O novo paradigma da educação em IA: como os líderes empresariais podem transformar a aprendizagem da força de trabalho

A maior barreira para a adoção da IA ​​não é a tecnologia, mas a educação. Enquanto as organizações se esforçam para implementar os mais recentes modelos de linguagem ampla (LLMs) e ferramentas de IA generativas, uma lacuna profunda está surgindo entre nossas capacidades tecnológicas e a capacidade de nossa força de trabalho de aproveitá-las efetivamente. Não se trata apenas de treinamento técnico; trata-se de reimaginar o aprendizado na era da IA. As organizações que prosperarão não são necessariamente aquelas com a IA mais avançada, mas aquelas que transformam a educação da força de trabalho, criando culturas onde o aprendizado contínuo, a colaboração interdisciplinar, a diversidade e a segurança psicológica se tornam vantagens competitivas.

A adoção da IA ​​acelerou drasticamente—Relatório sobre o estado da IA ​​de 2024 da McKinsey descobriram que 72% das organizações agora usam IA, um aumento de 50% em relação aos anos anteriores, com o uso de IA generativa quase dobrando em apenas dez meses, como visto na Figura 1.

Enquanto isso, o Relatórios do Fórum Econômico Mundial que 44% das habilidades dos trabalhadores serão interrompidas nos próximos cinco anos, mas apenas 50% têm treinamento adequado. Essa lacuna ameaça limitar o potencial da IA ​​generativa, com LinkedInPesquisa da confirma que organizações que priorizam o desenvolvimento de carreira têm 42% mais chances de liderar na adoção de IA.

Figura 1: Aumento da adoção de IA em todo o mundo

Fonte: Relatório sobre o estado da IA ​​de 2024 da McKinsey

Minha análise de tudo isso? As habilidades de alfabetização em IA mais críticas a serem desenvolvidas são perspicácia empresarial, pensamento crítico e habilidades de comunicação interfuncionais que permitem colaboração técnica e não técnica eficaz.

Além do treinamento técnico: alfabetização em IA como uma habilidade empresarial universal

A verdadeira alfabetização em IA abrange a capacidade de entender como os sistemas de IA tomam decisões, reconhecer suas capacidades e limitações e aplicar o pensamento crítico para avaliar os resultados gerados pela IA.

Para líderes não técnicos, isso significa desenvolver entendimento suficiente para fazer perguntas investigativas sobre investimentos em IA. Para equipes técnicas, envolve traduzir conceitos complexos para linguagem empresarial e estabelecer expertise de domínio.

Como observei durante uma recente Painel hospedado pela Anaconda: “É um desafio capacitar sua força de trabalho com novas ferramentas que têm muitas incógnitas. Ser capaz de misturar perspicácia empresarial e expertise técnica é o alvo difícil.” Essa mistura cria uma linguagem comum que faz a ponte entre a divisão técnica e empresarial.

A diversidade cognitiva amplifica esses esforços, como observado por Relatório de 2023 da McKinsey "A diversidade importa ainda mais" que descobriu que organizações com liderança diversa relatam 57% de colaboração melhor e 45% de inovação mais forte. Abraçar a diversidade cognitiva — reunir diferentes estilos de pensamento, formações educacionais e experiências de vida — é especialmente crítico para iniciativas de IA, que exigem resolução criativa de problemas e a capacidade de identificar potenciais pontos cegos ou vieses em sistemas. Quando os líderes criam ecossistemas de aprendizagem diversos onde a curiosidade é recompensada, a alfabetização em IA prosperará.

A Revolução da Aprendizagem Autodirigida: Fomentando a Curiosidade como Vantagem Competitiva

Nesta era da IA, o aprendizado autodirigido e experimental ajuda os alunos a se manterem à frente dos sistemas de conhecimento tradicionais que se tornam obsoletos mais rápido do que nunca.

Durante o painel da Anaconda, Eevamaija Virtanen, engenheiro sênior de dados e cofundador da Invinite Oy, destacou essa mudança: “A ludicidade é algo que todas as organizações devem construir em sua cultura. Dê aos funcionários o espaço para brincar com ferramentas de IA, aprender e explorar.”

Organizações com visão de futuro devem criar oportunidades estruturadas para aprendizado exploratório por meio de tempo dedicado à inovação ou “sandboxes de IA” internas, onde os funcionários podem testar ferramentas de IA com segurança e governança apropriada. Essa abordagem reconhece que a experiência prática frequentemente supera a instrução formal.

Redes de conhecimento colaborativas: reimaginando como as organizações aprendem

A complexidade das implementações de IA exige perspectivas diversas e compartilhamento de conhecimento multifuncional.

Lisa Cao, engenheira de dados e gerente de produtos da Datastrato, enfatizou isso durante nosso painel: “A documentação é o ponto ideal: criar um lugar comum onde você pode se comunicar sem ser sobrecarregado por detalhes técnicos e realmente adaptar esse conteúdo instrucional ao seu público.”

Essa mudança trata o conhecimento não como adquirido individualmente, mas como construído coletivamente. Pesquisa da Deloitte revela uma lacuna de otimismo entre a alta gerência e os trabalhadores da linha de frente em relação à implementação da IA, destacando a necessidade de comunicação aberta entre os níveis organizacionais.

Estrutura estratégica: O modelo de maturidade da educação em IA

Para ajudar as organizações a avaliar e desenvolver sua abordagem à educação em IA, proponho um Modelo de Maturidade da Educação em IA que identifica cinco dimensões principais:

1. Estrutura de Aprendizagem: Evoluindo de programas de treinamento centralizados para ecossistemas de aprendizagem contínua com múltiplas modalidades
2. Fluxo de conhecimento: Passando de expertise isolada para redes de conhecimento dinâmicas que abrangem toda a organização
3. Alfabetização em IA: Expansão de especialistas técnicos para alfabetização universal com profundidade apropriada à função
4. Segurança Psicológica: Transição de culturas avessas ao risco para ambientes que incentivam a experimentação
5. Medição de Aprendizagem: Avançando das métricas de conclusão para indicadores de impacto empresarial e inovação

As organizações podem usar essa estrutura para avaliar seu nível de maturidade atual, identificar lacunas e criar planos estratégicos para avançar suas capacidades de educação em IA. O objetivo deve ser identificar o equilíbrio certo que se alinhe com suas prioridades organizacionais e ambições de IA, não apenas se destacar em todas as categorias.

Conforme ilustrado na Figura 2, diferentes abordagens para educação em IA produzem retornos em diferentes escalas de tempo. Investimentos em segurança psicológica e redes de conhecimento colaborativo podem levar mais tempo para mostrar resultados, mas, no final das contas, geram retornos substancialmente maiores. Essa falta de retornos imediatos pode explicar por que muitas organizações lutam com iniciativas de educação em IA.

Figura 2: Cronograma do ROI da educação em IA.

Fonte: Claude, com base em dados do LinkedIn Workplace Learning Report 2025, do State of Generative AI in the Enterprise 2025 da Deloitte e do The State of AI in 2024 da McKinsey.

Transforme sua abordagem à educação em IA

Siga estas três ações para preparar sua organização para a alfabetização em IA:

1. Avalie sua maturidade atual em educação em IA usando a estrutura para identificar pontos fortes e lacunas a serem abordadas.
2. Crie espaços dedicados à experimentação onde os funcionários podem explorar ferramentas de IA livremente.
3. Lidere pelo exemplo na defesa do aprendizado contínuo – 88% das organizações estão preocupadas com a retenção de funcionários, mas apenas 15% dos funcionários dizem que seu gerente apoia seu planejamento de carreira.

As organizações que prosperarão não simplesmente implantarão as últimas tecnologias, elas criarão culturas onde o aprendizado contínuo, o compartilhamento de conhecimento e a colaboração interdisciplinar se tornarão princípios operacionais fundamentais. A vantagem competitiva vem de ter uma força de trabalho que pode alavancar a IA de forma mais eficaz.