Quatro desafios ligados ao desenvolvimento da força de trabalho são recorrentes em reuniões corporativas sobre orçamento e em conversas da alta administração, e a maioria das organizações ainda busca respostas para eles:
- Os ciclos de integração de novos colaboradores são lentos demais para o ritmo dos negócios (assim como para o crescimento);
- Mesmo estando mais caros e mais complicados, os ecossistemas de tecnologias de RH ainda não disponibilizam dados abrangentes sobre as capacidades da força de trabalho;
- O desenvolvimento tradicional não tem velocidade suficiente para sanar a lacuna de habilidades de IA;
- Os treinamentos corporativos não têm um padrão e são ineficazes no âmbito geral da empresa.
Cada um desses desafios contribui para um mesmo problema que está no cerne da era da IA: a distância entre o objetivo desejado das empresas e a velocidade com que a força de trabalho consegue alcançá-lo. Algumas organizações já encontraram uma solução, e aqui está o que elas fizeram.
Problema 1: o processo de integração de novos colaboradores não os leva à produtividade no tempo esperado
A empresa paga por cada dia que um recém-contratado deixa de contribuir para os resultados. Em organizações onde a receita vem principalmente das vendas, esse custo chega como um número bastante preciso: um pipeline de receita vazio e poucos negócios fechados.
Na TEKsystems, uma multinacional de serviços empresariais e de tecnologia, vendedores novos costumavam levar de 36 a 40 meses para marcar uma primeira reunião com clientes. Eles precisavam praticar o processo de vendas. Os líderes das equipes comerciais tinham de 15 a 40 subordinados diretos, o que dificultava (e encarecia) a oferta de coaching na frequência ideal para os vendedores recém-contratados ganharem autoconfiança com velocidade.
Acelerar o fechamento dos negócios fez uma enorme diferença na receita da TEKsystems.
“Como empresa, sabemos que, se conseguirmos alcançar uma determinada velocidade nas negociações até a fase de qualificação de leads, teremos 60% mais chances de fechar negócios”, pontua Chris Harry, diretor de aprendizagem e talentos da TEKsystems.
Para sanar essa lacuna, a TEKsystems introduziu as simulações com IA do Degreed Maestro no programa de integração de novos colaboradores do time comercial. Os recém-contratados praticaram quatro habilidades específicas: pitches, tratativas de objeções, perguntas de descoberta e chamadas completas com prospects. Todos podiam repetir cada experiência quantas vezes precisassem, sempre que quisessem.
“Eu posso criar essas microacademias de desenvolvimento de habilidades que vocês fazem, como se fossem aquelas para atletas, músicos ou outras profissões. É um ambiente de prática que prepara o colaborador para fazer conexões humanas”, relata Chris Harry.
Cada integrante da turma dedicou cerca de uma hora no total para treinar com todas as simulações, gerando resultados indiscutíveis.
Seis meses após a admissão, 25% dos vendedores novos já haviam conseguido marcar uma reunião com clientes, um número bem expressivo comparado com o referencial anterior de 36 a 40 meses. Antes do programa, nenhum vendedor com pouco tempo de casa havia alcançado esse marco em menos de seis meses.
“De maneira geral, o feedback que recebemos foi impressionante. As pessoas ficaram mais autoconfiantes”, notou Stefanie Kuehn, gerente sênior do programa de desenvolvimento organizacional da TEKSytems. “Os vendedores novos puderam participar de simulações em um ambiente seguro, sem a presença inibitória de um líder ou mentor.”
Com a possibilidade de praticar antes de encarar a hora da verdade diante dos clientes — repetidamente e sem se sentirem julgados —, os colaboradores evoluem com mais rapidez e têm um desempenho mais marcante. Além disso, o gestor responsável pelo coach pode direcionar as sessões para interações mais importantes, pois os vendedores já chegam com experiência prática.
Essa estratégia acelerou a capacitação de recém-contratados, aumentou a importância das sessões de coaching conduzidas por gestores e reduziu os custos administrativos para todo mundo.
Problema 2: mesmo estando mais caros e mais complicados, os ecossistemas de tecnologias ainda não disponibilizam os dados de que você precisa
Ao longo dos anos, a maioria das organizações acumulou plataformas e ferramentas de tecnologia que até faziam sentido na época em que foram adquiridas. Contudo, se formos analisar o conjunto da obra, criou-se uma estrutura de tecnologias de RH com uma manutenção cara, difícil de manusear e muito desconexa para produzir dados práticos claros do que a força de trabalho é capaz de fazer.
Em um mundo que não para de mudar, esse cenário é insustentável.
A Pernod Ricard, líder mundial no segmento de bebidas premium, opera em um mercado dinâmico em que as expectativas dos clientes, as regulamentações e as demandas da cadeia de suprimentos sofrem mudanças constantes. Por isso, estagnação nunca foi uma opção.
“Nossa empresa está mudando o tempo todo. Precisamos fazer com que nossos colaboradores assimilem essas mudanças com velocidade. Precisamos entender o nível de maturidade que eles têm e o nível que eles precisam alcançar para ter sucesso no futuro”, conta Louis Bosche, chefe de tecnologias de RH da Pernod Ricard.
A Pernod Ricard já disponibilizava experiências de aprendizagem e oportunidades de desenvolvimento pulverizadas entre plataformas fragmentadas e redundantes. Os colaboradores se interessavam por elas, mas não era fácil encontrá-las, além de ser difícil mensurar os resultados.
Para solucionar esse problema e ainda construir uma empresa baseada em habilidades, a Pernod Ricard firmou uma parceria com a Degreed para criar um hub unificado de aprendizagem com integração nativa com o Workday. Com a integração bidirecional, quando um colaborador atualiza sua proficiência em uma habilidade, esse dado é atualizado em tempo real nos dois sistemas e fica imediatamente à disposição para ser utilizado em processos decisórios relacionados à gestão de talentos. Com a implementação do hub, mais de 70% dos colaboradores em toda a organização declararam 15 ou mais habilidades no Workday, inclusive colaboradores que trabalhavam em áreas que costumavam ter baixo engajamento.
Nasceu, assim, um ecossistema de tecnologias de RH simplificado, com redução real nos custos.
“A Degreed passou a ser nossa central de aprendizagem para proporcionar essa experiência para que os colaboradores tenham tudo conectado às habilidades deles. Eles falam a mesma língua e executam as mesmas ações disponíveis no Workday”, explica Anna Gosteva, product owner de soluções de aprendizagem e engajamento da Pernod Ricard.
Se formos considerar apenas o descomissionamento de plataformas redundantes, houve uma economia de cerca de € 600 mil. Mas esse não foi o maior benefício. A empresa ganhou ainda mais porque a unificação dos dados de habilidades agora está diretamente conectado aos resultados dos negócios.
A inteligência de habilidades que costumava se concentrar em dashboards da equipe de T&D agora está nas mãos de líderes de departamentos e da alta administração, deixando mais robustas as decisões de gestão de talentos e mobilidade interna.
Problema 3: a força de trabalho não consegue desenvolver habilidades e capacidades de IA com velocidade suficiente
Até o final de 2026, 90% das grandes empresas enfrentarão a escassez de habilidades críticas, segundo uma análise do IDC. Portanto, organizações que entenderem como desenvolver fluência em IA e habilidades correlatas em larga escala terão uma verdadeira vantagem competitiva.
Duas multinacionais já estão colhendo os frutos da antecipação desse upskilling tão importante.
A Capgemini tinha pouco tempo para desenvolver fluência em IA em uma força de trabalho composta por 360 mil pessoas. Para isso, a empresa lançou um Campus de IA generativa na Degreed em apenas 10 semanas, disponibilizando milhares de planos, trilhas e materiais educativos selecionados. Desde então, mais de 150 mil colaboradores já interagiram com a academia, e 50 mil certificados já foram emitidos.
A Capgemini promoveu, na velocidade do mercado, uma iniciativa que poderia levar vários anos para gerar frutos, resultando em € 32 milhões em novos contratos diretamente atrelados ao upskilling de IA da equipe.
Já na ZS, uma empresa de tecnologia e consultoria de gestão, as habilidades dos colaboradores são o produto à venda, portanto, a expertise (especialmente quando se trata de uma tecnologia nova como a IA) continua sendo um diferencial competitivo. Foi preciso adotar uma metodologia complementar ao desenvolvimento de habilidades: eles integraram a IA no próprio fluxo de aprendizagem, indo além da mera criação de conteúdos sobre habilidades de IA.
A equipe da ZS lançou o “My Virtual Coach”, uma aplicação interna do Degreed Maestro, para auxiliar os colaboradores a se preparar para interações importantes, lidar com feedbacks difíceis e agir com base nos insights de desenvolvimento provenientes dos gestores.
A ZS também utiliza os dados de habilidades da Degreed para atrelar atividades educacionais a expectativas claras de negócios, correlacionando o desenvolvimento a uma das sete áreas de competências pré-estabelecidas. Portanto, seja qual for o projeto do colaborador, ele estará ligado ao que a empresa de fato precisa, tudo de um jeito simples e bem direcionado.
A lição que essas duas organizações aprenderam é clara: o desenvolvimento de habilidades de IA em larga escala requer uma infraestrutura deliberada para fazer com que a fluência em IA e o upskilling sejam mensuráveis e estejam especificamente alinhados aos objetivos de negócios.
Problema 4: os treinamentos corporativos não têm um padrão e são ineficazes no âmbito geral da empresa
Se lançar um programa de aprendizagem já dá trabalho, imagine a complexidade que é lançar um programa personalizado de aprendizagem para milhares de colaboradores que desempenham centenas de funções nos mais diversos locais do mundo, com níveis variados de proficiência de habilidades. E, ainda por cima, um programa bem mais importante para o sucesso da empresa.
O Crédit Agricole, o nono maior banco do mundo, tem 150 mil colaboradores atuando em diversos mercados internacionais. Manter tamanha força de trabalho a par das mudanças setoriais e mercadológicas requer uma metodologia muito diferente do que turmas com instrutores e bibliotecas de cursos estáticos podem oferecer. É aí que entra a IFCAM, a universidade corporativa do Crédit Agricole.
“Precisamos encarar diversos desafios e mudanças ao mesmo tempo”, pontua Guillaume Lefebvre, CEO da IFCAM. “Há descompassos em tudo: na tecnologia, nos comportamentos, no perfil demográfico, na concorrência… Agora, até na geopolítica e nas transições. Mas é importante frisar que nada disso é um desafio de fato, mas, sim, uma oportunidade”.
Como solução, a organização precisava de um único sistema de aprendizagem (neste caso, a Degreed) que se interligasse aos sistemas de RH já em uso. Essa unificação deixaria mais robustas tanto a aprendizagem quanto a mobilidade da força de trabalho.
Até agora, 20 mil colaboradores já começaram a usar a Degreed, e a equipe da IFCAM está trabalhando para alcançar a meta de 70 mil. “Quem já está usando está satisfeito”, relata Lefebvre. “Os colaboradores enxergam o potencial em termos do volume de informações e conteúdos disponíveis, graças à plataforma. Eles também reconhecem os benefícios em termos de otimização: de custo, de capacidade cognitiva e de tempo”.
Agora, filiais presentes em diversas regiões estão pedindo para criar suas próprias academias com o apoio da equipe de Lefebvre. Essa conexão está aperfeiçoando os resultados da aprendizagem e dos treinamentos, inclusive no âmbito regional, e potencializando a transformação da força de trabalho. Além disso, ela ajuda as pessoas a acompanharem o ritmo de um ramo que muda o tempo todo.
“Eu não acredito que haja uma barreira tão grande separando a força de trabalho e a IA”, opina Lefebvre. “Não há limite. Quanto mais vasta a nossa experiência, mais afiada fica a nossa inteligência, graças a tudo o que vivemos, combinado com os treinamentos.”
A construção de uma infraestrutura para a aprendizagem com IA
Nenhuma das organizações citadas aqui resolveu seus problemas com mais conteúdos ou mais horas de treinamento. A solução se resumiu à construção de uma infraestrutura mais inteligente: um ecossistema de aprendizagem que gera dados melhores, viabiliza experiências mais personalizadas e tem conexão direta com os resultados dos negócios.
Em todos os casos, a aprendizagem com IA não substituiu os elementos humanos que dão eficácia à aprendizagem. Pelo contrário, ela os ampliou. Os vendedores da TEKsystems ainda trabalham com coaches de carne e osso, mas agora podem ensaiar interações com o Maestro, fazendo com que as sessões com seus coaches possam ser mais profundas. A equipe de T&D da Pernod Ricard ainda toma decisões estratégicas, mas agora com os dados de habilidades necessários em mãos. Os colaboradores da ZS ainda usam o bom senso, mas o Maestro garante que eles aproveitem ao máximo os feedbacks das interações de coaching por IA.
Esses quatro desafios comuns do mercado provavelmente não serão tão comuns assim por tanto tempo. As organizações que os resolverem primeiro (como é o caso da TEKsystems, da Pernod Ricard, da Capgemini, da ZS e do Crédit Agricole) moldarão o mundo do trabalho do futuro, que não terá nenhum dos incômodos que vivenciamos hoje.
Está na hora de formar forças de trabalho que estejam preparadas antes de a empresa precisar delas.
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