A revolução da IA na aprendizagem e desenvolvimento de talentos: 5 lições importantes do webinar
O burburinho em torno da IA é mais do que um hype: o setor de aprendizagem e desenvolvimento de talentos está passando pela maior transformação das últimas décadas, e a mudança está acontecendo em um ritmo mais acelerado do que o previsto. Essa urgência motivou a criação do webinar A revolução da IA na aprendizagem e desenvolvimento de talentos, o primeiro da trilogia da Degreed sobre como a IA está redefinindo as ações das empresas interessadas em desenvolver habilidades, dar autonomia aos colaboradores e se planejar para os desafios que o futuro reserva.
O assunto foi abordado por dois nomes influentes do setor: Josh Bersin, analista internacional e CEO da The Josh Bersin Company, e Heather Stefanski, diretora de aprendizagem e desenvolvimento da McKinsey. Nikki Helmer, diretora de produto da Degreed, mediou a sessão, que destrinchou as possibilidades que a IA tem viabilizado, como os líderes de aprendizagem estão reagindo a esse cenário e o que será preciso para desenvolver uma força de trabalho resiliente e preparada para o futuro em 2026.
Para as mentes mais brilhantes da área de aprendizagem e desenvolvimento de talentos, não se trata da mera adoção de chatbots no LMS das empresas. O importante mesmo é perceber as mudanças radicais que estão acontecendo nos setores de RH e T&D, bem como em todas as organizações que estão tentando preparar a força de trabalho para o futuro.
A mensagem final é clara: A IA não está aperfeiçoando a aprendizagem. Ela está redefinindo os padrões de como as organizações capacitam os colaboradores. As empresas que não se anteciparem a isso terão dificuldade para atravessar 2026.
Resumimos a seguir as cinco grandes lições do nosso webinar de estreia e como elas podem enriquecer os ciclos de planejamento para 2026 da sua equipe.
Lição 1: o setor de aprendizagem está migrando de um modelo de mera publicação para um sistema dinâmico de conteúdos.
Por anos, as estratégias de aprendizagem giraram em torno do que Josh Bersin chama de modelo de publicação, em que o trabalho das equipes se limitava a publicar conteúdos e a produzir, organizar e distribuir cursos. O sucesso era mensurado pela participação do público: assiduidade, conclusões e cliques.
Contudo, a IA está impondo um novo paradigma.
“Percebo uma nova postura revolucionária, na qual se usa um sistema dinâmico de conteúdos como o centro da experiência de aprendizagem”, pontua Bersin.
Com a IA, as organizações podem ir muito além da simples criação de cursos, pois as equipes de aprendizagem passam a ser capazes de mapear, mensurar e acelerar o desenvolvimento de habilidades de forma adaptativa, sempre com base nas necessidades reais da força de trabalho e da organização em si. Nesse sistema, o sucesso deixa de ser quantitativo, pois se observa a capacidade dos colaboradores de executar novas tarefas e de adquirir novas habilidades em menos tempo.
Implicações para o planejamento de 2026
- A prioridade das organizações de aprendizagem deve ser a capacitação real, e não o tamanho do catálogo de cursos.
- Ferramentas de IA automatizarão cada vez mais tarefas triviais (marcação, pesquisa e criação de conteúdos básicos, por exemplo), permitindo que as equipes de T&D tenham mais tempo para se concentrar em design estratégico.
- Os dados de habilidades passam a ser a base da estratégia de desenvolvimento da força de trabalho.
Lição 2: a IA está fundando um novo sistema operacional para o desenvolvimento de talentos.
O webinar destacou uma verdade crucial: as organizações estão apenas começando a captar a escala das mudanças que a IA causa.
Bersin pontuou que a IA está chacoalhando fluxos tradicionais de T&D e RH, como criação de conteúdos, identificação de habilidades, arquitetura de cargos e até coaching, transformando-os em sistemas adaptativos fluidos. A IA está redefinindo a forma como as empresas compreendem os talentos que têm. Processos que antes eram lineares estão passando por mudanças fundamentais, como a definição de descrições de cargos, organizações funcionais, planos de carreira e avaliações de competências. Tudo isso requer uma grande mudança na forma como pensamos o setor de aprendizagem no contexto corporativo e como essa função se integra a iniciativas de mobilidade interna, avaliações de desempenho e estratégia de negócios.
A IA está deixando tudo dinâmico: o trabalho, as habilidades, as equipes e a aprendizagem em si.
Bersin esclarece com simplicidade: “A IA muda a forma como definimos o trabalho, montamos equipes e planejamos fluxos de desenvolvimento de talentos”.
Mais do que a mera adoção de ferramentas, a IA nos impõe uma reestruturação dos sistemas de gestão de talentos.
Implicações para o planejamento de 2026
- As estratégias de aprendizagem e desenvolvimento de talentos precisam acabar com as fragmentações e funcionar de forma unificada.
- As organizações precisam ter robustez na governança da adoção da IA, garantindo especialmente precisão, imparcialidade e transparência.
- A expectativa é de que a IA se torne o elemento padrão ou fundamental das plataformas de aprendizagem, assim como foram o celular e a nuvem em revoluções tecnológicas anteriores.
Lição 3: a área de T&D não pode se restringir apenas à aprendizagem e deve projetar novas formas de trabalho.
Stefanski trouxe o que pode ser o maior desafio de transformação para os líderes de aprendizagem: a área de T&D deve parar de se definir pelos conteúdos que produz e se reposicionar como uma arquiteta estratégica de desenvolvimento e aceleração profissional.
Stefanski afirmou que essa identidade tradicional das equipes de aprendizagem está impedindo o avanço das empresas. Em vez de criar cursos, as equipes de T&D devem projetar novas formas de trabalho, criar experiências de desenvolvimento de talentos e influenciar os fluxos que os colaboradores usam no dia a dia.
Segundo Stefanski, uma das maiores mudanças com que as equipes de aprendizagem precisam se comprometer é o desapego da aprendizagem em sentido estrito. “Se formos pensar na missão fundamental da nossa área, precisamos participar do projeto do trabalho e da tecnologia”, defende.
Não se trata apenas da semântica de tudo isso, mas de uma redefinição estrutural de propósito. Tanto que a McKinsey agora chama a área de T&D de “organização de desenvolvimento”, ou seja, uma equipe responsável por acelerar carreiras, alavancar o desempenho e definir como o trabalho é executado.
Implicações para o planejamento de 2026
- Cabe às equipes de T&D redefinirem suas identidades com foco em desempenho, mobilidade interna e formas de trabalho.
- A criação de conteúdos não deve ser mais o objetivo principal das equipes de T&D.
- A área de T&D passa a orquestrar experiências de desenvolvimento, sem ser responsável por todos os recursos de aprendizagem.
- Os líderes de aprendizagem devem deixar de se perguntar “Qual treinamento devemos criar?” e passar a pensar em “Como redefinimos o trabalho para que os colaboradores aprendam na prática?”.
Lição 4: use ferramentas integradas de IA para que a aprendizagem faça parte do trabalho.
Em uma de suas provocações mais arrojadas, Stefanski defendeu que as equipes de T&D devem dedicar 70% do tempo aos fluxos de trabalho, que é onde o desempenho acontece de verdade, e não nos ciclos de desenvolvimento de cursos. Isso redefine o significado das “tecnologias de aprendizagem”, que deixam de se resumir à elaboração de módulos ou até mesmo à recomendação de conteúdos e passam a integrar ferramentas que viabilizam o desenvolvimento de habilidades no fluxo das tarefas cotidianas, exatamente onde os colaboradores percebem o impacto de imediato.
Para exemplificar, Stefanski falou sobre a “Lilly”, uma iniciativa da McKinsey que integra ao PowerPoint uma IA que oferece coaching de storytelling. Conforme os consultores vão criando apresentações para clientes, a Lilly os orienta quanto à estrutura narrativa, clareza e persuasão — em tempo real, diretamente nas ferramentas que eles já utilizam.
O resultado dessa integração da aprendizagem ao trabalho será a possibilidade de acelerar a proficiência em habilidades estratégicas, gerando benefícios grandiosos para a organização. Stefanski defende a identificação de aplicações e o estabelecimento de métricas que comprovem a aceleração da proficiência, que, para ela, é a métrica mais importante para a área de T&D e a única que realmente prova o valor agregado aos negócios.
Implicações para o planejamento de 2026
- A aceleração do desempenho requer a priorização de agentes de IA e ferramentas integradas a fluxos de trabalho.
- É importante colaborar lado a lado com as equipes de produto, engenharia e operações para integrar a aprendizagem aos fluxos de trabalho.
- A principal métrica para a área de T&D é o tempo para que os colaboradores alcancem a proficiência, em vez de taxas de conclusões ou pontuações de satisfação.
Lição 5: mais do que compatível com a IA, o futuro da aprendizagem é um ecossistema de desenvolvimento nativo de IA.
Ao longo de todo o webinar, um tema foi recorrente: mais do que transformando as tecnologias de aprendizagem, a IA está revolucionando as nossas expectativas em relação à aprendizagem. Para deslancharem nessa nova era, as organizações precisarão adotar uma visão fundamentalmente diferente do propósito da área de T&D.
Nessa nova era, os ecossistemas de aprendizagem não atuarão mais como acervos de cursos apoiados pela IA. Em vez disso, eles serão ecossistemas de desenvolvimento nativos de IA, desenvolvidos em torno de habilidades, fluxos de trabalho e conexão humana.
Em um ecossistema nativo de IA:
- O desenvolvimento de habilidades acontece nas ferramentas que os colaboradores utilizam todos os dias, com o auxílio de agentes de IA que orientam, sugerem e aceleram a proficiência exatamente quando necessário.
- A aprendizagem é oferecida por meio do apoio ao desempenho de forma inteligente e integrada, no qual a IA apresenta orientação, feedback e prática nos momentos mais pertinentes.
- A IA passa a personalizar totalmente trilhas digitais, dispensando a curadoria manual das sequências dos conteúdos.
Essa mudança não é nada sutil. É preciso repensar o que é aprendizagem, onde ela acontece e quem a direciona.
E mais: as organizações precisam ser arrojadas o suficiente para se desapegarem do modelo antigo, que gira em torna de cursos, responsabilidade por conteúdos e “eventos” de aprendizagem que acontecem de forma destacada do trabalho do dia a dia. É fundamental avançar para um sistema em que o desenvolvimento esteja totalmente integrado ao trabalho em si.
Implicações para o planejamento de 2026
- É importante se concentrar em como redefinir os fluxos de trabalho, as funções e o desenvolvimento com a IA, e não em como recauchutar sistemas e processos ultrapassados.
- O orçamento deve ser redirecionado das ferramentas de criação de conteúdos para tecnologias, como agentes de IA, coaches no fluxo de trabalho e ferramentas integradas para melhoria do desempenho, a fim de integrar a aprendizagem às tarefas do dia a dia.
- A área de T&D deve evoluir na transformação corporativa, tornando-se um elemento estratégico de capacitação e alavancagem do desempenho.
- Planeje-se para a influência que a IA exercerá sobre a cultura corporativa, não apenas para sua implementação técnica. Os líderes precisarão desenvolver novas habilidades de coaching, as equipes precisarão de apoio para lidar com tantas mudanças, e os colaboradores precisarão entender com clareza como a IA auxilia no crescimento deles (sem os substituir).
De olho no futuro: o que tudo isso quer dizer para 2026 e os anos que virão?
Os insights compartilhados por Helmer, Bersin e Stefanski sugerem que o mote de 2026 não serão atualizações tecnológicas nem o surgimento de novas tecnologias de aprendizagem. Este ano será definido pela disposição das organizações de reformular a aprendizagem tendo como centro o desenvolvimento de talentos, a execução do trabalho e a cultura corporativa, em vez dos conteúdos.
Se sua equipe estiver traçando a estratégia de aprendizagem e desenvolvimento de talentos para 2026, estes são os itens que precisam estar no topo da lista de vocês:
1. Redefinir a área de T&D como “organização de desenvolvimento”.
A missão não pode mais ser informar os colaboradores, mas, sim, acelerar a carreira deles. A pergunta “Qual material educativo devemos criar?” deve passar a ser “Como projetamos o trabalho, as ferramentas e as experiências que aceleram o desempenho dos colaboradores?”.
2. Investir na aprendizagem no fluxo de trabalho, não em mais cursos.
Priorize ferramentas de IA que integrem coaching, feedback e orientações nos fluxos cotidianos, onde o desempenho acontece de verdade. No futuro, é aqui que 70% do impacto da aprendizagem estará.
3. Desenvolver modelos adaptáveis de força de trabalho e gestão de talentos.
Funções estáticas e longos planos de carreira estão dando lugar a estruturas de mobilidade interna baseadas em habilidades e equipes fluidas.
4. Deixar a IA personalizar e automatizar a aprendizagem digital.
Deixe a criação manual de cursos para quando for realmente necessário por motivos regulatórios ou de compliance. Deixe que a IA gere trilhas personalizadas e práticas adaptativas, liberando as equipes de T&D para se concentrarem no trabalho estratégico que apenas a inteligência humana dá conta de fazer.
5. Adotar a proficiência como a métrica principal.
Vá além das métricas de conclusões, assiduidade e satisfação. A pergunta-chave agora é: “Em quanto tempo nossos colaboradores conseguem ser melhores nas tarefas que realmente importam?”. Essa mudança de pensamento alinha o impacto da aprendizagem diretamente com o desempenho dos negócios, exatamente onde está a maior oportunidade de utilizar ferramentas com IA integrada.
Saiba mais sobre a revolução da IA na área de aprendizagem
Em 2026, as organizações deixarão de projetar sistemas de aprendizagem e começarão a projetar ecossistemas de desenvolvimento, que integram a aprendizagem ao dia a dia de trabalho, equilibram a personalização por IA com experiências humanas de alto impacto e promovem a área de T&D a uma posição estratégica.
As tecnologias de aprendizagem deixarão de ser um destino e passarão a ser algo que elas vivenciam todos os dias. O papo entre Nikki Helmer, Josh Bersin e Heather Stefanski faz parte de um diálogo muito mais abrangente sobre como a IA definirá o futuro do trabalho.
Se sua organização estiver traçando a estratégia para 2026, chegou a hora de repensar a aprendizagem e como a IA pode tornar essa nova visão em realidade. Para saber como fazer isso, assista à sessão A revolução da IA na aprendizagem e desenvolvimento de talentos e aos outros dois webinars da nossa trilogia.
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