Muitas empresas estão testando ferramentas de IA, mas apenas 25% dessas iniciativas estão apresentando o ROI esperado, segundo a IBM. Grande parte das transformações de IA fracassa durante ou logo após a fase de experimentação, bem antes da adoção e da concretização dos resultados.
Essas iniciativas não falham devido à tecnologia, mas sim porque:
- As pessoas não dão conta de acompanhar o ritmo das mudanças. As empresas focam na tecnologia, mas se esquecem da capacitação humana. Você se lembra do modelo 70/20/10 da aprendizagem? A Forbes e o Boston Consulting Group propuseram uma versão atualizada dessa metodologia quando o assunto é IA. Os analistas perceberam que o sucesso da integração da IA é formado por 10% de algoritmos, 20% de tecnologia e 70% de pessoas e processos. A tecnologia é apenas uma peça desse quebra-cabeça, de modo que a maior parcela é composta por pessoas e processos.
- O projeto-piloto não tem escalabilidade. É fundamental fazer testes com grupos pequenos, mas um piloto bem-sucedido não é um indício automático de que o sucesso se repetirá em toda a organização. Para ir além de provas de conceito isoladas, é preciso transformar os investimentos em IA em processos e sistemas replicáveis e que se encaixem nos fluxos de trabalho e na estrutura tecnológica da organização.
- As iniciativas de IA nunca tiveram alinhamento com as necessidades da empresa e dos aprendizes. Pouquíssimas empresas conquistaram uma ampla otimização em que a IA gerou resultados nos negócios de forma consistente. Isso acontece devido à falta de apoio e de alinhamento com objetivos ou desafios mensuráveis que se aplicam a toda a organização. Eventuais resultados seriam, na melhor das hipóteses, abstratos ou meramente qualitativos.
Então, o que funciona de verdade para superar esses desafios?
No LENS 2026, líderes da Yara, HubSpot, Pearson e GSK, empresas que conseguiram avançar da fase da experimentação para a aplicação prática da IA, participaram de um painel no qual compartilharam seus insights. Veja a seguir as principais lições aprendidas e quais ações realmente fizeram a diferença:
Baseie as iniciativas de IA nos desafios da empresa, não em idealismo
É fácil se encantar pelo que a IA pode fazer, mas o sucesso da implementação começa pelo que a empresa realmente precisa que a tecnologia faça. Quem toma os recursos e o hype da IA como pontos de partida provavelmente a aplicará a problemas insignificantes. Isso até gera euforia, mas se abre mão dos resultados.
Leanne Jefferson, chefe global de aprendizagem e desenvolvimento da Yara, enfatizou a importância de alinhar as iniciativas de IA aos desafios reais da empresa: “Em uma multinacional como a Yara, é um desafio promover iniciativas de alta qualidade de apoio à liderança, como a oferta de coaching”, contou.
Neste exemplo, o coaching é uma ótima oportunidade para testar os recursos de IA — no caso, por meio do Degreed Maestro. Em vez de apenas querer impressionar, a equipe buscou aprovações internas para a ferramenta de IA, apresentando possibilidades de aplicações que faziam sentido para a empresa, ou seja, no desenvolvimento de liderança.
A escolha de manter o foco em solucionar um problema claro é o que, em última instância, garantiu o apoio necessário e o entusiasmo dos stakeholders, apesar das mudanças constantes da empresa e da tendência de aversão a riscos.
Transforme o T&D em um sistema coeso de IA
Os departamentos de T&D precisam acompanhar o amadurecimento da IA pelo fato de a aprendizagem ser mais importante do que nunca para o sucesso dos negócios. Segundo a McKinsey, cerca de 90% dos líderes desejam mudar drasticamente a forma de desenvolver a força de trabalho.
“Embora não saibamos como será o futuro do mundo com a IA, não há nenhum resultado positivo que não envolva o desenvolvimento humano”, pontuou Zoe Botterill, chefe de aprendizagem e desenvolvimento da Pearson.
Empresas visionárias estão abandonando modelos estáticos de ensino virtual para adotar sistemas autoadaptativos responsivos. Na HubSpot, essa mudança foi tão profunda que não se faz um curso tradicional de e-learning desde abril de 2024, provocando também uma revolução nas funções que conhecemos.
“Muitos de nós atuávamos como designers de experiência de aprendizagem, mas agora somos arquitetos de sistemas de aprendizagem com IA, pois não estamos criando cursos virtuais”, observou Jackson. Essa nova função tem como foco a conexão de sistemas e a ampliação do trabalho dos primeiros usuários nas empresas, em vez de tentar dar conta de tudo por si.
Na montagem de um sistema escalável, a produção e a distribuição de conteúdos educativos também precisam se adaptar para acompanhar o ritmo acelerado de evoluções contínuas. O tempo para preparar experiências de aprendizagem de qualidade está cada vez mais apertado, pois as informações em que essas experiências se baseiam mudam a uma velocidade alucinante, assim como os cronogramas das empresas.
Para solucionar esse problema, Botterill sugeriu migrar para um fluxo de trabalho mais iterativo, que permita que os profissionais ajustem os conteúdos sempre que necessário: “Vamos lançar iniciativas, adotar uma mentalidade de produto, iterar e aprender conforme avançamos”.
Os novos recursos de IA estão respaldando esse jeito revolucionário de trabalhar com experiências responsivas de aprendizagem e bibliotecas de conteúdos que passam por atualizações automáticas.
Crie uma academia para a prática de habilidades
Um benefício subestimado da IA, especialmente para o desenvolvimento de talentos, é a segurança psicológica que ela pode conferir à prática: às vezes, os colaboradores precisam treinar a aplicação de habilidades, mas não se sentem preparados para encarar uma situação real. Em casos assim, ferramentas como simulações e coaching individual com IA podem ser ótimas soluções.
“Ninguém gosta de fazer uma simulação na frente dos colegas… Essa acaba sendo uma forma de treinar, como se fosse uma academia”, comparou Antonia Jackson, gerente sênior de inovação e tecnologia de aprendizagem da HubSpot.
Ela percebeu que colaboradores que usaram o Degreed Maestro para lidar com conversas difíceis passaram a ter mais abertura a receber feedback da IA do que de um gestor, pois a mensagem soava mais neutra e sem julgamentos.
“É preciso haver espaço para o erro, pois é nele que está o tesouro das lições aprendidas”, destacou Jackson.
Esse ambiente seguro de prática permite que as pessoas errem sem que se sintam desconfortáveis ou que aprendam com os erros, ficando mais à vontade com a vulnerabilidade de experimentar uma habilidade na frente de um colega ou gestor. Além de ser mais eficaz, essa prática iterativa e segura também demanda menos tempo de coaching de gestores no desenvolvimento de habilidades.
Governança: o segredo subestimado da escalabilidade
Quando falamos de projetos-piloto inovadores de iniciativas de IA, muitos líderes enxergam a governança como um obstáculo. Contudo, a robustez da privacidade de dados e de avaliações de riscos é o que, no fim das contas, alimenta a confiança necessária para a adoção em larga escala. Eventuais desalinhamentos prematuros em permissões ou integrações podem ser um estopim para o caos quando o projeto é escalado e lançado para toda a organização.
Carlo Jose, chefe global de tecnologias de aprendizagem e desenvolvimento de talentos da GSK, diria que projetos-piloto de tecnologia são a oportunidade perfeita para colocar a governança e os sistemas à prova e torná-los mais escaláveis: “Sou um grande fã da ideia de que o fracasso aconteça nas fases de testes para conseguirmos identificar onde é possível promover melhorias”, explicou.
Para essa mentalidade de “fracasso prematuro” funcionar, é preciso envolver pessoas de diferentes departamentos para facilitar a identificação das falhas na ferramenta antes que ela seja lançada para toda a empresa. Além de ser muito mais fácil corrigir problemas antes de um lançamento total, a implementação bem estruturada de sistemas de tecnologia e da governança em larga escala também prepara o terreno para que a força de trabalho seja bem-sucedida no dia a dia de trabalho.
Reimagine as habilidades necessárias para o ambiente de trabalho moderno
As habilidades estão mudando. O jeito como desenvolvemos e mensuramos essas habilidades também.
Olhar as habilidades pela ótica da revolução da IA muda radicalmente quais habilidades as empresas valorizam e como elas as priorizam. Por exemplo, Botterill afirmou que a Pearson foca em três “power skills” no mundo da IA:
- Aprender a aprender: compreender a importância de aprender de forma profunda e efetiva.
- Fluência em IA: integrar fluxos de IA à rotina de trabalho.
- Adaptabilidade: manter o desempenho conforme a tecnologia fica cada vez mais dinâmica.
Na Yara, a equipe de aprendizagem descobriu que o desenvolvimento de liderança era uma aplicação de sucesso nos negócios e uma prioridade para o investimento em “pessoas e processos”. Para completar, era também a iniciativa que apresentava a resposta mais positiva. Segundo Jefferson, ao final do piloto com o Maestro, “o coach de liderança era o recurso mais bem avaliado”.
A realidade do alinhamento da implementação da IA aos resultados dos negócios
As empresas que estão tendo impacto real não estão fazendo mais experimentos. Elas estão repensando sistematicamente a combinação entre trabalho, tecnologias e habilidades.
A revolução da IA não é um projeto com início, meio e fim. Independentemente de sua empresa querer acelerar o lançamento como a Pearson ou assumir uma postura de testes intensos como a GSK, o ponto em comum entre todas essas organizações é o alinhamento. Portanto, alinhe a estratégia aos objetivos desejados, as tecnologias aos fluxos do dia a dia, e a aprendizagem ao trabalho real.
Até mesmo ao fazer experimentos com a IA, o desenvolvimento humano é o fator mais importante da equação. A tecnologia, por si só, não é escalável nem sustentável. Para aproveitar todo o potencial da IA em larga escala é preciso agir deliberadamente para transformar a forma como os colaboradores da sua empresa aprendem e trabalham.
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