidades dos talentos.

A mudança já começou

Não estamos prestes a viver revolução da IA, pois esse processo já está acontecendo. À medida que a linguagem se torna a interface, a IA passa a ser mais do que uma ferramenta e vira uma parceira que potencializa o raciocínio, a criatividade e o processo decisório dos seres humanos. “Mais do que uma mera ferramenta, a IA é uma parceira intelectual capaz de auxiliar colaboradores em todos os níveis”, afirma Purohit.

Dados mostram que essa transformação já está provocando impactos no mundo real. Segundo um relatório publicado pelo Fundo Monetário Internacional (FMI), 60% dos postos de trabalho sofrerão mudanças em decorrência da IA. E até 2030, de 50% a 67% dos trabalhadores precisarão passar por processos de reskilling, dependendo da área de atuação.

Vale observar, no entanto, que há um descompasso entre toda essa expectativa e o nível de preparo. Nosso relatório Como a força de trabalho aprende IA generativa em 2025 mostra que 48% dos profissionais preveem que suas responsabilidades sofrerão mudanças devido à IA generativa, mas apenas 22% se sentem muito autoconfiantes ao usá-la.

Esses poucos autoconfiantes não estão de braços cruzados: eles estão automatizando tarefas, gerando insights e tomando decisões melhores hoje.

Então, embora a IA possa ser revolucionária, o desafio e a oportunidade estão mesmo no lado humano da equação. O problema agora não é tecnológico, mas de capacitação.

Da disrupção à oportunidade

Apesar da magnitude das mudanças provocadas pela IA, em vez de se prepararem para sofrer um grande impacto, organizações visionárias estão deixando de lado uma postura reacionária para assumirem a vanguarda da transformação.

Purohit destaca quatro estágios da transformação da IA:

1. Letramento em IA: nesta fase, incentiva-se o uso diário para que os colaboradores assimilem conhecimentos básicos. Deve haver ganhos de eficiência, qualidade do trabalho, criatividade e inovação.
2. Fluxos de trabalho personalizados: as equipes passam a ter acesso à IA conforme as funções que desempenham e solucionam problemas coletivos. O foco está nas automações, capacidade de escalar soluções e colaboração.
3. Operações potencializadas pela IA: criam-se processos reprodutíveis em toda a organização para estimular a produtividade. Há ganhos de eficiência operacional e redução de custos.
4. Oferta de soluções com a IA já integrada: a inovação com a IA está no cerne da empresa, que já oferece produtos e serviços com IA. Os produtos ganham valor agregado, e o engajamento dos clientes ganha força.

“Cada uma dessas etapas potencializa e mantém o impacto”, pontua Purohit. “E como líder de aprendizagem, acho que todos aqui temos as melhores condições de assumirmos as rédeas dessa transformação”.

A nova cartilha da aprendizagem: do letramento à inovação

“As mudanças não se resumem à evolução dos modelos. Elas agora englobam as possibilidades de uso… para explorar ideias, desenvolver habilidades e turbinar a criatividade”, explica Purohit. Contudo, para capacitar a força de trabalho para usar a IA, é preciso ir além das ferramentas. Sua empresa precisa de um parceiro de aprendizagem que também use essa nova tecnologia. O Degreed Maestro ajuda a transformar expectativas em resultados reais, proporcionando domínio da IA nas operações cotidianas, aprendizagem personalizada em larga escala, aprendizagem alinhada aos objetivos de negócios, além da preparação da força de trabalho para promover inovações.

1. Letramento em IA com aprendizagem no dia a dia potencializada pela própria IA

Os colaboradores trabalham melhor se souberem usar a IA. Para estimular a fluência em IA, é importante incluir a IA no desenvolvimento cotidiano. O Degreed Maestro facilita esse processo com:

• Trilhas personalizadas, formadas por conteúdos selecionados e adaptadas a funções e objetivos específicos;
• Coaching por IA no fluxo de trabalho.

2. Fluxos personalizados com IA criam experiências adaptativas de aprendizagem corporativa em larga escala

Quando todos os colaboradores já estiverem acostumados a usar a IA no dia a dia, o Degreed Maestro poderá preparar equipes inteiras com uma IA adaptada às funções e necessidades de habilidades dessas pessoas com:

• Simulações que ajudam equipes de vendas e de outras áreas a praticarem interações relevantes às suas funções;
• Coaching em larga escala para todos os líderes, não apenas para o alto escalão.

3. Operações com IA promovem uma gestão de habilidades mais inteligente

Para estender a transformação a toda a força de trabalho, sua empresa precisa ir além dos conteúdos e adotar processos mais inteligentes. O Degreed Maestro transforma o T&D em uma engrenagem estratégica que promove o desempenho, a agilidade e o crescimento ao viabilizar:

• Skill reviews que substituem as demoradas avaliações conduzidas por gestores por processos avaliativos guiados por IA;
• Insights baseados em dados que conectam a aprendizagem a ganhos de habilidades e desempenho.

4. Uma força de trabalho mais inteligente inova criando soluções com IA

A IA pode trazer diversos benefícios para sua organização, mas é preciso inseri-la nos produtos e serviços de vocês para aproveitá-los na íntegra. O Degreed Maestro pode preparar todos os colaboradores para que vocês estejam na vanguarda dessas mudanças ao:

• Alinhar a aprendizagem com suas estratégias de negócios e de gestão de talentos;
• Acelerar a capacitação de novas funções e estruturas por meio de jornadas adaptativas de aprendizagem.

Chegou a hora de assumir a liderança

“Cabe a nós, líderes de aprendizagem, garantir que nossas empresas estejam preparadas”, alerta Purohit. “Não me refiro apenas às ferramentas, mas a preparar um ambiente onde as pessoas possam crescer, experimentar e, se tudo correr bem, trabalhar da melhor forma possível”, finaliza.

A era da IA requer mais do que a transformação digital. Precisamos promover uma transformação da aprendizagem corporativa, pondo as pessoas no centro de tudo e as empoderando para que se adaptem, cresçam e atuem como líderes.

Passe a ver a aprendizagem não mais como uma função auxiliar, mas como uma catalisadora estratégica da resiliência e da inovação da força de trabalho. Saiba mais sobre como a IA está revolucionando a aprendizagem em nosso relatório Como a força de trabalho aprende GenAI.

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