Já chegamos lá com a IA? Insights da conversa informal
Saiba mais sobre as últimas tendências em IA para equipes de L&D e como se adaptar a elas.
Dr Markus BernhardtSmartcat
Dr Markus Bernhardt is an AI strategist, technology consultant, board advisor, international speaker, and author. As Principal Consultant at Endeavor Intelligence and AI strategy lead at the Learning Forum, he helps organizations build practical, process-driven strategies for AI adoption, learning innovation, and technology transformation.
A IA está causando impacto na área de L&D, mas será que estamos realmente aproveitando todo o seu potencial? Essa questão foi o tema central de uma recente conversa informal organizada pela Smartcat, na qual o especialista do setor Markus href="https://www.smartcat.com/online-events/20240814-webinar-current-state-of-ai/">recente bate-papo informal organizado pela Smartcat, onde os especialistas do setor Markus Bernhardt, da Endeavor Intelligence, e Megan Torrance, da Torrance Learning, discutiram o estado atual da IA em L&D, os desafios que ela apresenta e as oportunidades que oferece.
Sobre Markus
Markus é um estrategista de IA e consultor de tecnologia reconhecido mundialmente na Endeavor Intelligence, auxiliando organizações de todos os tamanhos, desde empresas da Fortune 100 até empresas menores, na integração da IA para impulsionar a inovação e a eficiência. Como líder de estratégia de IA na The Learning Forum, Markus facilita grupos executivos como o Conselho de Estratégia de IA, reunindo executivos seniores para trocar insights de ponta, discutir desafios e desenvolver estratégias e soluções.
Markus também co-lidera o The Thinking Effect, uma organização sem fins lucrativos que atende profissionais de L&D e Talentos, e é membro fundador do AI Learning Collective. Palestrante muito procurado em grandes eventos do setor, ele é conhecido por suas opiniões equilibradas e perspicazes sobre estratégia de IA, bem como sobre o aprimoramento do aprendizado e do desenvolvimento de talentos.
O estado atual da IA em L&D
A IA não é mais apenas uma palavra da moda — ela está moldando ativamente a forma como as organizações abordam o L&D. No entanto, como Markus e Megan discutiram, o ritmo de adoção da IA varia muito. Algumas organizações estão apenas começando a explorar seus recursos, enquanto outras estão expandindo os limites com aplicações avançadas.
A conversa refletiu uma sensação de transição. Muitos estão deixando de usar a IA apenas para acelerar processos — como a criação e tradução de conteúdo — — para explorar como ela pode melhorar fundamentalmente a qualidade das experiências de aprendizagem. No entanto, essa jornada não é isenta de obstáculos.
Desafios da integração da IA
Integrar a IA ao L&D não é tarefa fácil. Markus destacou a natureza avassaladora do panorama da IA, comparando-o a um “salão de carros de luxo” repleto de ferramentas impressionantes — muitas vezes sem permissão para tocar! — que nem sempre estão prontas para uso prático no dia a dia. A fadiga decisória é real, já que os profissionais de L&D enfrentam uma variedade cada vez maior de ferramentas de IA, cada uma delas alegando ser a próxima grande novidade.
Megan destacou que os processos organizacionais lentos — especialmente na governança e na tomada de decisões — complicam ainda mais a adoção da IA. Uma coisa é identificar uma ferramenta útil; outra coisa é implementá-la de forma eficaz em toda a organização.
Para ilustrar isso, considere um cenário em que uma equipe de L&D passa meses avaliando ferramentas de IA apenas para descobrir que, quando elas estão prontas para serem implementadas, as necessidades da organização já mudaram. Isso destaca a importância da agilidade no processo de tomada de decisão.
A recomendação de ambos os especialistas foi clara: as organizações precisam simplificar os processos para acompanhar os avanços da IA. Desenvolver uma estratégia de IA coerente que priorize ferramentas com base em necessidades específicas, em vez de tendências, é essencial para superar esses desafios.
Oportunidades e benefícios da IA em L&D
Apesar desses desafios, as oportunidades que a IA apresenta são imensas. Como Markus e Megan discutiram, a IA tem o potencial de revolucionar o aprendizado personalizado. Ao analisar grandes quantidades de dados, a IA pode adaptar as experiências de aprendizado às necessidades individuais, tornando o treinamento mais relevante e eficaz.
Por exemplo, imagine uma ferramenta de IA que acompanha o progresso dos funcionários e ajusta dinamicamente o conteúdo de aprendizagem com base no desempenho individual. Isso não só melhora o envolvimento, mas também garante que cada aluno seja desafiado de forma adequada.
A conversa também destacou o surgimento de plataformas integradas de IA. Essas ferramentas não são mais apenas complementos — elas estão se tornando essenciais para a forma como as organizações gerenciam e oferecem aprendizagem.
Para organizações globais, a criação de conteúdo multilíngue impulsionada por IA e a tradução em tempo real são fatores revolucionários, quebrando barreiras linguísticas e garantindo consistência entre regiões.
Para os líderes de L&D, a conclusão é clara: as ferramentas de IA certas podem aumentar a eficiência e elevar a qualidade da aprendizagem, tornando-a mais envolvente e impactante.
Casos práticos de uso da IA
A conversa informal não se limitou à teoria — exemplos reais estiveram em destaque. A IA já está sendo usada para reduzir o tempo de lançamento de programas de treinamento, proporcionando às organizações uma vantagem competitiva. Markus e Megan compartilharam exemplos de como a análise de aprendizagem baseada em IA revela padrões no comportamento dos alunos, permitindo estratégias de treinamento mais direcionadas e eficazes.
Por exemplo, uma organização utilizou IA para analisar o feedback de milhares de alunos em várias regiões, identificando desafios comuns e adaptando o conteúdo para resolver essas questões. Isso não só melhorou a satisfação dos alunos, como também reduziu o tempo necessário para integrar novos funcionários.
Essas aplicações práticas não se limitam a acompanhar a tecnologia; elas visam fazer uma diferença tangível na forma como o aprendizado é ministrado. Para os profissionais de L&D, esses exemplos oferecem um vislumbre do que é possível quando a IA é integrada de forma cuidadosa e estratégica.
O elemento humano na integração da IA
Embora a IA ofereça um potencial incrível, Markus e Megan foram claros: o elemento humano não pode ser ignorado. A IA deve aumentar, e não substituir, as habilidades únicas que os humanos trazem para o L&D. Houve uma forte ênfase no uso ético da IA, particularmente na prevenção de preconceitos que poderiam impactar negativamente os alunos.
O consenso foi que a IA deve ser implementada de forma a realçar, e não diminuir, o toque humano. Isso significa manter as considerações éticas em primeiro plano, garantindo que as decisões baseadas em IA sejam transparentes e justas.
Por exemplo, as equipes de L&D podem usar a IA para identificar possíveis preconceitos nos materiais de treinamento, garantindo que o conteúdo seja inclusivo e representativo de diversas perspectivas.
Tendências futuras em IA para L&D
Olhando para o futuro, a conversa passou a ser sobre o futuro da IA em L&D. A IA generativa e a análise preditiva foram identificadas como tendências-chave que poderiam personalizar e aprimorar ainda mais as experiências de aprendizagem. Essas tecnologias prometem criar ambientes mais interativos e imersivos, revolucionando potencialmente a forma como o treinamento é conduzido.
No entanto, com esses avanços vem a responsabilidade de integrá-los de forma ponderada. Os especialistas concordaram que, para se manter à frente dessas tendências, é necessário ter uma mentalidade de aprendizado contínuo e adaptabilidade. Para os líderes de L&D, isso significa não apenas acompanhar as tecnologias mais recentes, mas também ser estratégico na forma como elas são implementadas.
Imagine usar IA generativa para criar simulações imersivas adaptadas à função de cada aluno dentro da empresa. Isso poderia transformar a forma como os funcionários vivenciam o treinamento, tornando-o mais relevante e eficaz.
Conclusão
A conversa informal “Já chegamos lá?” ofereceu uma análise aprofundada do estado atual da IA em L&D, os desafios que ela apresenta e as oportunidades que oferece. Embora a jornada ainda esteja em andamento, está claro que a IA tem o potencial de transformar L&D — se for integrada de forma cuidadosa e estratégica.
À medida que os profissionais de L&D continuam a navegar neste cenário em evolução, a principal conclusão é a seguinte: adote a IA, mas faça-o com uma estratégia clara em mente. Ao priorizar as ferramentas certas, manter o elemento humano e manter-se informado sobre as tendências emergentes, as organizações podem aproveitar a IA para criar experiências de aprendizagem mais eficazes, envolventes e inclusivas.
A adoção da IA varia significativamente entre as organizações, com algumas apenas começando a explorar seu potencial, enquanto outras estão mais avançadas em suas implementações.
O setor está usando principalmente a IA para aumentar a velocidade e a eficiência em processos como criação e tradução de conteúdo, mas há um reconhecimento crescente de seu potencial para melhorar a qualidade e impulsionar a inovação.
Conselho:
As organizações em diferentes estágios de adoção da IA devem adaptar suas estratégias às suas necessidades específicas e níveis de preparação, garantindo que não sejam sobrecarregadas pelas opções disponíveis.
Os líderes devem incentivar a experimentação com IA, permitindo que suas equipes explorem aplicações básicas e avançadas, sem perder de vista as metas de transformação de longo prazo.
2. Desafios da integração da IA
Observações/Conclusões:
A adoção da IA pode ser caótica, agravada pelo número esmagador de ferramentas disponíveis, levando à fadiga decisória entre os profissionais de L&D.
Os processos organizacionais, particularmente na governança, costumam ser lentos demais para acompanhar os avanços da IA, dificultando sua implementação eficaz.
Conselho:
Para combater a fadiga decisória, as organizações devem estabelecer critérios claros para avaliar as ferramentas de IA, concentrando-se naquelas que melhor se alinham com seus objetivos estratégicos.
Simplifique os processos de governança e tomada de decisão para permitir uma adaptação mais rápida aos avanços da IA, garantindo que a organização possa permanecer competitiva.
3. Oportunidades e benefícios da IA em L&D
Observações/Conclusões:
A IA oferece um potencial significativo para personalizar experiências de aprendizagem, particularmente por meio de plataformas integradas que combinam várias funções em uma única solução.
A adoção bem-sucedida da IA em L&D geralmente requer colaboração multifuncional, garantindo que as equipes de TI, unidades de negócios e L&D estejam alinhadas em seus objetivos.
Conselho:
Promova a colaboração multifuncional para garantir que as ferramentas de IA sejam implementadas de forma a atender às necessidades de todas as partes interessadas, levando a resultados mais bem-sucedidos.
Explore soluções integradas de IA que simplificam os fluxos de trabalho e aprimoram a capacidade de oferecer experiências de aprendizagem personalizadas e eficazes.
4. Casos práticos de uso da IA
Observações/Conclusões:
A IA está reduzindo efetivamente o tempo de lançamento dos programas de treinamento, ajudando as organizações a se manterem competitivas ao fornecer soluções de aprendizagem mais rapidamente.
As análises de aprendizagem alimentadas por IA estão fornecendo insights mais profundos sobre o comportamento dos alunos e a eficácia dos programas, permitindo decisões mais baseadas em dados.
Conselho:
Aproveite a IA para acelerar a entrega de programas de treinamento, reduzindo o tempo de lançamento no mercado e mantendo uma vantagem competitiva.
Use análises baseadas em IA para melhorar continuamente os programas de aprendizagem, garantindo que eles sejam adaptados para atender às necessidades em evolução da força de trabalho.
5. O elemento humano na integração da IA
Observações/Conclusões:
A IA introduz o risco de parcialidade no conteúdo de aprendizagem, e é crucial que os profissionais de L&D monitorem e mitiguem esses riscos para manter a equidade e a inclusão.
O toque humano continua sendo essencial em L&D, pois a IA deve aumentar, e não substituir, as habilidades únicas que os seres humanos trazem para a experiência de aprendizagem.
Conselho:
Implementar uma supervisão rigorosa e revisões regulares do conteúdo gerado por IA para identificar e corrigir quaisquer preconceitos, garantindo que os programas de aprendizagem sejam inclusivos e equitativos.
Incentivar os profissionais de L&D a se concentrarem em como a IA pode aprimorar suas funções, usando a tecnologia para complementar e expandir a expertise humana.
6. Tendências futuras em IA para L&D
Observações/Conclusões:
A IA tem o potencial de criar experiências de aprendizagem mais interativas e imersivas, como simulações e ambientes virtuais, que podem revolucionar a forma como o treinamento é ministrado.
Espera-se que a mudança para soluções de IA mais integradas e abrangentes continue, com essas ferramentas se tornando centrais para as estratégias de L&D.
Conselho:
Fique à frente da concorrência explorando tecnologias de aprendizagem imersivas baseadas em IA, que podem aumentar significativamente o envolvimento e a retenção de conhecimento.
Prepare-se para a integração contínua da IA em L&D desenvolvendo as habilidades e a infraestrutura necessárias para dar suporte a ambientes de aprendizagem mais complexos e interativos.
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Escrito por
Dr Markus Bernhardt
Dr Markus Bernhardt is an AI strategist, technology consultant, board advisor, international speaker, and author. As Principal Consultant at Endeavor Intelligence and AI strategy lead at the Learning Forum, he helps organizations build practical, process-driven strategies for AI adoption, learning innovation, and technology transformation.
Kacie Saxer-Taulbee is Director of Growth at EverQuote and a data-informed content leader with a background in high-scale B2B SaaS, legal tech, and insurtech. As former Director of Content and Strategic Brand at Smartcat, she led global storytelling efforts connecting thought leadership with AI-powered localization and multilingual communication.
Nicole DiNicola is Senior Director of Product Marketing at Progress Software and a high-performing, empathetic global marketing leader with over 15 years of experience in B2B technology. She previously served as Global VP of Marketing at Smartcat, leading global marketing strategy, growth, and enablement for AI-powered content and localization solutions.
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“Este foi um dos nossos primeiros investimentos em IA. O que antes levava semanas agora leva minutos — a tradução acontece em paralelo com todo o resto, e a equipe de marketing assume o processo de ponta a ponta.”
