Em meados da década de 1990, quando a Internet chegou ao cenário de negócios com um ruído de estática do modem, as empresas correram para marcar presença online. Contrataram programadores especializados em HTML e JavaScript, profissionais de marketing com formação em e-commerce, consultores que prometiam “viabilizar na web” as operações de negócios. Nas décadas seguintes – com o surgimento do e-commerce, de aplicativos para smartphones e muito mais – foi possível traçar uma linha entre o know-how técnico e o valor comercial.

Hoje, no entanto, a IA apresenta outro tipo de desafio de treinamento. Mais do que inovar, a tecnologia muda diante dos nossos olhos. Um ano atrás, a maioria das ferramentas de IA só conseguia processar texto. Hoje, você pode enviar a foto de um quadro branco, o gráfico de uma reunião, ou até mesmo um PDF com anotações que o modelo conseguirá lê-lo, interpretá-lo e poderá ajudar você a agir com base nele. E essa fronteira mutável entre a capacidade da máquina e a humana – a questão do que conta como habilidade exclusivamente humana – tornou-se um alvo móvel.

Num dia, a engenharia de prompts é considerada a habilidade do futuro; no outro, uma atualização nos grandes modelos de linguagem faz com que essa exigência desapareça, como aconteceu com os operadores de telefonia, ao permitir que a IA compreenda nossas intenções mesmo com base em pensamentos incompletos e murmúrios confusos – dispensando comandos elaborados. À medida que a IA se torna mais proficiente em tarefas antes consideradas inerentemente humanas, os líderes de negócios lidam com uma profunda incerteza: como investir em pessoas – treiná-las, capacitá-las, desenvolvê-las – quando as mesmas capacidades que as tornavam valiosas ontem podem ser automatizadas amanhã?

A resposta, ou pelo menos o início da solução, está no conceito de conhecimento sobre IA. Não se trata de credencial técnica nem de cargo, mas de um atributo mensurável – uma forma de pensar e interagir com a IA que capacita os trabalhadores a se adaptar e ter sucesso. Em uma série de estudos recentes com trabalhadores, gerentes e profissionais de RH, descobrimos que os trabalhadores com conhecimento sobre IA não são apenas melhores no uso de ferramentas impulsionadas por essa tecnologia – eles são mais otimistas, mais curiosos e mais confiantes em relação ao que o futuro habilitado por IA reserva para eles e suas organizações.

A melhor parte? O conhecimento sobre IA pode ser adquirido, cultivado, modelado e compartilhado. Nas seções a seguir, veremos o real significado de conhecimento sobre IA, como desenvolvê-lo na força de trabalho e maneiras de usá-lo como bússola para navegar entre as decisões estratégicas e complexas que estão por vir.

Conhecimento sobre IA adquirido por exposição e experiência

Para entender as atitudes e os comportamentos dos trabalhadores em relação à IA em organizações de todos os setores, realizamos nossa primeira pesquisa global em outubro de 2024, reunindo respostas de 4.023 colaboradores e gerentes. As perguntas foram intencionalmente amplas: os entrevistados usavam ferramentas de IA no trabalho? Em que medida eles se sentiam otimistas – ou ansiosos – em relação ao crescente papel da IA no local de trabalho? Eles tinham confiança na própria capacidade de trabalhar com essas ferramentas?

As respostas formaram um quadro complexo, mas animador. Como relatamos na época, o maior fator que moldou como os colaboradores se sentiam em relação à IA – se tinham esperança, temor ou alguma outra sensação entre essas – era o nível de conhecimento sobre IA. Os mais proficientes eram muito mais propensos a esperar resultados positivos da IA e muito menos inclinados a sentir medo, angústia ou apreensão. Também eram mais propensos a expressar visões maduras e diferenciadas sobre como o uso da IA deveria (ou não) influenciar decisões no local de trabalho, como promoções e remuneração.

Intrigados, aprofundamos nossa pesquisa e, recentemente, fizemos um acompanhamento com 4.030 colaboradores e gerentes globais, em que coletamos dados mais detalhados sobre o atual conhecimento sobre IA dos colaboradores, experiências anteriores e preferências para desenvolvê-lo (por exemplo, treinamento formal, formação autodidata ou aprendizagem entre pares), além de crenças sobre a importância atual e futura dessa competência (por exemplo, o quanto ela afetará as perspectivas de crescimento profissional). Nas perguntas elaboradas para medir o conhecimento sobre IA propriamente dito, adotamos uma escala estruturada, também usada na literatura de pesquisa acadêmica, que inclui as características distintas de pessoas com conhecimento sobre IA – por exemplo, saber como aplicá-la para alcançar metas, detectar quando está interagindo com IA e avaliar as limitações e capacidades da IA.

As respostas a esses indicadores de conhecimento sobre IA apreendem algo mais do que apenas experiência ou mesmo confiança subjetiva. O conceito explora um nível mais profundo e reflexivo de engajamento intelectual com a IA. Concordar com essas afirmações é declarar uma sensação de sofisticação e estabilidade, o tipo de intuição que importa em um mundo onde os limites da capacidade da IA estão, pelo menos por enquanto, em um estado constante de rápida expansão.

Não há nenhum mistério na origem do conhecimento sobre IA – ele não se materializa magicamente por meio de diretivas impostas pela liderança ou webinars obrigatórios, mas sim, inicialmente, em decorrência da curiosidade pessoal dos trabalhadores, da tentativa e erro e da experimentação com ferramentas de IA, muitas vezes fora das estruturas formais ou mesmo do contexto de trabalho. Na verdade, um recente estudo da McKinsey revelou que, muitas vezes, os colaboradores superam seus gerentes quando se trata de familiaridade prática com IA. Muitos já usam essas ferramentas – em seu tempo livre e, não raro, discretamente – para aumentar a produtividade, gerar ideias ou otimizar tarefas repetitivas no trabalho. E aqueles que estão experimentando por conta própria são os que anteveem os futuros benefícios da IA – um resultado-chave de quem tem conhecimento sobre IA. Na verdade, em nossa pesquisa, 70% dos entrevistados com conhecimento sobre IA demonstraram expectativas positivas em relação à tecnologia, contra apenas 29% entre aqueles sem familiaridade com essa tecnologia.

É cedo demais para traçar uma linha entre essa mentalidade e o desempenho dos negócios, mas é claro que os colaboradores que se sentem mais à vontade para explorar novas ferramentas, fazer experiências com elas e identificar seu valor prático também são aqueles que terão ganhos de eficiência, promoverão a inovação e ajudarão a gerar retornos significativos.

Como criar uma organização com conhecimento sobre IA

Então, como criar um tipo de força de trabalho que vê a IA não como uma ameaça ou mistério, mas como uma ferramenta que vale a pena entender, usar e aprimorar para obter melhores resultados individuais e organizacionais? Nossa pesquisa deixa uma coisa clara: diferentes personas organizacionais precisam de diferentes tipos de suporte. Colaboradores, gerentes e profissionais de RH trazem suas próprias posições iniciais e desejos em relação à IA. Mas, em meio a essa diversidade de necessidades e preferências, três estratégias centrais sempre produzem o maior efeito: exposição prática, treinamento estruturado e as normas impactantes de uma cultura organizacional versada em IA.

Vejamos cada uma dessas estratégias.

Exposição prática: deixe as pessoas experimentarem a IA

Nossa pesquisa mostra que, até agora, para melhorar seu entendimento de IA, a maioria dos colaboradores (60%) usou recursos muito básicos, como ler artigos e assistir a vídeos. Esses recursos têm seus benefícios, mas a maneira mais eficaz de desenvolver o conhecimento sobre IA é deixar as pessoas colocarem a mão na massa. O treinamento formal tem seu lugar – e falaremos sobre isso – mas, para muitas pessoas, o desembaraço no uso de IA é como a desenvoltura ao volante para quem está aprendendo a dirigir. Manuais e até mesmo simuladores não substituem a sensação de estar ao volante e enfrentar o trânsito da vida real.

Para as organizações, isso significa oferecer aos colaboradores maneiras seguras e menos arriscadas de experimentar a IA. Permita que eles usem a IA para redigir e-mails, resumir documentos ou simular planos de projetos. O segredo é manter contenções no ambiente, por exemplo, usando IA apenas em comunicações ou projetos internos, nos quais possíveis erros tenham baixo impacto, sejam perdoados de imediato e dificilmente cheguem aos clientes ou prejudiquem a reputação da empresa.

Identificar essas oportunidades de baixo risco é vital. De acordo com um estudo separado que conduzimos com líderes de RH, a maioria das empresas tem políticas que ditam quais dados são adequados ou não para compartilhar com um modelo de IA, mas pouquíssimas oferecem orientação sobre seu uso apropriado, como quais tipos de trabalho ou quanto das atividades de uma pessoa deve ser realizado com IA. Para aproveitar ao máximo essa fase experimental, as organizações devem priorizar o estabelecimento de proteções claras de IA para os colaboradores. Essas políticas devem ajudar a moldar o ambiente sandbox no qual os trabalhadores experimentam a IA. Com as devidas salvaguardas, esse tipo de aprendizagem prática vai além de desenvolver habilidades, levando cada um a maior segurança e discernimento, bem como à confiança no próprio bom senso – todos elementos fundamentais do conhecimento sobre IA.

Treinamento estruturado: ajude o pessoal a praticar com propósito

Contudo, experiência prática só leva as pessoas até determinado ponto. Chega um momento em que todo o bem-estar e curiosidade recém-descobertos precisam da estrutura de um treinamento organizado – um desafio quando se trata de IA. Diferentemente de planilhas ou sistemas de CRM, a IA, com todas as suas novas variações, não vem acompanhada de um ecossistema consolidado de certificações, manuais de treinamento e melhores práticas. O treinamento estruturado ainda é possível – essencial, diríamos – mas funciona melhor quando é específico para as ferramentas que as pessoas usam, os cargos que ocupam e as tarefas que desempenham.

Comece com as ferramentas. Muitos colaboradores não percebem que a IA já está incorporada nos sistemas que usam diariamente – sugerindo respostas no Outlook, sinalizando tons no Grammarly ou resumindo automaticamente as reuniões no Zoom e no Microsoft Teams. Ajudá-los a identificar esses recursos – por exemplo, exibindo lado a lado a velocidade de conclusão de uma tarefa com IA e sem ela – pode ser um momento revelador. Resultados imediatos geram confiança e despertam o desejo por mais.

Outro recurso é a visão no nível dos cargos. Um bom programa de treinamento de IA capacita os trabalhadores a desempenhar melhor as tarefas que lhes são atribuídas na organização. Para tanto, alguns colaboradores talvez precisem aprender como os modelos são treinados, ajustados e atualizados. Por outro lado, muitos outros precisarão apenas do básico conhecimento prático: como criar prompts eficazes, saber onde encontrar as perguntas certas e como integrar adequadamente as respostas da IA aos produtos ou serviços offline sob sua responsabilidade.

Por fim, chegamos ao nível das tarefas. Nem todas as tarefas são adequadas para a IA, e um programa de treinamento robusto deve ajudar os colaboradores a desenvolver uma noção de quais etapas de seu trabalho – e quais momentos do dia – ainda exigem um toque humano. Quando ajuda os colaboradores a se concentrarem nessas especificidades e em combinação com insights reveladores e acasos felizes inspirados no ambiente sandbox, o treinamento propicia um entendimento básico que capacita os profissionais a identificar os usos de IA que mais beneficiam suas atividades.

E isso é algo que os trabalhadores querem. Os colaboradores podem reclamar de ter que fazer outro módulo de treinamento em compliance, mas quando se trata de IA, é provável que revirem os olhos um pouco menos. De fato, nossa pesquisa revelou que o treinamento formal é o principal desejo dos colaboradores para melhorar seu conhecimento sobre IA. Essa foi a modalidade de aprendizagem mais bem classificada, escolhida por 44% de nossa amostra, em comparação com aprendizado informal, treinamento no local de trabalho e aprendizagem social, que tiveram menor aceitação.

A experimentação fora do horário comercial pode ter levado bem longe uma parcela da força de trabalho. Mas, para avançar com o objetivo de incluir todos nessa jornada de desenvolvimento de habilidades em IA, o que as pessoas pedem – e realmente precisam – são lições.

Cultura organizacional: influencie os colaboradores por meio de aprendizagem entre pares

Há tempos a ciência organizacional tem mostrado o poder da cultura empresarial e normas associadas para influenciar atitudes e comportamentos dos colaboradores. Atualmente, existe uma excelente oportunidade de usar essas dinâmicas sociais para promover o conhecimento coletivo sobre IA em toda a força de trabalho. Mais especificamente, os líderes podem e devem:

• Dar tempo e espaço às equipes para que explorem juntas as ferramentas
  Recomendamos que os gerentes de pessoas identifiquem os reais desafios de trabalho ou pontos críticos dos processos e explorem possíveis produtos de IA em grupo, resolvendo problemas práticos ao mesmo tempo que desenvolvem habilidades. Atribua tarefas aos membros da equipe e promova a responsabilização, alocando um item permanente na pauta das reuniões ou criando uma série de reuniões recorrentes dedicadas a estabelecer normas e expectativas da equipe sobre o uso de IA.
• Dar destaque aos precursores
  Eleve os colaboradores que mostram mais habilidade em seus experimentos práticos e motivação a aprender voluntariamente. Recompense-os com a responsabilidade de apresentar demonstrações informais, compartilhar casos de uso ou orientar colegas, especialmente em reuniões de equipe ou ambientes interfuncionais, nos quais seu entusiasmo e conhecimento prático podem ser contagiantes.
• Criar um canal dedicado para compartilhamento contínuo de lições e reconhecimento de vitórias
  Estabeleça um canal de bate-papo pelo qual os colaboradores possam trocar recursos e dicas, compartilhando suas experiências, boas e ruins, na aplicação da IA no trabalho. Se bem conduzido, um fórum como esse pode servir a vários propósitos: criar uma expectativa implícita na equipe de que os membros devem continuar trabalhando com IA por conta própria, aproveitar as lições compartilhadas entre as equipes para acelerar a geração de valor com o uso de IA e oferecer uma oportunidade para os gerentes modelarem o engajamento de IA por meio das contribuições dos próprios funcionários no canal e obterem uma noção – mensurando o volume de atividade no canal – do real engajamento da equipe e de cada integrante.

Como já dissemos, nossa pesquisa aponta que essas iniciativas não enfrentarão muita resistência dos colaboradores. A natureza humana pode sentir-se ameaçada por mudanças em geral, mas quando se trata de IA, os trabalhadores veem o que está por vir e já começam a pensar seriamente no papel que eles podem ter nisso. 87% acreditam que é importante para a empresa melhorar o conhecimento sobre IA. Mais da metade, 57%, considera que o entendimento limitado de IA atrapalha seu sucesso no trabalho, e 63% dizem que isso provavelmente se tornará um impedimento no futuro.

Em outras palavras, não se trata de precisar persuadir as pessoas de que a IA importa. Elas sabem que sim. O que elas buscam agora é ajuda para acompanhar os rápidos avanços.

Aprendendo a surfar

“Você não pode controlar as ondas, mas pode aprender a surfar”, escreveu Jon Kabat-Zinn, especialista em mindfulness, e o significado é claro. Em um universo caótico que mal conseguimos compreender, muito menos manipular, há pouca vantagem em desperdiçar tempo e energia tentando controlar acontecimentos, pessoas e o mundo ao nosso redor. Colocando isso em termos de negócios, para obter o máximo ROI, uma abordagem muito mais sensata é dedicar esse tempo e energia a encontrar equilíbrio e estabilidade dentro do caos.

Essa atitude é exatamente o que precisamos na era da IA. A tecnologia continuará crescendo, as ferramentas continuarão mudando e os casos de uso continuarão se expandindo. As fronteiras entre humanos e máquinas continuarão se tornando cada vez mais tênues – talvez até praticamente desaparecerem. Mas o conhecimento sobre IA – a mentalidade que capacita as pessoas a refletir antes de agir, adaptar-se rapidamente e manter o equilíbrio em meio às constantes mudanças na maré – é um atributo pessoal duradouro. Ele não vai conter as ondas, mas ajudará as pessoas a surfá-las e, com o tempo, a usar esse impulso a seu favor.

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