Todas as proposições do Laboratório de IA são experimentais e estão em desenvolvimento, sem garantias de que farão parte do pacote de produtos da Degreed.
Imagine que você precisa se preparar para uma reunião importante que acontecerá daqui a duas horas. Como ela foi marcada de repente, seu gestor não tem disponibilidade para ajudar no ensaio. Sua apresentação está pronta, mas você não sabe quais perguntas o público pode fazer.
Improviso em uma situação assim não cai bem. Não dá para apenas ler um roteiro e se preparar na correria para uma reunião com vários stakeholders fundamentais. O ideal é vivenciar uma experiência que seja altamente personalizada para a sua necessidade, que, no caso, é ensaiar e se preparar para uma conversa importante. Trata-se de um momento de aprendizagem para o qual os métodos tradicionais são insuficientes.
Esse é o tipo de aprendizagem no fluxo de trabalho que eu gostaria de saber se a IA dá conta de atender.
Mas, primeiro, quero falar um pouco sobre o Laboratório de IA, caso você ainda não conheça essa iniciativa. No Laboratório de IA, fazemos experimentos para descobrir as melhores formas de aplicar os mais recentes recursos de IA, alinhando-os a necessidades reais de negócios e vendo se realmente oferecem valor ao mercado. Muita coisa que desenvolvemos não chega a fazer parte da nossa plataforma. Testamos, aprendemos, experimentamos novamente e seguimos em frente.
Contudo, às vezes, nossa visão sobre o futuro da aprendizagem muda.
Aprendizagem na era nativa de IA
Eu gasto um bom tempo refletindo sobre uma pergunta simples: como será a aprendizagem em um mundo nativo de IA?
A aprendizagem tradicional costuma não ser suficiente quando é preciso mudar o comportamento em situações nas quais o desempenho é fundamental. Afinal, o modelo tradicional é genérico ou lento demais, ou não oferece feedback para fixar os conhecimentos e acelerar a capacitação. Vamos considerar o exemplo acima, em que era preciso se preparar para uma reunião em poucas horas. Onde estão as oportunidades de práticas ao vivo?
Para atender a essa necessidade, eu vejo a aprendizagem cada vez mais:
- Especializada para a tarefa;
- Personalizada para o aprendiz;
- Situacional.
Foi essa linha de raciocínio que segui para montar nosso experimento de simulações com IA.
Simulação de conversas com IA na prática
Nesse experimento, a ideia foi ver se conseguiríamos gerar experiências de aprendizagem específicas com base nas necessidades imediatas do usuário.
Após pensar em como atenderíamos a necessidades situacionais, criamos um agente de IA que permitiria que os usuários descrevessem um cenário próprio (por exemplo, uma reunião com investidores). A partir disso, o agente geraria uma simulação do evento e possibilitaria que o aprendiz praticasse de diversas formas.
Vamos voltar à situação da reunião urgente com stakeholders: eu abriria essa ferramenta nova e descreveria a reunião, incluindo todas as informações que tenho, como o público, o assunto ou o objetivo do encontro. Em seguida, a IA geraria uma interface de videoconferência altamente realista.
Até quatro personas de IA podem participar da simulação, cada uma com sua própria função, personalidade e prioridades, podendo reproduzir a situação e as pessoas com as quais vou interagir. Elas fazem perguntas, me interrompem e me questionam, exatamente como aconteceria no mundo real. Essa tensão realista faz com que a experiência seja ainda mais proveitosa.
A simulação oferece ao usuário feedback tanto durante quanto após a interação, indicando como ele se saiu ao responder às perguntas, se a comunicação foi clara e até se os slides da apresentação atenderam bem ao propósito.
Isso muda a aprendizagem e os treinamentos corporativos, pois os usuários podem participar de simulações como essa sempre que quiserem. É fundamental ter essa flexibilidade no mundo real. Sejamos realistas: nem sempre dá para ensaiar para uma reunião importante por duas semanas. Às vezes, o tempo que temos para a preparação são mesmo essas duas horas que precisamos encaixar na agenda.
As simulações garantem que sempre haja um momento de prática, fazendo com que reuniões importantes jamais sejam terrenos de teste.
Qual é o diferencial dessas simulações?
As simulações não são meras oportunidades de ensaiar uma apresentação ou uma interação importante e receber feedback. Os verdadeiros diferenciais das simulações com IA são:
- Múltiplas personas
A maioria das ferramentas de simulação trabalha com uma única interação. Esse nosso jeito de trabalhar traz pontos de vista contrários e muito mais fidedignidade ao que pode acontecer no mundo real. Essas personas têm personalidades e objetivos próprios e podem fazer perguntas conforme os conteúdos fornecidos e os pontos de vista atribuídos a elas. - Fornecimento de informações e feedback em diversos formatos
As simulações também podem ser um diálogo com perguntas inesperadas e interações mais profundas. O sistema avalia cada parte do que receber, como o conteúdo e a forma como você diz algo, o que você compartilha na tela e como tudo se enquadra no propósito e objetivo gerais. - Feedback em tempo real e após a sessão
Durante a interação, você recebe dicas do que pode ir ajustando. Depois, você também recebe um feedback mais estruturado. Essa combinação melhora a aprendizagem, a reflexão e a iteração para aprimorar o desempenho. - Velocidade e personalização total da experiência
A experiência é gerada na hora, a partir de um prompt simples. Tudo acontece exatamente conforme as suas especificações, sem nenhum preparo prévio. Precisa adicionar mais uma persona à reunião? Basta ajustar o prompt.
O feedback em tempo real e as oportunidades de alterar a situação na hora mudam o paradigma de como aprendemos enquanto trabalhamos.
Vamos construir o futuro da aprendizagem com as simulações
Voltemos à questão inicial: como será a aprendizagem em um mundo nativo de IA?
Essas simulações situacionais com IA podem criar um tipo de sistema de aprendizagem completamente diferente. O aprendiz não vai mais correr atrás de conteúdos sobre um determinado assunto. Ele poderá simplesmente dizer “Preciso praticar isso” ou “Tenho este evento em breve”, e o sistema criará a experiência certa, na hora.
À medida que o desenvolvimento fica cada vez mais especializado e situacional, o escopo dos momentos possíveis de aprendizagem se expande de maneira exponencial. O nome disso é aprendizagem por vivência sob demanda, ou seja, uma forma de aprender com muito mais potencial de atender à realidade de um mundo em constante mudança.
Saiba mais sobre esse experimento e outras inovações nossas no meu webinar da série Degreed em Ação. Entre em contato comigo pelo LinkedIn para saber como você também pode testar esses experimentos.
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