Escalar a aprendizagem com Inteligência Artificial parece, à primeira vista, apenas uma questão de adicionar ferramentas e modelos. Na prática, o desafio é mais profundo: alinhar tecnologia, pessoas, processos e cultura para que o conhecimento circule, evolua e se transforme em resultados para o negócio.
A ABRH-SP conta com um grupo de estudos dedicado à evolução dos modelos de trabalho de RH diante da transformação da Inteligência Artificial (IA). Este ensaio resume uma das discussões mais interessantes desse grupo no primeiro semestre.
As organizações aceleram a adoção da IA para ganhar produtividade, qualidade, eficiência e competitividade. Porém, entre adotar a tecnologia e utilizá-la de forma consistente, persistem desafios como baixa maturidade digital, restrições de acesso, falta de governança e desalinhamento entre estratégia e prática. A aprendizagem também ocorre, muitas vezes, de forma desordenada, baseada em iniciativas individuais e sem conexão clara com os desafios do negócio.
Ao mesmo tempo, os avanços dos grandes modelos de linguagem (LLMs) e dos agentes digitais transformam a forma como o trabalho é realizado. Entretanto, mesmo diante da evolução tecnológica, a responsabilidade pelas decisões e resultados continua sendo humana.
Surge então uma questão central: como preparar pessoas e organizações para aprender continuamente em um ambiente de trabalho cada vez mais híbrido, digital e apoiado por Inteligência Artificial?
Nesse contexto, o desenvolvimento de competências torna-se essencial para o futuro do trabalho, e o modelo 70-20-10 segue como referência ao indicar que, segundo estudos associados ao Center for Creative Leadership (CCL), cerca de 70% da aprendizagem ocorre na prática e nos desafios do trabalho, 20% nas interações com líderes, mentores e colegas e 10% por meio da aprendizagem formal.
A adoção da IA reforça essa lógica. Não se aprende Inteligência Artificial apenas fazendo cursos. Aprende-se enfrentando problemas reais, experimentando ferramentas, testando hipóteses, analisando resultados, corrigindo erros e aplicando a tecnologia ao contexto do trabalho.
Aprender IA vai além do conhecimento técnico: é identificar oportunidades, experimentar soluções, avaliar resultados e incorporar novas práticas à rotina.
Mas existe um elemento capaz de acelerar ou bloquear esse processo: a liderança.
A adoção da IA exige intencionalidade. A tecnologia, por si só, não transforma uma organização. Quando a IA não entrega resultados, o problema nem sempre é capacitação, mas a capacidade da liderança de criar um ambiente de aprendizagem, experimentação, reflexão e compartilhamento.
O risco é criar um ecossistema “solto”, com aplicações redundantes orbitando o negócio, sem estratégia clara de integração e geração de valor. Não por acaso, muitos CEOs chamam atenção para o excesso de projetos-piloto que não avançam para uma adoção efetiva e escalável.
A adoção da IA dependerá não só das ferramentas, mas da capacidade das lideranças de criar uma cultura de aprendizagem, experimentação e compartilhamento contínuos.
É nesse ponto que precisamos falar de cultura.
A cultura de experimentação funciona como motor para o uso da IA. Quando uma empresa alcança maturidade nesse aspecto, deixa de testar por impulso e passa a experimentar com intenção, conectando experimentos a perguntas relevantes, desafios concretos e objetivos estratégicos.
Mas por que as empresas encontram dificuldades para escalar a IA?
Porque não desenvolveram uma cultura madura de experimentação; não estabeleceram padrões claros de segurança, governança e uso responsável dos dados; concentraram a responsabilidade pela IA em uma única área; e ainda não criaram espaços de convergência entre liderança, tecnologia, Recursos Humanos e áreas de negócio para construir uma visão compartilhada sobre o papel da IA.
Escalar a aprendizagem com IA significa criar um sistema capaz de conectar estratégia, desafios reais, aprendizagem, liderança, experimentação e cultura.
A pergunta mais importante não é “Qual ferramenta de IA devemos adotar?”, mas sim:
“Estamos criando uma organização capaz de aprender, experimentar e evoluir na mesma velocidade em que a Inteligência Artificial transforma o trabalho?”
Essa pode ser a verdadeira vantagem competitiva da era da IA: não apenas adotar novas tecnologias, mas desenvolver a capacidade organizacional de aprender continuamente, transformar aprendizado em execução e, principalmente, gerar valor para o negócio.
AUTORES:
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