A falta de profissionais com competências em inteligência artificial é o principal obstáculo para a ampliação do uso da IA generativa nas empresas, segundo pesquisa global realizada pelo Everest Group para a Concentrix. O levantamento, que ouviu mais de 450 líderes empresariais envolvidos em iniciativas da tecnologia, mostra que 56% das organizações apontam a escassez de conhecimento interno como a principal barreira para escalar projetos.
O estudo revela ainda que 41% das empresas permanecem na fase de testes e projetos-piloto, enquanto apenas 27% conseguiram levar suas iniciativas de IA generativa para ambientes de produção em larga escala.
Na América Latina, o desafio vai além da implementação da tecnologia. Segundo a pesquisa, as organizações também precisam equilibrar a adoção da automação com a transformação da força de trabalho para consolidar o uso da inteligência artificial em escala.
Para a Concentrix, esse cenário reforça que o avanço da IA dependerá não apenas da adoção de novas tecnologias, mas também da preparação contínua dos profissionais para utilizá-las de forma estratégica e gerar resultados para os negócios.
“A inteligência artificial amplia as possibilidades de inovação, mas seu verdadeiro impacto depende da capacidade das empresas de preparar as pessoas para trabalhar nesse novo contexto. A vantagem competitiva estará nas organizações que conseguirem combinar tecnologia, aprendizagem contínua e desenvolvimento de competências para transformar inovação em resultados concretos para o negócio”, afirma Cleber Santos, country manager da Concentrix Brasil.
Nesse contexto, a empresa destaca cinco práticas consideradas fundamentais para que organizações acelerem a capacitação de seus profissionais na era da IA:
1. Personalizar a aprendizagem de acordo com o perfil de cada colaborador
Assim como clientes esperam experiências personalizadas, colaboradores também demandam jornadas de desenvolvimento adaptadas às suas necessidades. O uso de IA permite identificar lacunas de conhecimento, recomendar conteúdos específicos e criar trilhas de aprendizagem individualizadas, tornando o processo mais eficiente e relevante.
2. Transformar dados em inteligência para o desenvolvimento profissional
Mais do que acompanhar indicadores de participação ou conclusão de treinamentos, as organizações precisam utilizar dados para compreender a evolução das competências da força de trabalho. A análise contínua do desempenho permite identificar oportunidades de desenvolvimento e apoiar decisões relacionadas à capacitação.
3. Tornar o aprendizado mais dinâmico, contínuo e interativo
O modelo tradicional de treinamentos pontuais perde espaço para experiências permanentes de aprendizagem. Recursos como simulações, conteúdos interativos, aprendizagem contínua em pequenos conteúdos e orientação em tempo real contribuem para aumentar o engajamento e facilitar a retenção do conhecimento.
4. Atualizar competências na velocidade das mudanças tecnológicas
A evolução acelerada da IA exige que empresas revisem continuamente seus programas de desenvolvimento. Novos conhecimentos surgem em ritmo cada vez mais intenso, tornando essencial oferecer conteúdos constantemente atualizados para acompanhar as demandas do mercado.
5. Desenvolver profissionais preparados para atuar em parceria com a IA
A IA não elimina a importância das pessoas. Ao contrário, amplia a necessidade de competências humanas como pensamento crítico, criatividade, capacidade analítica, tomada de decisão e relacionamento. Preparar profissionais para atuar em conjunto com sistemas inteligentes torna-se um diferencial estratégico para organizações que buscam escalar a IA de forma sustentável.
De acordo com Santos, empresas que tratam a capacitação como um processo contínuo estarão mais preparadas para transformar iniciativas de IA em resultados concretos para os negócios.
“Escalar IA exige muito mais do que tecnologia. Exige integração entre áreas, governança, clareza estratégica, orquestração de pessoas e IA e, principalmente, que as pessoas estejam preparadas para trabalhar em novos modelos operacionais. As organizações que investirem no desenvolvimento contínuo de suas equipes terão maior capacidade de transformar inovação em resultados consistentes para clientes e negócios”, conclui o executivo.
