Aprendizagem adaptativa: o que é e por que ela é importante

Nikki Helmer

quarta-feira, 19 de novembro de 2025

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Todos estamos acostumados a conteúdos dinâmicos e altamente personalizados. Vemos conteúdos relevantes e direcionados a todo tempo, seja nos anúncios veiculados nos sites que acessamos, nas sugestões de serviços de streaming ou nos feeds das nossas redes sociais. Por isso, está na hora de aplicarmos esse mesmo conceito à aprendizagem, por meio da aprendizagem adaptativa. Com ela, ficará mais fácil encontrar os conteúdos educativos certos para as nossas necessidades, sem perdermos tempo com materiais que não têm alinhamento com nossa função, conhecimento ou nível de habilidade.

O que é a aprendizagem adaptativa?

A aprendizagem adaptativa se ajusta automaticamente às necessidades do aprendiz com base em suas habilidades, função, objetivos e níveis de proficiência. Além de ser altamente personalizada, responsiva e interativa, ela é contextualizada, dinâmica e, principalmente, prática, evitando que o aprendiz fique garimpando conteúdos, perca tempo com materiais inadequados para seu nível de experiência ou fique aguardando feedback. Assim, cada momento de desenvolvimento é verdadeiramente proveitoso. 

A personalização é alimentada e aplicada pelos dados e análises de grande valor provenientes do processo de aprendizagem. A aprendizagem adaptativa gera mais do que dados de conclusão de conteúdos, pois há uma mensuração real dos conhecimentos adquiridos e das habilidades desenvolvidas. 

Como a aprendizagem adaptativa acontece na prática?

A aprendizagem adaptativa atende a uma demanda antiga da área de T&D: a possibilidade de aprender no dia a dia de trabalho. Por exemplo, já há recursos de IA que geram testes precisos sobre qualquer assunto em larga escala, facilitando a averiguação da retenção de conhecimentos. Os diálogos com a IA se adaptam em tempo real, permitindo que os colaboradores pratiquem a aplicação de soft skills desafiadoras ou apresentações sobre assuntos complexos. Com a aprendizagem adaptativa, é possível oferecer trilhas personalizadas específicas para cada função ― e com feedback instantâneo ―, facilitando a identificação de referenciais de desempenho e outras aplicações. 

Com tamanha flexibilidade e personalização, a aprendizagem e o trabalho podem andar lado a lado, potencializando a eficácia desses dois elementos cruciais para qualquer empresa. Confira alguns cenários em que isso pode acontecer:

Exemplo: sua equipe precisa dominar rapidamente as regulamentações complexas de um novo mercado. Em vez de aplicar um treinamento único e estático, use testes gerados por IA para avaliar a compreensão dos colaboradores.

A mera marcação de um curso como concluído não quer dizer que a equipe está preparada para aplicar aqueles conhecimentos na vida real. Qualquer lacuna de habilidade ou de conhecimento pode causar um abalo direto nos resultados e no desempenho da empresa. Por isso, é fundamental entender o que os colaboradores realmente sabem. Após identificar as lacunas de cada colaborador, sua equipe poderá selecionar os conteúdos certos para saná-las no nível individual, em vez de oferecer mais uma sessão de treinamento padronizada que não garante o alinhamento de todos.

Exemplo: sua empresa está prestes a lançar um produto importante, e a equipe de vendas precisa apresentar um pitch novo. Ofereça um coach por IA, uma ferramenta que está sempre disponível e apresenta feedback em tempo real.

Com essa possibilidade, os representantes de vendas podem ensaiar o pitch em segurança, repetindo quantas vezes quiserem para aplicar os feedbacks recebidos e aprimorar a apresentação antes de se reunirem com possíveis clientes. À medida que estudam e ensaiam, os representantes se dedicam ao desenvolvimento prático de habilidades, trazendo benefícios reais para os negócios.

Exemplo: o lançamento de uma ferramenta de IA tem aplicação direta nas operações da equipe de produto da sua empresa, que precisa desenvolver uma habilidade que está despontando no setor de vocês. Para agilizar esse processo de capacitação, vale a pena utilizar trilhas montadas com curadoria de IA e validação de especialistas.

Como as habilidades necessárias estão em constante evolução, agora é possível gerar trilhas de conteúdos seguindo o mesmo ritmo, de modo que os colaboradores possam absorver conteúdos relevantes em menos tempo. A Degreed Open Library, por exemplo, oferece trilhas sobre as habilidades mais desejadas do mercado, e todas elas são atualizadas automaticamente duas vezes ao ano, garantindo que os conteúdos se mantenham relevantes e precisos.

As possibilidades de aplicação da aprendizagem adaptativa só se multiplicam, já que o dia a dia requer modalidades de aprendizagem mais interativas, dinâmicas e diversas para acompanhar as habilidades de que os colaboradores precisam.

Como sua empresa pode colocar a aprendizagem adaptativa em prática?

Contexto é tudo. A IA abriu as portas para as experiências de aprendizagem adaptativa, no entanto, é preciso alimentá-la com o contexto certo para que tudo dê certo. Se não for assim, as informações que ela apresentará terão o mesmo grau irrelevante de personalização genérica de um LLM ou assistente de IA de uso geral. 

Para garantir que a IA atenda às necessidades de aprendizagem e upskilling da sua empresa, ela precisa estar contextualizada em termos de:

• Ciência da aprendizagem
• Dados verificáveis de habilidades
• Integração com sistemas
• Contexto organizacional alinhado a objetivos estratégicos

Com base nesses pilares, a IA estará pronta para se adaptar bem às necessidades de cada colaborador. 

Como será o futuro da aprendizagem adaptativa?

A tecnologia evolui dia após dia. Não sabemos como estará esse cenário daqui a dois anos, mas eu asseguro que a aprendizagem no ambiente de trabalho terá muito menos treinamentos estáticos e muito mais coaching individual com especialistas de confiança. Os aprendizes estarão muito mais ligados a conteúdos que desenvolvem ativamente seus conhecimentos e conjuntos de habilidades, colocando-os em prática em cenários de baixo risco.

A área de T&D está em evolução: em vez de apenas oferecer conteúdos para respaldar objetivos de negócios, agora é preciso proporcionar experiências de aprendizagem nativas de IA que impulsionam a concretização desses objetivos.