{"id":89427,"date":"2026-07-22T21:07:32","date_gmt":"2026-07-22T21:07:32","guid":{"rendered":"https:\/\/degreed.com\/experience\/blog\/lacuna-habilidades-ia-esta-revelando-frustracao-botsitting\/"},"modified":"2026-07-31T17:04:54","modified_gmt":"2026-07-31T17:04:54","slug":"lacuna-habilidades-ia-esta-revelando-frustracao-botsitting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/degreed.com\/experience\/pt-br\/blog\/lacuna-habilidades-ia-esta-revelando-frustracao-botsitting\/","title":{"rendered":"A lacuna de habilidades de IA est\u00e1 se revelando como frustra\u00e7\u00e3o pelo \u201cbotsitting\u201d"},"content":{"rendered":"\n

Quem trabalha em empresas tem dedicado 6,4 horas por semana microgerenciando respostas, corrigindo erros e contextualizando repetidamente ferramentas de IA, segundo um relat\u00f3rio do Glean Work AI Institute<\/a>. Esse tempo \u00e9 praticamente um dia inteiro de trabalho. Com isso, as pessoas est\u00e3o se questionando em que, de fato, s\u00e3o especialistas e quais s\u00e3o suas responsabilidades nas fun\u00e7\u00f5es que desempenham. <\/p>\n\n

Essa frustra\u00e7\u00e3o est\u00e1 criando silenciosamente um risco de reten\u00e7\u00e3o, pois o Glean tamb\u00e9m descobriu que quem passa muito tempo interagindo com a IA em tarefas classificadas como botsitting tem 73% mais chances de procurar outro emprego.<\/p>\n\n

\u00c9 f\u00e1cil vincular isso \u00e0s limita\u00e7\u00f5es da IA, mas h\u00e1 um desafio maior por tr\u00e1s de tudo: uma lacuna de habilidades da for\u00e7a de trabalho que a maioria das organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o previu \u2014 e para a qual n\u00e3o est\u00e1 preparada. <\/p>\n\n

O que \u00e9 botsitting?<\/h2>\n\n

Botsitting \u00e9 o ato de tornar utiliz\u00e1veis os resultados gerados pela IA. Dentre as tarefas, est\u00e3o a contextualiza\u00e7\u00e3o de ferramentas de IA, a verifica\u00e7\u00e3o de resultados e a revis\u00e3o e corre\u00e7\u00e3o de erros. Cunhado no relat\u00f3rio do Glean Work AI Institute, esse neologismo se espalhou rapidamente por dar nome a um fen\u00f4meno que era apenas sentido no dia a dia das empresas. <\/p>\n\n

Botsitting no trabalho e o dilema da produtividade<\/h2>\n\n

A maioria das equipes agora exige \u2014 ou pelo menos estimula \u2014 que os colaboradores usem a IA no trabalho. Contudo, os resultados costumam decepcionar, e o custo de tempo e energia s\u00f3 aumenta. A t\u00edtulo de exemplo, quase dois ter\u00e7os (63%) dos l\u00edderes executivos e vice-presidentes relatam refazer trabalhos que dependeram muito da IA, segundo o Founder Reports<\/a>, e quase metade de todos os colaboradores precisam corrigir ou refazer as tarefas de algum colega pelo mesmo motivo. O estudo do Glean descobriu que \u201cpara cada hora que um trabalhador passa extraindo resultados \u00fateis da IA, \u00e9 preciso dedicar quase uma hora inteira tornando-o utiliz\u00e1vel\u201d. Esse \u00e9 um custo de produtividade que nenhum plano de implanta\u00e7\u00e3o de IA previu.<\/p>\n\n

O aumento dessas tarefas entediantes de an\u00e1lise faz com que os colaboradores se sintam como se fossem bab\u00e1s de um colega inexperiente, em vez de estarem cumprindo o contrato de trabalho. Al\u00e9m disso, apenas 13%<\/a> dos colaboradores afirmam que a organiza\u00e7\u00e3o em que trabalham apresenta um desempenho muito melhor devido ao uso da IA. <\/p>\n\n

At\u00e9 agora, todo esse esfor\u00e7o tem gerado pouqu\u00edssimos resultados nos neg\u00f3cios. A qualidade das respostas da IA \u00e9 apenas parte do problema. No fundo, a quest\u00e3o \u00e9 mais antiga e mais conhecida do que a maioria das organiza\u00e7\u00f5es est\u00e1 disposta a admitir: a nova tecnologia foi implementada sem que os colaboradores fossem preparados para us\u00e1-la.<\/p>\n\n

O que os colaboradores est\u00e3o sentindo \u00e9 o desgaste da lacuna de habilidades e o desconforto das etapas iniciais da aprendizagem. Ningu\u00e9m ensinou \u00e0 for\u00e7a de trabalho como trabalhar bem com ferramentas de IA, e a maioria das pessoas n\u00e3o consegue aprender com velocidade suficiente. <\/p>\n\n

Agora, cabe \u00e0s empresas sanar essa lacuna.<\/p>\n\n

As habilidades que os colaboradores precisam para trabalhar com a IA<\/h2>\n\n

Muitas empresas prepararam os colaboradores para a ado\u00e7\u00e3o da IA explicando quais ferramentas poderiam usar, e talvez at\u00e9 como us\u00e1-las. Contudo, o mero conhecimento dos recursos n\u00e3o significa que as pessoas tenham desenvolvido as habilidades para utiliz\u00e1-los adequadamente.<\/p>\n\n

O trabalho com a IA demanda habilidades que v\u00e3o al\u00e9m do que consta na maioria das descri\u00e7\u00f5es de fun\u00e7\u00f5es. Embora cada fun\u00e7\u00e3o e setor tenha suas especificidades, tr\u00eas pontos universais se destacam:<\/p>\n\n

Auditoria t\u00e9cnica.<\/strong> Quando um modelo de IA gera um erro, os colaboradores precisam saber identific\u00e1-lo. Quando um prompt gera um resultado ruim, o usu\u00e1rio precisa saber o que fazer para aprimor\u00e1-lo. Ou seja, \u00e9 poss\u00edvel aprender essas habilidades. No entanto, a maioria das organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o criou trilhas estruturadas para desenvolv\u00ea-las. Isso fica claro quando vemos colaboradores que talvez n\u00e3o saibam avaliar a qualidade e a precis\u00e3o do que \u00e9 gerado.<\/p>\n\n

Senso criativo.<\/strong> A IA gera resultados em um piscar de olhos. Por isso \u00e9 fundamental saber o que vale a pena manter e o que precisa ser deixado de lado. \u00c9 nessa hora que o colaborador deve dominar determinados assuntos e saber avaliar materiais em contexto. Os modelos de IA n\u00e3o s\u00e3o criativos nem originais por natureza. Eles aproveitam padr\u00f5es e regras pr\u00e9-estabelecidos, por isso, n\u00e3o basta passar o olho nos resultados para conferir se est\u00e3o precisos. A expertise humana \u00e9 fundamental para trazer essa profundidade.<\/p>\n\n

Formula\u00e7\u00e3o de prompts e flu\u00eancia em sistemas de IA.<\/strong> Saber se comunicar com uma ferramenta de IA, apresentar a ela o contexto adequado e refinar seu comportamento ao longo do tempo s\u00e3o compet\u00eancias importantes. \u00c9 preciso saber como os sistemas de IA funcionam. A maioria dos colaboradores est\u00e1 desenvolvendo essas compet\u00eancias por tentativa e erro, e \u00e9 exatamente por isso que o trabalho parece chato e frustrante. Al\u00e9m disso, trata-se de um processo demorado, embora quem venda IA apresente suas solu\u00e7\u00f5es como prontas para uso.<\/p>\n\n

Se as organiza\u00e7\u00f5es ignorarem o desenvolvimento dessas habilidades, os colaboradores acabar\u00e3o pagando por uma lacuna de capacita\u00e7\u00e3o que eles nem sabiam que tinham. Eles se sentem como se fossem bab\u00e1s de rob\u00f4s, em vez de estarem colocando em pr\u00e1tica novas habilidades como senso criativo, auditoria t\u00e9cnica e formula\u00e7\u00e3o de prompts de IA. H\u00e1 um motivo para isso: Afinal, as primeiras etapas da aprendizagem de algo novo quase sempre s\u00e3o desconfort\u00e1veis \u2014 e, sem uma rota clara, esse desconforto pode virar frustra\u00e7\u00e3o. Mas \u00e9 fato que as empresas podem facilitar esse caminho.<\/p>\n\n

Como as \u00e1reas de T&D e RH podem promover a flu\u00eancia em IA para combater a fadiga do botsitting<\/h2>\n\n

Ter colaboradores que se sentem como bab\u00e1s de IA tamb\u00e9m \u00e9 um risco de reten\u00e7\u00e3o a olhos nus, j\u00e1 que a maioria deles est\u00e1 buscando novas oportunidades profissionais no mercado.<\/p>\n\n

A solu\u00e7\u00e3o \u00e9 fazer com que toda a for\u00e7a de trabalho adquira flu\u00eancia em IA e, para isso, quem det\u00e9m os dados dos talentos, das habilidades e de or\u00e7amento (ou seja, RH, T&D e alta administra\u00e7\u00e3o) precisa estar em sintonia para que toda a organiza\u00e7\u00e3o avance. As ferramentas de IA funcionam melhor quando os colaboradores sabem us\u00e1-las e as treinam ao longo do tempo para que fiquem ainda mais afinadas.Veja onde \u00e9 importante focar:<\/p>\n\n

Personaliza\u00e7\u00e3o do desenvolvimento.<\/strong> Segundo a Deloitte<\/a>, empresas que optam por personaliza\u00e7\u00f5es t\u00eam tr\u00eas vezes mais chances de conquistar resultados melhores nos neg\u00f3cios e em gest\u00e3o de talentos para iniciativas de mudan\u00e7as. Por exemplo, treinamentos gerais de IA n\u00e3o sanam lacunas de habilidades de uma fun\u00e7\u00e3o espec\u00edfica. Para trabalhar com a IA, um analista de RH precisa ter habilidades diferentes das de engenheiros de software ou gerentes comerciais. A aprendizagem ganha velocidade quando os conte\u00fados educativos e as comunica\u00e7\u00f5es s\u00e3o adaptadas para os colaboradores. Segundo o mesmo estudo da Deloitte, os colaboradores consideram as personaliza\u00e7\u00f5es muito \u00fateis ao tentarem se adaptar a mudan\u00e7as.<\/p>\n\n

Programas eficazes de flu\u00eancia em IA primeiro mapeiam lacunas de habilidades espec\u00edficas de cada fun\u00e7\u00e3o para, ent\u00e3o, oferecer desenvolvimento que sane essas lacunas. Organiza\u00e7\u00f5es como a TEKsystems<\/a> e a ZS<\/a> v\u00e3o al\u00e9m ao utilizar coaching e simula\u00e7\u00f5es com IA<\/a> para personalizar o desenvolvimento no \u00e2mbito individual.<\/p>\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n

Conex\u00e3o do ecossistema de tecnologias para aprimorar a intelig\u00eancia de habilidades.<\/strong> Uma parte expressiva do tempo que o botsitting toma est\u00e1 na transfer\u00eancia de informa\u00e7\u00f5es entre ferramentas que n\u00e3o se comunicam. Os colaboradores passam a ser pontes entre sistemas desconexos, normalmente levando contexto para uma plataforma de IA de forma manual. A simplifica\u00e7\u00e3o da estrutura tecnol\u00f3gica reduz esse trabalho manual. Quando a aprendizagem est\u00e1 integrada ao fluxo de trabalho, as ferramentas de IA obt\u00eam o contexto e os dados de habilidades necess\u00e1rios para, de fato, funcionar, de modo que o desenvolvimento se molda a cada colaborador.<\/p>\n\n

Mensura\u00e7\u00e3o das mudan\u00e7as com resultados reais nos neg\u00f3cios. <\/strong>Quando as organiza\u00e7\u00f5es fazem as conex\u00f5es certas para ter acesso \u00e0 intelig\u00eancia de habilidades, torna-se poss\u00edvel correlacionar a aprendizagem a resultados mais abrangentes. Parte da fadiga do botsitting vem de ver todo o empenho desaparecer em uma lista de tarefas sem fim que n\u00e3o gera impactos vis\u00edveis nos neg\u00f3cios. A solu\u00e7\u00e3o \u00e9 vincular o desenvolvimento diretamente aos objetivos-chave da empresa, de modo que todos consigam perceber os resultados. Por exemplo, a Capgemini<\/a> usa dados de projetos reais como dados de habilidades, conectando as atividades educativas diretamente ao desempenho e proporcionando aos l\u00edderes uma vis\u00e3o precisa do n\u00edvel de preparo da for\u00e7a de trabalho. Estelle Maione, chefe global de aprendizagem e da Capgemini University, afirma que, mesmo invis\u00edvel, a aprendizagem faz parte do cotidiano, enquanto os resultados nos neg\u00f3cios devem ser sempre patentes.<\/p>\n\n

O pre\u00e7o do botsitting das plataformas de IA<\/h2>\n\n

A frustra\u00e7\u00e3o crescente com o botsitting \u00e9 uma prova da lacuna de habilidades relacionadas \u00e0 IA. A tecnologia est\u00e1 evoluindo a um ritmo mais acelerado do que a for\u00e7a de trabalho \u00e9 capaz de acompanhar, e muita gente n\u00e3o foi preparada para usar a IA de forma eficaz.<\/p>\n\n

O resultado s\u00e3o horas desperdi\u00e7adas tentando identificar e corrigir erros da IA. \u00c9 um trabalho entediante para o qual nenhum colaborador foi preparado, que demanda habilidades que as organiza\u00e7\u00f5es ainda n\u00e3o desenvolveram. A solu\u00e7\u00e3o dessas lacunas de habilidades \u00e9 algo urgente, tanto para acompanhar a transforma\u00e7\u00e3o da IA quanto para proteger o engajamento e a reten\u00e7\u00e3o dos colaboradores. Para isso, \u00e9 fundamental promover a flu\u00eancia em IA em pouco tempo, com oportunidades estruturadas para a pr\u00e1tica, difus\u00e3o da intelig\u00eancia de habilidades em toda a organiza\u00e7\u00e3o e mensura\u00e7\u00e3o de como esse crescimento aparece (ou n\u00e3o) nos resultados de neg\u00f3cios.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Quem trabalha em empresas tem dedicado 6,4 horas por semana microgerenciando respostas, corrigindo erros e contextualizando repetidamente ferramentas de IA, segundo um relat\u00f3rio do Glean Work AI Institute. Esse tempo \u00e9 praticamente um dia inteiro de trabalho. 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