Produtividade em Treinamento e Desenvolvimento (T&D) com Inteligência Artificial (IA): ganho real ou sobrecarga?
- há 2 dias
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Por EDNEY SOUZA
Produtividade no T&D com inteligência artificial não é velocidade: é eficiência medida por impacto no negócio, não por horas de treinamento entregues.
A pesquisa “Work Reimagined 2025” da EY aponta que empresas perdem até 40% dos ganhos potenciais de IA por falhas na estratégia de talentos. O T&D é parte central desse problema.
A personalização deixou de ser inviável: hoje é possível criar aprendizagem por pessoa, por contexto, por necessidade real.
Pensamento crítico é a competência que separa o profissional de T&D que usa IA estrategicamente do que virou operador de respostas prontas.
A IA amplifica quem domina educação corporativa, andragogia e design instrucional. Não substitui esse domínio.
As empresas estão perdendo até 40% dos ganhos de produtividade da IA por falhas na estratégia de talentos. É o que revela a pesquisa “Work Reimagined 2025” da EY, conduzida com 15.000 colaboradores e 1.500 empregadores em 29 países.
Quando falamos em produtividade no T&D com inteligência artificial, muita gente imagina automação, ganho de tempo e redução de esforço operacional. Esse olhar não está errado, mas é insuficiente. A inteligência artificial não transforma o T&D (Treinamento e Desenvolvimento de pessoas) porque acelera tarefas. Ela transforma porque expõe as limitações do modelo antigo de treinamento e desenvolvimento.
Durante anos, a produtividade foi confundida com volume: quantas horas de treinamento, quantos cursos, quantas pessoas passaram por uma trilha. A IA escancara que isso diz pouco, ou nada, sobre impacto real. O ponto central não é fazer mais rápido. É fazer melhor, com mais precisão, mais contexto e mais efeito no negócio.
Foi a partir dessa provocação que aprofundei minha reflexão no podcast Fala T&D, conduzido por Elis Soares e Igor Cozzo. Ao discutirmos se a inteligência artificial realmente libera tempo, cheguei a uma conclusão simples: a pergunta mais importante não é “o que fazer com esse tempo?”, mas o que finalmente passa a ser possível fazer a partir dele.
Produtividade não é volume: é eficiência
A primeira grande mudança é conceitual: Produtividade é quantidade. Eficiência é impacto.
A produtividade no T&D com inteligência artificial só faz sentido quando desloca o foco do “quanto entregamos” para “o que mudou depois do treinamento”. Com IA, tarefas que antes exigiam horas podem ser resolvidas em minutos. Um exemplo recorrente no T&D é o uso de transcrições de conversas de feedback para estruturar PDIs (Planos de Desenvolvimento Individual). O que antes era manual, fragmentado e demorado passa a ter uma primeira versão quase imediata.
O valor não está na transcrição nem no PDI em si. Está no que vem depois. Quando esse PDI é conectado às metas corporativas e usado como base para um plano de desenvolvimento realmente individualizado, o T&D deixa de ser operacional e passa a ser estratégico na prática.
É nesse ponto que a área deixa de ser cobrada por horas de treinamento e passa a ser reconhecida por ajudar áreas a bater metas, pessoas a evoluírem e a empresa a entregar melhores resultados.
Quando personalizar deixa de ser diferencial e vira responsabilidade
Durante muito tempo, a personalização foi tratada como algo inviável. O discurso era simples: não há tempo, não há orçamento, não há escala.
A inteligência artificial desmonta essa desculpa.
Hoje, a produtividade no T&D com inteligência artificial permite transformar dados reais, como feedbacks, reuniões, conversas e avaliações, em insumos para aprendizagem personalizada. Não mais por área apenas, mas por pessoa, por contexto, por necessidade.
Isso muda o patamar do T&D. Treinamentos genéricos geram baixo engajamento porque partem da média. Pessoas não são médias. Áreas não são médias. Realidades não são médias. Quando a personalização se torna rápida e acessível, ela deixa de ser diferencial e passa a ser responsabilidade.
O impacto disso aparece na satisfação, na aplicação prática e na percepção de valor do treinamento. No meu trabalho, essa lógica se traduz em algo simples: raramente entrego duas aulas iguais. Mesmo quando o tema é o mesmo, os exemplos, os casos e os exercícios mudam conforme o público. A IA tornou esse ajuste fino mais rápido, sem reduzir a qualidade.
Pensamento crítico: a competência que separa estratégia de dependência
Um dos maiores riscos do uso da IA no T&D é transformar a área em mera operadora de respostas prontas.
A inteligência artificial escreve bem, organiza bem e responde rápido. Isso cria uma ilusão perigosa de certeza. Por isso, produtividade no T&D com inteligência artificial exige pensamento crítico ativo. Sempre.
Pensamento crítico não é só desconfiar. É validar, investigar, contextualizar e comparar. A IA trabalha com probabilidades, não com verdades. Ela pode inventar dados, distorcer fontes ou apresentar algo plausível que simplesmente não funciona na prática.
Esse cuidado é ainda mais importante quando falamos de impacto organizacional. Pequenas variações não comprovam resultado. Um ganho marginal não sustenta decisões estratégicas. Quando o T&D se apoia em dados frágeis ou análises rasas, perde credibilidade. Quando sustenta suas decisões em evidências claras e mudanças significativas, fortalece seu papel dentro da empresa.
A pesquisa da EY reforça esse ponto: apenas 5% dos colaboradores acreditam que maximizam o uso da IA para transformar suas atividades profissionais. Os outros 95% usam para tarefas básicas como busca de informação e síntese de documentos. A diferença entre os dois grupos não é tecnológica. É de critério e domínio do campo.
A IA amplifica quem domina o conteúdo
Outro equívoco comum é achar que usar bem a IA exige dominar profundamente tecnologia. Não exige.
Usamos microondas, carros e sistemas complexos sem entender seus mecanismos internos. Com a IA, a lógica é a mesma. Para gerar produtividade no T&D com inteligência artificial, o que realmente faz diferença é dominar:
Educação corporativa e andragogia
Métodos ativos e design instrucional
Avaliação de aprendizagem e mensuração de impacto
Quanto mais profundo for o domínio do conteúdo, melhor será a interação com a IA. Ela amplia repertório, sugere caminhos e gera hipóteses. Quem decide o que faz sentido continua sendo a pessoa profissional. A crítica não deve ser dirigida à tecnologia, mas ao que ela produz. E só quem domina o campo consegue fazer essa avaliação com segurança.
O novo papel do T&D em um cenário orientado por inteligência artificial
Quando tarefas repetitivas são automatizadas, o trabalho não desaparece: ele muda de natureza.
O profissional de T&D deixa de ser apenas executor e passa a ser curador de conteúdo, designer de experiências de aprendizagem, analista de impacto e articulador entre pessoas, estratégia e negócio. É uma mudança de papel que ecoa o que está acontecendo em todas as carreiras na era da IA.
Isso exige atualização constante e, muitas vezes, desapego de práticas antigas. A questão não é desaprender conteúdo, mas soltar práticas que já não respondem aos desafios atuais. Como escrevi em outro post, atualizar sua humanidade na era das IAs é tão urgente quanto dominar as ferramentas. A IA acelera esse processo porque conecta o profissional a um repertório muito maior do que ele teria sozinho. Em contrapartida, exige mais responsabilidade sobre decisões, critérios e resultados.
Produtividade no T&D com IA exige critério, não velocidade
A inteligência artificial não substitui o T&D. Ela expõe sua maturidade.
Quando usada apenas para acelerar volume, gera mais do mesmo. Quando usada com critério, transforma a área em agente real de mudança organizacional.
A verdadeira produtividade no T&D com inteligência artificial não está em produzir mais cursos. Está em produzir desenvolvimento com sentido, impacto e consequência. Tecnologia é feita por pessoas e para pessoas. O T&D que compreende isso deixa de reagir ao hype e passa a liderar a transformação.
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Perguntas frequentes sobre produtividade no T&D com inteligência artificial
O que significa produtividade no T&D com inteligência artificial?
Produtividade no T&D com inteligência artificial é a capacidade de gerar mais impacto organizacional com o mesmo esforço ou menos, deslocando o foco de volume (horas de treinamento, número de cursos) para resultado mensurável (mudança de comportamento, melhora de performance, contribuição para metas da empresa). Não é sobre fazer mais rápido, é sobre fazer com mais precisão e menos desperdício.
Como a IA muda o trabalho do profissional de T&D na prática?
A IA assume tarefas operacionais repetitivas como estruturar PDIs a partir de feedbacks, gerar primeiras versões de conteúdo e analisar dados de avaliação. Isso libera o profissional para atuar em funções de maior valor: curadoria, design de experiências de aprendizagem, análise de impacto e articulação com lideranças. O perfil se desloca de executor para estrategista.
A IA substitui o conhecimento de educação corporativa?
Não. A IA amplifica quem já domina o campo. Sem base sólida em andragogia, design instrucional e avaliação de aprendizagem, o profissional tende a produzir mais conteúdo genérico com mais velocidade, o que não é avanço. O domínio do conteúdo é o que permite avaliar criticamente o que a IA produz e decidir o que faz sentido aplicar.
Por que tantas empresas não conseguem capturar os ganhos de produtividade da IA no T&D?
A pesquisa “Work Reimagined 2025” da EY aponta que as perdas chegam a 40% dos ganhos potenciais por falhas na estratégia de talentos: cultura fraca de aprendizagem, sistemas de recompensa desalinhados e desenvolvimento de competências insuficiente. A tecnologia está disponível, mas sem as fundações humanas corretas, ela não se converte em resultado.
Qual é o maior risco do uso da IA no T&D?
O maior risco é transformar a área em operadora de respostas prontas, produzindo conteúdo em volume sem critério e sem validação. A IA trabalha com probabilidades, não com verdades. Ela pode inventar dados, distorcer fontes e gerar material plausível que não funciona na prática. Pensamento crítico ativo (validar, investigar, contextualizar) é a competência que separa o uso estratégico do uso superficial.
Edney Souza
Professor, palestrante e conselheiro em tecnologia e inovação, co-fundador de 7 startups, autor do livro Transformação Digital, Top Voice do LinkedIn e mentor do SXSW 2025.
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