A ciência da aprendizagem na teoria, na prática e nos negócios

Emily Gerson

quinta-feira, 8 de janeiro de 2026

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Normalmente, o cérebro humano consegue assimilar três novas informações por vez sem sofrer uma sobrecarga cognitiva. Até as emoções influenciam nosso jeito ou capacidade de aprender. O aprimoramento de habilidades é mais eficaz quando conseguimos colocar uma nova habilidade em prática de forma contextualizada. Todos esses são exemplos cobertos pela ciência da aprendizagem. 

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.