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.
Existe uma ideia de que seria impossível criar cursos totalmente personalizados, certo?
O assunto “aprendizagem personalizada” não é novo. Mesmo assim, quando a maioria das pessoas acessa um curso hoje, o conteúdo é o mesmo para todo mundo, independentemente da função, departamento ou base de conhecimento, seja a pessoa iniciante ou especialista.
A discrepância entre o que falamos e o que oferecemos de fato em termos de personalização do desenvolvimento foi o que me trouxe essa inquietação: é possível fazer com que um curso se crie na hora, tendo o aprendiz como foco? E se esse curso se montasse em tempo real com base em quem você é, no que você já sabe e no seu objetivo?
Resolvemos, então, transformar essa ideia em um experimento do Laboratório de IA.
Por que cursos estáticos deixam a desejar?
Pense na última vez em que você enrolou para terminar um curso que mais parecia ser a revisão de um assunto que você já sabia. Tem também aqueles cursos que já começam profundos demais, causando aquela impressão de que você perdeu algum conceito básico muito importante. Essas duas situações desperdiçam um tempo precioso de aprendizagem. Enquanto o primeiro caso equivale a uma caminhada leve quando você está a ponto de correr, o segundo é uma corrida na qual você ainda está calçando o tênis.
Cursos prontos são elaborados para um aprendiz médio que, convenhamos, provavelmente não se parece com você.
Há anos, prega-se que a solução teórica desse problema é a personalização. Aprendizagem adaptativa, solução de problemas com cenários variados e trilhas montadas a partir de curadoria são exemplos de tentativas de superar o mesmo desafio. Contudo, todas elas têm como base um ponto de partida que alguém, em algum lugar, determinou de antemão como algo fixo.
Neste experimento, não há cursos prontos.
A criação de um curso conforme a necessidade
Então, por onde começar, senão por um módulo de conteúdo pré-pronto? Basta iniciar uma conversa com uma IA educativa. A persona de IA oferecerá opções de assuntos pré-estabelecidos para aprendizagem dinâmica sobre os quais vocês podem conversar. Em seguida, você escolhe qual caminho deseja trilhar.
Com o desenrolar da conversa, o curso vai sendo montado para você: imagens, testes, reflexões — tudo gerado em tempo real com base no que foi dito e no que você precisa realmente aprender.
Além disso, o curso é adaptável, na hora e conforme você o cria: você pode pedir para ignorar alguma seção ou se concentrar em uma determinada área; se tiver dúvidas, o curso muda a abordagem; se sentir que precisa de aprofundamento em um ponto, o pedido é atendido. Precisa reforçar alguma coisa? Ele gera perguntas que ajudam a consolidar o conceito. O curso deixa de ser um destino e passa a ser um diálogo.
De uma certa maneira, esse processo imita o novo ciclo da aprendizagem, no qual o upskilling é contínuo, e não esporádico.
Um exemplo real: como aprendi rapidamente sobre o protocolo de contexto de modelo (MCP)
Para que você tenha uma ideia mais concreta do que descrevi, detalharei a minha experiência.
Resolvi usar este experimento para conhecer melhor o protocolo de contexto de modelo (MCP), algo que a Degreed vem desenvolvendo. Temos o nosso próprio servidor de MCP, então, disponho de contexto prévio, mas ainda tenho muita curiosidade sobre os rumos que essa tecnologia está tomando. Trata-se também de um bom teste, dada a complexidade do assunto.
Primeiramente, a IA me apresentou algumas opções de tópicos, e eu escolhi aprender sobre noções básicas do MCP. Após carregar o primeiro diagrama, a IA me perguntou se eu já tinha algum conhecimento sobre a integração de modelos de linguagem de grande escala (LLM, na sigla em inglês) com ferramentas externas.
Esse é um momento-chave para não começar do zero: a IA queria identificar o meu nível de conhecimento.
Relatei brevemente o que a Degreed vem desenvolvendo em relação ao MCP, e a resposta se baseou imediatamente nesse contexto. Ela não explicou novamente pontos básicos que eu já havia deixado implícito que sabia. Em vez disso, ela foi direto para o mecanismo: como o MCP cria canais estruturados de comunicação, faz a separação entre intenção e execução, e aplica esquemas de um jeito que chamadas brutas de API não faz.
Quando apresentei uma dúvida real (Por que usar o MCP em vez de apenas solicitar que o modelo faça chamadas de API de forma direta?), a resposta foi clara e específica: segurança de tipo, separação de assuntos e previsibilidade. Em seguida, ela avançou no aprofundamento sem que eu precisasse pedir isso.
Após o conteúdo técnico, a IA quis saber se eu preferia me aprofundar um pouco mais, assistir a um vídeo mais detalhado, testar meus conhecimentos ou encarar uma reflexão.
Além de avançar, o curso perguntava qual era a minha necessidade de progressão.
Quais são as diferenças entre os cursos dinâmicos e a aprendizagem adaptativa tradicional?
A maior parte da aprendizagem adaptativa ainda se baseia em um mapa pré-definido. O sistema decide seu caminho conforme as suas respostas, mas esses caminhos já estavam traçados. A experiência é personalizada no sentido de que a rota muda, mas ela já estava lá antes de o aprendiz chegar.
O que estamos testando aqui não funciona assim, pois o conteúdo é gerado em tempo real para atender a você, de modo que tudo aparece de forma fluida conforme o diálogo acontece. As perguntas são formuladas de acordo com os seus processos específicos de raciocínio e momentos de dúvida. A aprendizagem adaptativa tradicional não faz isso.
O que isso pode representar para a aprendizagem
Quero tomar o cuidado de não exagerar no que vou dizer sobre o que estamos desenvolvendo. Afinal, trata-se de um experimento, e muita coisa que surge no Laboratório de IA não chega a sair daqui.
Contudo, penso que esse experimento aponta para algo importante: a reclamação mais comum de que educação corporativa não deve ser sinônimo de acesso a conteúdos, mas de relevância. Quase 80% dos colaboradores afirmam querer que a aprendizagem tenha uma correlação direta com suas responsabilidades. Mesmo assim, como tornar isso possível sem um contexto individual específico sobre as habilidades e objetivos? As equipes de aprendizagem, diretores de talentos e gestores nem sempre têm tempo de sanar manualmente essa lacuna para cada colaborador.
Não há escalabilidade nisso.
Um curso que se monta a partir do que a pessoa está vivendo é uma resposta para o problema. Não por se tratar de uma novidade (afinal, novidades passam), mas porque é mais provável de ser um método útil, eficaz e rápido. A força de trabalho precisa de uma forma de acompanhar as mudanças do mundo. Para isso, é preciso pensar além dos métodos tradicionais de aprendizagem para mobilizar experiências personalizadas e relevantes com mais agilidade.
Isso, sim, é aproveitar ao máximo a personalização de verdade. Inclusive, é divertido pensar em um futuro em que as coisas funcionam dessa maneira.
Se quiser saber mais sobre o que estamos desenvolvendo, entre em contato comigo pelo LinkedIn. É sempre um prazer conversar sobre assuntos como esse. Também posso dar a você acesso a alguns dos nossos experimentos.
Assista à gravação da minha sessão no LENS 2026 sobre os experimentos de IA da Degreed.
Vamos manter contato.
Quero assinar a newsletter mensal que oferece insights exclusivos, anúncio de eventos e novidades sobre as soluções da Degreed.