Os primeiros passos para uma aprendizagem adaptativa e dinâmica no ambiente de trabalho

Emily Gerson

sexta-feira, 24 de outubro de 2025

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Estamos vivenciando o primeiro momento decisivo da aprendizagem desde o surgimento da internet: a ascensão da IA. 

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.